Kedro：バージョン1.2.0が@experimentalデコレータとLangGraphエージェントstarterをGenAIパイプライン向けに提供

Linux Foundation AIエコシステムのKedroプロジェクトは2026年5月22日、ダブルリリースを発表しました：Kedro 1.2.0（コアフレームワーク）とKedro-Viz 12.3.0（可視化ツール）。このバージョンは3つの重要な新機能を提供します：開発中APIのための@experimentalデコレータ、公式LangGraphインテグレーションstarterプロジェクト、そしてMermaidダイアグラム、テキスト、画像のサポートを持つKedro-Vizの拡張ノードプレビューシステム。

@experimentalデコレータとは何ですか、どのように使用するか？

@experimentalはKedro APIの関数またはクラスを「実験的」としてマークする新しいPythonデコレータです。マークされたAPIは公開されていますが、Kedroコアチームは破壊的変更プロセスなしにそのシグネチャ、動作を変更したり、削除したりする権利を明示的に留保します。

実験的なAPIを呼び出すユーザーはPython warningsモジュール（DeprecationWarningサブクラスExperimentalWarning）を通じて実行時警告を受け取ります：

ExperimentalWarning: kedro.pipeline.langgraph_node is experimental and may change.

プロダクションで実験的な機能を使用しているチームがログノイズを望まない場合は、標準のwarnings.filterwarnings()で警告をフィルタリングできます。デコレータの目的は二重です：Kedroコアチームが破壊的変更を恐れずに新しいアイデアを素早くイテレーションすることを促し、ユーザーにある特定のAPIがまだ安定していないことを明確に伝えます。

1.2.0の最初の@experimental APIは何ですか？

@experimentalで最初にマークされた2つのAPIはLLMコンテキストノードとエージェントワークフロープリミティブです。LLMコンテキストノードは従来のデータ変換を実行せず、Kedro設定の構造化プロンプトテンプレートからLLM（Claude、GPT、Gemini）を呼び出す特殊なKedroノードです。出力は次のノードに入るPython dictとして返されます——これにより一部のフェーズが従来のML処理を行い、他のフェーズがLLM推論を行うハイブリッドパイプラインが可能になります。

エージェントワークフロープリミティブは、Kedroパイプライン全体をランタイム状態に基づいて実行するノードを自律的に決定するエージェントとして扱うことを可能にします。これはKedroの意味論的基盤（固定された順序を持つDAGとしてのパイプライン）をより柔軟だが予測しにくいものに変えるため、明示的に実験的です。

support-agent-langgraph starterとは何ですか？

Kedro startersはコマンドkedro new --starter=support-agent-langgraphでクローンできる事前設定されたプロジェクトテンプレートです。新しいLangGraph starterは実際のエンタープライズシナリオを示しています：Slack通知を読み、ConfluenceとCRMからコンテキストを抽出し、LLMを通じてドラフト回答を生成し、信頼度が閾値を下回った場合に人間のエージェントにルーティングするカスタマーサポートエージェント。

技術スタック：

• Kedroパイプライン：データ取り込み（Slack RTM、Confluence API、CRMコネクタ）
• LangGraph：エージェントロジックのオーケストレーション（意思決定ツリー、リトライ処理、エスカレーション）
• LangfuseとOpik（どちらもオープンソース）：プロンプトバージョニング、評価、可観測性

Starterにはサンプルデータ、完全なDockerコンポーズセットアップ、Kedroテストスイートが含まれています。目的は即座に本番対応することではなく、KedroをバックボーンとしたエンタープライズGenAIワークフローに必要なコンポーネントを示すことです。

Kedro-Viz 12.3.0の新機能は何ですか？

Kedro-VizはKedroパイプラインのWebベースの可視化ツールです。バージョン12.3.0は「ノードプレビュー」システムを大幅に拡張しました——ブラウザ内で各ノードの要約（入出力、メタデータ、最終実行ステータス）を表示する機能です。

新機能：

• Mermaidダイアグラムプレビュー：ノードのドキュメントにMermaid markdownが含まれている場合、Kedro-VizはそれをインラインでSVGダイアグラムとしてレンダリングします。内部MLアルゴリズムやビジネスロジックのドキュメントに有用です。
• テキストと画像プレビュー：ノードはテキスト（サンプル出力）または画像（matplotlib plotなど）を返し、手動でファイルを保存することなくサイドパネルに表示できます。
• カスタムプレビューの拡張性：開発者はKedro-VizプラグインAPIを通じて独自のデータ型用のカスタムプレビューアを登録できます。

マルチパイプライン実行は12.3.0でさらに拡張されました——Kedro-Viz UIから複数の独立したKedroパイプラインをリアルタイム進捗トラッキングで並行実行できるようになりました。10〜50のMLパイプラインを同時に実行するエンタープライズテナントに有用です。

これはKedroユーザーベースにとって何を意味しますか？

KedroはGitHub starsで30,000のマイルストーンに達し、LF AIガバナンスを通じて約200名のアクティブコントリビュータがいます。1.2.0リリースはGenAIワークフローサポートへのピボットを明確に示しています——Kedroはもはや専門の従来MLフレームワークではなく、同じ基盤で従来のMLとGenAIエージェントパイプラインの両方をカバーするMLOpsプラットフォームです。これはAirflow（従来のML）とLangChain（GenAI）の間で選択していたエンタープライズテナントへのKedro採用を開くという戦略的な意味があります——Kedroは単一のソースを提供します。