LangGraphとLangGraph Cloud：信頼性の高いエージェントを大規模に実行

AI開発

はじめに

大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発の分野で注目を集めているLangChainが、新たな進化を遂げました。2024年6月27日、LangChainは「LangGraph v0.1」の安定版リリースと、「LangGraph Cloud」のベータ版の提供開始を発表しました。この記事では、これらの新機能がどのようにAI開発の世界を変革するのか、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。

Announcing LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud: Running agents at scale, reliably
Our new infrastructure for running agents at scale, LangGraph Cloud, is available in beta. We also have a new stable release of LangGraph.
blog.langchain.dev

LangGraphとは

LangGraphは、LangChainが数か月前に導入したフレームワークで、エージェント（自律的に動作するAIシステム）やマルチエージェントアプリケーションを構築するためのツールです。

【解説】エージェントとは、人間の指示や環境からの情報を基に、自律的に判断し行動するAIシステムのことです。例えば、チャットボットや自動運転システムなどが代表的な例です。

LangGraphの核心的な設計思想は、開発者がエージェントのワークフローにより高い精度と制御を加えられるようにすることです。これは、実世界のシステムの複雑さに対応するために非常に重要な特徴です。

LangGraph v0.1の主な特徴

柔軟なAPI設計

LangGraphの最大の特徴は、カスタマイズ可能な「認知アーキテクチャ」を設計できる柔軟なAPIを提供していることです。

【解説】認知アーキテクチャとは、AIシステムが情報を処理し、判断を下し、行動を起こすための基本的な構造のことです。人間の思考プロセスをモデル化したものと考えることができます。

この柔軟性により、開発者は以下のようなことが可能になります：

  1. コードの流れ、プロンプト（AIへの指示）、LLMの呼び出しを細かく制御できる
  2. ユーザーの入力を受け取り、適切なアクションを実行したり、レスポンスを生成したりできる
  3. 条件分岐やループを使用して、単一エージェントや複数エージェントのセットアップを構築できる
  4. 階層的な意思決定パターンや連続的な意思決定パターンを実装できる

制御と自律性のバランス

LangGraphは、エージェントの自律性を維持しつつ、開発者が必要な制御を加えられるようにバランスを取っています。これにより、以下のような利点があります：

  1. モデレーションや品質チェックを簡単に追加できる
  2. エージェントが特定の条件を満たしてから次のタスクに進むようにできる
  3. エージェントが正しく進行することを保証し、誤った方向に進むリスクを減らせる

【例】チャットボットを開発する場合、ユーザーからの入力が不適切な内容でないかチェックし、適切な場合のみ応答を生成するといった制御を加えることができます。

人間との協調

複雑または重要なタスクでは、エージェントの自動化だけでなく、人間との協力が必要になることがあります。LangGraphは、内蔵の永続化レイヤーを通じて、人間とエージェントの協調を可能にします。

具体的には以下のようなことが可能です：

  1. タスクを実行する前に、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
  2. エージェントのアクションを実行前に編集できる
  3. エージェントの実行を検査、再配線、編集、再開できる（「タイムトラベル」機能と呼ばれる）

【例】金融取引を行うAIシステムで、一定額以上の取引を行う前に人間の承認を求めるように設定することができます。

ストリーミングサポート

LangGraphは、中間ステップのストリーミングとトークンごとのストリーミングを本来的にサポートしています。これにより、長時間実行されるエージェントタスクでも、よりダイナミックで応答性の高い体験をユーザーに提供できます。

【解説】ストリーミングとは、データを小さな単位（この場合はトークン）で順次送信する方法です。これにより、全ての処理が完了する前に部分的な結果を表示でき、ユーザーの待ち時間を減らすことができます。

LangGraph Cloudの登場

LangGraphフレームワークを補完するために、LangChainは「LangGraph Cloud」というランタイムを新たに提供開始しました。これは、エージェントを大規模に展開するための専用インフラストラクチャです。

