LangGraph

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

ストリーミングは応答性の高いアプリケーションを構築するためのキーです。ストリーミングしたいデータには幾つか種類があります : エージェント進捗、LLM トークン、そしてカスタムアップデートです。 LangGraph : … 続きを読む

エージェントは完全なレスポンス用に .invoke() / await .ainvoke() を使用するか、増分ストリーミング出力用に .stream() / .astream() のいずれかを使用して、同期と非同期実行 … 続きを読む

LangGraph は、エージェントベースのアプリケーションを構築するために、低レベルなプリミティブと高レベルな事前構築済み (prebuilt) コンポーネントの両方を提供しています。このセクションは、事前構築済み、再 … 続きを読む

ユーザが以前の応答から開始して異なる結果を探究できるようにしたい場合はどうすれば良いでしょうか？LangGraph の組み込みタイムトラベル機能を使用して、このタイプのエクスペリエンスを作成できます。 LangGraph … 続きを読む

このチュートリアルでは、メッセージリストに依存することなく複雑な動作を定義するために、状態にフィールドを追加します。チャットボットは検索ツールを使用して特定の情報を見つけてそれらをレビューのために人間に転送します。 La … 続きを読む