LangChain、NVIDIA AI を活用したエンタープライズ向けエージェントAIプラットフォームを発表

*プレスリリース*

サンフランシスコ発、2026年3月16日 /PRNewswire/ — エージェントエンジニアリングを手掛ける LangChain は、LangSmith や累計ダウンロード数が 10 億回を超えるオープンソースフレームワークで知られる同社が本日、NVIDIA と包括的に連携し、企業向けエージェント型 AI の開発プラットフォームを提供すると発表しました。今回の協力の一環として、LangChain は NVIDIA が主導する「Nemotron Coalition」にも参加します。これは、専門知識やデータ、計算リソースを共有することで最先端のオープンAIモデルの発展を目指す、NVIDIA による世界的なイニシアチブです。

*Nemotron Coalition*

今回の協業では、LangChain の LangSmith エージェントエンジニアリングプラットフォームとオープンソースフレームワーク（Deep Agents、LangGraph、LangChain）が、NVIDIA Agent Toolkit と統合されます。これには NVIDIA Nemotron モデルや、NVIDIA NeMo Agent Toolkit によるプロファイリングと最適化、NVIDIA NIM マイクロサービス、そして NVIDIA Dynamo が含まれます。これにより、開発者は本番環境で AI エージェントを構築・展開し、継続的に改善するための完全なスタックを手に入れます。

また、自律的で自己進化型のエージェントをポリシーベースのガードレールでサンドボックス化する安全なランタイムである NVIDIA OpenShell もプラットフォームに組み込まれています。開発チームはこれまで、ビジネス価値を提供する前にカスタムインフラの構築に数ヶ月を費やすことが多々ありました。この LangChain と NVIDIA の共同プラットフォームは、まさにそのギャップを埋めるために設計されています。

プラットフォームが提供するもの

LangGraph、Deep Agents、AI-Q を活用した構築: LangChain と NVIDIA の組み合わせにより、開発者は複雑さの異なるレベルでエージェントを構築できるようになります。LangGraph は、複雑な制御フローや人間が関与するパターンを持つステートフルなマルチエージェントオーケストレーションのためのランタイムを提供します。LangChain のエージェントハネスである Deep Agents はさらに一歩進み、組み込みのタスクプランニング、サブエージェントの生成、長期メモリ、コンテキスト管理を実現し、数十ステップにわたる数分間から数時間にわたって動作するエージェントを可能にします。Deep Agents を基盤として、NVIDIA AI-Q ブループリントはこの協力の象徴的な成果であり、深層研究ベンチマークで第1位を獲得した本格的な企業向け深層研究システムです。NeMo Agent Toolkit を利用すれば、既存の LangGraph エージェントを最小限の変更コードで導入でき、マルチエージェントシステムの構築に必要な高度なプロファイリング、評価、MCP/A2A プロトコルサポートに即座にアクセスできます。

NVIDIA による LangGraph の高速化: LangChain と NVIDIA のソフトウェアパッケージは、ノードロジックやグラフエッジに変更を加えることなく、コンパイル時に適用される NVIDIA 最適化の実行戦略を提供します。並列実行により独立したノードを自動的に識別して同時に実行し、逐次的なボトルネックを解消します。予測実行では条件付きエッジの両方のブランチを同時に実行し、ルーティング条件が解決された時点で誤ったブランチを破棄します。これらの最適化を組み合わせることで、複雑な多ステップエージェントワークフローの全体遅延時間を大幅に短縮できます。

NVIDIA NIM を活用したデプロイ: 標準的なデプロイと比較して、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境を問わず、NIM マイクロサービスは最大 2.6 倍のスループットを実現します。Nemotron 3 Super の MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャにより、単一の GPU 上でもコスト効率の高いデプロイが可能です。また、NVIDIA NeMo Agent Toolkit には、認証やレート制限といった本番環境での運用に必要な機能や、デプロイしたワークフローのデバッグ用 UI が標準で備わっています。さらに、このツールキットに含まれる GPU クラスターサイズ計算機を使えば、負荷下での LangGraph ワークフローのプロファイリングが可能となり、単一ユーザーから数千セッションへの拡張に必要なハードウェア要件を正確に見積もることができます。

LangSmith と NeMo Agent Toolkit で監視する:

150 億回以上のトレースと 100 兆トークン以上を処理してきた LangSmith は、アプリケーションレベルの観測機能を提供します。具体的には、分散トレーシング、コストとレイテンシのモニタリング、再利用パターンや障害モードを自動検出する Insights Agent、自然言語によるデバッグやプロンプトエンジニアリングをサポートする Polly、そしてトレースデータを取り扱うための LangSmith CLI などが含まれます。

NeMo Agent Toolkit の観測システムは、ネイティブでテレメトリデータを LangSmith にエクスポートします。これにより、インフラレベルのプロファイリング（トークン使用量、タイミング、個々のトークン単位のスループットなど）と、LangSmith のアプリケーションレベルのトレーシング、AI による分析が単一のプラットフォーム上で統合されたビューとして実現されます。

