LangChain / LangGraph

LLM アプリ構築の Python/JS フレームワーク。チェーン・vectorstore・retriever・tracing 等の部品を提供する LangChain と、状態付きグラフでエージェントを記述する LangGraph からなる。

LangChain

• vectorstore: ActiveLoop、Qdrant 等と連携し retrieval-augmented-generation を構築。
• retriever 拡張: Contextual Compression Retriever、各種 text_splitter など検索前処理。
• tracing: デバッグ用トレース機能（後発の専用 observability は langfuse）。

LangGraph

StateGraph でノード（関数）とエッジ（遷移）を宣言し、add_conditional_edges で tool 呼び出しの有無により分岐させる。MessagesState を継承した State に独自フィールド（例: recall_memories）を足せる。

永続化は 2 層に分離:

• Checkpointer: スレッド単位 (thread_id) の状態 snapshot。
• Store: スレッドをまたぐ KVS（embedding 検索可）。

これらを使った長期記憶の実装は llm-agent-memory に詳述。ConversationEntityMemory (v0.2 系) は deprecated で long-term memory agent 方式へ移行。GraphDB のクエリを生成させて QA する graph 連携もある。

関連

• pydantic-ai（同種のエージェントフレームワーク）
• llm-agent-pattern
• _moc-llm-agent