グラフエージェント

LangGraph-スタイルのオーケストレーションとネイティブなADK-Rust統合を使って、複雑で状態を持つワークフローを構築します。

概要

GraphAgentを使うと、ノードとエッジを持つ有向グラフとしてワークフローを定義でき、次をサポートします。

• AgentNode: LLMエージェントを、カスタムの入力/出力マッパー付きのグラフノードとしてラップする
• 循環ワークフロー: ループと反復推論をネイティブにサポート（ReActパターン）
• 条件分岐ルーティング: 状態に基づく動的なエッジルーティング
• 状態管理: リデューサー付きの型付き状態（上書き、追加、合計、カスタム）
• チェックポイント: 耐障害性と human-in-the-loop のための永続状態
• ストリーミング: 複数のストリームモード（values、updates、messages、debug）

adk-graphクレートは、複雑で状態を持つエージェントワークフローを構築するためのLangGraphスタイルのワークフローオーケストレーションを提供します。ADK-Rustエコシステムにグラフベースのワークフロー機能をもたらしつつ、ADKのエージェントシステムとの完全な互換性を維持します。

主な利点:

• 視覚的なワークフロー設計: 複雑なロジックを直感的なノードとエッジのグラフとして定義できる
• 並列実行: 複数のノードを同時に実行して、より良いパフォーマンスを実現
• 状態の永続化: 耐障害性と human-in-the-loop のための組み込みチェックポイント
• LLM統合: ADKエージェントをグラフノードとしてラップするネイティブサポート
• 柔軟なルーティング: 静的エッジ、条件分岐ルーティング、動的な意思決定

作成するもの

このガイドでは、翻訳と要約を並列で実行する テキスト処理パイプライン を作成します。

                        ┌─────────────────────┐
       User Input       │                     │
      ────────────────▶ │       START         │
                        │                     │
                        └──────────┬──────────┘
                                   │
                   ┌───────────────┴───────────────┐
                   │                               │
                   ▼                               ▼
        ┌──────────────────┐            ┌──────────────────┐
        │   TRANSLATOR     │            │   SUMMARIZER     │
        │                  │            │                  │
        │  🇫🇷 French       │            │  📝 One sentence │
        │     Translation  │            │     Summary      │
        └─────────┬────────┘            └─────────┬────────┘
                  │                               │
                  └───────────────┬───────────────┘
                                  │
                                  ▼
                        ┌─────────────────────┐
                        │      COMBINE        │
                        │                     │
                        │  📋 Merge Results   │
                        └──────────┬──────────┘
                                   │
                                   ▼
                        ┌─────────────────────┐
                        │        END          │
                        │                     │
                        │   ✅ Complete       │
                        └─────────────────────┘

主な概念:

• ノード - 作業を実行する処理単位（LLMエージェント、関数、またはカスタムロジック）
• エッジ - ノード間の制御フロー（静的接続または条件分岐ルーティング）
• 状態 - グラフを流れ、ノード間で永続化される共有データ
• 並列実行 - 複数のノードを同時に実行して、より良いパフォーマンスを実現

コアコンポーネントの理解

🔧 ノード: 作業者たち ノードは、実際の作業が行われる場所です。各ノードは次のことができます。

• AgentNode: LLMエージェントをラップして自然言語を処理する
• 関数ノード: データ処理のためにカスタムRustコードを実行する
• 組み込みノード: カウンターやバリデーターのような定義済みロジックを使う

ノードは、組立ラインの専門作業者のようなものだと考えてください。それぞれが特定の役割と専門知識を持っています。

🔀 エッジ: フロー制御 エッジは、実行がグラフ内をどのように移動するかを決定します。

• 静的エッジ: 直接接続（A → B → C）
• 条件付きエッジ: 状態に基づく動的ルーティング（if sentiment == "positive" → positive_handler）
• 並列エッジ: 1つのノードから複数の経路（START → [translator, summarizer]）

エッジは、作業の流れを निर्देशする信号や道路標識のようなものです。

💾 状態: 共有メモリ 状態は、すべてのノードが読み書きできるキー/バリューストアです。

• 入力データ: グラフに投入される初期情報
• 中間結果: あるノードの出力が別のノードの入力になる
• 最終出力: すべての処理が完了した後の結果

状態は、ノードが他のノードのために情報を残しておける共有ホワイトボードのように機能します。

⚡ 並列実行: スピードアップ 複数のエッジがノードから出ると、そのターゲットノードは同時に実行されます。

• 高速処理: 独立したタスクを同時に実行
• リソース効率: CPUとI/Oをより有効に活用
• スケーラビリティ: 線形な遅延なしに、より複雑なワークフローを処理できる

これは、順番を待つのではなく、複数の作業者が仕事の異なる部分を同時に担当するようなものです。

---

クイックスタート

1. プロジェクトを作成する

cargo new graph_demo
cd graph_demo

Cargo.tomlに依存関係を追加します。

[dependencies]
adk-graph = { version = "2.0.0", features = ["sqlite"] }
adk-agent = "2.0.0"
adk-model = "2.0.0"
adk-core = "2.0.0"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }
dotenvy = "0.15"
serde_json = "1.0"

