LangGraph: チャットボットから行動指向のエージェントへ！AIをレベルアップ！research#agent📝 Blog|分析: 2026年2月24日 23:00•公開: 2026年2月24日 22:53•1分で読める•Qiita AI分析この記事では、基本的なチャットボットから洗練されたAIエージェントへのエキサイティングな変化に焦点を当て、LangGraphフレームワークを取り上げています。 行動を実行するAIを構築する方法について、明確で分かりやすい説明を提供しており、より高性能なAIアプリケーションを構築したい人にとって貴重な情報源となっています。重要ポイント•この記事は、チャットボット（テキストベースの応答）と、行動を起こしてタスクを完了するように設計されたAgentの機能を比較しています。•エージェント開発のための主要なフレームワークとしてCrewAIとLangGraphを紹介し、その異なるアプローチを強調しています。•LangGraphは、自動化された工場のラインの分かりやすい例えを使用して説明され、データの流れとアクションが示されています。引用・出典原文を見る"2026年現在、主流は「エージェント・オーケストレーション」へと移りました。これは、AIを複数の専門家チームの一員としてチームへ組み込み、役割分担させる仕組みのことです。"QQiita AI2026年2月24日 22:53* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Demystifying AI: Apple's 'depyf' Unlocks PyTorch Compiler for Researchers新しい記事Anthropic Redefines AI Safety Standards: A New Era Dawns関連分析researchApple が 大規模言語モデル (LLM) で 音声理解を 向上2026年2月24日 23:18researchあなただけのAIライターを構築！LangGraphで記事作成を自動化2026年2月24日 23:30researchAIと仏教の架け橋: 大規模言語モデル (LLM) のアライメントに向けた斬新なアプローチ2026年2月24日 23:15原文: Qiita AI