LangChain、NVIDIAと連携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
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LangChainがNVIDIAと包括的に連携し、企業が本番レベルのAIエージェントを大規模に構築・展開・監視できるエンタープライズ向けプラットフォームを提供する。
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imageNVIDIA AIと連携した包括的エージェントエンジニアリングプラットフォームにより、企業はプロダクショングレードのAIエージェントを大規模に構築、デプロイ、監視可能に
プレスリリース
サンフランシスコ、2026年3月16日 /PRNewswire/ — LangSmithを提供し、オープンソースフレームワークのダウンロード数が100億回を突破したエージェントエンジニアリング企業のLangChainは本日、NVIDIAとの包括的連携を発表し、エンタープライズ向けエージェンティックAI開発プラットフォームの提供を開始します。この連携の一環として、LangChainはNemotron Coalitionにも参加します。これは、専門知識、データ、コンピュートリソースを共有して最先端のオープンAIモデルを推進するNVIDIAのグローバルイニシアチブです。
本連携により、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そのオープンソースフレームワーク（Deep Agents、LangGraph、LangChain）が、NVIDIA Nemotronモデル、NVIDIA NeMo Agent Toolkitのプロファイリングおよび最適化機能、NVIDIA NIMマイクロサービス、NVIDIA Dynamoを含むNVIDIA Agent Toolkitと統合されます。これにより開発者は、プロダクション環境でAIエージェントを構築、デプロイ、継続的に改善するための完全なソリューションスタックを利用可能になります。本プラットフォームにはまた、自律的かつ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セキュアなランタイムであるNVIDIA OpenShellも組み込まれています。開発チームは往々にして、ビジネス価値を提供するよりも、カスタムインフラの構築に数か月を費やしています。LangChain-NVIDIAプラットフォームは、こ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
imageLangGraph、Deep Agents、AI-Qによる構築: 統合されたLangChain-NVIDIAスタックにより、開発者は複雑性の異なるレベルでエージェントを構築できます。LangGraphは、複雑な制御フローとヒューマンインザループパターンを備えた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のエージェントハーネスであるDeep Agentsは、組み込みのタスク計画、サブエージェント生成、長期記憶、コンテキスト管理をさらに進化させ、数十のステップにわたり数分から数時間実行されるエージェントを実現します。Deep Agentsを基盤として構築されたNVIDIA AI-Q Blueprintは、この連携による主要な成果であり、ディープリサーチベンチマークで第1位を獲得した、完全なプロダクション対応のエンタープライズ向けディープリサーチシステムです。NeMo Agent Toolkitにより、チームは既存のLangGraphエージェントを最小限のコード変更で導入し、高度なプロファイリング、評価、マルチエージェントシステム構築のための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 NVIDIA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を変更することなくコンパイル時に適用される、NVIDIA最適化済みの実行戦略を提供します。並列実行は独立したノードを自動識別して同時実行し、逐次処理のボトルネックを解消します。投機的実行は条件付きエッジの両分岐を同時に実行し、ルーティング条件が確定した時点で不要な分岐を破棄します。これらの最適化を組み合わせることで、複雑なマルチステップのエージェントワークフローにおけるエンドツーエンドのレイテンシが大幅に低減されます。
NVIDIA NIMによるデプロイ: NIMマイクロサービスは、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境全体において、標準的なデプロイと比較して最大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GPUでのコスト効率の高いデプロイが可能です。NVIDIA NeMo Agent Toolkitは、認証、レート制限、デプロイ済みワークフローのデバッグ用組み込みUIなど、プロダクション対応機能を追加します。本ツールキットのGPUクラスターサイジング計算機により、チームは負荷下でのLangGraphワークフローをプロファイリングし、単一ユーザーから数千の同時セッションへのスケーリングに必要な正確なハードウェア要件を予測できます。
LangSmithとNeMo Agent Toolkitによる監視: 1500億以上のトレースと100兆以上のトークンを処理したLangSmithは、アプリケーションレベルの可観測性を提供します。分散トレーシング、コスト・レイテンシ監視、定期的なスケジュールで利用パターンと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とプロンプトエンジニアリングのためのPolly、トレースデータ操作のためのLangSmith CLIなどが含まれます。NeMo Agent Toolkitの可観測性システムは、テレメトリをネイティブでLangSmithにエクスポートし、インフラレベル（トークン使用量、タイミング、個々のトークンに至るスループット）のプロファイリングと、LangSmithのアプリケーションレベルのトレーシングおよびAI駆動分析を単一プラットフォーム上で統合したビューを構築します。企業が責任あるAI実践を採用するための適切なツールを確保するため、NVIDIA NeMo GuardrailsはLangChainとシームレスに統合され、チームはユースケースごとにガードレールをカスタマイズしながら、コンテンツ安全性とポリシー準拠を実施できます。
