本日から5月がスタートしましたね🎏 グラニフのお洋服を着ておでかけしたり、 大人の方はほろよいを飲んでのんびり過ごしたり、 もしまだの方は映画「少年と犬」を観に行ったり、、 それぞれの素敵な5月をお過ごしください🍃

月間6,500万ダウンロード。LangGraphが3年間のグラフエンジニアリングから得た教訓を公開しました。 タイトル: 3 Years of Graph Engineering with LangGraph グラフ構造でエージェントをモデル化するとは、「LLM任せではなく開発者が期待するフローを制約付きパスとして組み込む」ことです。ノードは処理を実行し、エッジは次に何が起こるかを定義する——この設計により決定論的コードと自律的ステップのバランスを自在に制御できます。 🔄 注目ポイント1 — エージェントグラフはDAGではない 「最初はDAGで設計できる」という思い込みが最大の落とし穴です。実運用では失敗したツール呼び出しの再試行、ユーザーへの追加情報要求、検証失敗後の修正、人間によるチェックポイントなど、ループ（サイクル）が本質的に必要になります。ループ工学はグラフの「代替手段」ではなく「シンプルな特殊形」であり、LangChain自体もLangGraphのシンプルなループとして構築されています。 🧩 注目ポイント2 — ノードに「フルエージェント」を内包できる時代 3年間で最も大きな変化は「ノードに何を配置できるか」の進化です。かつては決定論的コードか単一LLM呼び出しが主流でしたが、今はフルエージェント実行をノードとして組み込めます。Slackリクエストをプルリクエストに変換するシステムでは、決定論的API呼び出し・単純な分類器・コードベース内で自律的に動くエージェントを1つのグラフに共存させ、予測可能性・強力性・効率性を同時に達成しています。 📤 注目ポイント3 — Send APIで動的ルーティングを実現 マップリデュース型の処理では実行時にならないと処理量が確定せず、事前に全エッジを定義できません。Send APIにより動的に複数の下流ノードへルーティングでき、この制約を突破します。「事前に流れが決められない深い研究タスク」にはハーネス型を選ぶべき、という使い分けの判断基準も明示されています。 グラフ工学は新概念ではなく、ループ工学・ハーネス工学と同じ思想系統の最新形です。 #LangGraph# #AIAgent#

シャツの背中にバックベアード様。内側にも凄い眼力の圧 ぬりかべの財布、鬼太郎や妖怪たちのシルエットデザインアパレルなど勢ぞろい。グラニフの『ゲゲゲの鬼太郎』『墓場鬼太郎』コラボ商品がオンラインストアで予約販売中。7月28日発売

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