企業が責任ある AI 運用を実践するための適切なツールを確保するため、NVIDIA NeMo Guardrails は LangChain と標準で連携します。これにより、チームはコンテンツの安全性とポリシー準拠を強制しつつ、ユースケースごとにガードレールをカスタマイズすることが可能になります。

Nemotron モデルファミリー全体での評価: LangSmith と NeMo Agent Toolkit を組み合わせることで、エージェントのライフサイクル全体にわたる包括的な評価が可能になります。LangSmith は、オフライン評価（人間のレビュー、LLM による採点、ペア比較、pytest/Vitest/GitHub ワークフローを介した CI/CD 統合）と、タスク完了や意思決定の質に対して会話の軌跡全体にスコアリングを行うマルチターン評価を含むオンライン評価をサポートします。NeMo Agent Toolkit はこれに RAG 専用の評価器、エージェントの軌道分析、ハイパーパラメータおよびプロンプト最適化機能を追加します。これらの機能は、Nemotron モデルファミリー全体で適用した際に特に威力を発揮します。チームは、Nemotron 3 Nano（アクティブ 30B/3B）、Super（アクティブ〜100B/10B）、Ultra（アクティブ〜500B/50B）の各モデルに対して同一のエージェントをベンチマークし、精度、レイテンシ、コストのトレードオフを測定してタスクごとに最適なモデルサイズを選定できます。その後、NeMo Agent Toolkit の自動強化学習機能を用いて、選定した Nemotron モデルを特定のワークフローに合わせてファインチューニングすることが可能です。

今後の展望

GPU 演算を活用したディープエージェント

今回の提携は、LangChain の「Deep Agents」フレームワークの基盤整備にもつながります。これは計画立案、永続的なメモリ管理、サブエージェント間の調整を要する長時間・複雑なタスク向けのものです。NVIDIA CUDA-X ライブラリ https://developer.nvidia.com/cuda/cuda-x-libraries?ref=blog.langchain.com で駆動される GPU 演算サンドボックス上で動作可能になります。これにより、エージェントは計算集約型のデータ処理を、大規模な構造化データの操作に特化した NVIDIA cuDF やペタバイト規模のデータキュレーションを行う NVIDIA NeMo Curator といったツールを活用して実行できるようになります。金融や医療などの業界において、新たな可能性が拓かれます。

Nemotron コアリションへの参加

LangChain は、最先端レベルのオープン基盤モデル構築を目指すモデルビルダーと AI 開発者によるグローバルな連携「Nemotron コアリション」に参加します。このコアリションでは、参加者は共通の基盤に向けてデータや評価フレームワーク、学習後のイノベーションを提供できます。その一方で、各社は自社の業界やユースケースに特化した差別化された AI システムを独自に構築・専門化していくことができます。

LangChain は Coalition への参加を通じて、エージェント開発者のニーズを念頭に置きつつ、最先端のオープンモデルの機能形成に貢献することを目指しています。これにより、大規模展開される生産用エージェントを支えるモデルが、実際にそれらを運用するチームからのフィードバックを取り入れて構築されることを保証します。この提携は、オープンで透明性の高い AI 開発への共通のコミットメントと、プロトタイプから本番環境へ迅速に移行するためのツールやインフラを共同で提供するという約束を反映したものです。

「LangChain のフレームワークには月間 1 億回以上のダウンロードがあり、最先端モデルは単なる知能の高さを超え、信頼性の高いツール利用、長期にわたる推論、そしてエージェント間の調整を実現する必要があると実感しています」と LangChain の共同創設者兼 CEO の Harrison Chase は語りました。「NVIDIA Nemotron コアリションを通じて、これらのモデルのための最良のエージェントハネスを構築し、その能力を厳格に評価するとともに、エージェントの動作に関する包括的な可観測性を提供します。これにより、Nemotron モデルが次世代 AI エージェントの基盤として最適なものとなるよう支援します。」

「企業には、ワークフローに合わせてカスタマイズされ、かつ大規模かつ安全に展開できるオープンで柔軟なツールが必要です」と NVIDIA のエンタープライズ AI 担当バイスプレジデントである Justin Boitano は述べています。「LangChain のフレームワークと LangSmith の可観測性、そして NVIDIA Nemotron モデル、Agent Toolkit、NIM マイクロサービスを組み合わせることで、開発者はプロトタイプから本番環境へ移行するための完全な基盤を手に入れることができます。」

LangChain について

LangChain は、AI スタートアップからグローバル企業に至るまで、トップクラスのエンジニアリングチームを支えるエージェント工学プラットフォームです。LangChain、LangGraph、Deep Agents を含むオープンソースのフレームワークは累積ダウンロード数が 10 億回を超え、100 万人以上の実践者に利用されています。観測性と評価を担う LangSmith は、300 社以上の企業顧客にサービスを提供し、これまで 150 億件以上のトレースと 100 兆トークン以上を処理してきました。LangChain はシーコイア・キャピタル、ベンチャー・キャピタルの Benchmark、IVP の支援を受けています。

詳細については langchain.com をご覧ください。

メディア担当者様へ: press@langchain.dev

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