Nemotronモデルファミリー全体での評価: LangSmithとNeMo Agent Toolkitは連携し、エージェントの全ライフサイクルにわたる包括的な評価を提供します。LangSmithは、オフライン評価（人間によるレビュー、LLM-as-judge、ペアワイズ比較、pytest/Vitest/GitHubワークフロー経由のCI/CD統合）と、タスク完了度と意思決定の質について会話軌跡全体を評価する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、RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）専用評価機能、エージェント軌跡分析、ハイパーパラメータおよびプロンプトオプティマイザによりこれを補完します。これらの機能は、Nemotronモデルファミリー全体に適用する際に特に強力です。チームは、Nemotron 3 Nano（300億/30億アクティブ）、Super（約1000億/100億アクティブ）、Ultra（約5000億/500億アクティブ）という異なる規模のモデルで同一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を選択できます。その後、NeMo Agent Toolkitの自動強化学習を用いて、特定のワークフローに合わせて選択したNemotronモデルを微調整できます。
今後の展望
GPUアクセラレーテッドコンピュートによるDeep Agents
本連携はまた、計画、永続的メモリ、サブエージェント調整を必要とする長時間実行型の複雑タスクのためのLangChainフレームワーク「Deep Agents」が、NVIDIA CUDA-Xライブラリを活用したGPUアクセラレーテッドコンピュートサンドボックス内で動作するための基盤も整えます。これにより、大規模な構造化データ操作のためのNVIDIA cuDFや、ペタバイト規模のデータキュレーションのためのNVIDIA NeMo Curatorなどのツールを用いて計算集約的なデータ処理を実行できるようになり、金融サービスや医療などの業界において新たな可能性が開かれます。
Nemotron Coalitionへの参加
LangChainは、最先端のオープン基盤モデル構築のために協業するモデルビルダーとAI開発者のグローバル連合であるNemotron Coalitionに参加します。本連合により、参加者は共有基盤に向けてデータ、評価フレームワーク、学習後革新を提供しつつ、自らの業界やユースケースのために独立して専門化し、差別化されたAIシステムを構築できます。
連合参加により、LangChainはエージェント開発者のニーズを反映して最先端オープンモデルの機能性を形成し、プロダクション環境で稼働するエージェントを駆動するモデルが、大規模デプロイを実施するチームからのフィードバックを基に構築されることを目指します。このパートナーシップは、オープンで透明性のあるAI開発への共通のコミットメントと、顧客がプロトタイプからプロダクションへより迅速に移行するためのツールとインフラを共同で提供するという共通のコミットメントを反映しています。
「LangChainフレームワークの月間ダウンロード数が1億回を超える中、最先端モデルは生の知能を超え、信頼性の高いツール使用、長期的推論、エージェント調整を可能にしなければならないことが明らかです」と、LangChainの共同創設者兼CEOであるHarrison Chaseは述べています。「NVIDIA Nemotron Coalitionを通じて、これらのモデルに最適なエージェントハーネスを構築し、その機能を厳密に評価し、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、Nemotronモデルが次世代AIエージェントの最良の基盤となるよう支援します。」
「企業は、ワークフローに合わせてカスタマイズされ、安全に大規模にデプロイされるAIエージェントを構築するために、オープンで柔軟なツールを必要としています。LangChainのフレームワークとLangSmithの可観測性、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プロダクションへの移行に必要な完全な基盤を得られます」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。
提供開始
LangChain-NVIDIA連携ソリューションは本日より利用可能です。LangGraphおよびLangChainフレームワークはgithub.com/langchain-aiでオープンソースとして公開されています。LangSmithはsmith.langchain.comで利用可能です。NVIDIA Nemotron 3 NanoおよびSuperは、LangChainエコシステムとの更新された統合を備えたNVIDIA NIMマイクロサービスとしてHugging Faceで利用可能で、Nemotron 3 Ultraは2026年前半の提供を予定しています。NVIDIA NeMo Agent Toolkitはgithub.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkitで利用可能です。
LangChainについて
LangChainは、AIスタートアップからグローバル企業まで、トップエンジニアリングチームを支えるエージェントエンジニアリングプラットフォームです。LangChain、LangGraph、Deep Agentsを含むそのオープンソースフレームワークは、累計100億回以上のダウンロードを突破し、100万人以上の実務者に利用されています。可観測性および評価プラットフォームであるLangSmithは、300以上のエンタープライズ顧客にサービスを提供し、1500億以上のトレースと100兆以上のトークンを処理しています。LangChainは、Sequoia Capital、Benchmark、IVPから資金提供を受けています。詳細はlangchain.comをご覧ください。
メディア問い合わせ先: press@langchain.dev
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imageComprehensive agent engineering platform combined with NVIDIA AI enables enterprises to build, deploy, and monitor production-grade AI agents at scale
Press Release
