LangChain Blog の最新記事
コミュニティ129件の記事
コーディングエージェントの利用料金が倍増。その対策とは
LangChain は、コーディングエージェントの使用による請求額が倍増したユーザーに対し、コスト削減のための具体的な解決策を提示しました。
コーディングエージェント向けのオープンソースリポジトリドキュメント「OpenWiki」を公開
LangChain が、コーディングエージェントがリポジトリのドキュメントを効率的に利用できるよう支援するオープンソースプロジェクト「OpenWiki」を発表した。
Deep Agents における RLM の活用方法
LangChain は、コンテキストの劣化を解消する再帰型言語モデル（RLM）を活用し、Deep Agents がコードでサブエージェントを動的に分散させる仕組みを実装したと発表した。これにより、大規模な入力データに対する推論タスクにおいて、従来の逐次処理よりも安定した性能を発揮できることを実証した。
Pendo が LangSmith を活用し、ユーザー行動からコード修正までを追跡する Novus の仕組み
Pendo は LangSmith を使用して、ユーザーの行動データを追跡し、そこからコード修正に至るまでのプロセスを可視化する「Novus」を導入した。
サンドボックスなしで不審なコードを実行する深層エージェントの仕組み
LangChain が、サンドボックス環境を介さずに不審なコードを実行可能な深層エージェントの技術を発表した。
Harbor と LangChain の統合：エージェント評価のための統一スタック
LangChain が、エージェントの評価を一元化するための新しいプラットフォーム「Harbor」との連携を発表し、開発者がエージェントのパフォーマンスを効率的に検証できる環境を提供する。
抽出機能のベンチマーク評価
LangChain が、データから情報を抽出する機能の精度を比較・評価するベンチマークを発表した。
Deep Agents に動的サブエージェントを導入
LangChain は、ツール呼び出しではなくコードを用いて AI エージェントを大規模に調整する「動的サブエージェント」機能を Deep Agents に導入した。これにより、複雑なマルチステップ処理の信頼性と網羅性が向上する。
Deep Agents との連携によるプロンプトキャッシング
LangChain が、Deep Agents を活用してプロンプトキャッシングを実現する機能を公開した。これにより、推論コストとレイテンシを削減できる。
2026 年 6 月：LangChain ニュースレター - フリートオンコールコパイロット、ディープエージェント評価基準など
LangChain が 2026 年 6 月のニュースレターで、フリートオンコールコパイロットやディープエージェントの評価基準などの新機能を発表した。
SmithDB の全文検索用逆インデックス構築の仕組み
LangChain チームが、SmithDB で高速な全文検索を実現するために採用した逆インデックスの設計手法と実装プロセスを解説している。
最高の AI エージェントはシンプルである：Sierra の Zack Reneau-Wedeen が語る、Max Agency Podcast での議論
LangChain Blog は、Harrison Chase と Sierra の Zack Reneau-Wedeen が Max Agency Podcast で、AI エージェントの未来について話し合った内容を伝えています。彼らは、高パフォーマンスな顧客向け AI を構築するには、シンプルなアーキテクチャ、成果ベースの価格設定、および組織図をそのまま実装する行為を避けることが重要であると指摘しました。
Klarna の AI アシスタントが 8500 万人のユーザー向けに大規模カスタマーサポートを再定義した方法
決済大手 Klarna は、8500 万人のアクティブユーザーを対象とした顧客サポートにおいて、AI アシスタントを導入することで業務効率と対応品質を劇的に向上させました。
AI エージェントに記憶機能を実装する方法
LangChain が、AI エージェントに長期・短期の記憶機能を組み込むための具体的な手法とアーキテクチャを解説している。
LangSmith のノーコードエージェントビルダーの紹介
LangChain が提供する LangSmith に、プログラミング不要で AI エージェントを構築できる新機能が導入された。
Factory が LangSmith を活用してフィードバックループを自動化し、反復速度を 2 倍に向上させた事例
LangChain のブログは、企業 Factory が LangSmith ツールを使用してフィードバックループの自動化を実現し、開発の反復速度を 2 倍に加速させた具体的な事例を紹介している。
