ジェネラティブエージェンツの大嶋です。
StudyCoのLT大会で「LangGraphでのHuman-in-the-Loopの実装」というタイトルで話しました。
発表資料はこちらです。
ソースコードはこちらです。
この記事には、発表内容に含めなかった感想などを書こうと思います。
LangGraphのフレームワークらしさ
LangGraphの機能を活用したHuman-in-the-Loopを実装してみると、LangGraphが処理の全体的な流れを担い、その流れの部品を実装することになります。
そのことから、LangGraphのフレームワークらしさを改めて実感しました。
個人的にはLangChain（とくにLCEL）もフレームワークだと理解することが実は重要で、フレームワークのつもりでキャッチアップすると上手に使いやすい、という感覚がある気がしています。
より本格的なアプリではどうか
今回のLTで紹介したのは、Streamlitのアプリケーションでの簡単なデモ程度の実装でした。
実際のアプリケーションでHuman-in-the-Loopのように処理の流れの根幹に関わる機能を実装するときは、フレームワークの機能を使う／使わないという判断も重要だと思います。
より本格的に、例えばSlackアプリに組み込んだりすると、LangGraphでのHuman-in-the-Loopの実装がどこまで便利で実用的なのかよりよく理解できそうです。近々挑戦したいです。
Notebookのコードをアプリケーションに
今回話題にしたLangGraphでのHuman-in-the-Loopの実装については、公式ドキュメントに解説とNotebookでのサンプルコードが記載されています。
しかし、Notebookのサンプルコードでは、実際にアプリケーションに組み込むにはどうするんだ？と試行錯誤することになりがちです。
LangChain／LangGraphの使い方を広めるうえでも、簡単ではありますがアプリケーション化したコードを紹介できてよかったです。
おわりに
今回のLT大会自体でも、自分の知らない話をたくさん聞くことができ、とても勉強になりました。
また時々LT大会を開催する予定なので、「自分も話したい！」という方は是非お声がけください！
