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#LLM#Claude#VibeCoding#AI駆動開発#RAG#エージェント#プロンプトエンジニアリング#GPT-4

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#LangGraph

21件の記事

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#エージェント#AI駆動開発#LangChain#マルチエージェント#LLM#RAG#AIエージェント#Python#CrewAI#MCP
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Zenn4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

autoresearchやRalph Loop — Agent Loopの全体像を整理してみた

autoresearchやRalph Loopなど注目を集めるAIエージェント系ツールの違いが分からない——そんな疑問に答える俯瞰的整理記事です。約220件の論文とOSSを調査した著者が、Agent Loopを「逐次実行型」「仮説検証型」「自己進化型」の3グループ、7つの型に分類。線形ReAct・Event Stream・木探索・制約付き実験など、各型の使い分けを代表プロジェクトとともに解説しています。実装レベルで何が違うのか、どの場面で何を選ぶべきか？が明確に理解できます。

#エージェント#Agent Loop#ReAct
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Qiita4月7日· 2分で読める中級🔥 注目

LangGraphとLangChainの違いを徹底解説【2026年最新】実務での使い分けガイド

LangGraphとLangChainの関係性を明確に解説した実務ガイドです。LangChainは線形チェーン処理、LangGraphは有向グラフで複雑なエージェントフローを表現する—本来は代替関係ではなく、LangChainの上に乗る拡張フレームワークです。実装コード付きで、RAGやシンプルなチャットボットならLangChain、ReActエージェントやマルチエージェントシステムはLangGraphという明確な使い分け基準が学べます。

#LangGraph#LangChain#AIエージェント
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Qiita4月4日· 1分で読める中級🔥 注目

ハイパーパラメーター最適化を自動化するAIエージェントを作った

LangGraphとLangChainでハイパーパラメーター最適化を自動化するAIエージェントを実装した事例です。Sobol探索・ベイズ最適化・専門家AI提案など複数ツールを組み合わせ、監督エージェントが試行結果を見ながら最適なツールを自律的に選択します。LightGBMやPyTorchで数行のコードで動作し、探索空間の自動設計機能も備えています。

#エージェント#LangChain#LangGraph
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Zenn4月3日· 1分で読める上級

【2026年最新】AIエージェントフレームワーク・ツール完全まとめ272選

AIエージェント開発の全体像を把握するのは難しくなっています。LangChain・CrewAI・LangGraphなどのコアフレームワーク87選から、GPU基盤・LLMプロバイダー・開発ツールまで、272以上のツールを8カテゴリに整理したディレクトリサイト「AgDex.ai」が登場しました。日本語対応で、フレームワーク選びの迷いを一気に解消できます。

#エージェント#LangChain#LangGraph
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Zenn4月1日· 2分で読める上級🔥 注目

AIエージェントフレームワーク実装完全ガイド2026：CrewAI、LangGraph、Claudeで学ぶマルチエージェントシステム構築

CrewAI、LangGraph、Claudeという3つのマルチエージェントフレームワークを同じビジネスロジック（Pokémon検索・分析システム）で実装比較するハンズオンガイドです。各フレームワークの特徴、長所・短所を実装を通じて体感でき、複数フレームワークを使い分けられる実践的スキルが身につきます。完全なコード例付きで、すぐに自分のプロジェクトに応用できます。

#エージェント#LangGraph#CrewAI
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Qiita4月1日· 2分で読める中級🔥 注目

pip install 一発でLLMエージェントの失敗原因を自動診断する

LLMエージェントの失敗をpip install一発で自動診断するOSSツール「agent-failure-debugger」が登場しました。単なるエラー表示ではなく、ツール呼び出しループやトピックドリフトなど根本原因を因果の連鎖で特定します。既存コードに1行追加するだけで動作し、信頼度スコア付きで修正提案まで提供します。LangChain/LangGraph対応で実装ノウハウが豊富です。

#LangChain#LangGraph#エージェント
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Zenn3月27日· 2分で読める中級🔥 注目

AIエージェント開発手法を比べてみた — フルスクラッチからLang系、Agno、Mastraまでの総まとめ

エージェント開発の主要フレームワークを同じタスク（ファイル読み取り・検索・要約）で実装し比較した連載の完結編です。フルスクラッチからLangChain、LangGraph、Agno、Mastraまで、コード量・設計思想・デバッグ性を実装例で横並び比較。Agnoが最もコンパクト（約230行）で、複雑化する要件に対する対応方法も検証しています。実務で「どれを選ぶか」の判断軸が得られます。