APIキーを使って.envを作成します。

echo 'GOOGLE_API_KEY=your-api-key' > .env

2. 並列処理の例

これは、テキストを並列で処理する完全に動作する例です。

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_graph::{
    agent::GraphAgent,
    edge::{END, START},
    node::{AgentNode, ExecutionConfig, NodeOutput},
    state::State,
};
use adk_model::GeminiModel;
use serde_json::json;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    dotenvy::dotenv().ok();
    let api_key = std::env::var("GOOGLE_API_KEY")?;
    let model = Arc::new(GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.5-flash")?);

    // Create specialized LLM agents
    let translator_agent = Arc::new(
        LlmAgentBuilder::new("translator")
            .description("Translates text to French")
            .model(model.clone())
            .instruction("Translate the input text to French. Only output the translation.")
            .build()?,
    );

    let summarizer_agent = Arc::new(
        LlmAgentBuilder::new("summarizer")
            .description("Summarizes text")
            .model(model.clone())
            .instruction("Summarize the input text in one sentence.")
            .build()?,
    );

    // Wrap agents as graph nodes with input/output mappers
    let translator_node = AgentNode::new(translator_agent)
        .with_input_mapper(|state| {
            let text = state.get("input").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
            adk_core::Content::new("user").with_text(text)
        })
        .with_output_mapper(|events| {
            let mut updates = std::collections::HashMap::new();
            for event in events {
                if let Some(content) = event.content() {
                    let text: String = content.parts.iter()
                        .filter_map(|p| p.text())
                        .collect::<Vec<_>>()
                        .join("");
                    if !text.is_empty() {
                        updates.insert("translation".to_string(), json!(text));
                    }
                }
            }
            updates
        });

    let summarizer_node = AgentNode::new(summarizer_agent)
        .with_input_mapper(|state| {
            let text = state.get("input").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
            adk_core::Content::new("user").with_text(text)
        })
        .with_output_mapper(|events| {
            let mut updates = std::collections::HashMap::new();
            for event in events {
                if let Some(content) = event.content() {
                    let text: String = content.parts.iter()
                        .filter_map(|p| p.text())
                        .collect::<Vec<_>>()
                        .join("");
                    if !text.is_empty() {
                        updates.insert("summary".to_string(), json!(text));
                    }
                }
            }
            updates
        });

    // Build the graph with parallel execution
    let agent = GraphAgent::builder("text_processor")
        .description("Processes text with translation and summarization in parallel")
        .channels(&["input", "translation", "summary", "result"])
        .node(translator_node)
        .node(summarizer_node)
        .node_fn("combine", |ctx| async move {
            let translation = ctx.get("translation").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("N/A");
            let summary = ctx.get("summary").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("N/A");

            let result = format!(
                "=== Processing Complete ===\n\n\
                French Translation:\n{}\n\n\
                Summary:\n{}",
                translation, summary
            );

            Ok(NodeOutput::new().with_update("result", json!(result)))
        })
        // Parallel execution: both nodes start simultaneously
        .edge(START, "translator")
        .edge(START, "summarizer")
        .edge("translator", "combine")
        .edge("summarizer", "combine")
        .edge("combine", END)
        .build()?;

    // Execute the graph
    let mut input = State::new();
    input.insert("input".to_string(), json!("AI is transforming how we work and live."));

    let result = agent.invoke(input, ExecutionConfig::new("thread-1")).await?;
    println!("{}", result.get("result").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(""));

    Ok(())
}

出力例:

=== Processing Complete ===

French Translation:
L'IA transforme notre façon de travailler et de vivre.

Summary:
AI is revolutionizing work and daily life through technological transformation.

グラフの実行の仕組み

全体像

グラフエージェントは スーパー ნაბიჯ で実行されます。準備ができたすべてのノードが並列に実行され、その後、次のステップに進む前にグラフはすべての完了を待ちます。

Step 1: START ──┬──▶ translator (running)
                └──▶ summarizer (running)
                
                ⏳ Wait for both to complete...
                
Step 2: translator ──┬──▶ combine (running)
        summarizer ──┘
        
                ⏳ Wait for combine to complete...
                
