管理されたディープエージェント：本番環境への迅速な導入方法

## Managed Deep Agents の紹介 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/6a047c49423a3f18ba8623cb_manageddeepagents_.png) ## 重要なポイント - エージェントの構築は容易になっていますが、その運用はまだ難しい部分です。長時間実行されるエージェントには、永続的な実行環境、ツールへのアクセス権限、サンドボックス、メモリ管理、トレーシング機能が必要であり、これらを自身で組み立てることは、実際のエージェント開発に割く時間を奪ってしまいます。 - Managed Deep Agents は、オープンソースのハーン（harness）を LangSmith 内に永続的な場所として提供します。エージェントの定義はあなたのリポジトリに保持し、ランタイム（スレッド、チェックポイント、ストリーミング、コンテキスト、観測性）の管理は私たちが担当します。 - 時間をかけて実行されるエージェントには、時間を超えて持続するコンテキストが必要です。Context Hub は、エージェントが実運用からの学習を通じて改善できるよう、知識を保存・更新するための管理された場所を提供します。これは、デプロイ時にプロンプトに含めた情報だけに依存するのではなく、実際の使用状況から学べるようにするためです。 本日、私たちはプライベートベータ版として **Managed Deep Agents** を発表いたします。これは、ディープエージェントの作成、実行、運用を行うための API フォーカス型のホスト型ランタイムです。 [Deep Agents](https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview) は、計画立案、ツールの使用、サブエージェントへの委任、ファイルの書き込み、長期的な作業の実行などができるエージェントを構築するためのオープンソースハーンを提供します。Managed Deep Agents は、これらのエージェントに LangSmith 内に永続的な場所を与えます。 Managed Deep Agents API を用いれば、独自アプリケーションや内部プラットフォームワークフローからプログラムでエージェントを作成、更新、管理、実行することが可能です。 まずは設計パートナー向けに API を公開し、より広範なセルフサービスアクセスを提供する前に、実際のワークフローを構築しているチームと密接に連携していく予定です。 [プライベートベータの待機リストに参加する](https://www.langchain.com/langsmith-managed-deep-agents-waitlist) 有用なエージェントを構築することは次第に容易になっています。しかし、本番環境でそれらを実行するのは依然として困難です。 長時間稼働するエージェントには、単なるモデル呼び出し以上のものが必要です。永続的な実行、ストリーミング、メモリ管理、ファイル処理、ツールアクセス、人間の承認、サンドボックス環境、トレーシング（追跡）、そして時間経過とともに改善するための仕組みが求められます。 チームはこれらのインフラを自前で構築することも可能ですが、エージェントがまだユーザーに到達する前に、これらすべてを管理するのは非常に負担が大きくなります。結局のところ、エージェント自体に加えて、ランタイムインフラ、ファイルストレージ、ツール設定、サンドボックス実行、スレッド状態の管理、トレーシング、フィードバックループの維持といった作業を抱えることになります。 Managed Deep Agents は、オープンソースの Deep Agents ハーネス（枠組み）を取り巻く運用層をパッケージ化しており、開発者がランタイムを再構築するのではなく、エージェントの動作そのものに集中できるようにしています。 ## プライベートベータで立ち上げる機能 プライベートベータでは、LangSmith 上で深層型エージェントを実行するための限られたセットの管理済みプリミティブに焦点を当てています。 ## 管理されたランタイム Managed Deep Agents を利用すれば、カスタムエージェントサーバーを立てることなく、管理された深層型エージェントを作成できます。 このランタイムは、永続的なスレッド、ストリーミング実行、チェックポイント機能、人間が関与するワークフローをサポートしています。API を使用して、ご自身の製品やプラットフォームのワークフローからエージェントの作成、設定更新、スレッド生成、および実行のストリーミングを行うことができます。 API のサーフェスは /v1/deepagents で利用可能です。 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/6a047b026d661c40f6259f00_managed-deep-agents-2.png) ## エージェントのコンテキストとファイル Managed Deep Agents は、AGENTS.md、skills/、subagents/、tools.json を含む、従来の Deep Agents プロジェクトの形状を維持します。 これらのファイルは、エージェントがどのように振る舞うか、使用可能なツール、ロードできる専門スキル、および作業を委任できるサブエージェントを定義します。Managed Deep Agents は、LangSmith 上でこれらのファイルを保存・バージョン管理するため、エージェントの定義は時間とともに進化させることができます。 Context Hub（コンテキストハブ）は、実行間を通じて必要なコンテキストを保持・更新するための管理された場所を提供します。これは、ユーザーの嗜好、プロジェクトの詳細、調査ノート、運用手順、またはその他の作業コンテキストを追跡する必要があるエージェントにとって重要です。 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/6a047b1e7c55b37ee5ec3284_managed-deep-agents-1.png) オプションで LangSmith Engine を有効にすると、エージェントのプロンプトとコード全体におけるバグや改善の余地を特定するために、エージェントのトレース（追跡データ）を検査できます。実行間において、エージェントは会話をレビューし、実際の使用状況から学習して、Context Hub のファイルを更新することができます。 時間とともに、これによりエージェントは実際に遂行した作業から改善していくことが可能になります。例えば、サポートのトリアージを行うエージェントの場合、LangSmith Engine はユーザーが同じ内部プロセスについて繰り返し質問していることに気づき、運用ノートを更新できます。 LangSmith Engine の [ローンチ記事](https://www.langchain.com/blog/introducing-langsmith-engine) でさらに詳しく読むことができます。 ## ツールとサンドボックス ツールは、Deep Agents が使用するのと同じ `tools.json` を通じて設定されます。`tools.json` に定義された任意のツールに対して、人間をループに組み込む（Human-in-the-loop）機能を有効化できます。 Managed Deep Agents はまた、コード、シェルコマンド、ファイル入出力を必要とするワークフローのために、サンドボックスバックドの実行もサポートしています。これは、データ分析やファイル操作、スクリプト実行、作業の一環としてアーティファクトの作成などを必要とするエージェントにとって有用です。 各エージェントごとにツールとサンドボックスの設定を再構築する必要はなく、その設定は管理されたランタイムに保持し、LangSmith を通じて運用できます。 ## LangSmith による可視性 Managed Deep Agents の実行は自動的に LangSmith でトレースされます。