LangChain、エージェント実行の信頼性向上へ「LangGraph v0.1」とクラウドを公開

※ 2025 年 10 月現在、LangGraph Platform は「LangSmith Deployment」という名称に改称されました。

LangChain では、LLM（大規模言語モデル）を外部のデータや計算リソースに接続し、世界について推論できるシステムを構築することを容易にするよう努めています。LLM にアプリケーションの制御フロー（つまり、私たちが「エージェント」と呼ぶもの）を任せることは魅力的です。これにより、これまで自動化できなかった多様なタスクを実現できるからです。しかし実際には、これらのタスクを確実に実行するシステムを構築するのは非常に困難です。

この課題に取り組むため、数ヶ月前に LangGraph を発表しました。これはエージェント型およびマルチエージェント型のアプリケーションを構築するためのフレームワークです。langchain パッケージとは別に、LangGraph の核となる設計思想は、現実世界のシステムが抱える複雑さに対応できるよう、開発者がエージェントワークフローに精度と制御力を追加することを支援することにあります。

本日、私たちは LangGraph v0.1 の安定版リリースを発表します。これにより、より堅牢なエージェント型システムの構築をユーザーが支援するという当社のコミットメントを再確認するものです。また、すでに自社の AI 取り組みを次のレベルへ引き上げるために LangGraph に依存している Klarna、Replit、Ally、Elastic、NCL など、主要企業の方々への感謝の意を表します。

また、LangGraph Cloudの発表も大変嬉しく思います。現在クローズドベータ版として提供中の LangGraph Cloud は、LangGraph エージェントをスケーラブルかつフォールトトレラントな方法でデプロイするためのインフラストラクチャです。さらに、プロトタイプ作成、デバッグ、監視を行う際に、より高い可視性と信頼性を得られるよう統合された開発者体験も提供します。

詳しくは以下をご覧ください。また、実際に試す方法も紹介しています。映像での学習を好まれる方は、こちらの動画ウォークスルーもご覧ください。

LangGraph v0.1: エージェント制御と自律性のバランス

多くのエージェントフレームワークは単純な事前定義済みタスクには対応できますが、企業固有やドメイン固有の文脈を必要とする複雑なワークフローでは苦戦します。これは従来の LangChain AgentExecutor も同様でした。しかし、反復と経験を通じて得た教訓として、より高レベルな抽象化は開発者にとって重要な詳細情報を隠蔽しすぎてしまい、結果としてタスクを確実に達成するために必要な制御が欠如したシステムとなってしまうことが分かりました。

一方、LangGraph は柔軟な API を提供し、カスタムの認知アーキテクチャを設計することを可能にします。これにより、ユーザー入力を受け取ってアクションを実行したり応答を生成したりする際のコフロー、プロンプト、LLM 呼び出しに対して、低レベルの制御権限を得ることができます。条件分岐やループ機能を活用すれば、LangGraph を使って単一エージェントまたはマルチエージェント環境を構築でき、階層的あるいは逐次的な意思決定パターンも実装可能です。

ノルウェー・クルーズラインのような企業では、このレベルのエージェント制御が極めて重要でした。

"LangGraph は当社の AI 開発において決定的な役割を果たしました。LLM を用いた状態保持型マルチアクターアプリケーションを構築するための堅牢なフレームワークは、AI ゲスト向けソリューションのパフォーマンス評価と最適化の方法を変革しました。LangGraph により、エージェントの思考プロセスに対する微細な制御が可能となり、多様なゲストニーズに応えるためにデータに基づき、意図的な意思決定を下せるようになりました。"

• Andres Torres（ノルウェー・クルーズライン シニアソリューションズアーキテクト）

また、LangGraph を使えば、エージェントがタスクを継続する前に特定の条件を満たすことを保証するためのモデレーションや品質チェック機能を簡単に追加できます。これにより、エージェントが適切に進捗し続けるよう支えつつ、誤った経路に迷い込んで回復不能な状態に陥るリスクを大幅に低減します。

Replit などの企業にとって、LangGraph のきめ細やかな制御機能は、信頼性の高いエージェントを迅速に実装する力を強化しました。

"コーディングエージェントのプロトタイプを作るのは簡単ですが、その信頼性を高めることは意外にも困難です。Replit は数百万人のユーザーにコーディングエージェントを提供したいと考えていますが、信頼性が最優先事項であり、今後も長くそうあり続けるでしょう。LangGraph によって、強力なコーディングエージェントを構築・提供するために必要な制御性と使いやすさを手に入れました" — Michele Catasta (Replit AI VP)

最も複雑または機密性の高いタスクにおいては、依然として人間の協力が不可欠です。LangGraph は組み込まれた永続化レイヤーを通じて、人間とエージェントの協調を実現します。具体的には、LangGraph を用いることで以下が可能になります。

• タスクを実行しワークフローを再開する前に、明示的に人間の承認を待つようにエージェントを設計できる。
• エージェントのアクションが実行される前に編集できる。
• エージェントの状態を検査・再配線・編集し、実行を再開できる（これは私たちが「タイムトラベル機能」と呼ぶものです）。

