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長時間動作する、エージェント型ワークフロー専用に構築されたプラットフォームである、LangGraph Platform を使用してエージェントを開発し、配備し、スケールし、そして管理します。 LangGraph Plat … 続きを読む

任意の LangGraph エージェントとの相互作用のために Agent Chat UI 経由で事前構築済みチャット UI を使用できます。deployed 版の使用は最も素早く始める方法で、ローカルのグラフと配備された … 続きを読む

LangGraph エージェントを配備するには、LangGraph アプリケーションを作成して設定します。このセットアップはローカル開発環境と本番環境の配備の両方をサポートします。 LangGraph : Prebuil … 続きを読む

単一のエージェントでは、複数のドメインに特化したり多くのツールを管理する必要がある場合、対応が難しいかもしれません。これに対処するには、エージェントを小さい、独立したエージェントに分割してマルチエージェント・システムに構 … 続きを読む

LangGraph は会話エージェントの構築のために不可欠な 2 種類のメモリ (短期メモリ & 長期メモリ) をサポートしています。このガイドは LangGraph のエージェントで両方のメモリタイプを使用す … 続きを読む

エージェントでツール呼び出しをレビュー、編集、承認するには、LangGraph の組み込み Human-In-the-Loop (HIL) 機能、特に interrupt() プリミティブを使用できます。LangGrap … 続きを読む

エージェントが効果的に機能するためにはメッセージのリスト以上のものを必要とする場合が多いです。つまりコンテキストが必要です。コンテキストは、メッセージリスト外の任意のデータを含み、エージェントの動作やツールの実行を形作る … 続きを読む

モデルコンテキスト・プロトコル (MCP) は、アプリケーションが言語モデルにツールとコンテキストを提供する方法を標準化するオープン・プロトコルです。LangGraph エージェントは langchain-mcp-ada … 続きを読む

ツールは、関数とその入力スキーマをカプセル化し、ツール呼び出しをサポートするチャットモデルに渡せる手段です。これはモデルが特定の入力でこの関数の実行を要求することを可能にします。独自ツールを定義したり、LangChain … 続きを読む

このページはエージェントが使用するチャットモデルを構成する方法について説明します。 LangGraph : Prebuilt エージェント : モデル 作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション 作成日時 : … 続きを読む