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AIエージェントの実装についてメモ【LangGraphの使い方】

たはら＠AI に沼った他力投資家

こんにちは、田原です。

数年前まで無気力な中卒フリーターで、アニメ＆ゲームが世界の中心だった僕ですが、EAに出会ったことで金持ち世界に突入しました。

今は、いろんな案件を検証しながら月230〜300万くらいの利益が出てるので、経済的にはかなり余裕になりました。（上を見たらキリないけどねw）

まぁ、こうやって自由にやれてるのも、当時の僕が「投資」「自分で稼ぐ」という一歩を踏み出したのが全てなんですよね。

詳しくはこっちで書いてます、どうぞ↓

≫ https://bit.ly/3MqsgJ6

ということで、本題に入ります。

AIエージェントの実装についてメモ【LangGraphの使い方】

以前に、AIエージェントをテーマに記事を書きましたが、実際にどうやって実装するのかに触れてなかったので、その辺りについて書いていきます。

一読して理解するというタイプではなく、メモとして参照しながらエージェントを実装していくと良いかと思います。

AIエージェントとは

AIエージェントは、人工知能が自律的に考えて行動する仕組みです。

従来のチャットボットとの主な違いは、ユーザーからの入力に対して単に応答するだけでなく、自ら判断して複数のステップを実行できる点にあります。

例えば、通常のチャットボットでは、、

1：ユーザーが入力
2：AIが応答
3：ユーザーが応答を確認し、必要に応じて修正を要求

一方、AIエージェントでは、、

1：ユーザーが入力
2：AIが応答を生成
3：別のAIが応答を評価
4：必要に応じて自動的に修正
5：最終的な応答をユーザーに提示

というプロセスによって、人間の介入なしに高品質な出力を生成することが可能になります。

LangGraphの概要

LangGraphは、AIエージェントのワークフローを構築するためのPythonライブラリです。

主な特徴として、以下が挙げられます。

・グラフ構造を使用して処理の流れを定義
・柔軟なカスタマイズが可能
・状態管理機能の提供
・条件分岐の実装が容易

LangGraphを使用することで、複雑なAIエージェントの動作を視覚的に理解しやすい形で設計・実装することができます。

LangGraphの基本概念

LangGraphには、以下の重要な概念があります。

  1. ノード（Node）：

    • 特定の処理を行う単位

    • 例：テキスト生成、データ検索など

  2. エッジ（Edge）：

    • ノード間の接続を表す

    • 処理の流れを定義

  3. ステート（State）：

    • グラフ内での状態を管理

    • ノード間でデータを受け渡す際に使用

  4. 条件付きエッジ：

    • 条件に応じて処理の流れを変更

    • 柔軟なワークフロー設計が可能

これらの概念を組み合わせることで、複雑なAIエージェントの動作を表現することができます。

基本的なグラフの作成

LangGraphでの基本的なグラフ作成の手順は以下の通りです。

1：ノードの定義

def node_a(input):
    return input + " A"

def node_b(input):
    return input + " B"

2：グラフの構築

from langgraph.graph import Graph

graph = Graph()
graph.add_node("NodeA", node_a)
graph.add_node("NodeB", node_b)

3：エントリーポイントとフィニッシュポイントの設定：

python
graph.set_entry_point("NodeA")
graph.set_finish_point("NodeB")

4：エッジの追加

Copygraph.add_edge("NodeA", "NodeB")


5：グラフのコンパイルと実行

pythonCopycompiled_graph = graph.compile()
result = compiled_graph.invoke("Hello")
print(result)  # 出力: Hello A B

この基本的な構造を理解することで、より複雑なグラフの作成が可能になります。

メッセージグラフの使用

メッセージグラフは、LangChainのメッセージクラスを活用して、人間とAIのやり取りを管理しやすくする機能です。

主な特徴は、

・HumanMessageやAIMessageなどのクラスを使用
・入力と出力の形式が統一される
・言語モデルとの連携が容易

実装例：

from langgraph.graph import MessageGraph

def node_a(state):
    human_message = state.messages[-1].content
    return {"messages": state.messages + [HumanMessage(content=human_message + " A")]}