非同期コーディングエージェント「Open SWE」の公開を発表
LangChain が、開発者がコードを生成・修正できる非同期型のオープンソースコーディングエージェント「Open SWE」を公開した。
LangChain Blog: Monte Carlo、LangGraph と LangSmith を活用したデータおよび AI 観測エージェントの構築
Monte Carlo は、LangGraph と LangSmith を組み合わせて、データの品質と AI の挙動を監視・分析する自律型エージェントの開発手法を発表しました。
LangSmith ベンチマークの共有について
LangChain が開発した LangSmith のベンチマーク結果を公開し、AI アプリケーションの評価基準に関する情報を提供しました。
LangSmith：より良い整理のために再設計された製品ホームページとリソースタグ
LangChain が提供する LangSmith の製品ホームページを再設計し、リソースタグ機能を追加して情報の整理を改善しました。
エージェント工学：新たな学問分野として確立
LangChain Blog は、AI エージェントの設計・構築を体系化する「エージェント工学」という新しい学問分野の確立を提案している。
深層エージェントにおけるコンテキスト管理
LangChain Blog は、複雑なタスクを処理する深層エージェントの性能向上のために、コンテキストを効果的に管理・最適化する手法について解説している。
ループエンジニアリングの芸術
LangChain は、信頼性の高いエージェントを実現するには優れたモデルだけでなく、特定のタスク向けに設計された慎重なハネスが必要だと説明し、コア・エージェント・ループやスタッキング手法について解説している。
Fleet が汎用チャットと専門エージェントを併用する理由
LangChain Blog は、Fleet プラットフォームが汎用的なチャット機能と特定のタスクに特化したエージェントの両方を採用している背景と利点を解説した。
Fireworks を活用した 100 倍安価なトレース判定器の構築
LangChain が Fireworks の技術を活用し、従来の 100 分の 1 のコストで動作するトレース判定器を開発したと発表した。
Align Evals の紹介：LLM アプリケーション評価の効率化
LangChain が、大規模言語モデル（LLM）を用いたアプリケーションの評価プロセスを簡素化する新ツール「Align Evals」を発表した。
マルチエージェントシステムをいつどのように構築するか
LangChain は、複数の AI エージェントが協調して複雑なタスクを解決するマルチエージェントシステムの設計手法と実装タイミングについて解説している。
monday Service と LangSmith を組み合わせた、初日からコードファーストの評価戦略の構築
monday Service は LangSmith と連携し、開発初期段階からコードベースで評価を行う戦略を構築した。これにより、AI アプリケーションの品質保証プロセスが強化された。
LangSmith を用いたペア評価の実装
LangChain が提供する LangSmith ツールにおいて、モデルの出力を比較するペア評価手法を紹介し、開発者が評価プロセスを効率化する方法を解説している。
エージェントフレームワークをどう捉えるべきか
LangChain Blog は、開発者が複雑なエージェントフレームワークの設計思想や選択基準を理解するための思考法を解説している。
LangChain がコーディングエージェントの予測可能性を高める方法
LangChain は、コーディングエージェントがより予測可能な動作を行うための手法を開発・実装した。これにより、開発プロセスにおけるエージェントの挙動制御が可能となった。
Box AI が Deep Agents を活用してエンタープライズ向けコンテンツエージェントを構築した方法
Box AI は、Deep Agents という技術を用いて、企業向けのコンテンツ管理エージェントを開発・実装しました。これにより、組織内の文書やデータ処理の自動化が強化されました。
AI エージェントに適切なサンドボックスを選ぶ方法
LangChain は、AI エージェントの安全性と効率を確保するために、利用目的やリスクに応じて最適なサンドボックス環境を選択する基準を解説している。
最も賢い AI でも不十分な場合、ベンチリングがエージェントを構築する方法
R&D データプラットフォーム「ベンチリング」の AI 責任者ニコラス・ララスストーン氏が、生命科学分野向けに多モデルアーキテクチャや検証可能なタスク戦略を用いて AI エージェントを構築する複雑さを解説した。
SmithDB における全文検索：オブジェクトストレージ用の逆インデックス設計
