LangChain主催「Interrupt 2025」AIエージェント会議の振り返り
LangChain が主催した「Interrupt 2025」では、800 名以上の参加者のもとで AI エージェントの構築が新たな専門分野として確立され、LLM アプリケーションにおけるモデル選択肢の重要性と LangChain の急成長が強調された。
キーポイント
エージェント工学の確立
ソフトウェアエンジニアリング、プロンプト設計、製品開発、機械学習の知見を統合した「エージェント工学」が新たな専門分野として定義され、100 倍のエージェントエンジニア育成を目指す方針が示された。
モデル選択肢の重要性
LLM アプリケーションは単一のモデルに依存せず、複数の異なるモデルを利用する必要があるとし、LangChain が提供する多様なモデル統合機能（オプション）の価値が再確認された。
業界大手の実装事例
Cisco, Uber, Replit, LinkedIn, Blackrock, JPMorgan, Harvey などの主要企業が、アーキテクチャ、評価、観測性、プロンプト戦略における課題と成功事例を共有し、エージェントの現実的な導入が進んでいることを示した。
LangChain の急成長
過去 1 ヶ月でダウンロード数が 7,000 万回を超え、OpenAI SDK を上回る勢いで開発者に支持されており、業界における標準的なインフラとしての地位を確立しつつある。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
このイベントと発表は、AI エージェント開発が実験段階から本格的なエンジニアリング分野へと移行したことを示す重要な転換点です。特に LangChain の圧倒的なダウンロード数と、主要企業が複数のモデルを統合する必要性を強調した点は、今後の AI アプリケーション開発の標準アーキテクチャに大きな影響を与えるでしょう。
編集コメント
「エージェント工学」という用語の提唱は、開発者のスキルセット定義を明確にし、業界標準を形成する上で極めて重要です。また、LangChain が OpenAI SDK をダウンロード数で上回った事実は、マルチモデル戦略への市場の急速なシフトを如実に示しています。
Interrupt 2025が幕を閉じました！今年、世界中から800名の方がサンフランシスコに集まり、LangChain初の業界カンファレンスに参加しました。ここではエージェントを構築するチームのストーリーが語られ、私たちはまだその高揚感に包まれています。Cisco、Uber、Replit、LinkedIn、BlackRock、JPMorgan、Harveyなどの企業が、アーキテクチャ（architecture）、評価（evals）、観測可能性（observability）、プロンプト戦略について、課題と成功の両方の教訓を共有しました。
一日を終えて私たちが強く感じたのは、エージェントはすでに存在しており、業界の未来に対してこれほどまでに楽観的になったことはかつてないということです。もしあなたが現地に参加できなかった場合、今後の数週間で全講演の録画を含むコンテンツを公開する予定です。コンテンツが公開され次第入手できるよう、こちらからサインアップしてください！
以下の記事では、今回のカンファレンスの主要なテーマと新製品の発表について詳しくご紹介します。
見逃し防止ガイド ✨
キーノートテーマ：
InterruptでのHarrisonの基調講演では、いくつかの重要な信念が強調されました。
- エージェントエンジニアリングは新たな分野です。ソフトウェアエンジニアリング、プロンプト設計、製品開発、機械学習の優れた要素からインスピレーションを得て、私たちは正しいコンテキストのためにコードを書き、プロンプトをエンジニアリングし、ビジネスワークフローを理解してエージェントに変換し、機械学習と同様に確率や分布を理解する必要があると考えています。これら4つの分野すべてで優れていることは容易なことではありませんが、エージェントを ubiquitous（ありふれたもの）にするという私たちのミッション pursued する中で、当初の相対的な強さにかかわらず、すべての人を100倍のエージェントエンジニアにしたいと考えています。
- LLM アプリケーションは多くの異なるモデルに依存することになります。現在の LangChain パッケージは、主に企業に対してモデルの選択肢を提供することに焦点を当てています。LangChain は安定版リリースを3回行っており、統合の深さと広さにレーザーのように注力しています。開発者は LangChain が提供する選択肢と柔軟性を求めているため、その結果として LangChain は先月だけで 7,000 万回以上ダウンロードされており、OpenAI SDK よりも多くなっています🤯。
- LangGraph は、信頼性の高いエージェントを構築するための手段です。エージェント開発において最も困難な部分の一つは、LLM（大規模言語モデル）に適切なコンテキストを渡すことです。LangGraph は当社のエージェントオーケストレーションフレームワークであり、認知アーキテクチャに対する完全な権限をユーザーに提供することで、ワークフローと情報フローの制御を可能にします。この低レベルな制御が可能である点が、LangGraph をエージェントオーケストレーションフレームワークとしてユニークなものにしています。
