LangChain vs LangGraph：知らなかったが必要だったエピック・ショーダウン

LangChainとLangGraphは、大規模言語モデル（LLM）を使用したアプリケーションの構築ための2つのフレームワークです。 LangChainは汎用性が高く、順次的なタスクに適しており、包括的なドキュメントを提供していますが、初心者にとっては圧倒される可能性があります。一方、LangGraphはLangChainを基にしており、複雑な非線形ワークフローに複数のAIエージェントが関与する場合に優れています。 LangChainは初期の学習が容易で、単純なプロジェクトを効果的に処理できます。 LangGraphの強みはグラフベースのアプローチにあり、複雑な相互作用や決定木を視覚化するのに理想的です。 プロジェクトの複雑さによって選択する必要があり、LangChainは単純な線形タスクに適しており、LangGraphは複雑な分岐シナリオを管理します。 両フレームワークには独自の利点があり、LangChainは堅実な基盤を提供し、LangGraphは複雑なアプリケーション向けにその能力を高めます。 LangChainの基盤とLangGraphの能力を組み合わせたアプローチは、多くの場合最も効果的な戦略です。 最終的には、プロジェクトの具体的要件やチームのエキスパートISEによって最適なフレームワークが異なります。 著者は、実験を奨励し、タスクに最適なツールを選択することを推奨しています。