SAN FRANCISCO, March 16, 2026 /PRNewswire/ — LangChain, the agent engineering company behind LangSmith and open-source frameworks that have surpassed 1 billion downloads, today announced a comprehensive integration with NVIDIA to deliver an enterprise-grade agentic AI development platform. As part of this collaboration, LangChain is also joining the Nemotron Coalition, NVIDIA's global initiative to advance frontier open AI models through shared expertise, data, and compute.
The collaboration combines LangChain's LangSmith agent engineering platform and its open-source frameworks (Deep Agents, LangGraph, and LangChain)with NVIDIA Agent Toolkit, including NVIDIA Nemotron models, NVIDIA NeMo Agent Toolkit profiling and optimization, NVIDIA NIM microservices, and NVIDIA Dynamo giving developers a complete stack to build, deploy, and continuously improve AI agents in production. The platform also incorporates NVIDIA OpenShell, a secure runtime that sandboxes autonomous, self-evolving agents with policy‑based guardrails. Development teams often spend months building custom infrastructure rather than delivering business value. The LangChain-NVIDIA platform is designed to close that gap.
What the Platform Delivers
imageBuild with LangGraph, Deep Agents, and AI-Q: The combined LangChain-NVIDIA stack enables developers to build agents at increasing levels of complexity. LangGraph provides a runtime for stateful multi-agent orchestration with complex control flows and human-in-the-loop patterns. Deep Agents, LangChain's agent harness, goes further with built-in task planning, sub-agent spawning, long-term memory, and context management, enabling agents that run for minutes or hours across dozens of steps. Building on top of Deep Agents, NVIDIA AI-Q Blueprint is the flagship result of this collaboration: a full production enterprise deep research system that ranks #1 on deep research benchmarks. NeMo Agent Toolkit lets teams onboard existing LangGraph agents with minimal code changes and immediately access advanced profiling, evaluation, and MCP/A2A protocol support for composing multi-agent systems.
Accelerate LangGraph with NVIDIA: The LangChain NVIDIA software package provides NVIDIA-optimized execution strategies applied at compile time with no changes to node logic or graph edges. Parallel execution automatically identifies independent nodes and runs them concurrently, eliminating sequential bottlenecks. Speculative execution runs both branches of conditional edges simultaneously, discarding the wrong branch once the routing condition resolves. Together, these optimizations significantly reduce end-to-end latency for complex multi-step agent workflows.
Deploy with NVIDIA NIM: NIM microservices deliver up to 2.6x higher throughput compared to standard deployments across cloud, on-premise, and hybrid environments. Nemotron 3 Super's MoE architecture enables cost-efficient deployment on a single GPU. NVIDIA NeMo Agent Toolkit adds production-readiness features including authentication, rate limiting, and a built-in UI for debugging deployed workflows. The toolkit's GPU cluster sizing calculator lets teams profile their LangGraph workflows under load and forecast exact hardware requirements for scaling from a single user to thousands of concurrent sessions.
