LLMタグで同率1位（23冊中）。Zenn・Qiitaなどの8記事で紹介され、全期間では同率87位（言及のある1,753冊中、時点）。
- 紹介記事
- 8件
- 媒体別
- Zenn 3・Qiita 2・企業テックブログ 3
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 対象読者
- AI機能をアプリに組み込みたい開発者や、AIエージェントを学びたい人向け 根拠: 【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみたほか1件
- 難易度
- 中級（実務経験者向け）ピックアップガイドの分類
- 出版年
- （約2年前）
- タグ内の順位
- LLMタグで同率1位（23冊中・紹介記事数の順）
- 注意点
- LangChainの基礎を理解した読者向けとする記事がある 根拠: 【技術書アウトプット】LangGraphの本読んだら、これからの時代はLangGraphだってなったのでアウトプットするッッほか1件
対象読者・難易度・注意点は、紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事へのリンクつき）。出版年・順位・代わりの本は書誌と集計データから出しています。
紹介の推移
紹介は2024年下期〜2025年上期に集中しています（全8記事中6記事）。直近の2026年上期は1%（93記事中1記事）でした。
数値を表で見る
| 期間 | この本 | 全体 | 割合 |
|---|---|---|---|
| 2026年上期 | 1記事 | 93記事 | 1% |
| 2025年下期 | 1記事 | 137記事 | 1%未満 |
| 2025年上期 | 2記事 | 127記事 | 2% |
| 2024年下期 | 4記事 | 160記事 | 3% |
「全体」は、その期に公開され、いずれかの本を紹介した記事の数（ZennとQiitaへの同時投稿は1本と数える）。
紹介記事から読み取れること
8件の紹介記事の内容をもとにAIがまとめたものです（根拠記事 4件・生成日 ）。各項目に根拠記事へのリンクがあります。
読んで得られた成果
- Graph・State・Node・Edgeの役割を踏まえ、条件分岐やループを含むワークフローを組む例が示されている。
- LangChainの基礎からRAGを作る応用的な内容まで扱い、一通り理解すれば簡単なエージェントなどを構築できると評価されている。
この本の特徴
- LangChainの全体構成やRunnable、複数のRAGパターンからLangGraphの基礎と実装まで扱う。
- 書籍のペルソナ作成・インタビュー型アプリを参考に、人生戦略提案エージェントを自作した例が紹介されている。
- LLMアプリ開発の基礎、OpenAIのチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基本や、LangGraphによる開発・設計パターン、要件定義書の生成に触れている。
言及記事から読み取れる傾向
LangChainの基礎からRAGを作る応用的な内容まで幅広く解説されていると紹介されている。
Graph・State・Node・Edgeの役割や、条件分岐とループを含むワークフローの構成が記事で扱われている。
根拠: 【技術書アウトプット】LangGraphの本読んだら、これからの時代はLangGraphだってなったのでアウトプットするッッ、【技術書アウトプット】LangGraphの本読んだら、これからの時代はLangGraphだってなったのでアウトプットするッッ
こんな人におすすめ
対象レベル: LangChainの基礎を理解した読者
こんな目標を持つ人に:
- LangChainやLangGraphを深く学ぶ
※ この情報は8件の技術記事からAIが分析・生成したものです。表示している分析項目には根拠記事へのリンクがあります。読者の逐語引用ではありません。 実際の内容は書籍でご確認ください。
紹介している記事
いいね数順 · 8件記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- 【読書の夏？】各分野のおすすめ技術書を75冊まとめてみた Qiita · miruky · · いいね 125
文章生成AIを使ったアプリ開発を、ライブラリの実例を通して学ぶ本として紹介している。LLMの基本やAPIの使い方、プロンプトの工夫に始まり、手元の文書を根拠に回答するRAGと、その回答の評価方法を扱うと述べている。後半では、目的に向けて自ら手順を考えて動くAIエージェントの作り方や設計パターンを、実装を通して解説するとし、AI機能をアプリに組み込みたい開発者に向けた本と評価している。
- Pythonエンジニア必見！アプリ開発とWeb開発の基礎を学べるおすすめ本7選 Zenn · ケン吉 · · いいね 6
AIエージェント開発とRAGを実践しながら学ぶ本として紹介している。LLMアプリ開発の基礎、OpenAIのチャットAPI、プロンプトエンジニアリング、LangChainの基本を扱い、LangGraphによる開発や設計パターン、要件定義書の生成にも触れていると説明する。必要な知識を体系的に学べ、豊富なコード例を自分のプロジェクトに応用しやすいと評価し、AIを使ったプロダクトを開発したい人や、AIエージェントを体系的に学びたい人に勧めている。
- 2025年6月版読んでいて良かった本紹介 Zenn · Akasan · · いいね 2
今月読んでいた本の一つとして挙げ、LangChainやLangGraphを用いてRAGやAIエージェントを構築するノウハウをまとめた書籍と紹介している。LangChainの基礎からRAGを作る応用的な内容まで幅広く解説されており、本書を一通り理解すれば、簡単なエージェントなどを構築できるようになると評価している。
- 【技術書アウトプット】LangGraphの本読んだら、これからの時代はLangGraphだってなったのでアウトプットするッッ Zenn · もんた。 · · いいね 2