Step 3: combine ──▶ END ✅

ノード間の状態の流れ

各ノードは共有状態を読み取り、書き込むことができます。

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STEP 1: Initial state                                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│   State: { "input": "AI is transforming how we work" }             │
│                                                                     │
│                              ↓                                      │
│                                                                     │
│   ┌──────────────────┐              ┌──────────────────┐           │
│   │   translator     │              │   summarizer     │           │
│   │  reads "input"   │              │  reads "input"   │           │
│   └──────────────────┘              └──────────────────┘           │
│                                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STEP 2: After parallel execution                                    │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│   State: {                                                          │
│     "input": "AI is transforming how we work",                     │
│     "translation": "L'IA transforme notre façon de travailler",    │
│     "summary": "AI is revolutionizing work through technology"     │
│   }                                                                 │
│                                                                     │
│                              ↓                                      │
│                                                                     │
│   ┌──────────────────────────────────────┐                         │
│   │           combine                    │                         │
│   │  reads "translation" + "summary"     │                         │
│   │  writes "result"                     │                         │
│   └──────────────────────────────────────┘                         │
│                                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ STEP 3: Final state                                                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                                     │
│   State: {                                                          │
│     "input": "AI is transforming how we work",                     │
│     "translation": "L'IA transforme notre façon de travailler",    │
│     "summary": "AI is revolutionizing work through technology",    │
│     "result": "=== Processing Complete ===\n\nFrench..."          │
│   }                                                                 │
│                                                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

何がこれを可能にするのか

---

LLM 分類による条件付きルーティング

LLMs が実行パスを決定する、スマートなルーティングシステムを構築します:

図: 感情ベースのルーティング

                        ┌─────────────────────┐
       User Feedback    │                     │
      ────────────────▶ │    CLASSIFIER       │
                        │  🧠 Analyze tone    │
                        └──────────┬──────────┘
                                   │
                   ┌───────────────┼───────────────┐
                   │               │               │
                   ▼               ▼               ▼
        ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
        │   POSITIVE       │ │    NEGATIVE      │ │    NEUTRAL       │
        │                  │ │                  │ │                  │
        │  😊 Thank you!   │ │  😔 Apologize    │ │  😐 Ask more     │
        │     Celebrate    │ │     Help fix     │ │     questions    │
        └──────────────────┘ └──────────────────┘ └──────────────────┘

完全なサンプルコード

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_graph::{
    edge::{END, Router, START},
    graph::StateGraph,
    node::{AgentNode, ExecutionConfig},
    state::State,
};
use adk_model::GeminiModel;
use serde_json::json;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    dotenvy::dotenv().ok();
    let api_key = std::env::var("GOOGLE_API_KEY")?;
    let model = Arc::new(GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.5-flash")?);

    // Create classifier agent
    let classifier_agent = Arc::new(
        LlmAgentBuilder::new("classifier")
            .description("Classifies text sentiment")
            .model(model.clone())
            .instruction(
                "You are a sentiment classifier. Analyze the input text and respond with \
                ONLY one word: 'positive', 'negative', or 'neutral'. Nothing else.",
            )
            .build()?,
    );

    // Create response agents for each sentiment
    let positive_agent = Arc::new(
        LlmAgentBuilder::new("positive")
            .description("Handles positive feedback")
            .model(model.clone())
            .instruction(
                "You are a customer success specialist. The customer has positive feedback. \
                Express gratitude, reinforce the positive experience, and suggest ways to \
                share their experience. Be warm and appreciative. Keep response under 3 sentences.",
            )
            .build()?,
    );

    let negative_agent = Arc::new(
        LlmAgentBuilder::new("negative")
            .description("Handles negative feedback")
            .model(model.clone())
            .instruction(
                "You are a customer support specialist. The customer has a complaint. \
                Acknowledge their frustration, apologize sincerely, and offer help. \
                Be empathetic. Keep response under 3 sentences.",
            )
            .build()?,
    );

    let neutral_agent = Arc::new(
        LlmAgentBuilder::new("neutral")
            .description("Handles neutral feedback")
            .model(model.clone())
            .instruction(
                "You are a customer service representative. The customer has neutral feedback. \
                Ask clarifying questions to better understand their needs. Be helpful and curious. \
                Keep response under 3 sentences.",
            )
            .build()?,
    );

    // Create AgentNodes with mappers
    let classifier_node = AgentNode::new(classifier_agent)
        .with_input_mapper(|state| {
            let text = state.get("feedback").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
            adk_core::Content::new("user").with_text(text)
        })
        .with_output_mapper(|events| {
            let mut updates = std::collections::HashMap::new();
            for event in events {
                if let Some(content) = event.content() {
                    let text: String = content.parts.iter()
                        .filter_map(|p| p.text())
                        .collect::<Vec<_>>()
                        .join("")
                        .to_lowercase()
                        .trim()
                        .to_string();
                    
                    let sentiment = if text.contains("positive") { "positive" }
                        else if text.contains("negative") { "negative" }
                        else { "neutral" };
                    
                    updates.insert("sentiment".to_string(), json!(sentiment));
                }
            }
            updates
        });

    // Response nodes (similar pattern for each)
    let positive_node = AgentNode::new(positive_agent)
        .with_input_mapper(|state| {
            let text = state.get("feedback").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
            adk_core::Content::new("user").with_text(text)
        })
        .with_output_mapper(|events| {
            let mut updates = std::collections::HashMap::new();
            for event in events {
                if let Some(content) = event.content() {
                    let text: String = content.parts.iter()
                        .filter_map(|p| p.text())
                        .collect::<Vec<_>>()
                        .join("");
                    updates.insert("response".to_string(), json!(text));
                }
            }
            updates
        });

