【AIエージェント開発】LangChainとLangGraphの違いについて📝
まさぴょん🐱LangChainとLangGraphの違いについて📝
ラングチェイン（LangChain）とランググラフ（LangGraph）の主な違いは、「処理フローの構造」と「状態管理の柔軟性」にあります。それぞれの特徴・適したユースケースを以下にまとめました。
LangChain（ラングチェイン）
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概要：大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発のフレームワークで、シーケンシャルな処理チェーンを組むことに特化しています。(ウィキペディア, JOBIRUN)
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構造：タスクを直線的に順番に実行するチェーン（有向非巡回グラフ：DAG）で構成。例えば、“取得→要約→回答”といった連続処理に適しています。(JOBIRUN)
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主なコンポーネント：
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ユースケース：文書解析、要約、チャットボット、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の構築など、順序が明確なシンプルな処理に最適です。(Zenn)
LangGraph（ランググラフ）
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概要：LangChainエコシステム内の拡張ライブラリで、状態を持つマルチエージェント・ステートフルな処理を構築するのに適しています。(JOBIRUN)
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構造：グラフ構造を採用し、ループや分岐・条件付きフローが可能です。より柔軟で非線形的なワークフローに対応できます。(kdjingpai.com)
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状態管理：
- 各ノードがグローバルな「state」にアクセス・変更可能で、会話の継続や途中再開にも向いています。(JOBIRUN, kdjingpai.com, Curotec)
- 永続化、リトライ、ヒューマンインザループなど高度な制御が可能な設計になっています。(Curotec)
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ライブラリ／プラットフォーム：
- LangGraph 自体はオープンソース（MITライセンス）。開発者は自由に利用できます。(langchain.com)
- LangGraph Platform（2025年5月14日に一般提供開始）：スケーラブルな展開や管理、UIによるワークフロー設計などを支援する商用プラットフォーム。(ウィキペディア)
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視覚的・ローコード設計：低コード／視覚的にフローを設計できるという観点では、LangGraphは直感的なUIを備えた選択肢ともされています（特にLangFlowとの関連で語られることもありますが、本質はグラフ指向のワークフロー設計）。(oxylabs.io, Simplilearn.com, langchain.com)
比較表
| 比較項目 | LangChain（チェーン型） | LangGraph（グラフ型） |
|---|---|---|
| 構造 | シーケンシャル（DAG） | グラフ構造（分岐・ループ・状態管理） |
| 状態管理 | メモリはあるが限定的 | ステートフルな状態管理、永続化、再開、マルチエージェント に対応 |
| 複雑さ | シンプルなフロー向き | 複雑かつ動的なワークフローに強み |
| UI／開発性 | コーディング中心 | ローコード／視覚設計に対応するオプションあり（LangGraph Platform） |
| 適用例 | 文書処理、単純なエージェント、RAG | 仮想アシスタント、AIエージェントの協調、多段階業務ワークフロー |
まとめ
- シンプルで直線的な処理（取得 → 要約 → 回答など）には LangChain が適しています。
- 状態の保持、分岐・ループ、複数エージェントの協調などの 複雑かつ動的な処理フローには LangGraph が強みを発揮します。
- LangGraphはLangChainの上に成り立ちつつ、より柔軟で状態管理に強い設計を提供するフレームワークです。
ご質問の内容や開発したいシステムの特性（シンプルさ・複雑さ・状態管理の必要性など）によって、より適切な選択は変わってきます。もし具体的な例や実装を考えていらっしゃれば、それに合わせておすすめの使い方もご案内できますので、お気軽にお知らせください！