# LangGraph

open-mcp-clientは、マルチクラウドプラットフォーム（MCP）へのクライアントサポートを提供することを目的としたオープンソースプロジェクトです。LangGraphエージェントとCopilotKitベースのフロントエンドアプリケーションを組み合わせることで、MCPサーバーとのインタラクションとツールの呼び出しをサポートします。本プロジェクトはTypeScript、CSS、Python、JavaScriptを使用して開発されており、開発効率とユーザーエクスペリエンスを重視しています。開発者や企業がマルチクラウドリソースの管理とインタラクションを行うために適しており、オープンソースで無料で、マルチクラウド環境での迅速な開発と展開を希望するユーザーに最適です。

LangGraph Multi-Agent Supervisorは、LangGraphフレームワークに基づいて構築されたPythonライブラリであり、階層型マルチエージェントシステムを作成するために使用されます。開発者は、中央集権的なスーパーバイザーエージェントを通じて複数の専門エージェントを調整し、タスクの動的な割り当てと通信管理を実現できます。この技術の重要性は、複雑なマルチエージェントタスクを効率的に編成し、システムの柔軟性と拡張性を向上させる点にあります。自動化されたタスク処理、複雑な問題解決など、マルチエージェントの協調が必要なシナリオに適しています。この製品は上級開発者とエンタープライズアプリケーションを対象としており、現時点では明確な価格設定はされていませんが、オープンソースであるため、ユーザーは自身のニーズに合わせてカスタマイズおよび拡張できます。

本製品は、LLM（大規模言語モデル）とLangChain技術、LangGraphを組み合わせたフルスタックアプリケーションで、株式データとニュースの検索と分析を行います。ChromaDBをベクトルデータベースとして利用し、意味検索とデータ可視化に対応。ユーザーに株式市場に関する深い洞察を提供します。投資家、金融アナリスト、データサイエンティストを主な対象ユーザーとし、株式関連情報の迅速な取得と分析、意思決定支援を目的としています。現在オープンソースで無料で提供しており、金融データとニュースの効率的な処理が必要なユーザーに適しています。

Coding-agentは、高度なプログラミング支援技術を統合することで開発者の作業を簡素化することを目的としたオープンソースのプログラミングアシスタントツールです。LangGraphエージェント技術を使用し、高品質なコードレスポンスを生成します。Next.jsとCopilotKitをベースに構築されており、高効率性と使いやすさを備えています。日常的なプログラミングにおける問題解決、コードスニペットの生成、開発プロセスの最適化に適しています。オープンソースプロジェクトとして、開発者にとって柔軟でカスタマイズ可能なプログラミング環境を提供し、コミュニティの力で機能の継続的な最適化と拡張を図っています。

AI-Data-Analysis-MultiAgentは、高度なAI駆動型リサーチアシスタントシステムです。複数の専門エージェントを活用し、データ分析、可視化、レポート作成などのタスクを支援します。LangChain、OpenAIのGPTモデル、LangGraphを用いて複雑な研究プロセスを処理し、最適なパフォーマンスを実現するため、多様なAIアーキテクチャを統合しています。本システムのユニークな点は、専用のノートテイカーエージェントを統合していることです。プロジェクトの簡潔で包括的な記録を維持することで、計算コストを削減し、異なる分析段階におけるコンテキストの維持能力を高め、より一貫性のある分析結果を実現します。

PostBot 3000は、強力なAIエージェントの構築方法、レスポンスのストリーミング配信、および成果物の生成方法を示すオープンソースプロジェクトです。LangGraph Pythonを使用してAIワークフローを構築し、FastAPIを使用して堅牢なAPIを作成します。LangGraph、Vercel AI SDK、gpt-4o-mini、FastAPI、Next.js、Tailwind CSSなど、多様なテクノロジースタックを活用しています。PostBot 3000はオープンソースであるため、同様のソリューションを実装したいと考えている開発者は、より容易に開発とデプロイを行うことができます。

curiosityは、LangGraphとFastHTML技術スタックを用いて、Perplexityのようなユーザーインタラクション体験を探求?構築することを目的とした、ReActフレームワークに基づくチャットボットプロジェクトです。プロジェクトの中核は、Tavily検索でテキスト生成を強化したシンプルなReActエージェントです。OpenAIのgpt-4o-mini、Groqのllama3-groq-8b-8192-tool-use-preview、Ollamaのllama3.1を含む3種類の大規模言語モデル（LLM）に対応しています。FastHTMLを使用してフロントエンドを構築しており、デバッグ中に課題が発生する可能性がありますが、全体として迅速なユーザーエクスペリエンスを提供します。

agent-service-toolkitは、LangGraphベースのAIエージェントサービスを実行するための完全なツールキットです。LangGraphエージェント、FastAPIサービス、クライアント、Streamlitアプリケーションを含み、エージェントの定義からユーザーインターフェースまでの設定を網羅しています。LangGraphフレームワークの高い制御能力と豊富なエコシステムを活用し、同時実行、グラフループ、ストリーミング結果などの高度な機能をサポートしています。

LangGraph エンジニアはアルファ版の代理ツールであり、LangGraph アプリケーションの迅速な起動を支援することを目的としています。ノードとエッジの正しい作成に重点を置いていますが、ノードとエッジを埋めるロジックの記述は試みず、ユーザーに委ねます。

story-writingはLangGraph Cloudをベースとしたアプリケーションで、楽しくインタラクティブな方法でLangGraph Cloudの機能を紹介することを目的としています。このアプリケーションでは、ユーザーはLangGraphエージェントの支援を受けて物語を執筆できます。既に記述済みの章を編集したり、次の章を書き進めたりできます。同じ章番号を持つ複数のバージョンを作成し、お気に入りのバージョンを選んで物語を続けることができます。開始時に、ユーザーは物語の概要、必要な執筆スタイル、その他物語にとって重要な詳細を提供します。その後は、エージェントを期待する方向に導くために、編集と続行の指示を与えるだけで済みます。注意：このアプリケーションはプロトタイプであり、まだ展開準備が整っておらず、バグやエージェントの出力結果が良くない可能性があります。

LangGraph高度活用に特化したコースです。Reflective RAG、Self-RAG、Adaptive RAGの実装を提供し、開発者や本番環境でのLangGraph活用を支援します。