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title: "LangGraph：機能、バージョン、クイックスタート · DotsAgent"
description: "LangChain Inc. が提供する LangGraph のライセンス、最新バージョン、MCP 対応、耐久性のある実行、人間による承認、トレーシング、評価機能を紹介。コピーして使えるクイックスタート付き。"
url: https://dotsagent.io/ja/frameworks/langgraph
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Framework · LangChain Inc.

# LangGraph の概要

明示的なグラフとしてエージェントを構築する LangChain の低レベルライブラリです。チェックポイント付きの状態管理と割り込みを中核機能とします。既成のループで十分な場合は、LangChain v1 の create_agent がその上で動作します。

**おすすめの用途：**  すべてのステップを制御し、障害後に再開したい、長時間実行されるステートフルなエージェント。

## 基本情報

- **メンテナー**: LangChain Inc.
- **言語**: Python, TypeScript, JavaScript
- **ライセンス**: MIT
- **最新バージョン**: `langgraph 1.2.12 / langchain 1.4.3` · 2026年9月28日
- **リポジトリ**: [langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) · 42,550 スター
- **ホスティング विकल्प**: [LangSmith Deployment (formerly LangGraph Platform)](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)旧LangGraph Platform。Studioではビジュアルプロトタイピングができます。

## クイックスタート

パッケージをインストールして認証情報を設定し、公式ドキュメントにある最小構成のエージェントを実行します。モデル ID はドキュメントで使われているものです。アカウントで有効になっていない場合があります。

### Python (LangChain create_agent)

`インストール`

```
pip install -U langchain
```

Provider API key, e.g. OPENAI_API_KEY が必要

`Python (LangChain create_agent)`

```
from langchain.agents import create_agent

def get_weather(city: str) -> str:
    """Get weather for a given city."""
    return f"It's always sunny in {city}!"

agent = create_agent(
    model="openai:gpt-5.5",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What's the weather in San Francisco?"}]}
)
print(result["messages"][-1].content_blocks)
```

[クイックスタートの参照元](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart)

### Python (raw LangGraph)

`インストール`

```
pip install -U langgraph
```

`Python (raw LangGraph)`

```
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START, END

def mock_llm(state: MessagesState):
    return {"messages": [{"role": "ai", "content": "hello world"}]}

graph = StateGraph(MessagesState)
graph.add_node(mock_llm)
graph.add_edge(START, "mock_llm")
graph.add_edge("mock_llm", END)
graph = graph.compile()

graph.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "hi!"}]})
```

[クイックスタートの参照元](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)

## 機能

| 任意のモデル | — | — |
| --- | --- | --- |
| MCPクライアント | — | langchain-mcp-adapters 経由で利用 |
| MCPサーバー | — | — |
| マルチエージェント | — | サブグラフに対応。Deep Agents ハーネスではサブエージェントも利用可能 |
| 耐久性のある実行 | — | Postgres または SQLite 向けのチェックポインターに対応。障害後に再開可能 |
| 人による承認 | — | Interruptを使うと、実行中に状態を確認・編集できます |
| トレーシング | — | LANGSMITH_TRACING=true を設定し、LangSmith経由で利用 |
| Evals | — | 評価機能はオープンソースライブラリではなく、LangSmithで提供されています |

## 最近の変更

- LangChain v1のエージェント（create_agent）は、LangGraphをベースに構築されるようになりました。
- LangGraph PlatformはLangSmith Deploymentに名称変更されました。
- LangGraph上に構築されたハーネス、Deep Agentsではサブエージェントを利用できます。

## 同じ言語の代替ツール

- [OpenAI Agents SDK](https://dotsagent.io/ja/frameworks/openai-agents-python)

- [OpenAI Agents SDK (JS)](https://dotsagent.io/ja/frameworks/openai-agents-js)

- [Claude Agent SDK](https://dotsagent.io/ja/frameworks/claude-agent-sdk)

- [Google ADK](https://dotsagent.io/ja/frameworks/google-adk)

- [Microsoft Agent Framework](https://dotsagent.io/ja/frameworks/microsoft-agent-framework)

- [CrewAI](https://dotsagent.io/ja/frameworks/crewai)

## 参照元

1. [docs.langchain.com](https://docs.langchain.com/oss/python/langgraph/overview)/oss/python/langgraph/overview
2. [docs.langchain.com](https://docs.langchain.com/oss/python/langchain/quickstart)/oss/python/langchain/quickstart
3. [pypi.org](https://pypi.org/pypi/langgraph/json)/pypi/langgraph/json
4. [pypi.org](https://pypi.org/pypi/langchain/json)/pypi/langchain/json
5. [registry.npmjs.org](https://registry.npmjs.org/@langchain%2flanggraph)/@langchain%2flanggraph
6. [api.github.com](https://api.github.com/repos/langchain-ai/langgraph)/repos/langchain-ai/langgraph

AIエージェント開発者向けの独立したリファレンスです。ここに記載されているいずれのベンダーとも提携していません。

© 2026 DotsAgent · 確認日: 2026年10月1日