- AI 観測性（AI Observability）は異なります。GenAI アプリケーションでは、テキスト、音声、画像といった密度が高く構造化されていない情報と向き合うことになります。エージェントエンジニアはアプリケーション内で何が起きているかを理解する必要があり、従来の観測ツールが対象としていた SRE（Site Reliability Engineer）とは全く異なるニーズを持つ、まったく別のユーザーです。LangSmith の集計トレースボリュームが業界全体の傾向を反映しているとするならば、より多くのエージェントが生産環境に移行しており、AI 観測スタックの必要性はかつてないほど高まっています。
発売！
LangChain ではリリースを心から楽しんでおり、今回は非常に多くの新機能を発表しました。
- LangGraph Platform が一般利用可能になりました。LangGraph Platform は、長時間実行されるステートフルエージェントのデプロイおよび管理プラットフォームであり、本日よりワンクリックでエージェントをデプロイできます。Cloud、Hybrid、および完全なセルフホスティング環境でのデプロイに対応しています。詳細はドキュメントをご覧ください、または 4 分のウォークスルーをチェックしてください。
- Open Agent Platform：オープンソースのノーコードエージェントビルダー。開発者でなくてもエージェントを構築できるようになりました。MCPツールを選択し、プロンプトをカスタマイズし、モデルを選定し、データソースや他のエージェントに接続するなど、すべての操作をUI上で完結できます。LangGraph Platformによって駆動されています。こちらからサインアップしてください。
- LangGraph Studio v2：LangGraph Studioは、今ではデスクトップアプリなしでローカル環境で実行可能になりました。これはエージェントの相互作用を可視化しデバッグできるエージェントIDEです。v2では、トレースをスタジオにダウンロードして調査したり、評価用データセットに例を追加したり、UI上でプロンプトを直接更新する機能が追加されました。
- LangGraph Pre-Builts：エージェント構築にかかる負担を軽減します。エージェント構築時に繰り返し使用される共通のアーキテクチャ（Swarm、Supervisor、ツール呼び出しエージェントなど）が存在するため、これらのアーキテクチャをアプリに実装する負担を下げることを目指しています。LangGraphのプリビルドを使用すれば、設定コードを少なくして共通アーキテクチャを活用できます。
- LangSmith Observability：エージェント固有のメトリクスが追加されました。ツール呼び出しとトジェクトリ（軌跡）追跡のサポートを追加し、エージェントが取る一般的なパスを確認し、高コスト、低速、または不安定な呼び出しを特定できるようになりました。
- Open Evals および Chat Simulations：評価者（evaluator）の作成は退屈な作業です。一部の評価はアプリケーションやユースケースに非常に特化していますが、そうでないものもあります。後者は私たちが作成できるため、朗報です。現在、コード、抽出、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、エージェント軌跡テストなどに有用なオープンソースの評価カタログを提供しています。また、マルチターン会話向けのチャットシミュレーションと評価も公開しました。こちらからご確認ください。
- LLM-as-Judge：アライメントとキャリブレーション（プライベートプレビュー中）。LLM-as-judgeは、より裁量や判断が必要なパフォーマンス評価において優れた手法です。しかし、判定を行うLLM自体も誤りを犯す可能性があります。私たちはプライベートプレビューとして、人間のフィードバックスコアでLLM-as-judge評価者を初期化し、継続的にスコアのキャリブレーションと監査を行って判定の精度を保証する手法をローンチしました。興味のある方は、こちらからアクセス申請を行ってください。
皆様と共に構築を進められることを大変嬉しく思っており、このイベントを毎年開催する予定です。Cコミュニティスラックやミートアップでお会いしましょう。そして、来年のInterrupt：LangChain主催のAIエージェントカンファレンスでお会いしましょう。
LangChainコミュニティの対面イベントに勝るものはありません！
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LangSmith（エージェントエンジニアリングプラットフォーム）は、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、変更を評価し、ワンクリックでデプロイできるよう支援します。
原文を表示
That's a wrap on Interrupt 2025! This year, 800 folks from across the globe gathered in San Francisco for LangChain's first industry conference to hear stories of teams building agents – and we’re still riding the high! Cisco, Uber, Replit, LinkedIn, Blackrock, JPMorgan, Harvey, and more shared lessons on architectures, evals, observability, and prompting strategies – both their challenges and their wins.
