LangChain vs LlamaIndex vs LangGraph：2026年のフレームワーク選定基準
Legacy monolithic chains created unmaintainable spaghetti code. By 2026, the ecosystem fractured cleanly into specialized architectural tiers: cyclical state machines for agent control, and hierarchical graph indices for dense retrieval.
AM LAB
Separation of Concerns: LangGraph vs LlamaIndex
LangGraph provides cyclical state machine execution and checkpoint persistence for autonomous multi-agent loops. LlamaIndex remains the gold standard for dense heterogeneous document ingestion, recursive chunking, and semantic vector retrieval.
Cyclic StateGraph Implementation
Design resilient loops with typed dictionaries, conditional router edges, and circuit-breaker iteration caps.
The Canonical Enterprise Stack
Modern enterprise architectures standardize on LlamaIndex for knowledge retrieval coupled with LangGraph for execution orchestration.
Silicon Telemetry & Production Verification
vllm serve langchain-vs-llamaindex-vs-langgraph-2026 --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len 32768 --kv-cache-dtype fp8ハンドブック内の関連調査
AM LABAIスキル「Deep Research」完全解説：ChatGPT・Perplexity・Geminiが数時間のリサーチを10分に短縮する仕組み
ChatGPT、Perplexity、GeminiのDeep Research機能をわかりやすく解説。
AM LABAIスキル「Computer Use & Operator」解説：AIがブラウザやマウスを自動操作する仕組み
画面を見てクリックや入力を代行するブラウザAIエージェントの活用法。
AM LABAIスキル「MCP（Model Context Protocol）」を超わかりやすく解説：AIと外部アプリを繋ぐ万能USBポート
なぜ今「MCP」がこれほど注目されているのか？専門用語なしで仕組みと活用法を徹底解説。