LangChain Interrupt & LangChain Ambassadors meetingレポート

イベントページ：https://langchain.connpass.com/event/358275/

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1. 2025年7月3日 LangChain Meetup Tokyo #6 LangChain Interrupt & LangChain Ambassadors meetingレポート
2. 自己紹介 大嶋勇樹（おおしまゆうき） https://x.com/oshima_123 株式会社ジェネラティブエージェンツ取締役CTO/Co-founder 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開発を実施 個人ではエンジニア向けの勉強会開催やUdemy講座の作成など 勉強会コミュニティStudyCo運営 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（共著） 「LangChainとLangGraphによるRAG・AIエージェント［実践］入門」（共著）
3. 会社名 株式会社ジェネラティブエージェンツ （英文：Generative Agents, Inc.） 所在地 東京都港区 ※ 全社員リモート勤務 役員構成 CEO 西見 公宏 COO 吉田 真吾 CTO 大嶋 勇樹 設立年月 2024年3月14日 事業内容 AIエージェント技術を軸とした生成 AIアプリケーション開発 支援、コンサルティング、教育・研修サービスの提供 AIエージェントインテグレーションサービスの提供 AIエージェントを実業務で本当に活用するためには、AIエージェントの技術特性 と問題解決領域の両面から検討を進める必要があります。当社は「LangChain」 の公式エキスパートとして、AIエージェントを開発するための確かな技術力を活 かし、生成AIアプリケーション開発支援からコンサルティング、教育・研修サービ スまでのあらゆる方面において、AIエージェントを活用した問題解決サービスを 提供します。 インテグレーションを支えるサービス群の提供 AIエージェントを効果的に運用するためには、AIエージェントを動かすためのイ ンフラが必要です。当社はマルチエージェントのオーケストレーション基盤である 「Generative Workforce（※開発中）」をはじめ、AIエージェントのためのツール群 「middleman.ai」の提供を通して、AIエージェント活用のための基盤構築をサ ポートします。 株式会社ジェネラティブエージェンツ - 会社概要 AIエージェントが「ハブ」となり 人間とAIエージェントの協働が 当たり前になる世界を実現する
4. 代表取締役CEO / Founder 西見 公宏 Masahiro Nishimi 事業会社の顧問CTOとして活動するソフトウェア開発のスペシャリス ト。AIエージェントを経営に導入することにより、あらゆる業種業態の 生産性を高めるための活動に尽力している。 「その仕事、AIエージェントがやっておきました。――ChatGPTの次に 来る自律型AI革命」（技術評論社）単著、Software Design「実践LLMア プリケーション開発」（技術評論社）連載。 主な著書 『その仕事、AIエージェントがやっておきました』 取締役COO / Co-founder 吉田 真吾 Shingo Yoshida AWS Serverless Heroとして日本におけるサーバーレスの普及を促進。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技 術評論社）共著、「Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシス テム構築入門」（技術評論社）共著、「AWSによるサーバーレスアーキ テクチャ」（翔泳社）監修、「サーバーレスシングルページアプリケー ション」（オライリー）監訳、「AWSエキスパート養成読本」（技術評 論社）共著。ChatGPT Community（JP）主催 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門』 『Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 　エンジニア選書』 取締役CTO / Co-founder 大嶋 勇樹 Yuki Oshima 大規模言語モデルを組み込んだアプリケーションやAIエージェントの開 発を実施。 個人ではエンジニア向けの勉強会開催や教材作成など。オンラインコー スUdemyではベストセラー講座多数。 「ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築［実践］入門」（技 術評論社）共著。勉強会コミュニティStudyCo運営。 主な著書 『ChatGPT/LangChainによるチャットシステム構築 ［実践］入門』 運営メンバー
5. 2025年7月3日 LangChain Meetup Tokyo #6 LangChain Interrupt & LangChain Ambassadors meetingレポート
6. LangChain Interrupt
7. LangChain Interrupt 日本時間2025年5月14日から15日にかけて、サンフランシスコにてAIエージェント開発に特化した テックイベント「LangChain Interrupt」が開催中されました • 1日目：LangGraphのハンズオンワークショップ • 2日目：Replit、Ciscoなど各社のセッション ジェネラティブエージェンツはLangChainアンバサダーとして本イベントに現地参加しました 弊社テックブログにて各セッションのレポートを公開していますが、 この場で特筆すべきアップデートや知見を共有します https://interrupt.langchain.com/ レポートを公開しているテックブログはこちら https://blog.generative-agents.co.jp/
8. Day2：Keynote（LangChain CEO Harrison Chase） Keynoteでは、LangChainの信念について語られ、いくつかのリリースが発表されました Keynoteのアーカイブ動画：https://www.youtube.com/watch?v=DrygcOI-kG8 LangChainは新たなプロファイル「エージェントエンジニア」をサポー トするために存在する エージェントを構築するための核となる4つの要素 「プロンプティング」「エンジニアリング」 「プロダクトセンス・プロダクトスキル」「機械学習（特にEvals）」
9. LangChain Interruptで発表された主要リリース LangGraph Platform GA LangGraphのホスティング環境（クラウドSaaS、ハイブリッド、完全セルフホストで利用可能） https://changelog.langchain.com/announcements/langgraph-platform-ga-deploy-manage-long-running-stateful-agents LangGraph Studio v2 LangSmithからの本番トレースのローカルプルダウン等の機能強化 LangSmithのAgent Observabilityアップデート エージェントのTrajectory（軌跡）とツール呼び出しのオブザーバビリティ強化 https://changelog.langchain.com/announcements/agent-observability-gain-insights-into-tool-calls-run-stats Open Agent Platform LangGraph Platformと連携したエージェントのWeb UI https://github.com/langchain-ai/open-agent-platform