    // Build graph with conditional routing
    let graph = StateGraph::with_channels(&["feedback", "sentiment", "response"])
        .add_node(classifier_node)
        .add_node(positive_node)
        // ... add negative_node and neutral_node similarly
        .add_edge(START, "classifier")
        .add_conditional_edges(
            "classifier",
            Router::by_field("sentiment"),  // Route based on sentiment field
            [
                ("positive", "positive"),
                ("negative", "negative"),
                ("neutral", "neutral"),
            ],
        )
        .add_edge("positive", END)
        .add_edge("negative", END)
        .add_edge("neutral", END)
        .compile()?;

    // Test with different feedback
    let mut input = State::new();
    input.insert("feedback".to_string(), json!("Your product is amazing! I love it!"));

    let result = graph.invoke(input, ExecutionConfig::new("feedback-1")).await?;
    println!("Sentiment: {}", result.get("sentiment").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(""));
    println!("Response: {}", result.get("response").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(""));

    Ok(())
}

実行フロー:

Input: "Your product is amazing! I love it!"
       ↓
Classifier: "positive"
       ↓
Positive Agent: "Thank you so much for the wonderful feedback! 
                We're thrilled you love our product. 
                Would you consider leaving a review to help others?"

ReAct パターン: 推論 + 実行

ツールを反復的に使って複雑な問題を解決できるエージェントを構築します:

図: ReAct サイクル

                        ┌─────────────────────┐
       User Question    │                     │
      ────────────────▶ │      REASONER       │
                        │  🧠 Think + Act     │
                        └──────────┬──────────┘
                                   │
                                   ▼
                        ┌─────────────────────┐
                        │   Has tool calls?   │
                        │                     │
                        └──────────┬──────────┘
                                   │
                   ┌───────────────┴───────────────┐
                   │                               │
                   ▼                               ▼
        ┌──────────────────┐            ┌──────────────────┐
        │       YES        │            │        NO        │
        │                  │            │                  │
        │  🔄 Loop back    │            │  ✅ Final answer │
        │     to reasoner  │            │      END         │
        └─────────┬────────┘            └──────────────────┘
                  │
                  └─────────────────┐
                                    │
                                    ▼
                        ┌─────────────────────┐
                        │      REASONER       │
                        │  🧠 Think + Act     │
                        │   (next iteration)  │
                        └─────────────────────┘

完全な ReAct サンプル

use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_core::{Part, Tool};
use adk_graph::{
    edge::{END, START},
    graph::StateGraph,
    node::{AgentNode, ExecutionConfig, NodeOutput},
    state::State,
};
use adk_model::GeminiModel;
use adk_tool::FunctionTool;
use serde_json::json;
use std::sync::Arc;

#[tokio::main]
async fn main() -> anyhow::Result<()> {
    dotenvy::dotenv().ok();
    let api_key = std::env::var("GOOGLE_API_KEY")?;
    let model = Arc::new(GeminiModel::new(&api_key, "gemini-2.5-flash")?);

    // Create tools
    let weather_tool = Arc::new(FunctionTool::new(
        "get_weather",
        "Get the current weather for a location. Takes a 'location' parameter (city name).",
        |_ctx, args| async move {
            let location = args.get("location").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("unknown");
            Ok(json!({
                "location": location,
                "temperature": "72°F",
                "condition": "Sunny",
                "humidity": "45%"
            }))
        },
    )) as Arc<dyn Tool>;

    let calculator_tool = Arc::new(FunctionTool::new(
        "calculator",
        "Perform mathematical calculations. Takes an 'expression' parameter (string).",
        |_ctx, args| async move {
            let expr = args.get("expression").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("0");
            let result = match expr {
                "2 + 2" => "4",
                "10 * 5" => "50",
                "100 / 4" => "25",
                "15 - 7" => "8",
                _ => "Unable to evaluate",
            };
            Ok(json!({ "result": result, "expression": expr }))
        },
    )) as Arc<dyn Tool>;

    // Create reasoner agent with tools
    let reasoner_agent = Arc::new(
        LlmAgentBuilder::new("reasoner")
            .description("Reasoning agent with tools")
            .model(model.clone())
            .instruction(
                "You are a helpful assistant with access to tools. Use tools when needed to answer questions. \
                When you have enough information, provide a final answer without using more tools.",
            )
            .tool(weather_tool)
            .tool(calculator_tool)
            .build()?,
    );

    // Create reasoner node that detects tool usage
    let reasoner_node = AgentNode::new(reasoner_agent)
        .with_input_mapper(|state| {
            let question = state.get("question").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
            adk_core::Content::new("user").with_text(question)
        })
        .with_output_mapper(|events| {
            let mut updates = std::collections::HashMap::new();
            let mut has_tool_calls = false;
            let mut response = String::new();

            for event in events {
                if let Some(content) = event.content() {
                    for part in &content.parts {
                        match part {
                            Part::FunctionCall { .. } => {
                                has_tool_calls = true;
                            }
                            Part::Text { text } => {
                                response.push_str(text);
                            }
                            _ => {}
                        }
                    }
                }
            }

            updates.insert("has_tool_calls".to_string(), json!(has_tool_calls));
            updates.insert("response".to_string(), json!(response));
            updates
        });