The main thing we felt leaving the day was that agents are here, and we’ve never been more bullish on the future of the industry. If you weren’t with us in person, we’ll be sharing content over the next few weeks, including recordings of all the talks. Sign up here to get the content as soon as it drops!
Keep reading for big themes of the days and product launches!
In Case You Missed It ✨
Keynote Themes:
Harrison's opening keynote at Interrupt highlighted a few key beliefs:
- Agent Engineering is a new discipline – Taking inspiration from the best of software engineering, prompting, product, and machine learning, we believe you need to code, engineer your prompts for the right context, understand the business workflows to turn them into agents, and understand likelihoods and distributions similar to in ML. Being good at all four disciplines is a tall task, and in pursuit of our mission to make agents ubiquitous, we want to make everyone an 100x agent engineer – no matter what your relative strengths are to start with.
- LLM apps will rely on many different models. The LangChain package today is mostly about giving companies model optionality. LangChain has had 3 stable releases, and we’re laser focused on depth and breadth of integrations. Developers want the choice and flexibility that LangChain provides, and as a result, LangChain has been downloaded over 70M times in the last month – even more than the OpenAI SDK 🤯.
- LangGraph is how you build reliable agents. One of the hardest parts about building agents is getting the right context to the LLM. LangGraph, our agent orchestration framework, gives you full authorship over the cognitive architecture so you can control the workflow and information flow. This low-level control makes LangGraph unique as an agent orchestration framework.
- AI Observability is different. With GenAI apps, you’re dealing with dense, unstructured information – often text, audio, or image. The agent engineer needs to understand what’s happening with the application, and is a totally different user with different needs than SREs that traditional observability tools serve. If LangSmith's aggregate trace volume reflects broader industry trends, more agents are moving into production—making the need for an AI observability stack more critical than ever.
Launches!
We love to ship at LangChain, and we announced a LOT.
- LangGraph Platform is Generally Available. LangGraph Platform is a deployment and management platform for long-running, stateful agents, and you can 1-click deploy your agent today – available with Cloud, Hybrid, and fully self-hosted deployments. See the docs for more information or check out our 4 min walk through.
- Open Agent Platform – an open source, no code agent builder. You can now build agents without being a developer – select MCP tools, customize prompts, select models, connect to data source, and other agents all through the UI. Powered by LangGraph Platform. Sign up here.
- LangGraph Studio v2. LangGraph Studio can now be run locally without a desktop app. It’s an agent IDE that lets you visualize and debug agent interactions. In v2, we're giving you the ability to pull down traces into the studio to investigate, add examples to a dataset for evals, and directly update prompts in a UI.
- LangGraph Pre-Builts lowers the effort for building agents. There are common architectures that we see repeatedly used when building agents – Swarm, Supervisor, tool-calling agent – so we want to lower the burden for implementing these architectures in your app. LangGraph pre-builts lets you leverage common architectures with less config code.
- LangSmith Observability now includes agent specific metrics. We’ve added support for tool calling and trajectory tracking so you can see the common paths your agent is taking and spot expensive, slow, or spotty calls.
- Open Evals and Chat Simulations. Authoring evaluators is tedious. While some evals are very application / use case specific, some are not – and that’s good news, because we can write those for you. We now have an open source catalog of evals, useful for code, extraction, RAG, agent trajectory testing, and more. We’re also excited to release chat simulation and evals for multi-turn conversation. Check it out here.
- LLM-as-Judge: alignment and calibration (in Private Preview). LLM-as-judge is a fantastic technique for evaluating performance when more discretion or judgement is required. However, even the judge is subject to being faulty. We’re excited to launch, in private preview, a way to bootstrap LLM-as-a-judge evaluators with human feedback scores and constantly calibrate and audit scores to make sure the judge is performing well. If you’re interested, sign up here for access!
We’re so excited to be building alongside you all, and aim to make this an annual event. We’ll see you the Community slack, at our meetups, and we’ll see you next year at Interrupt: The AI Agent Conference by LangChain.
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