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【LangGraphを使ったAIエージェント構築の完全ガイド】 AIエージェントは問題を段階的に考え、外部ツールに接続し、行動から学習して改善するシステムです。LangGraphはLangChainフレームワークの一部として、これらのエージェントを構築するための強力なツールを提供しています。 AIエージェントの基本原則は3つ： - 状態管理 - 意思決定 - ツール使用 記事では実践例として、Medium記事分析エージェントの実装方法を詳しく解説しています。このエージェントは分類、エンティティ抽出、要約の3つの主要機能を備えています。 実装にはPythonとOpenAI API（gpt-4o-mini）を使用し、StateGraphでエージェントのワークフローを管理。各ノードが特定のタスクを処理する構造になっています。temperature=0の設定により、エージェントの一貫した推論パターンを確保しています。 ただし、AIエージェントには適応性の欠如、文脈理解の限界、ブラックボックス問題などの制限もあります。効果的なエージェント構築には明確なフレームワークと人間の監視が必要です。