Elastic などのチームにとって、この設計上の柔軟性はゲームチェンジャーとなりました。彼らは次のように述べています。

「LangChain は、LangGraph を通じて提示した内容において他を圧倒しています。LangGraph は、会話型エージェントから複雑なタスク自動化、そして『そのまま使える』カスタム LLM ベックスの体験まで、AI ワークロードの構築とスケーリングの基盤となるものです。LLM を用いた複雑で本番環境対応可能な機能を開発する次の段階は、まさに『アジェンシー（自律性）』にあります。LangGraph と LangSmith を組み合わせることで、LangChain は迅速な反復開発、即時デバッグ、そして何よりも容易なスケーリングを実現する、すぐに使えるソリューションを提供します。」

—— Garrett Spong (Elastic 上級ソフトウェアエンジニア)

最後に、LangGraph は中間ステップのストリーミングやトークンごとのストリーミングをネイティブでサポートしています。これにより、長時間実行されるタスクや自律的な処理に取り組むユーザーにとって、よりダイナミックで応答性の高い体験が可能になります。

LangGraph Cloud: 統合モニタリング機能を備えたスケーラブルなエージェントデプロイメント

LangGraph フレームワークを補完するため、エージェントの大規模展開に特化した新しいランタイムである LangGraph Cloud をベータ版として公開しました。

エージェント活用事例が軌道に乗るにつれ、エージェント間でのタスク配分の偏りがシステムを過負荷にし、速度低下やダウンタイムのリスクを生む可能性があります。LangGraph Cloud は、耐障害性を備えたスケーラビリティの実現に向けた重労働を引き受けます。水平方向への拡張に対応するタスクキュー、サーバー、そして多数の同時ユーザーを処理し、大規模な状態とスレッドを効率的に保存するための堅牢な Postgres チェックポインタをシームレスに管理します。

LangGraph Cloud は、実世界でのインタラクションパターンをサポートするように設計されています。ストリーミングや人間が関与するループ（これらは LangGraph で既にカバー済み）に加え、LangGraph Cloud では以下の機能が追加されます。

• 二重テキスト送信: 現在実行中のグラフスレッドに対して新しいユーザー入力を処理します。追加のコンテキストを扱うための 4 つの戦略をサポートしています：拒否、キューイング、中断、ロールバックです。
• 非同期バッチジョブ: 長時間実行されるタスクに対応します。完了状況はポーリングまたは Webhook で確認できます。
• 定期ジョブ（Cron jobs）: 定期的に実行する一般的なタスクをスケジュール管理できます。

LangGraph Cloud は、エージェントアプリの共同作業、デプロイ、監視においても、より統合された体験を提供します。これには LangGraph Studio が同梱されており、これはエージェントの軌跡を可視化するためのプレイグラウンドのような環境です。失敗モードのデバッグや、中断・状態編集・再開・タイムトラベルのためのブレークポイント設定に役立ちます。LangGraph Studio を使えば、社内の関係者と LangGraph エージェントを共有してフィードバックを得たり、迅速な反復開発を行ったりすることが可能になります。

さらに、LangGraph Cloud はデプロイを簡素化します。GitHub から LangGraph リポジトリを選択するだけで、ワンクリックでエージェントアプリケーションをデプロイ可能です。インフラの専門知識は不要です。また、LangGraph Cloud は LangSmith と統合されているため、本番環境でのアプリの利用状況、エラー、パフォーマンス、コストをより深く可視化して追跡・監視できます。

LangGraph Cloud のリリースを心より歓迎します。Ally Financial 社のようなパートナーのサポートもあり、同社はすでに LangGraph を活用して着実に成果を上げています。

"生成 AI の探求を進める Ally において、私たちの技術ラボは、LangChain が新たに開発したライブラリである LangGraph に大きな期待を抱いています。これはマルチアクター型エージェントワークフローの実験の中核となるものです。私たちは LangChain とのパートナーシップをさらに深めていく所存です。" - Sathish Muthukrishnan 氏（Ally Financial 首席情報・データ・デジタル責任者）

実際に試してみましょう

LangGraph の利用を開始するには、GitHub プロジェクト にアクセスし、インストール手順に従ってください。

LangGraph Cloud へのアクセスには、LangGraph Cloud のウェイトリスト に登録する必要があります。まず LangSmith アカウントをお持ちいただく必要があります（無料で体験可能）。

私たちはエージェント構築において独自のアプローチを採用しています。これは、企業固有のワークフローを中核に据え、本番環境へのリリースに必要な制御権を提供するものです。これらのツールの発表により、ユーザーの期待とエージェントの能力との間のギャップを埋める一歩が踏み出せることを願っています。

フィードバックをお待ちしています。hello@langchain.dev までご連絡ください。

*関連リソース：*

• LangGraph ドキュメント
• LangGraph Cloud ドキュメント
• LangGraph ウェブページ（FAQ あり）