LangGraph実践入門──グラフで書くAIエージェントの基礎から応用まで【2026】
Zenn / 2026/5/2
💬 オピニオンDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical Usage
要点
- LangGraphを使い、AIエージェントを「グラフ(ノード/エッジ)」として設計する考え方と基礎を体系的に解説しています
- エージェントのフロー制御や状態管理をグラフで表現し、応用へつながる実装の指針を示しています
- 基本から応用までの実践的な学習ルートになっており、開発時の理解・再利用を促す内容です
はじめに
AIエージェントを作りたいとき、最初にぶつかる壁が「どうやって処理の流れを制御するか」です。
LLMに単発で答えさせるのは簡単ですが、「検索して→評価して→足りなければ再検索して→回答する」といった複数ステップのフローになった途端、コードが複雑になります。
LangGraph はその問題を「グラフ構造」で解決するフレームワークです。処理をノード(関数)とエッジ(接続)で定義し、条件分岐・ループ・状態管理を明示的に書けます。
2026年現在、AIエージェント開発のデファクトスタンダードとして採用が進んでおり、「CrewAIでPoC → LangGraphで本番移行」というパス...
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