LangGraphを用いたAIエージェントアプリケーションの設計ポイントを解説。自然言語からSQLに変換し、DWHへの問い合わせを行うアプリの開発経験をもとに、設計の注意点やソフトウェア設計原則の重要性を強調。
要約するとこの記事では、LangGraphを用いたAIエージェントアプリケーションの設計に関するポイントが詳しく解説されています。
著者は実際にLangGraphを使用して、自然言語によるデータウェアハウス（DWH）への問い合わせと可視化を行うアプリケーションを開発した経験をもとに、設計上の注意点や考え方を紹介しています。
LangGraphは、LLM（大規模言語モデル）を活用してステートフルなエージェントやワークフローアプリケーションを構築するためのフレームワークであり、その最大の特徴は有向巡回グラフ（DCG）を用いることで、ループ構造を扱いやすいことです。
著者は、アプリケーションの核となる機能を自然言語からSQLに変換し、DWHに問い合わせを行い、結果をグラフとして表示する一連の流れを示しています。
開発時には、初期段階でシンプルな実装を行い、フィードバックを受けながら柔軟に設計を進めることが重要であると強調しています。
また、責務ごとにコンポーネントを分割し、複雑性をコントロールすることや、ワークフローとエージェントの使い分けについても言及しています。
最後に、ソフトウェア設計の原則がLLMを活用したエージェントシステムの構築においても重要であることを述べ、LangGraphの利点を活かした設計の参考になることを期待しています。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/aa7477e4406f855aaa244fbdac0253733f9cc4f3