LangChain Blog

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Deploy Deep Agents to a managed LangSmith runtime with durable execution, memory, sandboxes, channels, evals, and production-ready infrastructure.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Deep Agents, LangChain, and LangGraph each offer distinct approaches to building agents. In this post, we cover the key distinctions between our open source frameworks and when you should reach for each one.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how LangChain built an autonomous SRE agent for Kubernetes deployments with Deep Agents, human approval for changes, LangSmith tracing, and evals.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how to evaluate voice agents across execution, outcomes, and caller experience using LangSmith traces, code evaluators, LLM judges, and human review.

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Customer Experience (CX) Agents in Production: Lessons from Lyft, Vodafone, and LATAM Airlines

AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how Stripe built Kai, a company-wide AI agent on LangChain, LangGraph, and Deep Agents, reaching 5,000 users in roughly 4 weeks.

LangChainは、実在のPRフィードバックに基づいてコードレビューエージェントを評価するベンチマーク「ReviewBench」を構築しました。記事では、実レビューからのタスク作成、実行方法、評価指標、初期結果、今後の方向性を解説します。

LangSmith LLM Gatewayがパブリックベータ版として公開されました。エージェントとモデルの間に集中管理レイヤーを提供し、コスト上限、レート制限、モデルのフォールバック、機密データの編集などのランタイム制御を行います。ベンダーロックインを回避し、一貫したモデル使用を実現します。

SimilarwebがLangSmithを使用して、ルーブリック、忠実性チェック、トレース、ベースライン比較を用いて長文のエージェント研究レポートを評価する方法を学びます。

LangChainのデータチームは、Hex、dbt、セマンティックモデル、観測可能性を統合することで、信頼できるデータエージェントを構築し、セルフサービス分析の容量を40倍に拡大すると同時に、データチームの役割を質問への回答からシステム改善へとシフトさせました。

企業は、汎用AIを持続的なビジネス優位性に変えるために、エージェントシステム、ガバナンス、コンテキスト、フィードバックループを自社で所有する必要があります。本稿では、なぜ汎用AIだけでは差別化が不十分なのかを解説し、モデル、オーケストレーション、コンテキストの制御、コスト・品質・リスクの管理、継続的改善の学習ループ構築など、インテリジェンスを所有するための具体的な戦略を提供します。

Jensen Huang と Harrison がオープンエージェントシステムについて議論し、NVIDIA NemoClaw for LangChain Deep Agents ブループリントを発表。LangSmith Sandboxes の無料トライアル、Slack 統合、音声トレーシング。オープンソースの OpenWiki Brains、統合評価スタック、Deep Agents 内の RLM。新コース「Deep Agents 入門」や各種イベントも。

ディープエージェントの評価は困難です。Harborを使用したエンドツーエンド評価を再構築し、コーディング、会話、検索の3つのベンチマークを導入した方法を共有します。

LangChain は評価エンジニアリングスキルを発表しました。このスキルはエージェントのリポジトリとトレースを検査し、ユーザーインタビューを通じて評価を提案し、実行可能な Harbor 形式の評価タスクを出力します。

この記事は、LangChainチームがLangGraphを使ってエージェントシステムを構築してきた3年間の経験をまとめたものです。グラフエンジニアリングは新しい概念ではなく、信頼性の高いエージェントを構築するための確立されたアプローチです。いつグラフを使うべきか、避けるべきか、そして「エージェントグラフは通常DAGではない」、「ループは単純なグラフである」、「動的遷移が重要である」という重要な教訓について説明しています。

Apollo は Deep Agents と LangSmith を使用して、見込み客の発掘、エンリッチメント、アウトリーチ、分析、MCP統合を処理するAIアシスタントを強化しています。

LangSmithは、Pipecat、LiveKit、OpenAI Realtime、Gemini Liveで構築された音声エージェントのトレースをサポートします。音声、STTおよびTTSのレイテンシ、割り込み、ツール呼び出しなどを1つのトレースにキャプチャします。

LangChainが構築したIssueBenchは、LangSmith Engineがエージェントのトレースから問題を識別、分類、グループ化する能力を評価するための合成ベンチマークです。本記事ではその構成、スコアリング方法、構築の教訓を紹介します。