10. LangGraph Platform GA 長らくBetaとされていたLangGraphのホスティング環境 「LangGraph Platform」がGA（Generally Available） となりました 提供形態） • クラウドSaaS • ハイブリッド • 完全セルフホスト 最近では、LangGraphのエージェントをMCPサーバーとして公開する機能も追加されています https://langchain-ai.github.io/langgraph/concepts/server-mcp/ https://blog.langchain.com/langgraph-platform-ga/
11. Supervisor型マルチエージェントの事例多数 各社の事例では、Supervisor型マルチエージェントの事例がとくに多数となっていました Agentic Workflowのみでは、あらゆるパターンに対応しようとすると非常に複雑な実装になります →「検索エージェント」「レポート生成エージェント」のように、エージェント（ワークフロー）を 分割してSupervisorが動的に組み合わせることで、現実的な実装で柔軟な動作を実現する方針 https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/multi_a gent/agent_supervisor/
12. 評価駆動開発 Harrison Chase氏の評価についてのセッションでは、 評価駆動開発（Eval-driven development）について語られました • オフライン評価（Offline Evals） 事前に準備したデータセットに対して パフォーマンスを測定・スコアリングする • オンライン評価（Online Evals） 本番環境で稼働中のアプリケーションに対し、 実際に入力されるデータの一部をサンプリングしてスコアリングする • インザループ評価（In-the-loop Evals） エージェントの応答前に評価を行い、誤りを検知した場合には自己修正を促したりする 参考：https://blog.generative-agents.co.jp/entry/2024/08/21/164813
13. State of Agents：Andrew Ng氏とHarrison Chase氏の対談 「Evalsについて人々は話しますが、なぜか実行しません。…Evalsは 20分程度で本当に手早く作れるもので、それほど出来が良くなくて も、私自身が目で見て評価するのを補完し始めることができるんで す。…最初はほとんど役に立たないような雑なEvalsを作り、それが どう機能するかを見て、『このEvalsはダメだな。こうすれば修正で きる』と考えて改善を重ね、より良いものにしていくのです。」 (Even though people talk about evals, for some reason, people don't do it. ... I think evals is something together really quickly, you know, in 20 minutes. And it's not that good, but it starts to compliment my human eyeball evals. ... a lot of the way I build emails, I built really awful emails that barely helps. And then when you look at what it does, you go, you know what this email is broken. I could fix it, and you make improvement for you make it better.) 参考：https://blog.generative-agents.co.jp/entry/2025-langchain-interrupt-day2-andrew
14. LangChain Interruptの感想 • LangChain、LangGraphは実活用を想定している Keynoteなどを通して、改めてLangChainやLangGraphは現実で使えるエージェントを 実装することを意識していると感じました • ともに成長できるフレームワーク 今回Supervisor型マルチエージェントの事例が多かったことでそのトレンドを認識できたように LangChainはともに成長できるフレームワークであると再認識しました • コミュニティの盛り上がり LangChain Interruptには推定1000名の参加者が集っており、LangChainの活用例の豊富さや コミュニティの盛り上がりを感じました
15. 余談）Waymo サンフランシスコでは自動運転タクシーのWaymoが普通に街中を走っており、 滞在中は何度も乗車しました 運転手のいない車が走っている様子は最初は衝撃でしたが、 乗車中に安全面の不安などは全く感じませんでした 東京では初期フェーズとして、 手動運転による走行が開始しているそうです https://waymo.com/intl/jp/waymo-in-japan/
16. LangChain Ambassadors meeting
17. LangChain Ambassadors meeting 7月1日に「LangChain Ambassadors meeting」がありました LangChain・LangGraph・LangSmithの今後のロードマップについて話があったので共有します
18. LangChain（langchain-coreなど） LangChainは、様々なLLMプロバイダー向けの標準的な入出力を一級市民として サポートしていく計画です 例えば... • Citations（引用）を一級市民としてサポート • 出力におけるReasoning（Thinking） • 画像出力 最近のアップデートでは、各種プロバイダの組み込みツール（OpenAIのWeb検索・MCPなど）が サポートされています https://github.com/langchain-ai/langchain
19. LangGraph LangGraph v1.0に向けて • 型付けの改善などに取り組む計画 • GitHubでフィードバックを募集中 （フィードバック自体が示唆に富んでいるので、 　見てみるだけでも面白いです） LangGraph Prebuilt Agents • create_react_agentの改善と、create_agentへの名前変更の可能性 • Supervisor・Swarm・MCP Adaptersをどのようなパッケージで提供するかといった方針を検討中 https://github.com/langchain-ai/langgraph/issues/4973
20. LangSmith LLM-as-a-Judgeの改善 • LangSmith上でのLLM-as-a-Judge機能をより使いやすくする 本番環境でのインサイトに関する機能 • 関連トピックの自動クラスタリングやディスカバリ パフォーマンスの改善 • トレースを素早くロードできるように
21. その他 Deep Research • より良いDeep Researchの例の実装中 • 評価やMCPサーバーの接続など コーディングエージェント • クラウドのサンドボックス環境で動く非同期コーディングエージェントを実装中 • Daytonaを使用しているとのこと https://www.daytona.io/
22. まとめ
23. まとめ • LangChain Interruptに現地参加して、改めてLangChainやそのエコシステムの 良さと盛り上がりを感じました • LangChain / LangGraph / LangSmithは、今後も実活用を意識して、 良い意味で試行錯誤しながらアップデートされていくはずです 日本にもLangChainやLangGraphのユーザーはたくさんいるはず...！ ぜひ一緒に盛り上げていきましょう！
24. ご清聴ありがとうございました