yagra 0.1.8

Declarative LangGraph Builder powered by YAML

Yagra: YAML-to-Agent-Graph Builder

Yagra は、YAML 定義から LangGraph の StateGraph を構築・実行する Python ライブラリです。 フロー制御（分岐・ループ）とノード設定（prompt/model など）をコードから分離し、 workflow.yaml の差し替えだけで挙動を切り替えられます。

Yagraでできること

• 宣言的なワークフロー管理: ノード・エッジ・条件分岐を YAML で管理
• 実装と設定の分離: handler 文字列と Python callable を Registry で接続
• 安全な構成検証: Pydantic ベースのスキーマ検証で入力不整合を早期検出
• 最小コードで実行: Yagra.from_workflow(...) でグラフを即構築

想定ユースケース

• LLM エージェントのフローをプロトタイプし、YAML 差し替えで高速に試行錯誤したい
• 非エンジニアも読める形式で、ワークフロー定義を運用したい
• LangGraph のコード量を抑えながら、分岐・ループを含む制御を扱いたい

インストール

• Python 3.12+

pip install yagra

開発者向けセットアップ

git clone https://github.com/shogo-hs/Yagra.git
cd Yagra
uv sync --dev

クイックスタート（条件分岐あり）

1. State とノード関数を定義

from typing import TypedDict

from yagra import Yagra


class AgentState(TypedDict, total=False):
    query: str
    intent: str
    answer: str
    __next__: str


def classify_intent(state: AgentState, params: dict) -> dict:
    _ = params
    intent = "faq" if "料金" in state.get("query", "") else "general"
    return {"intent": intent, "__next__": intent}


def answer_faq(state: AgentState, params: dict) -> dict:
    prompt = params.get("prompt", {})
    return {"answer": f"FAQ: {prompt.get('system', '')}"}


def answer_general(state: AgentState, params: dict) -> dict:
    model = params.get("model", {})
    return {"answer": f"GENERAL via {model.get('name', 'unknown')}"}


def finish(state: AgentState, params: dict) -> dict:
    _ = params
    return {"answer": state.get("answer", "")}

2. Workflow YAML を定義

workflows/support.yaml

version: "1.0"
start_at: "classifier"
end_at:
  - "finish"

nodes:
  - id: "classifier"
    handler: "classify_intent"
  - id: "faq_bot"
    handler: "answer_faq"
    params:
      prompt:
        system: "pricing response"
  - id: "general_bot"
    handler: "answer_general"
    params:
      model:
        provider: "openai"
        name: "gpt-4.1-mini"
  - id: "finish"
    handler: "finish"

edges:
  - source: "classifier"
    target: "faq_bot"
    condition: "faq"
  - source: "classifier"
    target: "general_bot"
    condition: "general"
  - source: "faq_bot"
    target: "finish"
  - source: "general_bot"
    target: "finish"

3. Registry と実行

registry は dict[str, callable] を直接渡せます（InMemoryNodeRegistry は内部で自動利用）。

registry = {
    "classify_intent": classify_intent,
    "answer_faq": answer_faq,
    "answer_general": answer_general,
    "finish": finish,
}

app = Yagra.from_workflow(
    workflow_path="workflows/support.yaml",
    registry=registry,
    state_schema=AgentState,
)

result = app.invoke({"query": "料金を教えて"})
print(result["answer"])

API

Yagra.from_workflow(...)

Yagra.from_workflow(
    workflow_path: str | PathLike,
    registry: NodeRegistryPort | Mapping[str, NodeHandler],
    bundle_root: str | PathLike | None = None,
    state_schema: Any = dict,
) -> Yagra

• workflow_path: 入口となる workflow YAML
• registry: NodeRegistryPort 実装、または dict[str, callable]
• bundle_root: 分割参照解決の基準ディレクトリ（省略時は workflow の親）
• state_schema: LangGraph の状態スキーマ（既定 dict）

Yagra.invoke(...)

