はじめに
LangGraphは、自然言語処理のタスクを効率的に解決するための強力なツールです。本記事では、LangGraphを使ったワードカウントAgentの実装方法について説明します。具体的には、パッケージのインストールから、Agentの実装、Agent Engineへのデプロイ方法までをカバーします。
LangGraph 入門
LangGraphは、AIによる言語処理を可能にするライブラリで、様々な自然言語処理（NLP）タスクに対応しています。LangGraphは、タスクのためのエージェント（Agent）を簡単に作成し、処理を自動化することができるため、開発者にとって非常に便利です。
ワードカウント Agent の実装
まず最初に、LangGraphを使った「ワードカウントAgent」の実装を行います。このエージェントは、入力テキストに含まれる単語数をカウントする機能を持っています。これにより、LangGraphの基本的な使い方とエージェントの作成方法を理解することができます。
コード例：
import langgraph
# エージェント作成
class WordCountAgent(langgraph.Agent):
def process(self, input_text):
word_count = len(input_text.split())
return f"ワード数: {word_count}"
# エージェントのインスタンスを作成
agent = WordCountAgent()
result = agent.process("これはLangGraphを使ったテストです。")
print(result) # ワード数: 6
環境準備
LangGraphを使うためには、事前にいくつかの準備をする必要があります。以下の手順に従って環境を整えましょう。
パッケージのインストールと初期設定
LangGraphを使うには、まず必要なパッケージをインストールする必要があります。
コピーする
pip install langgraph
インストール後、LangGraphの設定を行い、実際にエージェントを作成する準備をします。
ワードカウント Agent の実装
上記で紹介した通り、エージェントの基本的な実装は非常に簡単です。実際のプロジェクトに応じて、エージェントの機能を拡張していくことができます。
gent Engine へのデプロイ
エージェントを作成したら、次はそれをAgent Engineにデプロイする方法を学びます。デプロイすることで、エージェントは実際の環境で動作するようになります。
デプロイ手順
作成したエージェントのコードをAgent Engineにアップロードします。
Agent Engineの設定画面から、実行するエージェントを選択します。
エージェントが実行され、結果を得ることができます。
Function Calling を用いた Agent の実装
LangGraphでは、Function Callingを使用して、外部関数をエージェントに組み込むことができます。これにより、より複雑な処理をエージェントに加えることが可能です。
コード例：
コピーする
def count_words_in_sentence(sentence):
return len(sentence.split())
class WordCountWithFunctionAgent(langgraph.Agent):
def process(self, input_text):
return f"ワード数: {count_words_in_sentence(input_text)}"
agent = WordCountWithFunctionAgent()
result = agent.process("LangGraphは非常に強力です。")
print(result) # ワード数: 5
ローカルでの実装
ローカル環境でもエージェントを実装することが可能です。ローカルで実行する場合、インターネット接続やデプロイが不要なため、開発時に非常に便利です。
ローカルでの実行手順：
必要なパッケージをインストールする。
エージェントをローカル環境で実行する。
コピーする
python agent.py
Agent Engine へのデプロイ
ローカルで動作するエージェントを、クラウドや本番環境にデプロイすることも可能です。これにより、エージェントはスケーラブルに運用できます。
ツールの使用を強制する方法
エージェント内で特定のツールや関数を強制的に使用する方法についても解説します。これにより、エージェントの動作が確実になります。
強制ツール使用例：
コピーする
class ForceToolAgent(langgraph.Agent):
def process(self, input_text):
return f"強制ツール: {self.force_tool('tool_name')}"
Function Calling を用いないで実装する方法
Function Callingを使わない場合も、エージェントの実装は可能です。基本的な処理をエージェント内で完結させることができます。
コード例：
コピーする
class SimpleWordCountAgent(langgraph.Agent):
def process(self, input_text):
return f"ワード数: {len(input_text.split())}"
agent = SimpleWordCountAgent()
result = agent.process("AIによる言語処理")
print(result) # ワード数: 4`
まとめ
本記事では、LangGraphを使ってワードカウントAgentを実装する方法を解説しました。
また、Function Callingを使った高度な機能や、ローカルでの実装方法、デプロイ手順についても学びました。これにより、LangGraphを使用したエージェントの実装ができるようになりました。実際のプロジェクトでLangGraphを活用し、効率的な開発を行いましょう。
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