月: 2025年6月

モデルコンテキスト・プロトコル (MCP) は、アプリケーションが言語モデルにツールとコンテキストを提供する方法を標準化するオープン・プロトコルです。LangGraph エージェントは langchain-mcp-ada…

ツールは、関数とその入力スキーマをカプセル化し、ツール呼び出しをサポートするチャットモデルに渡せる手段です。これはモデルが特定の入力でこの関数の実行を要求することを可能にします。独自ツールを定義したり、LangChain…

ストリーミングは応答性の高いアプリケーションを構築するためのキーです。ストリーミングしたいデータには幾つか種類があります : エージェント進捗、LLM トークン、そしてカスタムアップデートです。 LangGraph : …

エージェントは完全なレスポンス用に .invoke() / await .ainvoke() を使用するか、増分ストリーミング出力用に .stream() / .astream() のいずれかを使用して、同期と非同期実行…

ユーザが以前の応答から開始して異なる結果を探究できるようにしたい場合はどうすれば良いでしょうか？LangGraph の組み込みタイムトラベル機能を使用して、このタイプのエクスペリエンスを作成できます。 LangGraph…

このチュートリアルでは、メッセージリストに依存することなく複雑な動作を定義するために、状態にフィールドを追加します。チャットボットは検索ツールを使用して特定の情報を見つけてそれらをレビューのために人間に転送します。 La…

エージェントは不確かで、タスクを正常に完了するために人間の入力を必要とする場合があります。あるいは思惑通りに動作していることを確認するために、実行前に人間の承認を必要とするかもしれません。LangGraph の永続化層は…

チャットボットはツールを使用してユーザの質問に答えられるようになりましたが、以前のやり取りのコンテキストを記憶していません。これは一貫性のある、複数ターンの会話をする能力を制限しています。LangGraph は永続的なチ…

チャットボットが「記憶から」回答できない質問を処理するには、web 検索ツールを統合します。チャットボットはこのツールを使用して関連情報を検索してより良い応答を提供します。 LangGraph : Get started…