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概要
LangGraphは、状態を持つ長時間実行のAIエージェントやワークフローをグラフとして構築・管理するPythonフレームワークです。中断後に処理を再開する永続的な実行、ストリーミング、メモリ、永続化、人の判断を途中へ挟む仕組みを低水準の部品として提供します。決定的な処理とエージェントによる判断を組み合わせ、状態遷移や待機・再開を細かく制御したい開発に向きます。
特徴と向いている用途
公式資料に基づく紹介・実機未検証 · 内容確認日:
主な特徴
向いている用途
エージェントの状態遷移・回復・承認経路を明示的に設計したい場合に向く
決定的なワークフローとモデル判断を混在させる、障害後に途中から続ける、人の承認を待つ、会話や業務状態をセッションをまたいで保持するといった要件に適しています。より高水準な既成エージェントを素早く使うだけなら、LangChainやDeep Agentsの方が短い実装になる場合があります。
出典:[1]
導入前の確認
参考にした公式資料
- [1]LangGraph README at observed commit(2026-10-04)
- [2]LangGraph package README at observed commit(2026-10-04)
- [3]LangGraph MIT license at observed commit(2026-10-04)
編集部からの補足
エージェントを手早く作るための高水準部品ではなく、状態遷移と再開条件を細かく制御する実行基盤として評価すべきOSSです。外部操作を伴う処理単位では、チェックポイントからの再実行を前提に冪等性を設計してください。
3ステップで試す
- 1
仮想環境を作る
試用する依存関係を既存のPython環境から分離します。
python -m venv .venv . .venv/bin/activate - 2
LangGraphを導入する
公式READMEに記載されたPythonパッケージを仮想環境へ追加します。
python -m pip install -U langgraph - 3
モデルを使わない最小グラフを実行する
STARTから処理単位を通ってENDへ進み、状態が更新されることを確かめます。APIキーは不要です。
python -c 'from typing_extensions import TypedDict; from langgraph.graph import StateGraph, START, END; State=TypedDict("State", {"message": str}); g=StateGraph(State); g.add_node("hello", lambda s: {"message": s["message"]+" LangGraph"}); g.add_edge(START, "hello"); g.add_edge("hello", END); print(g.compile().invoke({"message": "Hello"}))'
成長
成長の推移 · 直近30日
42,696 Stars
推移データを蓄積中です。
開発アクティビティ
直近90日・週次
- Commit(直近30日)
- 56
- Open PR
- 234
開発アクティビティを蓄積中です。
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GitHubデータ
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