LangChain創設者ハリスン・チェイス氏が3年間の振り返りを公開

ハリスン・チェイスによる

ちょうど 3 年前、私は langchain をオープンソースパッケージとして公開する最初のコードを書き込みました。当時はまだ会社はなく、このプロジェクトが何になるかという壮大な計画もありませんでした。

それから 1 ヶ月後、ChatGPT が登場し、langchain の状況は一変しました。すぐに LLM を活用した独自のアプリ構築のデファクトスタンダードとして支持を集め始めました。過去 3 年間で業界はチャットボットの試作段階から、実際にタスクを実行するエージェントを生産環境に導入する段階へと成熟し、langchain もまた「LangChain」という企業へと進化を遂げました。

製品ラインナップも拡大しました。単一の Python オープンソースパッケージから、複数の人気あるオープンソースパッケージと商用プラットフォーム（LangSmith）で構成される多言語対応のエージェントエコシステムへと成長しています。現在、Rippling、Vanta、Cloudflare、Replit、Harvey などの大手企業が LangChain の技術を活用したエージェントを運用しており、その数は数千社に及びます。

本日、私たちはこの軌道を引き継ぎ、エージェントエンジニアリングのためのプラットフォームである LangSmith を拡大し、オープンソースへの貢献をさらに強化するために、12.5 億ドルのバリュエーションで 1 億 2,500 ドルの資金調達ラウンドを発表します。LangSmith のビジョンや本日発表されるその他の詳細については、公式ブログ で詳しく紹介しています。

大規模な資金調達の発表（および最初の langchain 公開から3周年を目前に控え）にあたり、私はこの機会をとらえて、過去3年間にわたるエージェントの進化について、LangChain がどのように対応し、初期版に対する率直なフィードバックにどう取り組んできたか、そして今後どのような方向へ向かうのかという私の見解をお伝えしたい。 （原文の技術表記: langchain）

サイドプロジェクトとして始まった

langchain は、2022 年秋に私の個人 GitHub アカウント hwchase17 から、単一の Python パッケージ（約 800 行程度？）としてリリースされました。これはあくまでサイドプロジェクトでした。

私は当時、技術系のミートアップに参加し、最先端で実験的な取り組みを行う人々と出会ったことにインスパイアされていました。その技術を即座に魅力的だと感じましたが、LLM がこれほどまでに巨大な存在になるとは、当時は全く予想していませんでした。人々がどのように構築しているかにはいくつかの共通パターンがあり、それらを langchain に落とし込みました。

初期リリース後、私は継続的に改善を重ねました。主な追加内容は、(1) さまざまな LLM やベクトルデータベースなどへの統合の拡充、そして (2) RAG（検索拡張生成）、SQL による質問応答、情報抽出などを 5 行のコードで実現するための高レベルな「テンプレート」です。

初期の langchain では、プロンプト手法の実験が盛んに行われていました。私たちはこの分野で活動する他の開発者たちと共に、試行錯誤しながら技術を磨いていったのです。

多くの統合が必要であることはもちろん、当初から LLM（大規模言語モデル）の選択肢が膨大になることも明確でした。特にダイナミックな業界において、ユーザーが適切なモデルを選定し、後でその選択を変更できるよう支援することは極めて重要です。モデルに依存しない中立性を保つ点は、現在も当社の製品の主要な利点の一つです。

会社の設立

この分野（および langchain）が急成長する中、私は共同創業者の Ankush とより密接に連携して働くようになりました。彼は私よりも優れたエンジニアです。私たちは会社を設立すべき理由や、それを推進する原動力について確信を持ち始めました。その初期のインスピレーションは、今日もなお私たちの焦点となっています。

LLM は素晴らしい変革をもたらす新技術です。外部データや API と接続されれば、さらに強力なシステムとなります。こうしたシステムを「エージェント」と呼びます。そして驚くべきことに、*信頼性の高い* エージェントを構築するのは非常に難しいのです。大きな可能性がありながら実現が困難であるからこそ、それを支援する巨大な機会が存在します。私たちは（現在も）他者が信頼性の高いエージェントを構築できるよう、最良のツールを開発することに決意しています。必要なツールの一部は既に把握していますが、他のツールについてはまだ不明です。私たちの目標は、未来のエージェントがどのような姿になるかを解明し、それを実現するためのツールを作ることです。

私たちは 2023 年 2 月に会社を設立しました。langchain は私たちが構築する最初のツールに過ぎないことを承知の上でのことです。

LangSmith のローンチ

私たちが開発者たちから最も頻繁に耳にした課題は、LLM システムの品質問題でした。文脈が不適切なことが原因で LLM への呼び出しがたびたび失敗し、システム全体が不安定になっていました。

これをより信頼性の高いものにするには、LLM に渡されるコンテキストを可視化できる「観測機能（observability）」と、コンテキストを変更した際に実際に改善が起きるかを検証するテスト手段が必要でした。

LangSmith はまさにその課題に対する私たちの回答です。LLM システム向けの観測機能と評価ツールを提供するもので、2023 年夏にベータ版をリリースしました。

特筆すべきは、LangSmith を langchain とは完全に独立したプロジェクトとして構築した点です。この分野はまだ黎明期にあることを認識し、LangSmith のようなツールの必要性を強く感じていました。そのため、開発者がどのフレームワーク（あるいはフレームワークを使わない場合）を採用しているかに関わらず、最高の品質を実現するという方針で LangSmith の開発に注力しました。

LLM にも基盤となるフレームワークにも中立であり、私たちの「オープンでコンポーザブルなツールリング」という哲学を体現しています。

LangGraph の発表

2023 年夏頃、langchain に対する否定的なフィードバックが急増し始めました。修正可能な課題は数多くありました。例えば、破壊的変更の防止や、隠れていたプロンプトの可視化、パッケージの肥大化、依存関係の競合、そして古くなったドキュメントなどです。

