LangChain

LangChainはオープンソースのフレームワークで、事前構築されたエージェントアーキテクチャと、あらゆるモデルやツール向けのインテグレーションを備えています。OpenAI、Anthropic、Googleなど数百のプロバイダーのインテグレーションを使って、10行以下のコードでエージェントとLLM駆動のアプリケーションを構築できます。

使用する場合

次の場合にLangChainを使用してください:

• ツール呼び出しエージェントを構築する（create_agent()と事前構築されたエージェントループを使用）
• モデルプロバイダーを切り替える（init_chat_model()経由でアプリケーションコードを変更しない）
• 構造化出力を追加する（LLMレスポンスを型付きオブジェクトにパースする）
• あらゆるモデルやツールと統合する（LangChainのプロバイダーパッケージを使用）
• ミドルウェアを使用する（レート制限やキャッシングなどの横断的関心事に対応）

使用しない場合

• カスタム制御フローを使った複雑なマルチステップワークフローの場合は、代わりにLangGraphを使用してください
• 計画、サブエージェント、コンテキスト管理を備えたオールインワンエージェントの場合は、代わりにDeep Agentsを使用してください
• LangChainはコアビルディングブロックを提供します。LangGraphはオーケストレーションを追加します。Deep Agentsはその上に高度な機能を追加します

インストール

# Python
pip install -U langchain

# JavaScript/TypeScript
npm install langchain @langchain/core

プロバイダーインテグレーションをインストール:

# Python
pip install -U langchain-openai       # or langchain-anthropic, langchain-google-genai

# JavaScript/TypeScript
npm install @langchain/openai         # or @langchain/anthropic, @langchain/google-genai

クイックリファレンス

エージェントを作成する

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-5.4",
    tools=[get_weather],
    system_prompt="You are a helpful assistant",
)

result = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "What is the weather in SF?"}]}
)

チャットモデルを初期化する

from langchain.chat_models import init_chat_model

# Switch providers by changing the string
model = init_chat_model("openai:gpt-5.4")
model = init_chat_model("anthropic:claude-opus-4-6")
model = init_chat_model("google_genai:gemini-2.5-flash-lite")

ツールを定義する

from langchain.tools import tool

@tool
def search(query: str) -> str:
    """Search the web for information."""
    return "search results"

注意点

1. スネークケースのツール名—ツール関数名は有効なPython識別子である必要があります。get-weatherではなくget_weatherを使用してください。
2. 予約されたパラメータ—ツールパラメータにtype、name、descriptionという名前を付けないでください。ツールスキーマと競合します。
3. プロバイダーパッケージ—モデルは個別のパッケージ（例：langchain-openai）に存在します。ベースのlangchainパッケージにはプロバイダーは含まれていません。
4. モデル文字列フォーマット—init_chat_model()で"provider:model-name"形式を使用してください（例："openai:gpt-5.4"）。

主要なドキュメント

• Overview—LangChainとは何か、そして始め方
• Quickstart—初めてのエージェントを構築する
• Agents—事前構築されたエージェントアーキテクチャ
• Models—チャットモデルとプロバイダーインテグレーション
• Tools—ツールを定義して使用する
• Structured output—LLMレスポンスを型付きオブジェクトにパースする
• MCP integration—Model Context Protocolサーバーをツールとして使用する

APIリファレンス

SDKクラスとメソッドの詳細については、LangChain API Referenceサイトを使用してください:

• ブラウズ: https://reference.langchain.com/python/langchain-core
• MCPサーバー: https://reference.langchain.com/mcp

関連スキル

• langgraph—ステートフルで耐久的なエージェントワークフロー向けの低レベルオーケストレーション
• deep-agents—LangChainの上に構築されたオールインワンエージェントハーネス
• langsmith—LangChainエージェントをトレース、評価、デプロイする