Monitor with LangSmith and NeMo Agent Toolkit: LangSmith, which has processed over 15 billion traces and 100 trillion tokens, provides application-level observability: distributed tracing, cost and latency monitoring, Insights Agent for automatically detecting usage patterns and failure modes on a recurring schedule, Polly for natural-language debugging and prompt engineering, and LangSmith CLI for working with trace data. The NeMo Agent Toolkit observability system natively exports telemetry to LangSmith, creating a unified view where infrastructure-level profiling (token usage, timing, throughput down to individual tokens) combines with LangSmith's application-level tracing and AI-powered analysis in a single platform. To ensure enterprises have the right tools to embrace responsible AI practices, NVIDIA NeMo Guardrails integrates out of the box with LangChain, enabling teams to enforce content safety and policy compliance while customizing guardrails per use case.
Evaluate across the Nemotron model family: LangSmith and NeMo Agent Toolkit together provide comprehensive evaluation across the full agent lifecycle. LangSmith supports offline evaluation (human review, LLM-as-judge, pairwise comparison, CI/CD integration via pytest/Vitest/GitHub workflows) and online evaluation including multi-turn evals that score entire conversation trajectories for task completion and decision quality. NeMo Agent Toolkit complements this with RAG-specific evaluators, agent trajectory analysis, and a hyper-parameter and prompt optimizer. These capabilities are especially powerful when applied across the Nemotron model family: teams can benchmark the same agent across Nemotron 3 Nano (30B/3B active), Super (~100B/10B active), and Ultra (~500B/50B active), measuring tradeoffs between accuracy, latency, and cost to right-size model selection per task, then use NeMo Agent Toolkit's automatic reinforcement learning to fine-tune the chosen Nemotron model for their specific workflows.
Looking Ahead
Deep Agents with GPU-Accelerated Compute
The collaboration also lays the groundwork for Deep Agents, LangChain's framework for long-running, complex tasks requiring planning, persistent memory, and sub-agent coordination, to operate within GPU-accelerated compute sandboxes powered by NVIDIA CUDA-X libraries. This would enable agents to perform computationally intensive data processing using tools like NVIDIA cuDF for large-scale structured data manipulation and NVIDIA NeMo Curator for petabyte-scale data curation, opening new possibilities in industries like financial services and healthcare.
Joining the Nemotron Coalition
LangChain is joining the Nemotron Coalition, a global collaboration of model builders and AI developers working together to build frontier-level open foundation models. The Coalition allows participants to contribute data, evaluation frameworks, and post-training innovation toward a shared foundation, while independently specializing and building differentiated AI systems for their own industries and use cases.
By joining the Coalition, LangChain aims to help shape the capabilities of frontier open models with the needs of agent developers in mind, ensuring that the models powering production agents are built with input from the teams deploying them at scale. The partnership reflects a shared commitment to open, transparent AI development and to jointly delivering tools and infrastructure that help customers move faster from prototype to production.
“With over 100 million monthly downloads of LangChain’s frameworks, we’ve seen that frontier models must go beyond raw intelligence to enable reliable tool use, long-horizon reasoning and agent coordination,” said Harrison Chase, Cofounder and CEO of LangChain. “Through the NVIDIA Nemotron Coalition, we will build the best agent harness for these models, rigorously evaluate their capabilities and provide comprehensive observability into agent behavior, helping make Nemotron models the best foundation for the next generation of AI agents.”
"Enterprises need open, flexible tooling to build AI agents customized for their workflows and deployed securely at scale. LangChain's framework and LangSmith's observability, combined with NVIDIA Nemotron models, Agent Toolkit and NIM microservices, give developers the complete foundation to move from prototype to production," said Justin Boitano, Vice President of Enterprise AI at NVIDIA.
Availability
The LangChain-NVIDIA integration is available today. LangGraph and the LangChain framework are open-source at github.com/langchain-ai. LangSmith is available at smith.langchain.com. NVIDIA Nemotron 3 Nano and Super are available on Hugging Face through NVIDIA NIM microservices with updated integrations with LangChain ecosystem, with Nemotron 3 Ultra expected in the first half of 2026. The NVIDIA NeMo Agent Toolkit is available at github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit.
About LangChain
LangChain is the agent engineering platform powering top engineering teams, from AI startups to global enterprises. Its open-source frameworks, including LangChain, LangGraph, and Deep Agents, have surpassed 1 billion cumulative downloads and are used by over one million practitioners. LangSmith, the observability and evaluation platform, serves over 300 enterprise customers and has processed more than 15 billion traces and 100 trillion tokens. LangChain is backed by Sequoia Capital, Benchmark, and IVP. For more information, visit langchain.com.
Media Contacts: press@langchain.dev
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