LangGraphのマスター#

LangGraphは、LLMを使用したステートフルなマルチアクターアプリケーションを構築するための強力なライブラリです。このチュートリアルでは、基礎から高度な本番パターンまでを解説します。

前提条件#

開始する前に、以下を確認してください：

Python 3.9以上がインストールされていること
LangChainの基本的な理解
OpenAI APIキー

環境のセットアップ#

bash

pip install langgraph langchain openai

コアコンセプト#

グラフ構造の理解#

LangGraphは有向グラフを使用します：

ノード：個々の計算ステップまたはエージェントのアクションを表します
エッジ：条件付きまたは無条件の遷移を定義します
ステート：ノード間で受け渡される型付き辞書です

最初のグラフを作成する#

python

from typing import TypedDict, List
from langgraph.graph import StateGraph, END

class AgentState(TypedDict):
    messages: List[str]
    current_step: str
    completed: bool

# グラフを初期化
workflow = StateGraph(AgentState)

# ノードを定義
def research_node(state: AgentState) -> AgentState:
    # 調査を実行
    state["messages"].append("Research completed")
    return state

def analysis_node(state: AgentState) -> AgentState:
    # 調査結果を分析
    state["messages"].append("Analysis completed")
    return state

# グラフにノードを追加
workflow.add_node("research", research_node)
workflow.add_node("analysis", analysis_node)

# エッジを定義
workflow.add_edge("research", "analysis")
workflow.add_edge("analysis", END)

# エントリーポイントを設定
workflow.set_entry_point("research")

# グラフをコンパイル
app = workflow.compile()

高度なパターン#

条件付きルーティング#

python

def should_continue(state: AgentState) -> str:
    if state["completed"]:
        return "end"
    return "continue"

workflow.add_conditional_edges(
    "analysis",
    should_continue,
    {"continue": "research", "end": END}
)

人間介入（Human-in-the-Loop）#

LangGraphは人間介入のためのブレークポイントをサポートします：

python

app = workflow.compile(
    checkpointer=memory,
    interrupt_before=["analysis"]
)

本番環境のベストプラクティス#

ステート永続化：チェックポイントにはRedisまたはPostgreSQLを使用します
エラーハンドリング：指数バックオフ付きのリトライロジックを実装します
可観測性：トレーシングのためにLangSmithと統合します
テスト：個々のノードに対して単体テストを記述します

次のステップ#

マルチエージェント協調パターンを探求する
ストリーミングレスポンスについて学ぶ
グラフ内でのツール呼び出しを実装する