チームはツールの呼び出しを検査したり、動作のデバッグを行ったり、中間ステップを確認したり、エージェントが時間とともにどのように改善しているかを理解することができます。 これにより、開発者はすでにエージェントや LLM アプリケーションで利用している可視性ワークフローをそのまま使用でき、それが管理されたランタイムに直接接続されます。 ## 仕組み ローンチパスは API フォーストです。Managed Deep Agents API を用いてエージェントを作成または更新し、それを定義するファイルをアップロードするか参照します。これには、指示、スキル、サブエージェント、およびツールの設定が含まれます。 その後、アプリからスレッドを作成して実行をストリーム化できますが、カスタムエージェントサーバーをデプロイする必要はありません。エージェントが実行される間、LangSmith でトレースやエージェントのコンテキストを検査することができます。 ## What this unlocks Managed Deep Agents is designed for agents that need to work over long time horizons, use tools, preserve context, and produce artifacts. A few examples: - Support and triage agents that work across long-running threads, keep track of prior context, escalate when needed, and update their own operating notes from repeated issues. - Research agents that gather sources, write notes, preserve intermediate findings, and produce deliverables across multiple sessions. - Coding agents that need a filesystem, shell commands, tool access, and resumable execution for longer tasks. - Data analysis agents that run code, preserve artifacts, and maintain context across exploratory workflows. - Internal ops agents that improve their own context from repeated use, such as onboarding assistants, policy agents, or workflow coordinators. These agents need more than a prompt and a tool call. They need a runtime that can support durable work. ## Built on open-source Deep Agents Managed Deep Agents is the quickest path for teams that want Deep Agents with LangSmith-managed runtime infrastructure. You can keep the agent definition in your repo, then use the API to create and operate managed agents in LangSmith. That means developers can build with the open-source harness while relying on LangSmith for durable execution, hosted context, sandbox-backed workflows, all integrated with LangSmith observability. ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/6a047b58777e8db50bcf1507_managed-deep-agents-3.png) ## 始め方 Managed Deep Agents は現在、クローズドベータ版として利用可能です。 耐久性のある実行、ツール、サンドボックス、トレーシング、そして本番環境への管理されたパスを必要とするディープエージェントを構築している場合は、[クローズドベータの待機リストに参加](https://www.langchain.com/langsmith-managed-deep-agents-waitlist) してください。 ## 関連コンテンツ ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/6a047cf0dfb6150e5807787d_New%20in%20Deep%20Agents.png) ディープエージェント ## ディープエージェント v0.6 の新機能 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/69dcee60745f0e15b18ad4d5_sydney-runkle.png) Sydney Runkle 2026 年 5 月 13 日 10 分 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/6a02945979ee92b3ee28b009_05.12%20delta%20channels.png) ディープエージェント LangGraph ## デルタチャネル：長時間実行型エージェント向けランタイムの進化 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/69dcee60745f0e15b18ad4d5_sydney-runkle.png) Sydney Runkle 2026 年 5 月 12 日 7 分 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/69fc07193192cebc73980fd3_logo%20and%20title%20-%2020%20characters%20max%20(6).png) パートナー Deep Agents ## Deep Agents、LangSmith、Parallel を用いた企業デューデリジェンスエージェントの構築 ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/69fc01c6959ca5fd924ab432_MattHarris.jpg) ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/69fc01b812793b72539057d5_nick%20headshot.jpeg) ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/69fbd2d50cd0f84dacf92e7b_ProfilePic.png) ![image](https://cdn.prod.website-files.com/65c81e88c254bb0f97633a71/69fbd29baf4c28709e2566a7_headshot.jpg) M. Harris, N. Martitsch, S. Tangedipalli, K. Singh 2026 年 5 月 8 日 9 分 ## エージェントが実際に何をしているかを確認する LangSmith は、エージェントエンジニアリングプラットフォームであり、開発者がすべてのエージェントの意思決定をデバッグし、評価の変更を行い、ワンクリックでデプロイできるように支援します。

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