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LangChainの2026年7月アップデート — NVIDIAとの共同Blueprint公開、Slackへの1クリック導入、音声エージェントのデバッグ基盤まで一気に整う

7月24日、LangChainが「July 2026: LangChain Newsletter」と題した記事を公開した。今月は、NVIDIAとの共同Blueprintによるオープンなエージェント基盤の公開、LangSmithへの音声エージェントトレーシング対応、Slackへの1クリック導入機能など、エージェント開発の実用化を加速する複数のアップデートが一斉に揃った。

7月24日、LangChainが「July 2026: LangChain Newsletter」と題した記事を公開した。今月は、NVIDIAとの共同Blueprintによるオープンなエージェント基盤の公開、LangSmithへの音声エージェントトレーシング対応、Slackへの1クリック導入機能など、エージェント開発の実用化を加速する複数のアップデートが一斉に揃った。


NVIDIAとの連携:Deep Agents × NemoClaw Blueprint

今月最大のトピックは、NVIDIAのJensen HuangとLangChainのHarrison Chaseが語る「オープンなエージェントシステムの必要性」だ。両者の対談を軸に、NVIDIA NemoClaw for LangChain Deep AgentsというBlueprintが公開された。

NemoClawはNVIDIAが提供する推論・制御向けのコンポーネント(モデルないしツールキット)とされており、Deep AgentsはLangChainのオープンソースエージェントハーネス(エージェント開発を加速するための実行基盤)だ。このBlueprintは、センシティブなコードを扱うユースケースを念頭に置いた設計で、「チームが自前で所有・チューニング・制御できるエージェントシステム」を目指す構成になっている。

コードと詳細はDeep Agents on NemoClaw の解説ブログにまとめられている。


LangSmith:実用フェーズに入った3つのアップデート

Sandboxesの無料トライアル開始

LangSmith Sandboxesが無料トライアルを開始した。エージェントに対して安全・隔離された実行環境を提供し、コード実行・変更テスト・長時間タスクの実行を本番環境から切り離して行える。エージェントのテスト工程を整備したいチームにとって、まず試せる入口ができた形だ。なお、Sandboxesの詳細ページについては元記事内にリンクが明記されていないため、最新のドキュメントはLangSmith公式ドキュメントから確認されたい。

Slack連携:LangSmith Fleet

LangSmith Fleetは、エージェントをSlackに1クリックで導入できる機能だ。チャンネルでエージェントをタグ付けして呼び出し、スレッド上でフォローアップやHITL(Human-in-the-Loop)承認を処理し、ドキュメントの送受信も行える。開発チームのワークフローにエージェントを組み込む際の摩擦を下げる仕組みといえる。→ Fleet発表ブログ

音声エージェントのトレーシングに対応

音声エージェント開発者向けの機能として、音声エージェントトレーシングがLangSmithに追加された。1つのトレース上で、音声キャプチャ・STT(音声認識)とTTS(音声合成)のレイテンシ・割り込み・ツール呼び出しをまとめて確認できる。対応プラットフォームはPipecat、LiveKit、OpenAI Realtime、Gemini Live。音声エージェントのデバッグは従来ログが散在しがちだっただけに、一元化の実用性は高い。音声エージェントトレーシング専用のドキュメントや発表ブログが別途公開されている場合は、LangSmith公式ドキュメントのIntegrationsセクションから参照されたい。


オープンソース:エージェントの評価・記憶・大規模コンテキスト処理

  • OpenWiki Brains:Gmail、Notion、gitリポジトリ、X、Hacker News、Web検索などのソースをローカルWikiに変換し、エージェントが参照・自動更新できる汎用メモリレイヤー。→ ブログ

  • Deep Agents × Harbor:エージェント評価のための統合スタック。隔離されたサンドボックス実行・並列試行・LangSmithトレースを組み合わせ、各エージェントの成否の理由を可視化する。→ 詳細

  • RLMs in Deep Agents:大きなコンテキストを持つタスクを、動的サブエージェントへのプログラム的な呼び出しに分割する手法。コンテキストが長くなるほど精度が落ちる「コンテキストロット(context rot:コンテキスト劣化)」の問題に対処する設計だ。→ ガイド


導入事例:Schneider ElectricとPendo

Schneider Electricは、LangSmithを軸に60以上のAIプロダクトにまたがるLLMOps基盤を構築。200名以上のエンジニアとSME(Subject Matter Expert)が共通の観測・評価・デプロイ基準を使えるようになった。

Pendoは、LangSmithを使ってプロダクトエージェント「Novus」を開発。ユーザーの行動データとセッションリプレイからコード修正を自動生成し、PMによるeval(評価)で成功率90%以上を達成している。


新コース・イベント

LangChain AcademyでDeep Agents入門コースが公開された。長時間・複雑なワークフロー向けエージェントの構築方法を、エージェントハーネスの概念から実装まで学べる構成だ。→ コース登録

カンファレンスInterruptは、サンフランシスコ開催に続き、今秋はニューヨークとロンドンへの展開が予定されている。JPMorganChase、Apollo、AstraZenecaからの登壇者が予定されており、エージェントの構築・デバッグ・本番投入に関するハンズオンワークショップも行われる。→ チケット購入


詳細はJuly 2026: LangChain Newsletterを参照していただきたい。