- 📄 論文解説: More Agents Is All You Need — 並列エージェントスケーリングの実証とLangGraph Send APIへの示唆
- 📄 論文解説: Agent Workflow Memory — ワークフロー記憶の有向グラフ表現とLangGraph Checkpointerへの示唆
- ✍️ LangChain公式ブログ解説: LangGraph Multi-Agent Workflows — 3パターンのマルチエージェント設計
- 📄 論文解説: ReAct — LLMにおける推論と行動の統合がLangGraphの設計基盤になるまで
- ✍️ Anthropic公式ブログ解説: Building Effective Agents — 5つのワークフローパターンとLangGraph 1.2への対応
本記事は arXiv:2307.16789 の解説記事です。 論文概要(Abstract) Qin, Liang, Ye ら (2023) は、LLMに大量のReal-world APIを使いこなさせるための学習フレームワーク ToolLLM を提案している。RapidAPIプラットフォームから16,000以上のRESTful APIを収集し、49,000件の命令-API呼び出しペアから...