LangGraph v0.1 と LangGraph Cloud の概要
以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。
・Announcing LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud: Running agents at scale, reliably
1. はじめに
本日 (2024年6月27日)、「LangGraph v0.1」と「LangGraph Cloud」をリリースしました。
2. LangGraph v0.1
「LangGraph」は、エージェントおよび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フレームワークです。エージェントとは、LLMがアプリケーションの制御フローを決定し、外部のデータや計算ソースに接続して複雑なタスクを自動化するシステムのことを指します。
多くのエージェントフレームワークは事前定義された単純なタスクを処理することができますが、企業や特定のドメインに依存する複雑なワークフローには対応できません。これは従来の「LangChain AgentExecutor」にも当てはまります。抽象度が高すぎると開発者が制御できる範囲が限られ、信頼性のあるタスク達成が難しくなります。
一方、「LangGraph」は柔軟なAPIを提供し、カスタム認知アーキテクチャの設計を可能にします。これにより、コードフロー、プロンプト、ユーザー入力を受け取るLLMコールを詳細に制御できます。条件分岐やループを用いて、階層的または逐次的な意思決定パターンを持つシングルエージェントやマルチエージェント設定を構築できます。
さらに、「LangGraph」はエージェントが特定の条件を満たす前に進行を続けないよう、モデレーションや品質のチェックを追加することを容易にします。これにより、エージェントが誤った経路に陥るリスクを減らし、適切に進行させることができます。
最も複雑またはセンシティブなタスクには依然として人間の協力が必要ですが、「LangGraph」はそのための永続性レイヤーを内蔵しています。
・エージェントがタスクを実行しワークフローを再開する前に、人間の承認を待つよう設計できる。
・エージェントの行動を実行前に編集できる。
・エージェントの実行を検査、再配線、編集し、「タイムトラベル」機能として再開できる。
最後に、「LangGraph」は中間ステップやトークンごとのストリーミングをネイティブにサポートし、長時間実行するエージェントタスクにおいて、より動的で応答性の高いユーザー体験を提供します。
3. LangGraph Cloud
「LangGraph Cloud」は、「LangGraph」の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。現在はクローズドベータ段階にあります。
エージェントの使用ケースが増えると、エージェント間のタスク分散が不均衡になり、システムの過負荷やダウンタイムのリスクがあります。「LangGraph Cloud」は、この問題を解決するために、タスクキューやサーバーの水平スケーリング、およびPostgresチェックポインタを効率的に管理し、多くの同時ユーザーに対応します。
「LangGraph Cloud」は現実世界のインタラクションパターンをサポートします。ストリーミングや人間の関与（「LangGraph」でカバーされているもの）に加え、以下の機能を追加します
・Double-texting
現在実行中のスレッドに新しいユーザー入力を処理するため、拒否、キュー、割り込み、ロールバックの4つの戦略をサポート。
・Asynchronous background jobs
ポーリングやWebhookを介して完了を確認。
・Cron jobs
スケジュールされた一般的なタスクの実行。
「LangGraph Cloud」はエージェントアプリケーションのコラボレーション、デプロイ、監視のためのより統合された体験を提供します。「LangGraph Studio」というプレイグラウンドのようなスペースで、エージェントの軌跡を視覚化し、デバッグや中断、状態編集、再開、「タイムトラベル」機能を追加することができます。内部関係者とエージェントを共有してフィードバックと迅速な反復が可能です。
さらに、「LangGraph Cloud」はデプロイメントを簡素化します。GitHubから「LangGraph」リポジトリを選択し、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できます。インフラの専門知識は不要です。「LangGraph Cloud」は「LangSmith」と統合されており、アプリの可視性を深め、使用状況、エラー、パフォーマンス、コストの追跡と監視が可能です。
4. 使い始める
「LangGraph」を使い始めるには、GitHubプロジェクトにアクセスしてインストール手順に従ってください。
「LangGraph Cloud」を使い始めるには、「LangGraph Cloud」のwaitlistに登録してください。「LangSmith」アカウントが必要です。
詳しくは、以下のリソースを参照してください。
・LangGraph docs
・LangGraph Cloud docs
・LangGraph webpage (with FAQs)
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