LangChain と LangGraph によるエージェント開発テクニカルガイド

AI/ML
LangChain と LangGraph によるエージェント開発テクニカルガイド

LangChain と LangGraph によるエージェント開発テクニカルガイド

LangChain と LangGraph を組み合わせたエージェント開発について、基礎コンポーネントから具体的なワークフロー図、実践的なコード例までをまとめたハンズオン兼解説リポジトリ。モデル呼び出し、プロンプトテンプレート、メッセージ型、エージェント設計、サイクル型ワークフロー等を分かりやすく整理しています（実践ノート・個人的考察つき）。

https://github.com/zzzlip/langchain_langgraph_tech_docx

概要

このリポジトリは「LangChain + LangGraph」を深掘りするための技術ドキュメント兼ハンズオン集です。基礎となる三大要素（モデル呼び出し、プロンプトテンプレート、メッセージ型）から始め、エージェント設計やツール連携、サイクル型ワークフローまでを図解とコード例で解説しています。公式ドキュメントの要点に加え、筆者の実践ノートやフルコード例も含まれ、実務での設計や試作に役立つ構成になっています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 3
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 3
  • コミット数: 7
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • LangChain の基礎（Language Models / Prompt Templates / Message Templates）を体系的に整理
  • LangGraph を用いたワークフロー＆エージェント設計を図示（Network/Agent/Cycle ワークフロー画像付）
  • 実践的なコード例と筆者の考察を併記し、学習と応用の両面をカバー
  • v0.3 として段階的に内容を充実させたドキュメント構成

技術的なポイント

本リポジトリの中心は「LangChain の基礎要素」と「LangGraph によるワークフロー設計」を結び付ける点にあります。まず LangChain 側では、LLM への呼び出しパターンやプロンプト設計のテンプレート化（PromptTemplate）を丁寧に解説し、さらに SystemMessagePromptTemplate / HumanMessagePromptTemplate / AIMessagePromptTemplate といったメッセージタイプの使い分けにより対話コンテキストを明確に保つ方法を示しています。これにより、プロンプトエンジニアリングの再利用性と可読性を高めます。一方 LangGraph の導入は、複数の処理ノード（ツール呼び出し、判定ロジック、反復処理など）をグラフとして定義し、エージェントの振る舞いを視覚的に設計・検証するアプローチを提供します。付属の Network_workflow_graph.png / agent_workflow.png / cycle_workflow.png は、典型的なデータ・制御フロー（初期入力 → モデル推論 → ツール実行 → 結果評価 → ループ）の構造を示し、LangChain のチェーンやツールと LangGraph のノードをどのように結合するかの実践的パターンを提示します。リポジトリはコード例を併記しているため、テンプレートの適用やエージェントのロジックをそのまま試すことができ、学習コストを下げつつ安全な設計（入出力の検証やサイクル制御）を促します。さらに筆者の所見があることで、公式ドキュメントだけでは見えにくい落とし穴や設計上のトレードオフにも触れています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • Network_workflow_graph.png: file
  • README.md: file
  • agent_workflow.png: file
  • cycle_workflow.png: file

…他 2 ファイル

まとめ

LangChain と LangGraph の実践的接続手法を図解とコードで学べる実用ドキュメント。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

带你深入了解LangChain+Langgraph (v0.3)

目录