Agent Skills by ALSEL
汎用LLM・AI開発⭐ リポ 329品質スコア 90/100

langchain

事前構築されたアーキテクチャと統合機能を使用して、あらゆるモデルやツール向けのエージェントを構築できます。ツール呼び出し機能を持つエージェントの作成、モデルプロバイダーの切り替え、構造化出力の追加が必要な場合に活用してください。

description の原文を見る

Build agents with a prebuilt architecture and integrations for any model or tool. Use when creating tool-calling agents, switching model providers, or adding structured output.

SKILL.md 本文

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typenamedescription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()"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

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
langchain-ai
リポジトリ
langchain-ai/docs
ライセンス
MIT
最終更新
2026/5/12

Source: https://github.com/langchain-ai/docs / ライセンス: MIT

本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: langchain-ai · langchain-ai/docs · ライセンス: MIT