Lang-Agentは、二次開発をサポートするために明確な拡張アーキテクチャを採用しており、その技術的実装は3つの主要な設計レベルで構成されています。コンポーネントレベルでは、フロントエンドとバックエンドがモジュール化されており、開発者は標準的なインターフェイスを介して新しいノードを追加することができます。構成レベルでは、プラットフォームは、複数のモデル（LLM/Embedding）とベクトルライブラリ（Postgres/Milvus）への柔軟なアクセスをサポートしています。構成レベルでは、プラットフォームは複数のモデル（LLM/Embedding）と複数のベクトルライブラリ（Postgres/Milvus）への柔軟なアクセスをサポートします。技術的な実装に関しては、フロントエンドの拡張機能はノードのUIを定義するためにReactコンポーネントを作成する必要があり、バックエンドの拡張機能はビジネスロジックを実装するためにPythonクラスを記述する必要がある。
このオープン・アーキテクチャは、2つの主要なビジネス価値をもたらします。1つは、企業が内部システム（CRM/ERPなど）とAI機能を迅速にインターフェースできるようにすること、もう1つは、研究開発チームが垂直ドメインに特化したノードのライブラリを構築することをサポートすることです。典型的な拡張例としては、専門的な文書解析ノードを追加して法務AIアシスタントを構築したり、内部データベース・インターフェースを統合してビジネス分析エージェントを開発したりすることが挙げられ、ゼロから開発する場合に比べて拡張効率を3～5倍高めることができる。
この答えは記事から得たものである。Lang-Agent：AI知能の構成を視覚化するLangGraphベースのプラットフォームについて
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