[LangGraph] 自律的にプログラムを実行するLLM Agentを作るための60行スクリプト

60行スクリプトシリーズ第二弾。前回はこちら この記事はMultiAgent作成フレームワーク「LangGraph」に興味がある人が手っ取り早く動かしてみることを目標にした記事です。 この記事を見てできること 指定のお題に対して、関数で定義したツール実行（Web検索など）をする。 実行結果を元に答えを返す。答えがわかるまでツール実行を繰り返す。 このワークフローの拡張性も意識して、組み込みのワークフローは利用しない方針で作成しています。 まずはセットアップ # 必要なライブラリをインポート import argparse from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults from langchain_openai import ChatOpenAI from langgraph.checkpoin

[misshiki]

“この記事はMultiAgent作成フレームワーク「LangGraph」に興味がある人が手っ取り早く動かしてみることを目標にした記事です。”

[sh19910711]

"指定のお題に対して、関数で定義したツール実行（Web検索など） + 実行結果を元に答えを返す。答えがわかるまでツール実行を繰り返す / langchain_core.tools: コストの高いモデルと安いモデルを組み合わせたりするのに便利"