LangChainスキル
LangChainは、コーディングエージェントの専門知識を向上させる「Skills」機能を公開し、Claude CodeにおけるLangChain関連タスクの成功率を25%から95%へと大幅に改善した。
キーポイント
Skills機能の公開と定義
LangChainは、エージェントがタスクに応じて動的にリソースを取得する「Skills」機能を提供し、ツールの過剰提供によるパフォーマンス低下を防ぐ。
Claude Codeにおける性能劇的向上
LangChain、LangGraph、DeepAgentsに関するSkillsを導入したClaude Codeのテストパス率は、25%から95%へと大幅に向上した。
11のスキルカテゴリとインストール方法
LangChain、LangGraph、DeepAgentsの11個のスキルを公開し、npxコマンドを用いてローカルまたはグローバルにエージェントへ簡単に適用可能。
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影響分析
LangChainは、単なるライブラリ提供から「エージェントの動作規範」を提供するプラットフォームへと進化している。Skillsという概念により、複雑なLLMコーディングタスクの再現性と成功率が劇的に向上し、開発現場での実用性が担保された。これは、AIエージェントの標準化とベストプラクティスの普及において重要なマイルストーンとなる。
編集コメント
LangChainがエージェント構築のベストプラクティスを「Skills」としてパッケージ化し、業界標準の確立を目指している点は評価できる。特にClaude Codeとの連携による性能向上は、実務での採用を後押しする強力な材料となる。
imageオープンソースLangChainエコシステムにおいてAIコーディングエージェントに専門性を持たせるため、初となるスキルセットを公開します。これには、LangChain、LangGraph、Deep Agentsを用いたエージェント構築が含まれます。評価セットでは、これによりClaude Codeの当該タスクにおける性能が29%から95%に向上しました。
スキルとは
スキルとは、特定の専門領域におけるコーディングエージェントの性能を向上させるために厳選された指示、スクリプト、リソースです。重要な点として、スキルは段階的開示（progressive disclosure） を通じて動的に読み込まれます。つまり、エージェントはそのスキルが現在のタスクに関連する場合にのみ、そのスキルを取得します。これはエージェントの能力を強化します。従来、エージェントに過剰なツールを与えると性能が低下する傾向があったためです。
スキルは移植可能で共有可能です。マークダウンファイルとスクリプトで構成され、必要に応じて取得できます。当社は、スキル機能をサポートするあらゆるコーディングエージェントに移植可能なLangChainスキルセットを公開します。
LangChainスキル
langchain-skillsリポジトリでは、3つのカテゴリに大別された全11のスキルを管理しています：
- LangChain: LangChainの
create_agent()、ミドルウェア（middleware）、ツールパターンの使用方法に関するガイダンス。従来のツール呼び出しエージェントループを扱うための基礎です。 - LangGraph: LangGraphのプリミティブ（primitives） の扱い方、およびHuman In the Loop、耐久性のある実行（durable execution） などへのネイティブサポートを活用する方法に関するガイダンス。
- DeepAgents: オープンソースのDeep Agentsパッケージの扱い方、およびその事前構築済みミドルウェアとファイルシステム（FileSystem） を活用する方法に関するガイダンス。
スキルの効果
スキルを使用することで、基本的なLangChain、LangGraph、DeepAgentタスクにおけるClaude Codeの性能が大幅に向上することを確認しました。
テストモデル合格率
- スキルなし Claude Code (Sonnet 4): 25%
- スキルあり Claude Code (Sonnet 4): 95%
合格率はLangSmith評価を用いて算出されました。使用したテストベンチマークはオープンソース化する予定です。
これらのスキルがいかに簡単にエージェント構築を可能にするかは、以下の動画をご覧ください。
インストール
これらのスキルをインストールするには、npx skillsを使用できます：
ローカル（カレントプロジェクト）:
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yesグローバル（全プロジェクト）:
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes --global特定のエージェント（例: Claude Code）にスキルをリンクする場合:
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --agent claude-code --skill '*' --yes --globalまとめ
コミュニティの皆様がLangChainとLangSmithを活用し、当社のエコシステムを用いた開発体験を向上されることを楽しみにしています。オープンソースおよびLangSmithに新機能が追加されるのに合わせ、スキルコンテンツも継続的に追加していく予定です。これらのLangChainオープンソース向けスキルに加え、本日はLangSmithスキルセットも同時に公開します。追加すべきスキルや改善に関するご意見がございましたら、ぜひお聞かせください。
原文を表示
imageWe’re releasing our first set of skills to give AI coding agents expertise in the open source LangChain ecosystem. This includes building agents with LangChain, LangGraph, and Deep Agents. On our eval set, this bumps Claude Code’s performance on these tasks from 29% to 95%.
What are Skills?
Skills are curated instructions, scripts, and resources that improve coding agent performance in specialized domains. Importantly, skills are dynamically loaded through progressive disclosure — the agent only retrieves a skill when its relevant to the task at hand. This enhances agent capabilities, as historically, giving too many tools to an agent would cause its performance to degrade.
Skills are portable and shareable — they consist of markdown files and scripts that can be retrieved on demand. We’re sharing a set of LangChain skills that can be ported to any coding agent that supports skill functionality.
LangChain Skills
Within the langchain-skills repo, we maintain a set of 11 skills, split broadly across 3 categories:
LangChain: Guidance on how to use LangChain’s create_agent(), middleware, and tool patterns. Fundamentals for working with the classic tool calling agent loop
LangGraph: Guidance on how to work with LangGraph’s primitives, and take advantage of its native support for Human In the Loop, durable execution, and more.
DeepAgents: Guidance on working with our open source Deep Agents package and leverage its prebuilt middleware and FileSystem
Skill Impacts
Using skills, we saw significant improvements in Claude Code’s performance on basic LangChain, LangGraph, and DeepAgent tasks.
TestModelPass Rate
Claude Code without SkillsSonnet 4.625%
Claude Code with SkillsSonnet 4.695%
Pass rate was calculated using LangSmith evaluations. We plan to open source the testing benchmark we used
To see how easy these skills can make building agents, see the below video:
Installation
To install these skills, you can use npx skills:
Local (current project):
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes
Global (all projects):
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes --global
To link skills to a specific agent (e.g. Claude Code):
npx skills add langchain-ai/langchain-skills --agent claude-code --skill '*' --yes --global
Conclusion
We’re excited for the community to use LangChain and LangSmith to improve your experience building with our ecosystem. We plan to continue adding skills content as new capabilities are added to our Open Source and LangSmith. In addition to these skills for LangChain open source - we are also releasing a set of LangSmith skills today as well. If you have ideas for additional skills or improvements, we'd love to hear from you!
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