    // Build ReAct graph with cycle
    let graph = StateGraph::with_channels(&["question", "has_tool_calls", "response", "iteration"])
        .add_node(reasoner_node)
        .add_node_fn("counter", |ctx| async move {
            let i = ctx.get("iteration").and_then(|v| v.as_i64()).unwrap_or(0);
            Ok(NodeOutput::new().with_update("iteration", json!(i + 1)))
        })
        .add_edge(START, "counter")
        .add_edge("counter", "reasoner")
        .add_conditional_edges(
            "reasoner",
            |state| {
                let has_tools = state.get("has_tool_calls").and_then(|v| v.as_bool()).unwrap_or(false);
                let iteration = state.get("iteration").and_then(|v| v.as_i64()).unwrap_or(0);

                // Safety limit
                if iteration >= 5 { return END.to_string(); }

                if has_tools {
                    "counter".to_string()  // Loop back for more reasoning
                } else {
                    END.to_string()  // Done - final answer
                }
            },
            [("counter", "counter"), (END, END)],
        )
        .compile()?
        .with_recursion_limit(10);

    // Test the ReAct agent
    let mut input = State::new();
    input.insert("question".to_string(), json!("What's the weather in Paris and what's 15 + 25?"));

    let result = graph.invoke(input, ExecutionConfig::new("react-1")).await?;
    println!("Final answer: {}", result.get("response").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or(""));
    println!("Iterations: {}", result.get("iteration").and_then(|v| v.as_i64()).unwrap_or(0));

    Ok(())
}

実行フロー:

Question: "What's the weather in Paris and what's 15 + 25?"

Iteration 1:
  Reasoner: "I need to get weather info and do math"
  → Calls get_weather(location="Paris") and calculator(expression="15 + 25")
  → has_tool_calls = true → Loop back

Iteration 2:
  Reasoner: "Based on the results: Paris is 72°F and sunny, 15 + 25 = 40"
  → No tool calls → has_tool_calls = false → END

Final Answer: "The weather in Paris is 72°F and sunny with 45% humidity. 
              And 15 + 25 equals 40."

AgentNode

任意の ADK Agent（通常は LlmAgent）をグラフノードとしてラップします:

エージェントが見るもの

グラフ内のエージェントは、グラフを開始した呼び出しから派生したコンテキストの下で実行されるため、グラフの外で動作するときと同じように振る舞います。Runner が GraphAgent を呼び出すと、呼び出し元の識別情報とサービスが自動的に引き継がれます:

グラフを直接呼び出すと — graph.invoke(state, ExecutionConfig::new("thread")) — 継承する呼び出し元はありません。これが スタンドアロンモード です。ノードは user_id = "graph_user"、app_name = "graph_app"、branch main、シークレットなし、そして メモリなしで実行されます。これは、Runner の外でグラフを実行するための意図的なモードであり、本番環境で頼るべきフォールバックではありません。

手動で橋渡しするには — たとえば、自分の executor からグラフを駆動する場合 — 呼び出しを明示的に渡します:

let config = ExecutionConfig::new(ctx.session_id()).with_parent_context(ctx.clone());

注意: ノードはそれでも自前のインメモリ graph session で実行されるため、ノード内の agent の会話履歴は caller の session に追加されるのではなく、ノード内にスコープされます。

let node = AgentNode::new(llm_agent)
    .with_input_mapper(|state| {
        // Transform graph state to agent input Content
        let text = state.get("input").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
        adk_core::Content::new("user").with_text(text)
    })
    .with_output_mapper(|events| {
        // Transform agent events to state updates
        let mut updates = std::collections::HashMap::new();
        for event in events {
            if let Some(content) = event.content() {
                let text: String = content.parts.iter()
                    .filter_map(|p| p.text())
                    .collect::<Vec<_>>()
                    .join("");
                updates.insert("output".to_string(), json!(text));
            }
        }
        updates
    });

Function Nodes

状態を処理するシンプルな async 関数:

.node_fn("process", |ctx| async move {
    let input = ctx.state.get("input").unwrap();
    let output = process_data(input).await?;
    Ok(NodeOutput::new().with_update("output", output))
})

Edge Types

Static Edges

ノード間の直接接続:

.edge(START, "first_node")
.edge("first_node", "second_node")
.edge("second_node", END)

Conditional Edges

状態に基づく動的ルーティング:

.conditional_edge(
    "router",
    |state| {
        match state.get("next").and_then(|v| v.as_str()) {
            Some("research") => "research_node".to_string(),
            Some("write") => "write_node".to_string(),
            _ => END.to_string(),
        }
    },
    [
        ("research_node", "research_node"),
        ("write_node", "write_node"),
        (END, END),
    ],
)