Yagra.invoke(state: Mapping[str, Any]) -> dict[str, Any]

yagra visualize（Read Only 可視化）

Workflow YAML を Read Only の可視化 HTML に変換します。 出力 HTML は Mermaid を同梱しており、インターネット接続なしでも描画できます。

yagra visualize \
  --workflow examples/workflows/loop-split.yaml \
  --output /tmp/yagra-view.html \
  --title "Yagra Workflow Viewer"

オプション:

• --workflow: 可視化対象 workflow ファイル（必須）
• --bundle-root: 分割参照解決の基準ディレクトリ（任意）
• --output: 生成 HTML の出力先（既定: workflow-visualization.html）
• --title: ページタイトル（任意）

検証エラーがある場合は HTML は生成せず、エラー一覧を標準エラーへ出力します。

yagra studio（フォーム + DnD 編集 + 保存）

Workflow の prompt / model / condition 編集に加え、DnD でノード追加・接続変更を行い、diff 確認・保存・rollback を実行するローカル WebUI/API を起動します。

# ランチャー起動（UI で workflow を選択/新規作成）
yagra studio --port 8787

# 従来どおり直接指定で起動
yagra studio \
  --workflow examples/workflows/loop-split.yaml \
  --bundle-root examples \
  --port 8787

起動後はブラウザで http://127.0.0.1:8787/ を開きます。 Studio は同梱アセットをローカル配信するため、インターネット接続なしでも表示・操作できます。

主な編集フロー:

1. 必要に応じて Add Node でノードを追加し、Node/Edge フォームで値を編集して Apply ...
   • Add Node は選択中ノードの近傍（未選択時は自動レイアウト位置）へ自動配置されます。
2. Node Properties の prompt yaml で参照先 YAML を選択すると、system prompt / user prompt が自動で読み込まれます。
   • 候補一覧（yaml_files）の再読込中でも、現在選択中の prompt yaml は自動で空に戻らず保持されます（明示的に (auto create on Apply) を選んだ場合のみ未選択化）。
3. prompt yaml 未選択のまま Apply Node Edit した場合、workspace root（通常は project root）直下の prompts/<node-id>.yaml（重複時は連番）が自動作成され、prompt_ref が自動設定されます。
   • prompt key を指定した場合は path#key 形式になり、生成 YAML は { key: { system, user } } 形式になります。
4. Graph Canvas 上でノードをドラッグして位置調整し、右側ポート（output）から左側ポート（input）へドラッグしてエッジ追加（戻りループは下側 output → 上側 input で接続）
5. 再接続時はエッジ端点をドラッグして接続先を変更（ドラッグ起点が新 source、ドロップ先が新 target）
6. Node Properties で node id（リネーム）, prompt_ref, Model Settings（provider / name / temperature など）を設定
   • node id を変更して Apply Node Edit すると、関連する edges[].source/target と start_at/end_at も自動で同期されます。
7. Preview Diff で変更差分と validation を確認
8. Save で workflow を保存（backup 作成）
9. 必要なら Rollback で backup_id から復元

補足:

• Studio 画面は操作性優先のため Workflow/UI State の生JSONは常時表示しません。必要時は GET /api/workflow / GET /api/workflow/form で確認してください。

オプション:

• --workflow: 編集対象 workflow ファイル（任意、未指定時はランチャーで選択/作成）
• --bundle-root: 分割参照解決の基準ディレクトリ（任意）
• --ui-state: UI サイドカー JSON の保存先（既定: <workflow>.workflow-ui.json）
• --workspace-root: ランチャーが探索/作成可能なワークスペースルート（既定: workflow がカレント配下ならカレント、そうでなければ <workflow> の親、--workflow 未指定時はカレント）
• --backup-dir: バックアップ保存先（既定: .yagra/backups）
• --host: バインドホスト（既定: 127.0.0.1）
• --port: バインドポート（既定: 8787）

保存時は以下を実施します。

• 保存前 validation（M-05 契約）
• atomic write（中途半端な書き込み防止）
• backup 作成（<backup-dir>/<workflow-stem>/<backup_id>.*）
• 失敗時の自動復旧

