Agentic AI アプリケーションアーキテクチャ

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アプリケーション概要

このワークショップでは、旅行予約のための Agentic AI アプリケーションを使用します。 このセクションでは、アプリケーションアーキテクチャを確認し、 使用されている主要な LangChain と LangGraph の概念を説明します。

LangChain vs. LangGraph

LangChain は、プロンプト、ツール、モデル統合など、大規模言語モデルを扱うための基本的な構成要素を提供します。LangGraph はこれらの概念を基に、コンポーネント間の複雑でステートフルなワークフローをオーケストレーションします。簡単に言えば、LangChain は LLM を活用したステップが何を行うかを定義するのに役立ち、LangGraph はそれらのステップがエージェントアプリケーション内でどのように連携するかを制御するのに役立ちます。

このワークショップの主な目的は OpenTelemetry でアプリケーションを計装することですが、 アプリケーションの構造を基本的に理解しておくことで、オブザーバビリティの作業がより明確になります。 エージェント、ツール、ワークフローがどのように構築されているかを確認することで、 トレースとシステム分析を開始した際に、テレメトリが何を表しているかを理解しやすくなります。

アーキテクチャの説明と並行して実装を確認したい場合は、 EC2 インスタンス上の以下のパスにアプリケーションのソースコードがあります

~/workshop/agentic-ai/base-app/main.py

Application Architecture

このアプリケーションは Flask API であり、旅行計画リクエストを受け付け、複数の LangChain ベースの LLM ノードで構成された LangGraph ワークフローを通じて処理します。各ノードは特定の役割を果たし、共有状態を更新し、次のステップに引き継ぎます。

このパートでは、以下の内容を確認します

サブセクションに移動して、アプリケーションアーキテクチャと実装の詳細を確認してください。