Router Helpers

一般的なパターンには組み込み router を使用します:

use adk_graph::edge::Router;

// Route based on a state field value
.conditional_edge("classifier", Router::by_field("sentiment"), [
    ("positive", "positive_handler"),
    ("negative", "negative_handler"),
    ("neutral", "neutral_handler"),
])

// Route based on boolean field
.conditional_edge("check", Router::by_bool("approved"), [
    ("true", "execute"),
    ("false", "reject"),
])

// Limit iterations
.conditional_edge("loop", Router::max_iterations("count", 5), [
    ("continue", "process"),
    ("done", END),
])

Parallel Execution

単一のノードから複数の edge がある場合、並列に実行されます:

let agent = GraphAgent::builder("parallel_processor")
    .channels(&["input", "translation", "summary", "analysis"])
    .node(translator_node)
    .node(summarizer_node)
    .node(analyzer_node)
    .node(combiner_node)
    // All three start simultaneously
    .edge(START, "translator")
    .edge(START, "summarizer")
    .edge(START, "analyzer")
    // Wait for all to complete before combining
    .edge("translator", "combiner")
    .edge("summarizer", "combiner")
    .edge("analyzer", "combiner")
    .edge("combiner", END)
    .build()?;

Cyclic Graphs (ReAct Pattern)

循環を使って反復的な推論 agent を構築します:

use adk_core::Part;

// Create agent with tools
let reasoner = Arc::new(
    LlmAgentBuilder::new("reasoner")
        .model(model)
        .instruction("Use tools to answer questions. Provide final answer when done.")
        .tool(search_tool)
        .tool(calculator_tool)
        .build()?
);

let reasoner_node = AgentNode::new(reasoner)
    .with_input_mapper(|state| {
        let question = state.get("question").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("");
        adk_core::Content::new("user").with_text(question)
    })
    .with_output_mapper(|events| {
        let mut updates = std::collections::HashMap::new();
        let mut has_tool_calls = false;
        let mut response = String::new();

        for event in events {
            if let Some(content) = event.content() {
                for part in &content.parts {
                    match part {
                        Part::FunctionCall { name, .. } => {
                            has_tool_calls = true;
                        }
                        Part::Text { text } => {
                            response.push_str(text);
                        }
                        _ => {}
                    }
                }
            }
        }

        updates.insert("has_tool_calls".to_string(), json!(has_tool_calls));
        updates.insert("response".to_string(), json!(response));
        updates
    });

// Build graph with cycle
let react_agent = StateGraph::with_channels(&["question", "has_tool_calls", "response", "iteration"])
    .add_node(reasoner_node)
    .add_node_fn("counter", |ctx| async move {
        let i = ctx.get("iteration").and_then(|v| v.as_i64()).unwrap_or(0);
        Ok(NodeOutput::new().with_update("iteration", json!(i + 1)))
    })
    .add_edge(START, "counter")
    .add_edge("counter", "reasoner")
    .add_conditional_edges(
        "reasoner",
        |state| {
            let has_tools = state.get("has_tool_calls").and_then(|v| v.as_bool()).unwrap_or(false);
            let iteration = state.get("iteration").and_then(|v| v.as_i64()).unwrap_or(0);

            // Safety limit
            if iteration >= 5 { return END.to_string(); }

            if has_tools {
                "counter".to_string()  // Loop back
            } else {
                END.to_string()  // Done
            }
        },
        [("counter", "counter"), (END, END)],
    )
    .compile()?
    .with_recursion_limit(10);

Multi-Agent Supervisor

タスクを専門 agent に振り分けます:

// Create supervisor agent
let supervisor = Arc::new(
    LlmAgentBuilder::new("supervisor")
        .model(model.clone())
        .instruction("Route tasks to: researcher, writer, or coder. Reply with agent name only.")
        .build()?
);

let supervisor_node = AgentNode::new(supervisor)
    .with_output_mapper(|events| {
        let mut updates = std::collections::HashMap::new();
        for event in events {
            if let Some(content) = event.content() {
                let text: String = content.parts.iter()
                    .filter_map(|p| p.text())
                    .collect::<Vec<_>>()
                    .join("")
                    .to_lowercase();

                let next = if text.contains("researcher") { "researcher" }
                    else if text.contains("writer") { "writer" }
                    else if text.contains("coder") { "coder" }
                    else { "done" };

                updates.insert("next_agent".to_string(), json!(next));
            }
        }
        updates
    });

// Build supervisor graph
let graph = StateGraph::with_channels(&["task", "next_agent", "research", "content", "code"])
    .add_node(supervisor_node)
    .add_node(researcher_node)
    .add_node(writer_node)
    .add_node(coder_node)
    .add_edge(START, "supervisor")
    .add_conditional_edges(
        "supervisor",
        Router::by_field("next_agent"),
        [
            ("researcher", "researcher"),
            ("writer", "writer"),
            ("coder", "coder"),
            ("done", END),
        ],
    )
    // Agents report back to supervisor
    .add_edge("researcher", "supervisor")
    .add_edge("writer", "supervisor")
    .add_edge("coder", "supervisor")
    .compile()?;

