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langroid

langroidは、langroidが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: langroid/langroid)。GitHubスターは4,112、フォークは415で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

Langroid: a principled Python framework for building LLM multi-agent applications (from CMU/UW researchers)

★ 4.1k スター⑂ 415 フォークMIT更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
langroid/langroid
GitHubスター
4,112
フォーク
415
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Design your agents

    Sketch which agents you need (chat, document Q&A, SQL) and which LLM each will use.

  2. Install Langroid

    Install from PyPI, adding extras for your vector store or database.

  3. Build agents and tasks

    Create ChatAgents, attach tools, wrap them in Tasks, and wire the message flow.

  4. Run and iterate

    Run the task graph, inspect the conversation, and refine prompts and tools.

// 機能

選ばれる理由

Agents + Tasks model

ChatAgents (LLM + tools + optional vector store) wrapped in Tasks that collaborate via message exchange.

Any LLM

OpenAI models, local models, OpenRouter, and gateway providers through one configuration approach.

ToolMessages function-calling

A clean abstraction for tool use and structured extraction from LLM output.

Ready-made agents

DocChatAgent for RAG over documents and SQLChatAgent for natural-language database queries.

MCP adapter

Convert tools from any MCP server into Langroid ToolMessages automatically.

Many vector stores

Qdrant built in, with pgvector, Milvus, Weaviate, and Pinecone available as extras.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Clone the repository

    Clone the project and enter its directory (library users can install from PyPI instead).

    git clone https://github.com/langroid/langroid.git
    cd langroid
  2. Install Langroid

    Install the package, adding extras for your stack if needed.

    pip install langroid
  3. Build your first agents

    Follow the README examples to create a ChatAgent, wrap it in a Task, and run a two-agent exchange with your LLM key or local model configured.

    # see README examples for the exact agent/task code
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains Langroid?

Researchers from Carnegie Mellon University and the University of Wisconsin–Madison lead Langroid, with community contributors.

Is Langroid free?

Yes, MIT-licensed. LLM usage costs depend on the provider or local models you configure.

Does it need a paid API key?

Only for hosted LLMs; local models (for example via Ollama-style endpoints) work without keys.

How does it compare to LangChain or AutoGen?

Langroid deliberately avoids LangChain and centers on a small actor-style abstraction — Agents wrapped in Tasks exchanging messages — aiming for code that is easier to reason about than graph-heavy frameworks.

How do I get started?

Run `pip install langroid`, configure an LLM, and follow the README's first ChatAgent/Task example.

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