#エージェント#LangGraph#LangChain
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Qiita3月21日· 1分で読める中級🔥 注目

LLMをブラックボックスのまま使いたくない開発者へ。TransformerからLangGraphまでつながる入門書

LLMを「なぜそう動くのか」理解したまま開発したいエンジニアに最適な学習パスが、この本評で見えてきます。Transformerの内部構造からAPI活用、LangChain、LangGraphまで、断片的だった知識を一本で体系化できることが強みです。トークン・サンプリング・プロンプト改善を原理で説明できるようになると、チーム開発の再現性が劇的に高まります。

#LLM#Transformer#LangGraph
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Qiita3月20日· 2分で読める中級

たくらぼだっしゅぼーど「2026年」

たくらぼのAI・LLM関連記事を網羅したダッシュボードです。XInference・MCP・Dify等のエージェント構築ツール、DGXを使ったAIインフラ活用、Claude Code・OpenHandsなどのAI駆動開発ツールについて、セットアップから実装まで体系的にカバーしています。LangGraph・AutoGen・RAG・Vision・ロボットAI制御など2026年の更新予定も明示され、最新のAI開発トレンドを追うための入口として機能しています。

#エージェント#MCP#Dify
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Zenn3月18日· 1分で読める中級🔥 注目

【2026年版】AIエージェント開発入門を公開しました

ChatGPTとエージェントの決定的な違いは、前者が「質問に答える」だけなのに対し、後者は「自分で判断し、ツールを使い、目標を達成する」ことです。2026年版の入門書では、Function Calling・RAG・LangGraph・MCP等を実装レベルで解説し、シングル/マルチエージェント、本番デプロイ、安全性まで全15章でカバーしています。

#エージェント#LangGraph#LangChain
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Qiita3月17日· 2分で読める中級🔥 注目

Deep Agents入門 — 計画・メモリ・サブエージェントを備えたOSSエージェントハーネス

LangChainが3月15日にリリースしたDeep Agentsは、長期複雑なタスクに対応するOSSエージェントハーネスです。write_todosによるタスク計画・仮想ファイルシステムによるコンテキスト管理・サブエージェント生成の3機能を備え、Terminal Bench 2.0でClaude Sonnet 4.5使用時に42.65%を達成。LangGraph上に構築されMITライセンスで、15以上のLLMプロバイダーに対応。実装例付きで、長期タスク問題の構造的な解決方法を学べます。

#エージェント#LangGraph#LangChain
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Qiita3月15日· 2分で読める中級🔥 注目

オンプレミスAgenticSearch(Windows+Python+Qdrant+OpenAI互換API)

WindowsでOpenAI互換APIを使ったオンプレミス完結型RAGエージェントシステムの実装ガイドです。LM Studio・LangGraph・Qdrant・FastAPIを組み合わせ、社内ドキュメント検索を実現します。暗号化PDF対応・ストリーミング・パフォーマンス統計などの機能を備え、セットアップから運用上の注意点までStep-by-Step解説しており、すぐに動かせる実装例として非常に実用的です。

#RAG#ローカルLLM#エージェント
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Qiita3月13日· 2分で読める中級🔥 注目

【中級者向け】LangGraphで作るAIエージェント実践入門 ── 「考えて動くAI」を自分で組む

LangGraphは、LLMが自分で考えて複数のステップを実行するAIエージェント構築に最適なフレームワークです。Uber・LinkedIn・Klarna等が本番導入し、2025年v1.0に到達しました。State・Node・Edgeという3つの概念を押さえれば、分岐やループを含むエージェントをグラフ構造で直感的に設計できます。天気調べエージェントの完全な実装例で、手を動かしながら「考えて動くAI」の本質を習得できます。

#LangGraph#エージェント#AI駆動開発
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Qiita3月13日· 1分で読める中級🔥 注目

Agentic AIで実現する自律型サプライチェーンの技術と実装

サプライチェーンの意思決定を「予測」から「実行」まで自動化するAgentic AIの実装ガイドです。LangGraphを使った在庫管理・自動発注の具体的なコード例と、データメッシュ構造・監査ログ設計など実務レベルの勘所が示されています。数千サプライヤー×数万SKUのリアルタイム最適化を実現する技術スタックが手に取るように理解できる内容です。