State Management

State Schema with Reducers

state の更新がどのようにマージされるかを制御します:

let schema = StateSchema::builder()
    .channel("current_step")                    // Overwrite (default)
    .list_channel("messages")                   // Append to list
    .channel_with_reducer("count", Reducer::Sum) // Sum values
    .channel_with_reducer("data", Reducer::Custom(Arc::new(|old, new| {
        // Custom merge logic
        merge_json(old, new)
    })))
    .build();

let agent = GraphAgent::builder("stateful")
    .state_schema(schema)
    // ... nodes and edges
    .build()?;

Reducer Types

チェックポイント

永続状態を有効にして、フォールトトレランスとヒューマン・イン・ザ・ループを実現します:

メモリ内（開発用）

use adk_graph::checkpoint::MemoryCheckpointer;

let checkpointer = Arc::new(MemoryCheckpointer::new());

let graph = StateGraph::with_channels(&["task", "result"])
    // ... nodes and edges
    .compile()?
    .with_checkpointer_arc(checkpointer.clone());

SQLite（本番環境）

use adk_graph::checkpoint::SqliteCheckpointer;

let checkpointer = SqliteCheckpointer::new("checkpoints.db").await?;

let graph = StateGraph::with_channels(&["task", "result"])
    // ... nodes and edges
    .compile()?
    .with_checkpointer(checkpointer);

チェックポイントが記録するもの

チェックポイントは、蓄積された状態、ステップ番号、および frontier — まだ実行する必要があるノードを保存します。これは frontier が進んだ後に書き込まれるため、 再開してもすでに完了したノードが再実行されることはなく、更新が二重に適用されることもありません。 完了した実行では空の frontier がチェックポイントされるため、完了済みのスレッドを再開すると グラフを最初からやり直すのではなく最終状態が返されます。

2 つのケースでは、意図的に次の frontier ではなく 実行中 の frontier をチェックポイントします。これは、 中断されたノードがまだ更新を生成しておらず、再開時に再度実行される必要があるためです:

ストリーミング実行は、ブロッキング実行と同じスケジュールでチェックポイントを作成します。これは、インタラプトによってストリームが終了する場合でも同様であるため、human-in-the-loop の一時停止はどちらの実行モードでも再開可能です。

チェックポイント履歴（タイムトラベル）

読み取り専用。 TimeTravelHandle::state_history(from, to) は、各チェックポイント済みステップで 保存された 状態を返します。何も実行しません — ノードの実行もなく、イベントの再生成もなく、副作用も繰り返されません。履歴上のある時点から再実行するには、fork_at を使ってそのチェックポイントを分岐し、フォークされたスレッド上でグラフを呼び出します。以前はこのメソッドは replay という名前で、グラフを再実行すると説明されていましたが、実際にはそうではありませんでした。

チェックポイントは 耐久的な再開 も可能にします。グラフ実行がクラッシュしたり、プロセスが再起動したりしても、実行は最初からやり直すのではなく、最後に永続化されたチェックポイントから再開されます。クラッシュ安全な永続化には SqliteCheckpointer または PostgresCheckpointer を使用してください。

// List all checkpoints for a thread
let checkpoints = checkpointer.list("thread-id").await?;
for cp in checkpoints {
    println!("Step {}: {:?}", cp.step, cp.state.get("status"));
}

// Load a specific checkpoint
if let Some(checkpoint) = checkpointer.load_by_id(&checkpoint_id).await? {
    println!("State at step {}: {:?}", checkpoint.step, checkpoint.state);
}

Human-in-the-Loop

動的インタラプトを使用して、人間の承認のために実行を一時停止します:

use adk_graph::{error::GraphError, node::NodeOutput};

// Planner agent assesses risk
let planner_node = AgentNode::new(planner_agent)
    .with_output_mapper(|events| {
        let mut updates = std::collections::HashMap::new();
        for event in events {
            if let Some(content) = event.content() {
                let text: String = content.parts.iter()
                    .filter_map(|p| p.text())
                    .collect::<Vec<_>>()
                    .join("");

                // Extract risk level from LLM response
                let risk = if text.to_lowercase().contains("risk: high") { "high" }
                    else if text.to_lowercase().contains("risk: medium") { "medium" }
                    else { "low" };

                updates.insert("plan".to_string(), json!(text));
                updates.insert("risk_level".to_string(), json!(risk));
            }
        }
        updates
    });

// Review node with dynamic interrupt
let graph = StateGraph::with_channels(&["task", "plan", "risk_level", "approved", "result"])
    .add_node(planner_node)
    .add_node(executor_node)
    .add_node_fn("review", |ctx| async move {
        let risk = ctx.get("risk_level").and_then(|v| v.as_str()).unwrap_or("low");
        let approved = ctx.get("approved").and_then(|v| v.as_bool());

        // Already approved - continue
        if approved == Some(true) {
            return Ok(NodeOutput::new());
        }

