LangGraph のバックアップ(No.7) - .NET 開発基盤部会 Wiki

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目次 †

目次
概要
詳細
- 特徴
- 実装
参考
- 公式
- IT技術系

概要 †

エージェントを状態機械として厳密に設計

開発元 / 主導：LangChain開発チーム
難易度：中〜高（状態グラフ設計の理解が必要）
強み：再現性のあるエージェント実行
弱み：習熟までの学習コストが高い

詳細 †

ループ・分岐・再試行を明示的に定義するHuman-in-theLoopは暴走を抑止できる。

エージェントやLLM処理を「状態遷移グラフ」（Node、Edge、State）として定義
エージェント＝状態機械、「考える」より「遷移する」、再現性・デバッグ性を重視

特徴 †

コンセプト：LangChainの進化形で「状態遷移グラフ」としてエージェントやツールを組み合わせ、LLMアプリを制御可能にする。
設計思想：LangChainのチェーン型と比べ「状態遷移グラフ」として定義するワークフロー型、状態制御・分岐・並列処理を柔軟に表現。
特徴的な機能：LangChain互換 / 状態遷移の可視化・制御 / Retry, ループ, 条件分岐, 並列などを自然に記述可能
ユースケース：複雑なRAGパイプライン、条件分岐のある業務ワークフロー、マルチステップ処理

実装 †

インストール †

pipでインストール可能
```
pip install -r ../requirements.txt
```

正式には公式をご参照。
https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/install

pip

pip install -U langgraph 
pip install -U langchain
# Requires Python 3.10+

uv

uv add langgraph
uv add langchain
# Requires Python 3.10+

エージェント定義 †

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#k2f14df5
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/master/Notebook/path/ed-donner_agents/4_langgraph/1_lab1_ja.ipynb
- Graph基本実装はエージェントと言うよりもプロンプトフロー定義に近い。

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#t40cf0b5
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/master/Notebook/path/ed-donner_agents/4_langgraph/2_lab2_ja.ipynb
- よりエージェント風にするように、ChatBot?ノードとToolノード（LangChain）を連携させる。
- また、MemoryやSqliteで履歴を実装し、LangSmithでモニタリング・ログを追加する。
- 途中、ReducerがAction毎に更新するStateは、CheckPoint?でスーパーステップ毎に保存され回復できる旨の解説が有る。

ハンズオンのコンセプト †

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#nab60c2e
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/master/Notebook/path/ed-donner_agents/4_langgraph/3_lab3_ja.ipynb
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/master/Notebook/path/ed-donner_agents/4_langgraph/4_lab4_ja.ipynb
- 先ずは、非同期のLangGraphでPlaywrightする。
- ユーザ入力を補助作業者エージェントがPlaywrightを使用し調査、結果を評価者エージェントが評価しユーザに情報を提供する。

https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#l14398ec
https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/master/Notebook/path/ed-donner_agents/4_langgraph/5_lab5_ja.ipynb
- Sidekickアプリに様々なツールを組み込み、より強力なAIエージェントとして機能させる
- プロンプト、ツール追加、メモリやユーザー識別機能、エージェント権限とタスクの分散

参考 †

The Complete Agentic AI Engineering Course (2025) - Week4

公式 †

https://www.langchain.com/langgraph

IT技術系 †

【初心者向け】LangGraphの紹介と基本的な使い方 #初心者 - Qiita
https://qiita.com/sakuraia/items/27db3f118e0ee41c54c1

LangGraphの基本的な使い方
https://zenn.dev/pharmax/articles/8796b892eed183

https://www.google.co.jp/search?q=site%3Adev.classmethod.jp+LangGraph