#エージェント#LangGraph#AI駆動開発
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Qiita3月13日· 2分で読める上級🔥 注目

Metaが買収したAI用SNS「Moltbook」とは？エージェント社会の到来

2026年3月のMeta による AI SNS「Moltbook」買収は、単なるプロダクトではなく、エージェント間通信（A2A）の標準プロトコル覇権争いです。APIの限界を超え、分散型IDと評判スコアに基づいて自律的にパートナーを選定するマーケットプレイスの実装方法と、エンジニアが習得すべき「Agentic Workflow設計」「エージェント・セキュリティ」を具体的に解説しています。

#エージェント#A2A#マルチエージェント
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Qiita3月11日· 1分で読める中級🔥 注目

AIエージェント時代：2026年の業務自動化パラダイム

2026年現在、AIは「チャットボットとの対話」から「自律型エージェント」へシフトしました。計画・記憶・ツール使用を統合したエージェントは、複数のステップを自動実行し、人間はプロンプトではなくワークフロー設計に注力する時代です。LangGraphを用いた状態遷移管理の実装例も交えて、AIオーケストレーションスキルの必要性を解説しています。

#エージェント#LangGraph#AI駆動開発
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Zenn3月7日· 2分で読める上級🔥 注目

LangGraph入門：LLMを"チーム"として動かすマルチエージェント設計パターン

LangGraphはLangChainの限界を打ち破り、ループ・条件分岐・状態共有をネイティブサポートするグラフベースのワークフローエンジンです。調査→執筆→レビューのような複雑なマルチエージェント協調を、State・Node・Edge・StateGraphの4概念で実装できます。シングルエージェントから段階的に学べる実装コード付きで、実務レベルの設計パターンを習得できる内容です。

#LangGraph#エージェント#マルチエージェント
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Zenn3月7日· 2分で読める上級🔥 注目

LangGraphで複数LLMを議論させる実験基盤を作った話

複数LLMに議論させるmulti-agent debateを実装する際、モデルの性能より「比較可能な実験基盤をどう作るか」が本質的に難しい。LangGraphを使い、トポロジーを比率で固定、ラウンド進行を明示、比較軸をmode定義する3つの工夫で、エージェント数・ラウンド数を柔軟に変更できる実験基盤を構築。研究コードの実装設計がぐっと来るテックレポートです。

#LangGraph#エージェント#マルチエージェント
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Zenn3月6日· 2分で読める上級🔥 注目

マルチエージェントAI完全解説 ─ A2AプロトコルとMCPで実現するエージェント連携2026

2026年のAI開発では、複雑なタスクの95%以上がマルチエージェント構成で実装されています。GoogleのA2AプロトコルとMCPを活用すれば、複数の専門AIを役割分担させることで品質・速度・コストを大幅改善できます。ブログ自動生成・SEO最適化・翻訳・SNS投稿を同時実行する具体例とPythonコード付きで、次世代エージェント設計の全体像が理解できます。

#マルチエージェント#A2Aプロトコル#MCP
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Zenn3月4日· 1分で読める上級🔥 注目

Agnoを使ってAIエージェントを作ってみた

Agnoという新興AIエージェントフレームワークを使い、LangGraphと同じRAG機能を実装しましたが、コード量が460行から230行に削減できました。設計思想の違いを体感できる連載第5回。AgnoはTeamによるマルチエージェント協調が標準機能で、手軽さが強みです。

#Agno#AIエージェント#RAG
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Zenn3月4日· 2分で読める中級🔥 注目

【Vibe Coding実践】「法令×デジタル」ハッカソンでVibe Codingした話🚀

ハッカソンで「法令ナビゲーター」というAIプロダクトを開発した際、単なるコード生成ではなく、仮想審査委員エージェントを使ってTDDのサイクルを要件定義に適用しました。AIからの厳しいフィードバックを受けながら、1行のコードを書く前に高品質な要件を作成。非エンジニアも含むチーム全員でAIと協調し、要件を爆速で洗練させるという新しいVibe Codingの実践例です。

#Vibe Coding#AI駆動開発#LangGraph
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