LangChain・LangGraph解説書アウトライン

本ドキュメントは、LLM（大規模言語モデル）を用いたアプリケーション開発フレームワークである「LangChain」および「LangGraph」の解説書のアウトラインです。本書は「入門編」と「実施編」の2つのレベルに分かれています。

入門編

1. はじめに

本書の目的と対象読者
LLMアプリケーション開発における課題
LangChainとLangGraphが解決する領域

2. LangChainの基本概念と使い方

LangChainとは何か
LLMとChatModelsの基本的な扱い方
プロンプトテンプレートの定義と設計
出力パーサーによる構造化データの抽出
LCEL（LangChain Expression Language）による処理の連結
メモリ（会話履歴の保持）の仕組み
RAG（検索拡張生成）の基礎（Vector StoresとRetrievers）

3. LangGraphの基本概念と使い方

LangGraphとは何か
なぜLangGraphが必要なのか（循環グラフと状態管理の必要性）
状態（State）の定義とデータのマージ方法
ノード（Nodes）とエッジ（Edges）による処理フローの構築
条件付きエッジ（Conditional Edges）による動的な分岐
グラフのコンパイルと実行フロー

4. LangChainとLangGraphの使い分けと連携

LangChain単体とLangGraphの選定基準
既存のLangChainコンポーネントをLangGraphのノード内で再利用する方法

実施編

5. LangGraphによる高度なエージェント構築

ReActエージェント（推論と行動のループ）の作成
Human-in-the-loop（人の承認や介入）の組み込み
状態の永続化（Persistence）とチェックポインタの仕組み
タイムトラベル（過去の状態への巻き戻しと再実行）
マルチエージェント（連携・監督パターン）の設計

6. 実践的な開発パターンとユースケース

カスタマーサポート用のチャットボット開発
自己修正型RAG（検索結果や生成結果を自己評価して修正するループ）
コードの自動生成・実行・修正ループ

7. 本番運用とデバッグ

LangSmithを用いた実行の追跡（トレーシング）と評価
エラーハンドリングとリトライ処理の設計
ストリーミング出力によるユーザー体験の向上

8. おわりに

まとめと今後の展望
参考リソースおよび公式ドキュメントの紹介