LangGraph も LangChain とともに 10 月のバージョン 1.0 リリースを目指しています。
Klarna, Replit, Elastic 等を含む、エージェントの未来を形作る企業から信頼されています – LangGraph は長期運用されるステートフルなエージェントを構築、管理そして配備するための強力な低位のオーケストレーション・フレームワークです。

LangGraph 1.0 alpha : 概要

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 09/26/2026
バージョン : 1.0.0a3

* 本記事は docs.langchain.com の以下のページを独自に翻訳した上で、補足説明を加えてまとめ直しています。スニペットはできる限り日本語を使用しています :

• LangGraph OSS (v1-alpha) : Overview

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

 

 

LangGraph 1.0 alpha : 概要

Klarna, Replit, Elastic 等を含む、エージェントの未来を形作る企業から信頼されています – LangGraph は長期運用されるステートフルなエージェントを構築、管理そして配備するための強力な低位のオーケストレーション・フレームワークです。

LangGraph は非常に低位で、全体としてエージェント オーケストレーション にフォーカスしています。LangGraph を使用する前に、モデル や ツール から始めて、エージェントを構築するために使用されるコンポーネントの一部に理解を深めておくことを勧めます。ドキュメントを通して LangChain コンポーネントを一般的に使用しますが、LangGraph を使用するために LangChain を使用する必要はありません。

あなたがエージェントを始めたばかりであるか、高位の抽象化を望む場合、LangChain の エージェント を使用することをすすめます。

LangGraph は、エージェント・オーケストレーションに重要な基盤となる機能: 永続化実行 (durable execution)、ストリーミング、human-in-the-loop 等にフォーカスしています。これらの機能を利用するために 2 つの異なる API を公開しています : Graph API と functional API です。このドキュメントを通して主として Graph API を使用しますが、希望するなら functional API を自由に使用してください。

 

インストール

pip install --pre -U langgraph

次に、単純な hello world サンプルを作成します :

from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

def mock_llm(state: MessagesState):
    return {"messages": [{"role": "ai", "content": "hello world"}]}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node(mock_llm)
graph.add_edge(START, "mock_llm")
graph.add_edge("mock_llm", END)
graph = graph.compile()

response = graph.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "hi!"}]}) # type:ignore

print(response['messages'][-1].content)

出力例

hello world

 

中核的な利点

LangGraph は、長期運用、ステートフル・ワークフローやエージェントのための低位のインフラのサポートを提供します。LangGraph はプロンプトやアーキテクチャの抽象化は行わず、以下の中核的な利を提供します :

• 耐久性のある実行 (Durable execution) : 障害時にも持続して長期間実行できて、中断時点から再開できるエージェントを構築します。
  

• 人間介在型 (Human-in-the-loop) : 任意の時点でエージェントの状態を検査して変更することで、人間の監視を組み込みます。
  

• 包括的なメモリ (Comprehensive memory) : 進行中の推論のための短期的な作業メモリと、セッションにまたがる長期メモリの両方を備えた、ステートフルなエージェントを作成します。
  

• LangSmith によるデバッグ : 実行パスをトレースし、状態遷移を捕捉し、詳細なランタイムメトリクスを提供する視覚化ツールを使用して、複雑なエージェントの動作の深い洞察を得ます。
  

• Production-ready 配備 : ステートフルで、長時間実行されるワークフロー特有な課題に対応するように設計されたスケーラブルなインフラを使用して、洗練されたエージェント・システムを信頼性をもって配備します。

 

LangGraph のエコシステム

LongGraph はスタンドアローンで使用できる一方で、任意の LangChain 製品とシームレスに統合されており、開発者にエージェントを構築するための完全なツールセットを提供します。LLM アプリケーションの開発の向上のために、以下を LangGraph と組み合わせてください :

• LangSmith — エージェントの評価と観測 (observability) に役立ちます。パフォーマンスの低い LLM app の実行をデバッグし、エージェントの軌跡 (trajectories) を評価し、製品の可視化を得て、そして時間につれてパフォーマンスを改良します。
  

• LangGraph プラットフォーム — 長時間実行、ステーフルなワークフローのための目的に応じた配備プラットフォームにより、エージェントの配備とスケールを容易に行えます。エージェントの検索、再利用、構成設定、そしてチーム間での共有 – 更に LangGraph Studio での視覚化されたプロトタイピングを使用して素早く反復できます。
  

• LangChain – LLM アプリケーション開発の効率化のために統合と構成可能なコンポーネントを提供します。LangGraph 上に構築されたエージェントの抽象化を含みます。

以上