langchain-ai/langgraph-swarm-py

解決する課題

専門エージェントが自身の専門知識に基づいて動的に制御を相互に引き継ぐ「群れ型」マルチエージェントシステムの作成を簡素化します。最後にアクティブだったエージェントをシステムが記憶するため、そのエージェントとの対話をシームレスに再開できます。

仕組み

LangGraphをベースに構築されており、エージェントと群れコーディネーターを定義するためのツールを提供します。エージェントには、対話コンテキストを別のエージェントに転送できるハンドオフツールが装備されています。システムは状態グラフを使用してアクティブなエージェントを追跡し、チェックポインター（checkpointers）と統合することで短期および長期のメモリを保持し、複数のインタラクションにわたって状態を維持できます。

対象ユーザー

複数の専門エージェントが連携し、タスクを相互に転送する必要がある複雑なAIエージェントアプリケーションを構築する開発者。

ハイライト

• 動的ハンドオフ (Dynamic Handoffs)：専門エージェントは、組み込みまたはカスタムのハンドオフツールを使用して、コンテキストを相互に引き継ぐことができます。
• 状態の永続化 (State Persistence)：LangGraphを介したストリーミング、短期メモリ、長期メモリのサポートをすぐに利用できます。
• カスタマイズ可能なアーキテクチャ (Customizable Architecture)：カスタムハンドオフツールの実装や、内部エージェント履歴を分離するためのカスタムエージェント状態スキーマをサポートしています。
• ヒューマン・イン・ザ・ループ (Human-in-the-Loop)：LangGraphの機能を活用し、エージェントのワークフローに人間が介入できるようにします。