MarkTechPostは、GroqのOpenAI互換推論エンドポイントを使い、LangGraphで「エージェント型リサーチ支援」ワークフローを構築する手順を公開しました。
同記事では、GroqのAPIキーとベースURLを設定し、ChatOpenAIのインターフェースをGroqモデルに接続します。
モデルには高速ホスト型のllama-3.3-70b-versatileを用い、ツール呼び出しによる推論を行います。
エージェントはWeb検索、ページ取得、ファイル読書き、Python実行、スキル読み込み、サブエージェント委任、長期メモリーの保存と再取得を実行できます。
Colab上でサンドボックス環境を作り、uploads・workspace・outputs・skills・memoryを整理し、必要に応じて成果物を出力します。
また、研究・レポート生成・コード実行の各スキルをSKILL.mdとして登録し、指示に従って段階的に処理します。
長期メモリーはJSONで保持し、事実や好みを複数実行にまたがって利用します。
さらに、spawn_subagentにより役割を限定した隔離コンテキストのサブエージェントへ調査を委任し、最終レポートを統合します。
最後にデモとして、小型言語モデル（SLM）の2025年向けブリーフィング作成を実行し、調査結果を保存したうえで重要な要点をメモリーに記録します。
参照元：2026/05/07 「A Groq-Powered Agentic Research Assistant with LangGraph, Tool Calling, Sub-Agents, and Agentic Memory: Lets Built It」 https://www.marktechpost.com/2026/05/06/a-groq-powered-agentic-research-assistant-with-langgraph-tool-calling-sub-agents-and-agentic-memory-lets-built-it/
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