![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp]]」は、「[[Open棟梁Project>https://github.com/OpenTouryoProject/]]」,「[[OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会>https://www.osscons.jp/dotNetDevelopmentInfrastructure/]]」によって運営されています。 -戻る（[[LLMエージェント]]、[[LangChain]]） --[[OpenAI Agents SDK]] --[[CrewAI]] --LangGraph --[[AutoGen]] *目次 [#fbf0a3a6] #contents *概要 [#g7559c3e] 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 [#rd2d495b] 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 [#j828ab4c] -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 [#of78cc8c] -https://dotnetdevelopmentinfrastructure.osscons.jp/index.php?The%20Complete%20Agentic%20AI%20Engineering%20Course%20%282025%29#n9914116 -https://github.com/OpenTouryoProject/DxCommon/blob/master/Notebook/path/ed-donner_agents/4_langgraph/ ***インストール [#uf615242] -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 [#q9da40a7] -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 [#s0895fb1] -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 --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 [#ed6700ed] -[[The Complete Agentic AI Engineering Course (2025) - Week4>The Complete Agentic AI Engineering Course (2025)#n9914116]] **公式 [#i1ddfcd4] https://www.langchain.com/langgraph **IT技術系 [#n4b413e1] -【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
