Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LangGraphでマルチエージェントワークフローを構築
Search
西岡 賢一郎 (Kenichiro Nishioka)
April 28, 2024
Technology
0
350
LangGraphでマルチエージェントワークフローを構築
機械学習の社会実装勉強会第34回 (
https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/316112/
) の発表資料です。
西岡 賢一郎 (Kenichiro Nishioka)
April 28, 2024
Tweet
Share
More Decks by 西岡 賢一郎 (Kenichiro Nishioka)
See All by 西岡 賢一郎 (Kenichiro Nishioka)
LangGraph Templatesによる効率的なワークフロー構築
knishioka
0
61
AIエージェントの開発に特化した統合開発環境 LangGraph Studio
knishioka
0
97
LangGraphを用いたAIアプリケーションにおけるメモリ永続化の実践
knishioka
1
250
Text-to-SQLをLangSmithで評価
knishioka
0
160
効果的なLLM評価法 LangSmithの技術と実践
knishioka
1
320
LangGraphのノード・エッジ・ルーティングを深堀り
knishioka
1
440
LLMアプリケーションで使用するVector Databaseの比較
knishioka
0
2.1k
LLMアプリケーションの デバッグ・テスト・評価・監視を楽にするLangSmith
knishioka
0
290
LangChainから学ぶプロンプトエンジニアリングテクニック
knishioka
0
290
Other Decks in Technology
See All in Technology
【令和最新版】AWS Direct Connectと愉快なGWたちのおさらい
minorun365
PRO
5
750
OCI Network Firewall 概要
oracle4engineer
PRO
0
4.1k
SREによる隣接領域への越境とその先の信頼性
shonansurvivors
2
520
rootlessコンテナのすゝめ - 研究室サーバーでもできる安全なコンテナ管理
kitsuya0828
3
380
Application Development WG Intro at AppDeveloperCon
salaboy
0
190
Amplify Gen2 Deep Dive / バックエンドの型をいかにしてフロントエンドへ伝えるか #TSKaigi #TSKaigiKansai #AWSAmplifyJP
tacck
PRO
0
380
B2B SaaSから見た最近のC#/.NETの進化
sansantech
PRO
0
800
Terraform Stacks入門 #HashiTalks
msato
0
350
Why does continuous profiling matter to developers? #appdevelopercon
salaboy
0
190
スクラム成熟度セルフチェックツールを作って得た学びとその活用法
coincheck_recruit
1
140
Taming you application's environments
salaboy
0
190
組織成長を加速させるオンボーディングの取り組み
sudoakiy
2
120
Featured
See All Featured
BBQ
matthewcrist
85
9.3k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
38
1.8k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
50
7.2k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
16
2.1k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
28
2k
The Invisible Side of Design
smashingmag
298
50k
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
32
1.5k
The Cost Of JavaScript in 2023
addyosmani
45
6.8k
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
226
22k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
204
24k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
22
3.1k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
305
110k
Transcript
LangGraphで マルチエージェントワークフローを構築 2024/04/26 第34回勉強会
自己紹介 • 名前: 西岡 賢一郎 ◦ Twitter: @ken_nishi ◦ note:
https://note.com/kenichiro ◦ YouTube: 【経営xデータサイエンスx開発】西岡 賢一郎のチャンネル (https://www.youtube.com/channel/UCpiskjqLv1AJg64jFCQIyBg) • 経歴 ◦ 東京大学で位置予測アルゴリズムを研究し博士 (学術) を取得 ◦ 東京大学の博士課程在学中にデータサイエンスをもとにしたサービスを提供する株式会社ト ライディアを設立 ◦ トライディアを別のIT会社に売却し、CTOとして3年半務め、2021年10月末にCTOを退職 ◦ CDPのスタートアップ (Sr. PdM)・株式会社データインフォームド (CEO)・株式会社ディース タッツ (CTO) ◦ 自社および他社のプロダクト開発チーム・データサイエンスチームの立ち上げ経験
はじめに 本日の発表内容 • LangGraph紹介 - LangChain基盤のライブラリ、言語モデル使用の多アク ターアプリケーション構築支援 • LangChain統合 -
LangChain Expression Language拡張、エージェント間の 協調計算 • プレゼンテーション目的 - LangGraph基本概念学習、マルチエージェント ワークフロー構築方法説明
マルチエージェントとは? 1. マルチエージェントシステム定義 - 複数の独立した エージェントが協力し合うシステム。 2. 独立性と協働性 - 各エージェントは独自のタスクと
責任を持ちつつ、共通の目標達成のために互いに情 報やリソースを共有。 3. 通信と協調 - エージェント間の効果的な通信と協調 により、より複雑な問題解決が可能に。
マルチエージェントの利点 1. 効率性の向上 - 複数のエージェントが特定のタスク に特化し、同時に異なる作業を進行することで全体 の処理速度が向上。 2. 複雑な問題の分割 -
大規模または複雑な問題を小さ な単位に分割し、それぞれのエージェントが一部を 担当することで問題全体の解決を容易に。 3. 拡張性と柔軟性 - 新たなエージェントの追加や既存 のエージェントの調整を通じて、システム全体の能 力を柔軟に調整可能。 4. 耐障害性の向上 - 一つのエージェントが停止または 障害を起こしても、他のエージェントがその機能を 代替またはサポートすることでシステム全体のダウ ンタイムを最小限に抑制。
LangGraphの主要機能 1. サイクルの管理 - LangGraphを使用して、ワークフ ローにおける繰り返し処理や循環的なタスクを効果 的に管理。 2. 状態管理 -
各エージェントの状態を追跡し、ワーク フロー全体の状態を一元管理。 3. LangChainとの統合 - LangChainの機能を拡張し、 より複雑なマルチエージェントシステムをサポー ト。 4. エッジとノードの制御 - グラフ内の各ノード(エー ジェント)とエッジ(通信パス)を詳細に設定し、 精密なワークフロー制御を実現。 5. 条件付きルーティング - 条件に基づいて動的にワー クフローの経路を変更する機能を提供。
実践的な例 • LangGraphの例 a. スーパーバイザーが各エージェントを管理 b. マルチエージェントで協力 c. 階層的エージェントチーム •
LangGraphのサンプルが充実している https://github.com/langchain-ai/langgraph/tree/main/examples
スーパーバイザーが各エージェントを管理 一つのスーパーバイザーエージェント が他のエージェントを管理し、タスク の進行状況を監督する例。異なるエー ジェントが独立してタスクを進行させ ながらも、全体の調整をスーパーバイ ザーが行う構成。
マルチエージェントで協力 複数のエージェントが協力してタスク を遂行する例。エージェントが情報を 共有しながら協力する様子を示すコー ドから派生。
階層的エージェント 複数レベルのエージェントが階層的に 協力する構造。上位のエージェントが 下位のエージェントの活動を指示し、 それぞれのエージェントが部分的なタ スクを担当。
デモ • LangGraphの簡単な使い方を紹介 • LangGraphを使った複雑なアプリケーション構築例は次回以降の勉強会で紹 介する予定