エージェントは本番インフラの一部となりつつありますが、ガバナンスの課題が伴います。本記事では、LLMゲートウェイをランタイム制御プレーンとして使用し、セキュリティ、認証、監査ログ、データ分離などの基盤に基づいてポリシーを強制するフレームワークを提案し、可視性主導、制御主導、保証主導の3つのアプローチを提供します。

LangChain は、PDF、HTML、テキストファイルから構造化データを抽出するオープンソース抽出サービスのホスト版をリリースしました。このサービスは無料で使用できますが、本番環境や機密データには適していません。ユーザーは抽出スキーマを定義し、少数ショットの例を追加し、異なる LLM モデルを切り替えることができます。シンプルなフロントエンドにより、開発者は迅速に実験し、独自の LangChain ワークフローに統合できます。

この記事では、金融サービスにおけるエージェント型AIのROI証明の課題を取り上げ、従来の監視ツールではマルチエージェントシステムの動的なコスト構造を処理できないと指摘する。RFP処理の自動化とAMLコンプライアンス監視という2つの実際のユースケースを通じて、LangChainプラットフォーム（LangSmith、LangGraphを含む）とPay-iの経済インテリジェンスプラットフォームを組み合わせ、エンジニアリングレベルの可観測性をビジネス価値に結びつけ、リーダーシップにAI投資のROIを示す方法を紹介する。

OpenWiki 0.2 は、OKF形式でコードベースのWikiを生成し、メタデータ、変更履歴、エージェントに優しい検索機能を提供することで、開発者がリポジトリのドキュメントを整理するのを支援します。

LangChainのFleetプラットフォームは、コードを書かずにカスタムAIエージェントを構築し、ワンクリックでSlackに展開できる機能を発表。エージェントは独自のアイデンティティを持ち、チャンネルやスレッドで利用可能。

AIエージェントが自律的にタスクを実行するには、分離された安全で迅速にデプロイ可能なコンピューティング環境が必要です。この記事では、エージェントがなぜ独自のコンピュータを必要とするのか、そしてLangSmith SandboxがマイクロVM分離、スナップショットとフォーク、認証プロキシ、安全な実行を通じてどのようにそのニーズを満たすかを説明します。また、プロンプトインジェクションなどのセキュリティリスクと緩和策についても議論します。

LangSmithを使用して、Claude Code、Codex、Cursor、Copilotなどのコーディングエージェントをトレースします。ツールコール、サブエージェント、エラー、コスト、リトライを検査。

OpenWiki Brainsは、LangChainが提供する新しいフレームワークで、Gmail、Notion、Gitなどのソースに接続し、ローカルWikiを自動更新することで、AIエージェントにプロアクティブなメモリを提供します。

Perplexity Agent API、LangGraph、LangSmithを使用して、引用付きの投資メモを90秒で生成するベンチャーキャピタルリサーチエージェントの構築方法を学びます。エージェントは、チーム、財務、製品、市場の4つの並列リサーチノードを実行し、7つのセクションからなるメモを合成します。すべての主張は一次情報源に遡ることができ、出力は監査可能です。また、3つの検索プロバイダーの比較と、同様のエージェントを構築するためのポイントを提供します。

LangChainとNVIDIAが協業し、LangChain Deep Agents Code、NVIDIA Nemotron 3 Ultra、OpenShellを組み合わせた、オープンでガバナンスが効くエンタープライズエージェント向けブループリント「NemoClaw」を発表。評価では、リーディングパフォーマンスを約10分の1の推論コストで実現。

Nemotron 3 Ultraのハーネス（足場）のみを調整することで、Deep Agentsスイートで最高0.86を達成し、Opus 4.8の最高0.87にほぼ匹敵し、コストは約10分の1に削減。本稿では、評価駆動のアプローチ、プロンプトエンジニアリング、ミドルウェアの最適化、効果がなかった点について詳述する。

Deep Agents Code が NVIDIA NemoClaw のガバナンスブループリントとして利用可能に。デフォルト拒否ネットワーク、人間による承認、監査ログにより、機密コードのモダナイゼーションを安全に実行。