投稿者: Masashi Okumura

LangGraph を Colab 上で実行してみます。このチュートリアルでは「検索エージェント」を構築します。検索エージェントは、LLM にベクトルストアからコンテキストを取得するか、ユーザに直接応答するか判断させたい…

このチュートリアルでは「検索エージェント」を構築します。検索エージェントは、LLM にベクトルストアからコンテキストを取得するか、ユーザに直接応答するか判断させたい場合に便利です。 LangGraph : 例題 : エー…

このガイドは LangGraph アプリケーションをローカルで実行する方法を示します。 LangGraph Platform : Get started : クイックスタート 作成 : クラスキャット・セールスインフォメ…

長時間動作する、エージェント型ワークフロー専用に構築されたプラットフォームである、LangGraph Platform を使用してエージェントを開発し、配備し、スケールし、そして管理します。 LangGraph Plat…

任意の LangGraph エージェントとの相互作用のために Agent Chat UI 経由で事前構築済みチャット UI を使用できます。deployed 版の使用は最も素早く始める方法で、ローカルのグラフと配備された…

LangGraph エージェントを配備するには、LangGraph アプリケーションを作成して設定します。このセットアップはローカル開発環境と本番環境の配備の両方をサポートします。 LangGraph : Prebuil…

単一のエージェントでは、複数のドメインに特化したり多くのツールを管理する必要がある場合、対応が難しいかもしれません。これに対処するには、エージェントを小さい、独立したエージェントに分割してマルチエージェント・システムに構…

LangGraph は会話エージェントの構築のために不可欠な 2 種類のメモリ (短期メモリ & 長期メモリ) をサポートしています。このガイドは LangGraph のエージェントで両方のメモリタイプを使用す…

エージェントでツール呼び出しをレビュー、編集、承認するには、LangGraph の組み込み Human-In-the-Loop (HIL) 機能、特に interrupt() プリミティブを使用できます。LangGrap…

エージェントが効果的に機能するためにはメッセージのリスト以上のものを必要とする場合が多いです。つまりコンテキストが必要です。コンテキストは、メッセージリスト外の任意のデータを含み、エージェントの動作やツールの実行を形作る…