LangGraph
障害に強い言語Agentをグラフとして構築します。
現在も活発に開発中：直近 90 日間のコミットは 137 件、最新コミットは 2026-10-01。
LangGraphは、長時間稼働するステートフルなAgentの構築、管理、デプロイ向けに設計された低レベルのオーケストレーションフレームワークです。単純なチャットボットとは異なり、LangGraphでは、障害が発生しても処理を継続し、セッションをまたいで複雑な状態を維持し、長期間にわたって自律的に動作できる高度なAIシステムを構築できます。このフレームワークはAgentをグラフとして扱い、分岐ロジックと意思決定ポイントを持つ複数ステップのワークフローを定義するための構造化されたアプローチを提供します。主な機能には、障害発生箇所から自動的に再開する耐久性のある実行、短期ワーキングメモリと長期永続ストレージの両方を備えた包括的なメモリ管理、監督や介入のためのシームレスなHuman-in-the-loop統合が含まれます。LangGraphは、Klarna、Replit、Elasticなどの大手企業から、本番環境でのAgentデプロイにおいて信頼されています。このフレームワークはデバッグと可視化のためにLangSmithと統合し、実行トレースと状態遷移の監視を通じてAgentの動作を詳細に把握できます。GitHubスター数が27,000を超えるLangGraphは、単純なプロンプトと応答のパターンを超え、本番環境で複雑な複数ステップのタスクを処理できる、真に自律的で障害に強いAIシステムを実現する、Agentオーケストレーションの成熟したアプローチです。
他ツールとの違い
CrewAI（高レベルのロールベースのクルー）とは異なり、LangGraphは耐久性のある実行とメモリを備えた低レベルのグラフベースのオーケストレーションを提供します。本番環境のステートフルなAgent向けに、Klarna、Replit、Elasticから信頼されています。
主な機能
- 自動永続化と障害からの復旧を備えた耐久性のある実行
- 実行中の任意の時点で状態を検査・変更できるHuman-in-the-loop
- 短期ワーキングメモリとセッションをまたぐ長期永続メモリ
- 分岐、サブグラフ、循環を備えたグラフベースのAgentオーケストレーション
- 可視化とトレースを備えたLangSmith経由の本番デプロイ
- 計画、サブAgent、ファイルシステム操作のためのDeep Agents
向いている用途
- 耐久性のある実行とHuman-in-the-loopを必要とする、長時間稼働するステートフルなAgentを構築するチーム
- LangSmithのオブザーバビリティを備えた本番運用レベルのAgentオーケストレーションを求めるLangChainエコシステムのユーザー
向いていない用途
- 単純なAgentの迅速なプロトタイピング — ボイラープレートを減らし、セットアップを速めるにはCrewAIを使用
- 依存関係を最小限に抑えたい非LangChainチーム — AgentScopeまたは直接の関数呼び出しを使用
制限事項
- 急な学習曲線 — グラフベースの抽象化にはPregel方式の計算の理解が必要
- 最良の利用体験には、デバッグ、トレース、デプロイ用の有料LangSmithが必要
- LangChainエコシステムとの密結合 — 単独での利用がより困難
LangGraph の代替ツール
- langgraph（3,330スター）
- Chidori（1,365スター）
- crewAI：役割を担う自律型AI Agentをオーケストレーションするフレームワークです。協調的な知能を育むことで、crewAIはAgentがシームレスに連携し、複雑なタスクに取り組めるようにします。（5.9万スター）
- Pydantic AI：Pydantic流のAI Agentフレームワーク（2万スター）
- AgentScope：動作を可視化・理解でき、信頼できるAgentを構築して実行します。（3.3万スター）
- Agno：Agentソフトウェアを大規模に構築、実行、管理します。（4.2万スター）
よくある質問
- LangGraph とは？
- LangGraphは、長時間稼働するステートフルなAgentの構築、管理、デプロイ向けに設計された低レベルのオーケストレーションフレームワークです。単純なチャットボットとは異なり、LangGraphでは、障害が発生しても処理を継続し、セッションをまたいで複雑な状態を維持し、長期間にわたって自律的に動作できる高度なAIシステムを構築できます。このフレームワークはAgentをグラフとして扱い、分岐ロジックと意思決定ポイントを持つ複数ステップのワークフローを定義するための構造化されたアプローチを提供します。主な機能には、障害発生箇所から自動的に再開する耐久性のある実行、短期ワーキングメモリと長期永続ストレージの両方を備えた包括的なメモリ管理、監督や介入のためのシームレスなHuman-in-the-loop統合が含まれます。LangGraphは、Klarna、Replit、Elasticなどの大手企業から、本番環境でのAgentデプロイにおいて信頼されています。このフレームワークはデバッグと可視化のためにLangSmithと統合し、実行トレースと状態遷移の監視を通じてAgentの動作を詳細に把握できます。GitHubスター数が27,000を超えるLangGraphは、単純なプロンプトと応答のパターンを超え、本番環境で複雑な複数ステップのタスクを処理できる、真に自律的で障害に強いAIシステムを実現する、Agentオーケストレーションの成熟したアプローチです。
- LangGraph は現在もメンテナンスされていますか？
- 現在も活発に開発中：直近 90 日間のコミットは 137 件、最新コミットは 2026-10-01。
- LangGraph の代替ツールは？
- LangGraph に近いオープンソースの代替ツール：langgraph、Chidori、crewAI、Pydantic AI、AgentScope、Agno。
- LangGraph はオープンソースですか？
- はい。LangGraph はオープンソースで、コードは GitHub で公開されています。
スター数・コミット・リリースのデータは GitHub API から毎日自動更新しています。紹介文は AI が英語から翻訳し、別のモデルで逆翻訳チェックを行っています。 リポジトリ：github.com/langchain-ai/langgraph