seika_htn https://blog.hatena.ne.jp/seika_htn/ SEあれこれ https://seika-se.hatenablog.com/ Python 生成AI 以前MCPやFunction Calling、自前実装のRAGを扱ってきましたが、1つのLLM呼び出しで完結しない「複数の役割を持つエージェントが連携して処理を進める」構成を組みたい場面も出てきます。今回はそうしたワークフローをグラフ構造で定義できるLangGraphを紹介します。LangGraphとは (1) LangGraphは、LangChainのエコシステム上に位置するライブラリで、LLMを使った処理の流れを「状態(State)」と「ノード(Node)」「エッジ(Edge)」からなるグラフとして定義できます。 (2) 単純な直列のチェーンと違い、条件分岐・ループ・複数エージェント間の受… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fseika-se.hatenablog.com%2Fentry%2F2026%2F08%2F05%2F112608" title="LangGraphでマルチエージェントを構築する - SEあれこれ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-08-05 11:26:08 rich https://seika-se.hatenablog.com/entry/2026/08/05/112608 1.0 100%