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Langroid – マルチエージェント LLM アプリケーションを構築するための軽量 Python フレームワーク

それは何か

オープンソースの Python ライブラリ（CMU と UW-Madison 発祥）で、任意の大規模言語モデル（LLM）を搭載したエージェントを作成、構成、実行できます。
エージェントには、言語モデル、ベクターストア（検索拡張生成用）、カスタムツール/関数を装備でき、メッセージを交換してタスクを解決するために調整できます。

コアアイデア

Agent – 会話状態を維持し、ツールを呼び出せる LLM の薄いラッパー。
Task – ユーザー定義のループを通じてエージェント（またはサブタスクの階層）を駆動する実行可能なユニット。
ToolMessage – LLM の推論内から Python 関数（ツール）をトリガーする型付きメッセージ。
マルチエージェントオーケストレーション – エージェントを親子関係でリンクでき、教師-生徒ダイアログ、ツール委任、協調情報抽出などのパターンを可能にします。

主な機能（README に記載されているもの）

任意の OpenAI 互換 LLM で動作（OpenAI、Anthropic、Mistral、Gemini、Ollama 経由のローカルモデルなど）。
LangChain や他の LLM フレームワークに依存しない – 純粋で自己完結型。
多くのベクターストア（Qdrant、Milvus、Pinecone、pgvector、Weaviate、ArangoDB など）とウェブ検索ツール（Tavily、Exa、Firecrawl）を組み込みでサポート。
マルチモーダル入力（PDF、画像、HTML、PPTX など）と専用パーサー（GeminiPdfParser、docling、pymupdf4llm）。
JSON スキーマによる構造化出力の強制。
少数ショット例によるツール呼び出し、「忘れられた」ツール使用の自動処理、大きな結果の切り詰め。
外部ツールサーバーに接続するための MCP（Multi-Chat-Protocol）ツールアダプター。
非同期ストリーミング、コンテキストオーバーフロー切り詰め、タスク予算制限、無限ループ検出。
インタラクティブなタスク検査のためのビジュアル HTML ロガー。
Claude Code 用の拡張可能なプラグインと、マルチアーキテクチャ展開用の Docker イメージ。

典型的なユースケース

はじめに

pip install langroid   # または追加機能をインストール、例：`pip install "langroid[doc-chat]"`

バッジにリンクされているクイックスタート Colab ノートブックに従ってください。
LLM 設定で ChatAgentConfig を作成し、ChatAgent をインスタンス化し、Task でラップして、task.run() を呼び出します。
マルチエージェントの例については、付属の langroid-examples リポジトリを参照してください。

ドキュメントとコミュニティ

成熟度

積極的にメンテナンスされています（最新リリース 0.68.0、2026 年 9 月）。頻繁な機能リリース、CI テスト、コードカバレッジ、Docker ビルドがあります。
Nullify などの企業で本番環境に使用されており、README に公開された推薦文があります。

ライセンス