LangGraphとは
LangGraph（ランググラフ）は、LangChainの開発チームが提供する、状態遷移グラフ（State Machine）に基づいた生成AIアプリ開発用のフレームワークです。特に、エージェント型AIの構築をシンプルかつ安定的に実装できる点が特徴で、対話の流れをグラフ構造として定義・制御することで、従来のLangChainよりも柔軟で再現性の高いフロー設計が可能になります。
なぜLangGraphが注目されているのか
LangChainのエージェント機能（Tool + LLM）のような動的な対話システムは非常に強力ですが、「応答が安定しない」「制御が難しい」といった課題がありました。LangGraphはその問題を解決するために誕生し、各ステップをノードとして明示的に定義し、条件分岐や再帰も制御可能な構造になっています。これにより、高度なビジネスロジックや長期記憶を伴うAIシステムの設計も現実的になりました。
このタグで紹介するコンテンツ
「LangGraph」タグでは、以下のような技術・実装情報を発信します：
- LangGraphの基本構成と概念（ノード・エッジ・状態）
- LangChainとの違いと使い分け方
- チャットフロー・マルチステップ対話・再帰処理の実装例
- LangGraphを使った業務フロー自動化やFAQエージェント構築
- 社内RAG × LangGraph連携による実践活用例
“制御可能なエージェント開発”に必要な情報をまとめて紹介します。
このタグがおすすめな人
LangGraphタグは、以下のような方におすすめです：
- LangChainでエージェント開発を試したが制御が難しかった開発者
- 業務に即した高度な対話ロジックを安定的に実装したい方
- 状態管理を明示的に構築したいAIアプリ開発者
- 再現性のあるチャットフローを重視する企業開発担当者
- RAGや複雑な判断フローを含むエージェント設計に挑戦したい技術者
より堅牢で設計可能なLLMアプリを作りたい方に最適です。
まとめ
LangGraphは、LLMベースのエージェントを「設計可能で制御しやすい形」で構築できる、次世代の生成AIアプリ開発フレームワークです。このタグを通じて、LangGraphの基礎から応用までを理解し、本番運用に耐えるAIシステムの開発に挑戦していきましょう。
