#langchain のAIニュース
78件の記事
LangSmith CLI & Skillsのリリース
LangChain社が、AIコーディングエージェント向けにLangSmith CLIと初回スキルセットをリリースした。これにより、エージェントへのトレース追加、実行理解、テストセット構築、パフォーマンス評価が可能となり、Claude Codeのタスク性能が17%から92%に向上した。
LangChainスキル
LangChainが、AIコーディングエージェント向けの初のスキルセットをリリースした。このスキルは、LangChain、LangGraph、Deep Agentsを使用したエージェント構築に関するもので、Claude Codeの評価セットでのパフォーマンスを29%から95%に向上させた。
2026年2月：LangChainニュースレター
LangChainチームが、LangSmithのAgent Builderに新機能を追加し、生産環境監視の洞察を提供した。
ClayがLangSmithを使用して月間3億エージェント実行をデバッグ・評価・監視する方法
Clayは、営業チームがターゲット企業リストを作成・拡充・活用する成長向けプラットフォームであり、LangSmithを使用して月間3億回のAIエージェント実行をデバッグ・評価・監視している。
ClayがLangSmithを使用して月間3億エージェント実行をデバッグ・評価・監視する方法
Clayは、営業チームがターゲット企業リストを作成・拡充・活用する成長向けプラットフォームであり、LangSmithを使用して月間3億回のAIエージェント実行をデバッグ・評価・監視している。
エージェントの挙動は本番環境で初めてわかる
AIエージェントは従来のソフトウェアと異なり、入力が無限で非決定的な挙動を示すため、本番環境での監視・評価・継続的改善が重要である。
Agent Builderのメモリシステム構築方法
Agent Builderの核となるメモリシステムについて、優先した理由、技術的詳細、構築から得た知見、実現可能な機能、今後の展望を解説。
エージェントの観測可能性がエージェント評価を強化
信頼性の高いエージェント構築には推論過程の理解が不可欠であり、体系的な評価なくして改善を検証できない。
Agent Builderでのメモリの活用方法
Agent Builderはユーザーのフィードバックを記憶し、修正や好みを学習することで、次回以降の作業をより効率的にサポートします。
Agent Builderの新機能：新エージェントチャット、ファイルアップロード、ツールレジストリ
LangSmith Agent Builderが大幅アップデート。エージェントとの作業をチームメイトとの協業のように感じられる新機能を追加。
monday Service + LangSmith: 初日からコードファーストの評価戦略を構築
monday Serviceが、顧客対応サービスエージェント向けに評価主導の開発フレームワークを構築した方法を紹介。
ハーネスエンジニアリングによる深層エージェントの改善
Terminal Bench 2.0でコーディングエージェントがTop30からTop5に向上。ハーネスの変更のみで、自己検証とトレーシングが効果的だった。
エージェントフレームワークとエージェントの可観測性について
LLMの性能向上に伴い、エージェントフレームワークの必要性が問われるが、エージェントはモデルを包むシステムとして本質的に重要である。
Interrupt: The Agent Conferenceにご参加ください
LangChain主催のInterruptは、実運用で有効なエージェント技術を学ぶ開発者向けカンファレンス。今年は1000人以上が集い、次世代エージェントの展望を共有します。
エージェントがサンドボックスを接続する2つのパターン
エージェントが安全な作業環境（サンドボックス）を接続する主要な2つの方法について説明する記事。
LangSmithがGoogle Cloud Marketplaceで利用可能に
LangChainのエージェントエンジニアリングプラットフォーム「LangSmith」がGoogle Cloud Marketplaceで提供開始。既存のGoogle Cloudアカウントを通じたシームレスな請求・調達が可能に。
【2026年2月】AIエージェントのフレームワーク：いつ使う？どれを選ぶ？LangChain？Claude Agent SDK？
AIエージェント開発におけるフレームワーク（LangChain、Claude Agent SDK等）の選択基準と使用タイミングについて、アプリケーションの種類に応じた判断を解説。
2026年1月：LangChainニュースレター
LangChainが2026年1月に、エージェント構築機能の更新、実験比較の改善、可観測性と評価に関する新機能をリリースした。
深層エージェントのためのコンテキスト管理
LangChainは、AIエージェントのタスク長が増加する中、コンテキストの腐敗防止と有限メモリ制限管理のため、計画・サブエージェント生成機能を持つDeep Agents SDKをオープンソースで公開した。
DeNA × AI Talks #4 開催！ - LLMを組み込んだプロダクト開発の実践的知見を公開！
DeNAが主催するAIトークイベント第4回の開催報告。LLMを製品開発に組み込む実践的な知見が共有された。
Agent Builderテンプレートでエージェントを即時デプロイ
LangSmith社がAgent Builder Template Libraryを発表し、事前定義テンプレートと拡張ツール統合により、ユーザーが迅速に機能するAIエージェントを構築できるようにした。
Deep Agentsを使用したマルチエージェントアプリケーションの構築
LangChain社のSydney RunkleとVivek Trivedyが、複雑なタスクを専門エージェントに分割するDeep Agentsフレームワークを紹介。サブエージェントとスキルという2つの基本概念でマルチエージェントシステム構築を容易にする。
AIエージェントキャッチアップ #62 - Mem0 開催報告
AIエージェントのメモリーレイヤー「Mem0」をテーマにした勉強会を開催。Mem0はAIアシスタントの記憶機能を提供するライブラリで、GitHubや公式ドキュメントが公開されている。
HEROZ ASKへのo1モデル導入
OpenAIのo1モデルをHEROZ ASKに組み込み、LangChainを用いた実装時の留意点を共有。Azure OpenAI Service経由で2025年1月24日から利用可能。
LangChainのエージェント機能でMCP(Model Context Protocol)を実装・検証
Anthropic社が発表したAIアシスタントと情報源を接続するプロトコルMCPを、LangChainのエージェント機能で実装・動作検証した事例。
社内向けHEROZ ASKにSLMのPhi-3.5を導入した実装例
小規模言語モデルPhi-3.5を社内AIシステムに導入する実装手順と、Azure AI Foundryとの比較、精度・速度評価について解説。
プロンプトを隠すな、見せろ
LLM出力の改善を目指すライブラリ群は、ユーザーがプロンプト作成から遠ざかるよう促す傾向がある。DSPyなどのツールは、この「プロンプトの仲介排除」を新たなパラダイムとして提示している。
クライアントサイド技術でLLM搭載Webアプリを構築する
オープンソースのローカルソフトウェアを使用し、LangChainの人気ユースケースであるRAG（文書検索拡張生成）を実装し、文書との対話を可能にする方法を紹介。