【ITニュース解説】Building Scalable Agent Systems with LangGraph: Best Practices for Memory, Streaming & Durability

システムエンジニアを目指す初心者にとって、大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリケーション開発は、近年最も注目すべき分野の一つだ。特に、LLMを単なるチャットボットとしてではなく、もっと自律的に複雑なタスクを実行できる「エージェント」として機能させる技術が進化している。このエージェントを効率的に構築し、実際のサービスとして運用する際に直面する課題と、その解決策の一つであるLangGraphについて解説する。

まず、LLMエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を核として、特定の目標を達成するために自律的に思考し、行動するプログラムのことだ。まるで人間がツールを使って問題を解決するように、LLMエージェントもインターネット検索やデータベースアクセス、計算ツールなど、さまざまな外部ツールを状況に応じて使い分けながら目標に向かって進む。このエージェントを簡単に構築するための人気のフレームワークがLangChainだ。LangChainを使えば、プロンプトの設計、ツール連携、メモリ管理といった基本的なコンポーネントを組み合わせて、素早くエージェントを動かすことができる。

しかし、LangChainでシンプルなエージェントを構築する体験は非常に魅力的である一方、より複雑なタスクや現実世界での運用を想定したシステムでは、いくつかの課題に直面する。例えば、エージェントが複数のステップを経て意思決定を行い、その途中で条件分岐が発生したり、特定のアクションを繰り返したりする必要がある場合、従来のLangChainではその複雑なフローを制御するのが難しくなる。また、システムとして高い信頼性や拡張性が求められる場面では、エージェントの「状態」を確実に管理し、多数のユーザーが同時に利用できるようにスケーラブルな設計が不可欠となる。

ここで登場するのがLangGraphだ。LangGraphはLangChainを基盤としつつ、エージェントの行動フローを「グラフ」として定義することで、この複雑な制御を可能にする。グラフ構造とは、複数の「ノード」（処理のステップや状態）と、それらを結ぶ「エッジ」（ノード間の遷移ルール）で構成される。これにより、エージェントは次にどのステップに進むべきか、どのような条件で分岐するかといった意思決定のロジックを明確に表現できるようになる。例えば、「ユーザー入力に応じて情報を検索する」→「検索結果を分析する」→「分析結果に基づいて応答を生成するか、追加で情報を質問するかを判断する」といった一連のプロセスを、グラフの各ノードとエッジとして定義できるため、エージェントの挙動が予測可能で、デバッグも容易になる。LangGraphは、エージェントが過去の対話履歴や現在の思考過程といった「状態」を保持し、その状態に基づいて次のアクションを決定する、ステートフルなエージェントシステムの構築に特に適している。

このようなスケーラブルなエージェントシステムを構築する上で、特に重要となるのが「メモリ」「ストリーミング」「永続性」という三つのベストプラクティスだ。

まず「メモリ」について。エージェントが過去の対話内容や、これまでの思考プロセス、参照した情報などを記憶していることは、人間との自然な対話や、より高度な問題解決に不可欠だ。例えば、ユーザーが「先ほどの質問について、もう少し詳しく教えて」と言った場合、エージェントは「先ほどの質問」が何であったかを覚えていなければならない。LangGraphでは、エージェントの「状態」としてこれらの情報を保持し、グラフの各ノード間で共有することができる。これにより、エージェントは文脈を理解し、一貫性のある対話を継続できる。このメモリをユーザーごとに管理し、それぞれの「セッション」を独立して維持することが、多くのユーザーが同時に利用するシステムでは重要となる。

次に「ストリーミング」だ。LLMエージェントからの応答は、特に複雑な処理を伴う場合、生成に時間がかかることがある。ユーザーが何らかの操作をしてから、エージェントが完全に返答を終えるまで待たされるのは、ユーザー体験を損なう要因となる。ストリーミングとは、エージェントが応答を生成する際に、全てが完成するのを待つのではなく、生成された部分から順次ユーザーに表示していく技術だ。例えば、人間が話すように、言葉が少しずつ画面に表示されるイメージだ。これにより、ユーザーはシステムが応答中であることを視覚的に確認でき、体感的な待ち時間を短縮できる。LangGraphを用いたシステムでは、エージェントの各ノードからの出力や、最終的なLLMからの応答をストリーミングで提供することで、ユーザー体験を大幅に向上させることが可能になる。

最後に「永続性」について解説する。永続性とは、システムが何らかの理由で停止したり、再起動したりしても、エージェントが保持していた情報（現在の対話履歴、処理の途中の状態、実行中のグラフの位置など）が失われずに、以前の状態から処理を再開できる能力を指す。これは、長期にわたる複雑なタスクをエージェントに実行させる場合や、システム全体の安定性を確保する上で非常に重要となる。例えば、オンラインショッピングの複雑な手続きをエージェントと進めている途中で、サーバーが一時的にダウンしても、ユーザーが再度アクセスした際に、中断したところから対話を継続できれば、ユーザーはストレスなくサービスを利用できる。LangGraphでは、エージェントの「状態」を外部のデータベースなどに保存し、必要に応じて復元できる仕組みを提供している。これにより、システムの信頼性が向上し、ユーザーは常に一貫したサービスを受けられる。

これらのメモリ、ストリーミング、永続性といったベストプラクティスをLangGraphと組み合わせることで、開発者は高いスケーラビリティを持つエージェントシステムを構築できる。多数のユーザーが同時にアクセスしても、それぞれのユーザーの対話履歴や現在の状態を効率的に管理し、応答速度を維持しながら、安定したサービスを提供できるようになるのだ。複雑なビジネスロジックや意思決定を必要とするLLMエージェントを現実世界で運用していくためには、単にエージェントが動作するだけでなく、これらの側面を考慮した設計が不可欠となる。LangGraphは、そのための強力なツールとなり、システムエンジニアがLLMの可能性を最大限に引き出すための道を開くものと言えるだろう。