本書を読み、LangChainの全体構成やRunnable、RAGの複数のパターン、AIエージェントとLangGraphの基礎を学べるとしている。特にLangGraphのハンズオン解説を踏まえ、独自に作った人生戦略提案エージェントを例に、Graph・State・Node・Edgeの役割や、条件分岐とループを含むワークフローの組み方を紹介している。LangChainの基礎を理解した人向けの記事であり、筆者はLangChainやLangGraphを深く学びたい人に本書を勧めている。
- "分厚い"技術書を読む技術 Qiita · ayu_ko_mimo ·
メルカリで裁断済みの本を入手し、章ごとに製本して読書の負担を小さくしたとしている。章だけを持ってカフェで読み返したり、別章と並べて参照したりでき、1章を読み終えるごとの達成感も得やすいという。分厚い本を物理的に分けることで持ち運びやすくなり、読み始める心理的なハードルも下がったと評価している。
- LLMアプリケーションからAgenticアプリケーションの時代へ〜「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」の出版に寄せて 企業テックブログ · Generative Agents ·
共著者である筆者は、LLMの使い方からRAG、AIエージェント開発までを一気通貫で解説した本だと紹介している。LangSmithやLangServeを含むエコシステムの更新を網羅している点を特徴に挙げ、筆者はLangGraphとエージェント開発を担当し、18のエージェントデザインパターンとLangGraphによる実装例を解説したという。全496ページ。
- 書籍『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』を執筆しました 企業テックブログ · Generative Agents ·
共著者である筆者は、LangChainを学ぶことはLLMアプリケーション開発の基礎を学ぶことになると述べている。本書にはLangSmithを使ったRAG評価のハンズオンや、LangGraphの解説と多数のサンプルコードを含めたという。分野の動きは速いが、今のうちに押さえておけば以降の進化も追いやすいとして、早めに読むことを勧めている。
- LangChain公式エキスパートによる『LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門』発売のお知らせ 企業テックブログ · Generative Agents ·
共著者である筆者は、当初260ページ程度の想定が496ページになったと述べる。前半でLangChainの基礎、LCEL、RAGの評価を扱い、後半でAIエージェントとデザインパターンを解説とハンズオンを交互に進めて学ぶ構成で、1章から順に読めるよう工夫したという。AIエージェントの章はAIエージェント論文輪読会の経験が役立ったとしている。
この本について
OpenAI APIとLangChainを使ったLLMアプリケーションの構築を、基本操作からRAG・AIエージェントの実装まで学ぶ書籍である。前半ではチャットAPIの呼び出し、会話履歴、ストリーミング、画像入力、Function calling、プロンプト設計を扱い、LangChainのモデル、プロンプトテンプレート、出力パーサー、RunnableとLCELを説明する。続いてDocument loaderやEmbedding model、Vector storeを使うRAGの構成と実装を示し、HyDE、複数クエリ生成、RAG-Fusion、リランク、ルーティング、ハイブリッド検索など、検索結果を改善する手法を取り上げる。LangSmithによるRAGのオフライン評価とオンライン評価も扱う。LangGraphでは、Stateで会話履歴や中間結果を管理し、Graph・Node・Edgeを組み合わせて条件分岐やループを含むエージェントを実装する方法を、ハンズオン形式で解説する。チェックポイントを使った中断後の再開についても学べる。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 第1章 LLMアプリケーション開発の基礎
- 第2章 OpenAIのチャットAPIの基礎
- 第3章 プロンプトエンジニアリング
- 第4章 LangChainの基礎
- 第5章 LangChain Expression Language（LCEL）徹底解説
- 第6章 Advanced RAG
- 第7章 LangSmithを使ったRAGアプリケーションの評価
- 第8章 AIエージェントとは
- 第9章 LangGraphで作るAIエージェント実践入門
- 第10章 要件定義書生成AIエージェントの開発
- 第11章 エージェントデザインパターン
- 1. パッシブゴールクリエイター（Passive Goal Creator）
- 2. プロアクティブゴールクリエイター（Proactive Goal Creator）
- 3. プロンプト／レスポンス最適化（Prompt/Response Optimizer）
- 4. 検索拡張生成（Retrieval-Augmented Generation：RAG）
- 5. シングルパスプランジェネレーター（Single-Path Plan Generator）.
- 6. マルチパスプランジェネレーター（Multi-Path Plan Generator）
- 7. セルフリフレクション（Self-Reflection）
- 8. クロスリフレクション（Cross-Reflection）
- 9. ヒューマンリフレクション（Human-Reflection）
- 10. ワンショットモデルクエリ（One-Shot Model Querying）
- 11. インクリメンタルモデルクエリ（Incremental Model Querying）
- 12. 投票ベースの協調（Voting-Based Cooperation）
- 13. 役割ベースの協調（Role-Based Cooperation）
- 14. 議論ベースの協調（Debate-Based Cooperation）