LangGraphは、エージェントをグラフとしてモデル化します。各ノードは、モデルの呼び出し、ツールの実行、条件の確認といった1つのステップで、エッジがループや分岐を含むステップ間の流れを定義します。共有の状態オブジェクトが情報を受け渡します。この明示的な構造により、開発者はエージェントが何をいつ行うかを制御でき、自由に回り続けるループよりも複雑なエージェントを把握しやすくなります。
本番での利用を意識した機能が特徴です。チェックポイントが状態を保存するので、実行を一時停止して再開したり、失敗から復旧したりできます。人が関わるステップで、エージェントは操作の前に承認を待て、タイムトラベルデバッグで、開発者は以前のステップを再生・編集できます。途中結果のストリーミング、長期のメモリ、マルチエージェント設計にも、PythonとJavaScriptで対応します。
ライブラリは無料のオープンソースです。ホスティングと監視はLangSmithで利用でき、無料枠と有料プランがあります。LangGraphは高水準のエージェントライブラリより学習の負担が大きく、その力が最も活きるのは複雑なワークフローです。CrewAIとAutoGenはより高水準のマルチエージェントの抽象化を提供し、OpenAI Agents SDKはOpenAI中心の作業ではよりシンプルで、n8nやDifyのようなビジュアルのビルダーはコードを書かない人に向いています。多くの本番のエージェントがLangGraphで作られています。