# グラフの構築や実行は基本的なグラフと同様

メッセージグラフを使用することで、チャットボットのような対話システムの実装が容易になります。

ステートグラフの実装

ステートグラフは、グラフ内での状態管理を可能にします。

主な特徴は、

・カスタム状態クラスの定義
・ノード間でのデータの受け渡し
・複雑な処理フローの管理

実装例：

from pydantic import BaseModel

class State(BaseModel):
    messages: List[str] = []
    api_call_count: int = 0

def chatbot_node(state: State):
    state.api_call_count += 1
    # 言語モデルを使用した処理
    return State(messages=state.messages + [new_message], api_call_count=state.api_call_count)

# グラフの構築と実行

ステートグラフを使用することで、AIエージェントの内部状態を効果的に管理し、複雑な処理を実現できます。

条件付きエッジの利用

条件付きエッジは、特定の条件に基づいて処理の流れを変更する機能です。

主な特徴は、

・動的なワークフロー制御
・複数の処理パスの定義
・柔軟なエージェント動作の実現

実装例：

def router(state):
    if "use_tool" in state.messages[-1].content:
        return "Tool"
    return "End"

graph.add_conditional_edges(
    "LLMAgent",
    router,
    {
        "Tool": "Tool",
        "End": END
    }
)

条件付きエッジを使用することで、AIエージェントが状況に応じて適切な処理を選択できるようになります。

実際のAIエージェント実装例

それでは、これまでの概念を組み合わせた実際のAIエージェント実装例を見てみましょう。

1：ツールの定義

@tool
def fake_database_api(query: str) -> str:
return "大谷は毎日12時間寝ます"

2：言語モデルの設定

llm_with_tools = llm.bind_tools([fake_database_api])

3：ノードの定義

def llm_agent(state: State):
# 言語モデルを使用した処理

def tool(state: State):
# ツールの実行

4：グラフの構築

graph = StateGraph(State)
graph.add_node("LLMAgent", llm_agent)
graph.add_node("Tool", tool)
graph.set_entry_point("LLMAgent")
graph.add_conditional_edges(
"LLMAgent",
router,
{
"Tool": "Tool",
"End": END
}
)
graph.add_edge("Tool", "LLMAgent")

5：グラフの実行

compiled_graph = graph.compile()
result = compiled_graph.invoke({"messages": ["大谷はどれくらい寝るの？"]})
print(result)

この実装例では、AIエージェントが入力に応じて適切にツールを使用し、必要な情報を取得して回答を生成する流れが実現されています。

以上が、AIエージェントとLangGraphの使い方と実装についての詳細な解説です。これらの概念と技術を組み合わせることで、高度で柔軟なAIシステムを構築することが可能になります。

ここかは課題点や将来性についてです。

LangGraphの利点と課題

＜利点＞

柔軟性：
LangGraphは非常に柔軟な設計が可能で、様々なタイプのAIエージェントを構築できます。単純なチャットボットから複雑な意思決定システムまで、幅広い用途に対応できます。

可視化：
グラフ構造を使用することで、複雑なワークフローを視覚的に理解しやすくなります。これにより、開発者間のコミュニケーションが容易になり、システムの設計や改善が効率的に行えます。

モジュール性：
ノードとエッジの概念を使用することで、システムを小さな部品に分割できます。これにより、再利用性が高まり、メンテナンスも容易になります。

スケーラビリティ：
必要に応じてノードを追加したり、エッジを変更したりすることで、システムを簡単に拡張できます。

＜課題＞

学習曲線：
LangGraphの概念を理解し、効果的に使用するには一定の学習時間が必要です。特に、グラフ理論や状態管理に慣れていない開発者にとっては、初期の学習コストが高くなる可能性があります。

