【2026年最新】LangGraph v1.0完全ガイド｜StateGraph

結論: LangGraph v1.0は2025年10月に安定版リリース、2026年4月時点でUber・LinkedIn・Klarnaなど大手本番採用。グラフ構造でAIエージェントの「複雑な条件分岐・ループ・ヒト承認・並列実行」を精密制御。Built-in Persistenceで複数日にまたがる承認プロセスやバックグラウンドジョブも実装可能になりました。

この記事の要点:

• 要点1: StateGraphでノード（処理）+ エッジ（制御フロー）+ 共有State でエージェント実装
• 要点2: Built-in Persistence で長時間ワークフロー（多日間承認）が標準対応
• 要点3: v1.0でlangchain.agentsへの統合、後方互換性は完全維持

LangGraph v1.0の基本

LangGraphは「AIエージェントをグラフ構造で表現する」フレームワーク。ノード（=処理ステップ）をエッジ（=遷移条件）で結び、共有状態（State）を中心にエージェント挙動を定義します。

LangChainとの違い

観点	LangChain	LangGraph
設計思想	チェーン（連続実行）	グラフ（条件分岐・並列）
用途	RAG・シンプルなフロー	複雑エージェント・人間承認
永続化	手動実装	Built-in
学習コスト	低	中〜高

v1.0の主要機能

1. StateGraph アーキテクチャ

from typing_extensions import TypedDict
from langgraph.graph import StateGraph, START, END

# State定義
class State(TypedDict):
    messages: list
    next_action: str

# Node実装
def research(state: State) -> State:
    # リサーチロジック
    return {"messages": state["messages"] + [...], "next_action": "write"}

def write(state: State) -> State:
    # ライティングロジック
    return {"messages": state["messages"] + [...], "next_action": END}

# グラフ構築
graph = StateGraph(State)
graph.add_node("research", research)
graph.add_node("write", write)
graph.add_edge(START, "research")
graph.add_edge("research", "write")
graph.add_edge("write", END)
app = graph.compile()

2. Built-in Persistence（永続化）

v1.0最大の変更点。カスタムDBロジックを書かずに、エージェントの実行状態を保存・再開できる。具体的に何が可能になるか：

• 多日間にわたる承認プロセス: 「承認待ち」状態でステートを保存、上司が翌日承認したら続きを実行
• バックグラウンドジョブ: 数時間〜数日かかる処理をWebサーバーから切り離し
• マルチセッション: 複数の会話セッションで同じ状態を引き継ぐ

from langgraph.checkpoint.sqlite import SqliteSaver

# 永続化付きcompile
checkpointer = SqliteSaver.from_conn_string(":memory:")
app = graph.compile(checkpointer=checkpointer)

# Thread ID で状態を識別、再開可能
config = {"configurable": {"thread_id": "user-123"}}
result = app.invoke(input_data, config)

3. 条件分岐とループ

# 条件付きエッジ
def should_continue(state: State) -> str:
    if state["next_action"] == "review":
        return "review_node"
    return END

graph.add_conditional_edges(
    "write",
    should_continue,
    {"review_node": "review", END: END}
)

4. ヒトインザループ承認

# 承認ノード
def human_approval(state: State) -> State:
    # ステートを永続化、外部UIで承認待機
    return state

# interrupt で承認待ちで一時停止
graph.add_node("approval", human_approval, interrupt_before=True)

本番採用企業（2026年4月時点）

• Uber: ライドシェアの動的価格・需要予測エージェント
• LinkedIn: 採用候補マッチング・エージェント推薦
• Klarna: B2C決済の不正検知・カスタマーサポート自動化

1年以上の本番運用実績で、v1.0は「エンタープライズ本番運用に耐えるFW」として確立しました。

v1.0への移行時の注意

後方互換性は維持されますが、以下の更新を推奨：

• langgraph.prebuilt モジュールが廃止予定 → langchain.agents へ移行
• set_entry_point() / set_finish_point() → add_edge(START, ...) / add_edge(..., END)
• State定義を手動TypedDict → MessageState に統合

典型ユースケース3つ

1. 顧客対応エージェント（多日間承認フロー）

顧客クレーム対応で「マネージャー承認」が必要な場合、永続化機能でステートを保存し、承認後に処理続行。

2. 大規模データ分析パイプライン

「データ取得→クレンジング→分析→レポート生成」を並列ノードで構築、各段階で失敗してもRetry可能。

3. リサーチ+ライティング+レビューのチーム型

複数エージェント（リサーチャー、ライター、レビュアー）をグラフで連携、品質ゲート通過まで反復。

始め方（5分で動く）

# インストール
pip install langgraph langchain-anthropic

# 環境変数
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."

# 最小エージェント
from langgraph.graph import StateGraph, START, END
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from typing_extensions import TypedDict

class State(TypedDict):
    messages: list

llm = ChatAnthropic(model="claude-opus-4-7")

def chat_node(state: State):
    response = llm.invoke(state["messages"])
    return {"messages": state["messages"] + [response]}

graph = StateGraph(State)
graph.add_node("chat", chat_node)
graph.add_edge(START, "chat")
graph.add_edge("chat", END)
app = graph.compile()

result = app.invoke({"messages": [("human", "Pythonの並行処理を解説")]})
print(result["messages"][-1].content)

失敗パターン3つ

• ❌ 「シンプルなチェーンにLangGraph採用」 → 過剰設計、LangChainで十分なケース多数
• ❌ Stateを巨大化 → メモリ爆発、必要最小限のフィールドに絞る
• ❌ 永続化を本番でin-memory運用 → 再起動でステート消失、Postgres/Redis等に変更

出典

• LangGraph 1.0 is now generally available（公式）
• What’s new in LangGraph v1 – LangChain Docs
• LangChain and LangGraph Agent Frameworks Reach v1.0 Milestones
• LangGraph Releases – GitHub

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