しかし、対応が難しかったフィードバックも存在しました。「より多くの制御権を望んでいる」という声です。langchain は確かにスタートダッシュに最適な場所でしたが、その代償として「使いやすさ」のために「制御力」を犠牲にしていました。langchain の高レベルなインターフェースは、初心者にとっての入り口としては素晴らしいものでしたが、いざカスタマイズして本番環境へ移行しようとする際には、逆に足かせとなっていました。

その夏に LangGraph の開発を開始し、2024 年初頭にリリースしました。私たちが特に力を入れたのは、以下の 2 つの柱です。

• コントロール性：隠されたプロンプトも、隠されたコンテキストエンジニアリングもありません。ワークフローであれエージェントであれ、その間のあらゆるシステムを完全に制御できます。
• ランタイム：本番環境で必要な機能（ストリーミング、状態管理、人間が関与するループ、永続的な実行など）について得た知見をすべて取り込み、ファーストパーティとして LangGraph に実装しました。

LangGraph は、初期の LangChain が抱えていた制約に着想を得て生まれました。LinkedIn、Uber、J.P. Morgan、BlackRock といった企業による実環境での検証結果が、私たちが正しい方向へ進んでいるという確信を与えてくれました。 （原文の技術表記: langchain）

LangChain を再考する

数ヶ月前、私たちは LangChain をゼロから再構築することを決断しました。LangGraph の採用が劇的に拡大している一方で、その学習曲線は依然として険しいものがあり、LangChain に対する絶え間ない熱狂的な支持が、業界にはまだ明確なニーズが存在することを示唆してくれました。 （原文の技術表記: langchain、langchain）

LangChain はやりがいのあるプロジェクトでした。再設計した LangChain には、以下の 3 つの目標を掲げています。

• エージェント構築への参入障壁を可能な限り下げる
• 以前のバージョンよりも高いカスタマイズ性を提供する
• 本番環境で運用できるランタイムを提供する （原文の技術表記: langchain、langchain）

このアプローチが langchain に大規模な破壊的変更を伴うことは、すでに承知していました。そこで、これを 1.0 リリースの一環として行うのが最善だと判断しました。以下の施策によって目標達成を果たしています。

• 「エージェント」として定着した、コアとなるツール呼び出しループに集中しました。
• 開発者が「コンテキストエンジニアリング」のライフサイクルを必要な場所で完全に制御できるよう設計された、新しいミドルウェアの概念を追加しました。
• ストリーミング処理、永続的な実行、人間による介入（ヒューマン・イン・ザ・ループ）などをサポートするランタイムである LangGraph を基盤に構築を進めました。

本日リリースした langchain 1.0 は、私たちが掲げた目標を達成し、何より 100 万人を超える開発者コミュニティに対して、私たちが支える技術の姿を明確に示すものだと確信しています。エージェントアーキテクチャにおけるベストプラクティスは、プロジェクト開始時よりもはるかに理解が進んでおり、1.0 はこれまでのチームの成果物の中でも特に厳選された内容となっています。

また、長年待ち望まれていた 新しい集約型ドキュメントサイト も公開しました。皆の声に応える形です。

現在 langchain を利用している数百万人の開発者（月間ダウンロード数 8000 万回！）にとって、langchain 0.x は langchain-classic として引き続き提供されます。私たちは長期間にわたりサポートを継続する方針です。

エージェンティアエンジニアリングプラットフォームとしての LangSmith の進化

LangSmith の中核は、これまで観測性と評価機能にありましたが、信頼性の高いエージェントを構築するにはそれだけでは不十分です。私たちはすでに「LangGraph Platform」という取り組みを通じて、デプロイメント機能をプラットフォームに統合する実験を開始しました。

将来を見据えると、顧客をサポートする新たな方法がいくつも見えてきます。そこで私たちは、LangSmith を信頼性の高いエージェント開発に必要なツールのほとんどを一元化できる場所へと進化させることを目指しています。本日、私たちは LangSmith へのデプロイメント機能の統合を発表するとともに、同プラットフォームを包括的なエージェンティアエンジニアリングの基盤として位置づけました。

今後はさらに他の製品ラインも LangSmith に追加していく予定ですが、各新機能は既存のものとは独立して動作しつつ、プラットフォーム全体にシームレスに統合されることを目指します。

未来のエージェント

私たちの目標は、未来のエージェントがどのような姿をしているのかを明らかにし、その実現を支援するツールを開発することです。すでに一部の実装要素は把握しています（LangGraph などのエージェントランタイム、観測性、評価機能など）。また、残りの構成要素についても仮説を持ち、現在積極的に調査を進めています。

さらに、現時点では想像もつかない新たなコンポーネントが現れることも確実視しており、その不確実性がこの探求を非常に面白く、やりがいのあるものとしています。私たちは、この旅路が長く続くことを前提に、これからも取り組みを続けていきます。

もし、未来のエージェントをより良く構築するために当社のツールがどのように適応すべきかについてご意見があれば、X で教えてください。製品は進化していく必要があると認識しているため、フィードバックは一つひとつ大切に受け止めています。

未来のエージェント構築においてパートナーを探している場合は、お問い合わせください。Vanta、Rippling、Replit、Clay、Cisco、Workday など素晴らしい企業様とご一緒できることを光栄に思っており、可能性を切り拓くチームとの協業もぜひ実現したいと考えています。

未来のエージェント構築という使命に貢献していただける方を募集しています。採用情報はこちらから、ほぼすべての職種で採用を行っております。