フォーム向け API:

• GET /api/workflow/form
• POST /api/workflow/form/preview
  • M-09 の入力契約として、下記フィールドはすべて必須
  • base_revision, ui_state
  • node_creates[] / node_edits[]
  • edge_creates[] / edge_rewires[] / edge_edits[]

仕様上の契約（Implicit Contracts）

1. 条件分岐の契約

• edges[].condition は分岐ラベルです。
• 分岐元ノードは {"__next__": "<condition-label>"} を state update として返します。
• 例: condition: "faq" がある場合、__next__ は "faq" を返す必要があります。

2. prompt 参照解決の契約

• prompt_ref は実行前に解決されます。
• handler が受け取る params には解決済み値が入ります。
  • params["prompt"]
  • params["model"]
• prompt_ref と prompt を同時指定した場合、prompt_ref 解決結果に prompt が上書きマージされます（ノード側優先）。
• 実行時に handler へ渡る params からは prompt_ref は除去されます（prompt/model を利用）。
• model_ref は廃止です。モデル設定は nodes[].params.model にインライン定義します。
• prompt_ref の参照形式:
  • <path>（YAML ルートが prompt mapping の場合）
  • <path>#<key.path>（YAML 内キーを指定）

例:

nodes:
  - id: planner
    handler: planner_loop_handler
    params:
      prompt_ref: "../prompts/support_prompts.yaml#planner"
      model:
        provider: openai
        name: gpt-4.1-mini
        kwargs:
          temperature: 0.1

3. end_at の挙動

• end_at は「終了ノードIDのリスト」です（複数可）。
• Yagra は各ノードを LangGraph の finish point として登録します。
• YAML 上で END という特別ノードを直接書く仕様ではありません。

4. ノード関数シグネチャ

Yagra は次の順で呼び出しを試みます。

1. handler(state, params)
2. handler(state)

YAML 仕様（要点）

トップレベル:

• version: str
• start_at: str
• end_at: list[str]
• nodes: list[NodeSpec]
• edges: list[EdgeSpec]
• params: dict[str, Any]（任意）

NodeSpec:

• id: str
• handler: str
• params: dict[str, Any]（任意）

EdgeSpec:

• source: str
• target: str
• condition: str | null（任意）

補足:

• edges は 0 件でも有効です（例: start_at と end_at が同一の単一ノード workflow）。

同梱サンプル

• examples/workflows/branch-inline.yaml
  • 条件分岐の最小例
• examples/workflows/loop-split.yaml
  • ループ + 条件分岐 + prompt_ref 分割参照 + model インライン定義
• examples/prompts/support_prompts.yaml
• examples/models/openai_models.yaml

開発コマンド

uv run ruff check .
uv run mypy .
uv run pytest -q
uv run pre-commit run --all-files

ドキュメント（Sphinx）

ローカルで HTML を生成:

uv run sphinx-build -b html docs/sphinx/source docs/sphinx/_build/html

生成先:

• docs/sphinx/_build/html/index.html

公開先（GitHub Pages）:

• https://shogo-hs.github.io/Yagra/

公開の前提:

• GitHub の Settings > Pages で Source を GitHub Actions に設定する
• .github/workflows/docs.yml が main への push または手動実行で成功する

PyPI 公開

公開ワークフローは v* タグ push をトリガーに実行されます。

• workflow: .github/workflows/publish.yml
• build: uv build
• 検証: uvx twine check dist/*
• publish: pypa/gh-action-pypi-publish（OIDC）

前提:

• PyPI 側で private repository shogo-hs/Yagra を Trusted Publisher として登録しておく
• GitHub Actions の pypi environment が利用可能である
• Git タグ（vX.Y.Z）と pyproject.toml の version を一致させる

リリース実行例:

git tag v0.1.3
git push origin v0.1.3

ライセンスと変更履歴

• ライセンス: LICENSE（MIT）
• 変更履歴: CHANGELOG.md

エージェント実行規約

エージェント運用ルールは AGENTS.md を参照してください。