スケーラブルな展開

エージェントの使用例が増えるにつれて、タスクの不均等な分布がシステムに過負荷をかけ、遅延やダウンタイムのリスクが生じる可能性があります。LangGraph Cloudは、この問題を解決するために以下の機能を提供します：

  1. 水平方向にスケーリングするタスクキューとサーバーを優雅に管理
  2. 堅牢なPostgresチェックポインターを使用して、多数の同時ユーザーを処理
  3. 大規模な状態とスレッドを効率的に保存

【解説】水平方向のスケーリングとは、サーバーの数を増やすことで処理能力を向上させる方法です。これにより、ユーザー数が増えても安定したサービスを提供できます。

実世界の対話パターンへの対応

LangGraph Cloudは、実際の使用シーンで発生する様々な対話パターンをサポートします：

  1. ダブルテキスティング：現在実行中のグラフのスレッドに新しいユーザー入力を処理する機能
  2. 長時間実行タスクのための非同期バックグラウンドジョブ
  3. 共通タスクを定期的に実行するためのクロンジョブ

【例】ユーザーがAIアシスタントと会話中に新しい質問を投げかけた場合、ダブルテキスティング機能により、進行中の会話を中断せずに新しい入力を処理することができます。

統合された開発体験

LangGraph Cloudは、エージェントアプリの共同開発、デプロイ、モニタリングのための統合された体験を提供します：

  1. LangGraph Studio：エージェントの軌跡を視覚化し、失敗モードをデバッグするためのプレイグラウンドのような空間
  2. ワンクリックデプロイ：GitHubからLangGraphリポジトリを選択し、インフラの専門知識なしでエージェントアプリケーションをデプロイ可能
  3. LangSmithとの統合：アプリケーションの使用状況、エラー、パフォーマンス、コストを本番環境で追跡・監視可能

LangGraphを使用している企業の声

多くの先進的な企業がすでにLangGraphを活用しています。以下は、いくつかの企業からの声です：

  1. Norwegian Cruise Line：「LangGraphは、LLMを使用したステートフルな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を提供してくれました。」

  2. Replit：「LangGraphは、私たちが必要とする制御と人間工学を提供してくれており、強力なコーディングエージェントを構築・提供することができています。」

  3. Elastic：「LangGraphとLangSmithにより、LangChainは迅速に反復し、即座にデバッグし、簡単にスケールアップできるソリューションを提供しています。」

  4. Ally Financial：「LangGraphは、マルチアクターのエージェントワークフローに関する私たちの実験の中心にあります。」

始め方

LangGraphを試してみたい方は、以下の手順で始めることができます：

  1. LangGraphを使用するには：

    • GitHubプロジェクトページにアクセス
    • インストール手順に従ってセットアップ

  2. LangGraph Cloudを利用するには：

    • LangGraph Cloudのウェイトリストに登録
    • LangSmithアカウント（無料で試用可能）が必要

【注意】LangGraph Cloudは現在ベータ版であり、利用にはウェイトリストへの登録が必要です。一般公開されるまでしばらくお待ちいただく場合があります。

まとめ

LangGraphとLangGraph Cloudは、AIエージェントの開発と展開に革新をもたらす可能性を秘めています。これらのツールにより、開発者は以下のことが可能になります：

  1. より精密で制御可能なAIエージェントの構築
  2. 実世界の複雑なタスクに対応できる柔軟なシステムの設計
  3. 大規模かつ信頼性の高いエージェントの展開
  4. 効率的な開発、デバッグ、モニタリングプロセスの実現

AIの世界は急速に進化していますが、LangChainのこれらの新しいツールは、ユーザーの期待とエージェントの能力のギャップを埋める重要な一歩となるでしょう。初心者の方も、これらのツールを使ってAI開発の世界に足を踏み入れてみてはいかがでしょうか。

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