LangChain が SmithDB の性能向上のため、オブジェクトストレージ環境に適した逆インデックスの設計手法を公開しました。
エージェントとアプリケーションの間の欠落したリンク
LangChain が、自律的な AI エージェントを実用的なアプリケーションに統合するための重要な仕組みや手法について解説している。
AI ヘルスコーチの構築：評価、安全性、規制対応について
LangChain が AI ヘルスコーチの開発において、評価手法や安全性確保、規制遵守の重要性を解説している。
AI エージェントに専用コンピューターを付与する
LangChain は、数百万のタスクを実行する AI エージェントが安全かつ効率的に動作するために、各エージェントに個別のファイルシステムやシェル環境を持つ仮想コンピューターを提供するインフラシフトの必要性を提唱している。
LangGraph の耐障害性：リトライ、タイムアウト、エラーハンドラー
LangChain が公開した記事で、LangGraph に組み込まれた耐障害性の三つの仕組み（バックオフ付き自動リトライの RetryPolicy、時間制限の TimeoutPolicy、リトライ失敗後のクリーンアップを行う error_handler）について解説し、SAGA パターンを用いた現実的なマルチステップワークフローの処理方法も紹介している。
モデルの中立性：AI ベンダーロックインを避ける重要性
LangChain は、特定の AI ベンダーに依存するリスク（ベンダーロックイン）を回避し、複数のモデルを柔軟に選択・切り替える「モデルの中立性」の重要性について解説している。
カスタムエージェントハネスの構築方法
LangChain は、タスクに適切なコンテキストやデータ、環境を接続することで有用なエージェントを構築するにはカスタマイズが重要であると説明し、モデルがツールを呼び出してループ処理を行うエージェントの核心について解説している。
評価基準の導入：エージェントが自身の作業を評価・修正する仕組みを発表
LangChain が、AI エージェントが生成した結果を評価基準に基づいて検証し、必要に応じて自動で修正を行う新機能「Rubrics」を発表しました。これにより、エージェントの出力精度と信頼性が向上します。
法務エージェント向けの効率的な検証器の設計
LangChain が、法務分野のエージェントが出力する結果の信頼性を高めるための効率的な検証器の設計手法を公開した。
Rippling が Deep Agents と LangSmith を活用し、6 ヶ月で本番環境の AI を構築した方法
企業人事管理プラットフォーム「Rippling」は、Deep Agents および LangSmith というツールを用いて、わずか 6 ヶ月の短期間で本番運用可能な AI システムを構築・導入することに成功しました。
インタープリタースキル：エージェント向けワークフローの構築
LangChain Blog は、AI エージェントが複雑なタスクを処理するために必要なインタープリタースキルの重要性と、それを用いたワークフロー構築手法について解説している。
エージェント開発ライフサイクル：AI エージェントの構築、テスト、デプロイ、監視 | LangChain
LangChain は、AI エージェントを効果的に開発するためのライフサイクルとして、構築、テスト、デプロイ、監視の各段階におけるベストプラクティスを解説している。
プロダクション環境におけるエージェントの失敗を修正：Interrupt 2026 の振り返り | LangChain ニュースレター
LangChain が、プロダクション環境で発生するエージェントの失敗問題を解決するための取り組みについて、イベント「Interrupt 2026」の内容を踏まえて振り返りを発表した。
LangGraph と LangSmith を活用した Lyft のセルフサービス AI エージェントプラットフォーム構築事例
ライドシェア企業の Lyft が、LangChain の LangGraph と LangSmith を利用し、開発者が独自に AI エージェントを構築・管理できるセルフサービスプラットフォームを構築した手法について紹介している。
Kubernetes 上での自己ホスト型 LangSmith の運用管理機能「Mission Control」の発表
LangChain が、Kubernetes 環境で LangSmith を自己ホストする際の運用を一元管理・制御できる新機能「Mission Control」を発表した。これにより、大規模な AI アプリケーション開発における監視やデプロイが容易になる。
トークンストリームからエージェントストリームへ
LangChain と LangGraph が、Deep Agents の最新ストリーミング機能を活用し、型安全なイベントやマルチモーダル出力を実現するプロダクション対応のエージェントアプリケーション構築を可能にした。