パフォーマンス：
複雑なグラフ構造を使用する場合、実行時のパフォーマンスに影響を与える可能性があります。大規模なシステムを構築する際は、パフォーマンスの最適化に注意を払う必要があります。

デバッグの複雑さ：
多数のノードとエッジが存在する場合、エラーの追跡や問題の特定が難しくなることがあります。適切なログ記録と監視の仕組みを導入することが重要です。

LangGraphの応用例

LangGraphを使用して、以下のような高度なAIシステムを構築することができます。

  1. マルチステップの推論エンジン：
    複数の推論ステップを経て結論を導き出すシステムを構築できます。例えば、与えられた情報から仮説を立て、その仮説を検証し、最終的な結論を導くプロセスを実装できます。

  2. 自動化されたデータ分析パイプライン：
    データの収集、前処理、分析、可視化までの一連のプロセスを自動化するシステムを構築できます。各ステップをノードとして実装し、条件付きエッジを使用してデータの特性に応じて適切な分析手法を選択することができます。

  3. 対話型の問題解決システム：
    ユーザーとの対話を通じて問題を段階的に解決していくシステムを実装できます。各ノードで問題の特定の側面を扱い、ユーザーの回答に基づいて次のステップを動的に決定することができます。

  4. 複数のAIモデルを組み合わせたハイブリッドシステム：
    異なる特性や強みを持つ複数のAIモデルを組み合わせて、より高度な判断や予測を行うシステムを構築できます。各モデルをノードとして実装し、その出力を組み合わせて最終的な結果を生成することができます。

LangGraphの今後の展望

  1. コミュニティの成長：
    LangGraphは比較的新しいライブラリですが、AIエージェントの重要性が増すにつれて、コミュニティの成長が期待されます。これにより、より多くのユースケースやベストプラクティスが共有され、ライブラリの機能が拡充されていく可能性があります。

  2. 統合と連携：
    他の人気のあるAIライブラリやフレームワークとの統合が進むことが予想されます。例えば、TensorFlowやPyTorchなどの深層学習フレームワークとのシームレスな連携が実現されるかもしれません。

  3. 視覚化ツールの発展：
    グラフ構造を基にしているLangGraphの特性を活かし、より高度な視覚化ツールが開発される可能性があります。これにより、複雑なAIシステムの設計や監視がさらに容易になるでしょう。

  4. 自動最適化機能：
    将来的には、グラフ構造を自動的に最適化する機能が追加されるかもしれません。例えば、実行時のパフォーマンスデータを基に、ノードの配置や接続を自動的に調整する機能などが考えられます。

まとめ

LangGraphは、AIエージェントの構築を容易にする強力なツールです。グラフ構造を使用することで、複雑なワークフローを直感的に設計し、実装することができます。

基本的なグラフ作成から、メッセージグラフ、ステートグラフ、条件付きエッジの使用まで、様々な機能を組み合わせることで、高度なAIシステムを構築することが可能です。

しかし、その柔軟性と強力さゆえに、効果的に使いこなすには一定の学習が必要ですし、システムが複雑化した際のパフォーマンスやデバッグについても注意が必要。

今後、LangGraphはAIエージェント開発の重要なツールとしてさらに発展していくことが予測されるため、コミュニティの成長や他ツールとの統合によって、さらに使いやすく、より強力になっていくはずです。

AIエージェントの開発に興味がある方や、既存のAIシステムをより柔軟で拡張性の高いものにしたい方にとって、LangGraphは非常に有益なツールとなるでしょう。

メモとして書きましたが、ばーっと読んでもざっくりした理解にしかならないので、実際に手を動かしながら実装してみてください。理解度が全然違うので。

AIツールは大量に生まれるので、AI関連で勝負することを考えているなら開発領域に手を出すことを考えるの１つです。

僕は投資が収入のメインなので、これで稼ごうとは思いませんが、暇なのでAIをいじってる感じですね。これからの時代はAI使えないとオワコンになるので、時間ない人もとりあえず触れておくべきですよ。

それでは、楽しい投資＆AIライフを！

ちゃお。

PS

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