        // High/medium risk - interrupt for approval
        if risk == "high" || risk == "medium" {
            return Ok(NodeOutput::interrupt_with_data(
                &format!("{} RISK: Human approval required", risk.to_uppercase()),
                json!({
                    "plan": ctx.get("plan"),
                    "risk_level": risk,
                    "action": "Set 'approved' to true to continue"
                })
            ));
        }

        // Low risk - auto-approve
        Ok(NodeOutput::new().with_update("approved", json!(true)))
    })
    .add_edge(START, "planner")
    .add_edge("planner", "review")
    .add_edge("review", "executor")
    .add_edge("executor", END)
    .compile()?
    .with_checkpointer_arc(checkpointer.clone());

// Execute - may pause for approval
let thread_id = "task-001";
let result = graph.invoke(input, ExecutionConfig::new(thread_id)).await;

match result {
    Err(GraphError::Interrupted(interrupt)) => {
        println!("*** EXECUTION PAUSED ***");
        println!("Reason: {}", interrupt.interrupt);
        println!("Plan awaiting approval: {:?}", interrupt.state.get("plan"));

        // Human reviews and approves...

        // Update state with approval
        graph.update_state(thread_id, [("approved".to_string(), json!(true))]).await?;

        // Resume execution
        let final_result = graph.invoke(State::new(), ExecutionConfig::new(thread_id)).await?;
        println!("Final result: {:?}", final_result.get("result"));
    }
    Ok(result) => {
        println!("Completed without interrupt: {:?}", result);
    }
    Err(e) => {
        println!("Error: {}", e);
    }
}

静的インタラプト

必須の一時停止ポイントには interrupt_before または interrupt_after を使用します:

let graph = StateGraph::with_channels(&["task", "plan", "result"])
    .add_node(planner_node)
    .add_node(executor_node)
    .add_edge(START, "planner")
    .add_edge("planner", "executor")
    .add_edge("executor", END)
    .compile()?
    .with_interrupt_before(&["executor"]);  // Always pause before execution

ストリーミング実行

グラフの実行に合わせてイベントをストリーミングします:

use futures::StreamExt;
use adk_graph::stream::StreamMode;

let stream = agent.stream(input, config, StreamMode::Updates);

while let Some(event) = stream.next().await {
    match event? {
        StreamEvent::NodeStart(name) => println!("Starting: {}", name),
        StreamEvent::Updates { node, updates } => {
            println!("{} updated state: {:?}", node, updates);
        }
        StreamEvent::NodeEnd(name) => println!("Completed: {}", name),
        StreamEvent::Done(state) => println!("Final state: {:?}", state),
        _ => {}
    }
}

ストリームモード

Messages モードは、Node::execute_stream から生成されたトークンをそのまま読み取ります。 このモードでは、各ノードは各 super-step につき 1 回だけ 実行されます。ノードは自身の状態更新をストリーム上で StreamEvent::Updates イベントとして報告し、executor はそれらを適用します。そのため、更新を収集するためにノードを 2 回目に実行することはありません。これは AgentNode で特に重要です。というのも、2 回目の実行はノードごとに 2 回目の課金対象となる model 呼び出しを意味するからです。

重要: Node をカスタム実装して execute_stream をオーバーライドする場合は、状態更新を含む StreamEvent::Updates イベントを返さなければなりません。これがないと、ノードはイベントをストリームしますが、Messages モードでは state を一切提供しません。execute_stream は、execute をラップするデフォルト実装であり、これを自動で行います。

Timeout ポリシーは、ストリーミング実行そのものに適用されます。stream では、idle_timeout は、制限時間内に event が生成されなかったことを意味します。

ADK 統合

GraphAgent は ADK Agent trait を実装しているため、次のものと連携できます。

• Runner: 標準実行には adk-runner と一緒に使用します
• Callbacks: before/after callback を完全にサポートします
• Sessions: 会話履歴には adk-session と連携します
• Streaming: ADK EventStream を返します

use adk_runner::Runner;

let graph_agent = GraphAgent::builder("workflow")
    .before_agent_callback(|ctx| async {
        println!("Starting graph execution for session: {}", ctx.session_id());
        Ok(())
    })
    .after_agent_callback(|ctx, event| async {
        if let Some(content) = event.content() {
            println!("Graph completed with content");
        }
        Ok(())
    })
    // ... graph definition
    .build()?;

// GraphAgent implements Agent trait - use with Launcher or Runner
// See adk-runner README for Runner configuration

例

このリポジトリで検証済みの graph 例:

cargo run --manifest-path examples/tier_examples/standard/Cargo.toml --bin 11-standard-graph
cargo run --manifest-path examples/tier_examples/standard/Cargo.toml --bin 12-standard-sequential
cargo run --manifest-path examples/competitive_graph_resume/Cargo.toml

このサイトに組み込まれた ADK-Rust Playground には、実際の LLM 統合を使用する完全なグラフギャラリーが含まれています。

LangGraph との比較

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