【LangGraph Cloudを徹底検証！ベータ版の実力を試してみた】 🚀

LLM

LLM（大規模言語モデル）を活用したエージェント開発が進化し、より複雑なワークフローの管理が求められるようになっています。

そんな中、注目を集めているのがLangGraph Cloud。
これは、LangGraphのクラウドホスティング環境であり、エージェントのフローを柔軟に設計・スケールさせることが可能な新しいサービスです。

しかし、
🧐 「LangGraph Cloudってどんなサービス？」
🤔 「ローカル環境と何が違うの？」
💡 「実際に使ってみるとどうなの？」

と気になる方も多いのではないでしょうか？

そこで今回は、LangGraph Cloudの基本機能やセットアップ方法、開発環境、デプロイ手順などを徹底検証しました！

この記事を読めば、
✅ LangGraph Cloudのメリット・デメリットがわかる
✅ ローカル開発とクラウド環境の違いを理解できる
✅ 実際に使う際のポイントや注意点が掴める

ようになります！

それでは、LangGraph Cloudの魅力と実力をチェックしていきましょう！ 🚀

【本記事のもくじ】

目次

🔹 LangGraph Cloudとは？

LangGraph Cloudは、LLMエージェントのワークフローをグラフ構造で管理するためのツール「LangGraph」のクラウドホスティングサービスです。

LangGraphとは？

LangGraphは、LLMの推論ステップをグラフ構造で表現し、状態管理を可能にするツールです。これを使うことで、エージェントのフローを直感的に構築でき、分岐・ループを組み込んだ高度な処理も管理できます。

LangGraph Cloudの特徴

LangGraph Cloudを利用することで、クラウド上でLangGraphをホスティングできるようになり、以下のメリットが得られます。

  • フルマネージド環境で運用コストを削減
  • 水平スケーリングによる負荷分散
  • LangSmithとのシームレスな連携でトレースとデバッグが容易
  • LangGraph Studioによる視覚的な開発環境
  • APIやSDKを活用した外部連携が可能

🔹 LangSmithとの連携：強力なトレース機能

LangGraph Cloudで動作するエージェントの実行ログは、LangSmithによって自動的にトレースされます。

LangSmithとは？

LangSmithは、LLMアプリケーションのデバッグ、トレース、評価を行うためのツールです。LangGraph Cloudと連携することで、以下のような機能を活用できます。

  • エージェントの実行履歴を可視化
  • ステップごとの入出力を分析
  • 異常動作のデバッグ
  • パフォーマンス分析

LangGraph Cloudを利用するには、LangSmithのアカウント登録が必須となります。

🔹 LangGraph Cloudのセットアップ方法

LangGraph Cloudを利用するためには、以下のステップで環境を整えます。

1. LangSmithのアカウント作成

まず、LangSmith公式サイトでアカウントを作成します。

2. LangGraph Cloudの初期設定

プロジェクトをセットアップするには、以下のJSONファイルを作成します。

langgraph.json のサンプル

{
  "dependencies": ["./my_agent"],
  "graphs": {
    "agent": "./my_agent/agent.py:graph"
  },
  "env": ".env"
}
  • dependencies: 依存ライブラリを管理（requirements.txt や pyproject.toml など）
  • graphs: エージェントのグラフ構造を定義
  • env: 環境変数の定義（.env ファイル）

🔹 LangGraph Studio：開発・デバッグ環境

LangGraph Studioは、LangGraph Cloudと統合された開発環境であり、エージェントの挙動をGUIで確認しながら開発できます。

LangGraph Studioの特徴

✅ グラフ構造を可視化しながら開発可能
✅ 実行結果をリアルタイムでトレース
✅ 特定のステップで処理を中断・変更可能
✅ LLMの応答をデバッグしやすい

セットアップ手順

  1. LangGraph Studioをインストール（現時点ではmacOSのみ対応）
  2. LangSmithアカウントでログイン
  3. プロジェクトディレクトリを選択し、Docker環境で起動

LangGraph Studioを使うことで、エージェントのフローを直感的にデバッグできるため、開発効率が大幅に向上します。

🔹 ローカル環境での開発とテスト

LangGraph Studioを使わずに、ローカルで開発・テストを行う方法もあります。

1. LangGraph CLIのインストール

pip install langgraph-cli

2. ローカルサーバーの起動

langgraph up

起動後、http://localhost:8123 でAPIにアクセスできます。

3. LangGraph SDKでのテスト

import asyncio
from langgraph_sdk import get_client

async def main():
    client = get_client()
    thread = await client.threads.create()
    print(thread)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

🔹 LangGraph Cloudのデプロイと運用

LangGraph Cloudの本番環境へデプロイするには、LangSmithの管理画面を利用します。

デプロイ手順

  1. LangSmithのコンソールにログイン
  2. 「New Deployment」ボタンをクリック
  3. GitHubリポジトリを選択し、デプロイブランチを指定
  4. Submitボタンを押してデプロイ開始

本番環境のAPI URLは、LangSmithのコンソールで確認できます。

🔹 実際に試してみた感想と今後の展望

LangGraph Cloudを実際に試してみた結果、以下のようなポイントが見えてきました。

✅ メリット

  • LangGraph Studioを使ったデバッグが非常に便利
  • 水平スケーリングにより、大規模アプリにも対応可能
  • LangSmithとの連携でトレースや評価が容易

❌ 課題

  • まだベータ版のため、一部機能に制限あり（デプロイ数の上限など）
  • LangGraph StudioがmacOS限定（Windows/Linux対応は今後予定）
  • 高負荷なアプリケーションでのスケールテストは未検証

現在の環境では、弊社のLangGraphアプリケーションをGoogle Cloud上で運用する選択肢もあるため、LangGraph Cloudの正式リリースを待ちつつ、導入を検討していきます。

あなたのプロジェクトにもLangGraph Cloudを活用してみては？ 🚀

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