LangChain、カスタムAIハーネス開発のためのエージェントミドルウェアを発表

Felix Pinkston 2026/3/26 15:31

LangChainは、開発者がPII検出、動的ツール選択、本番環境対応機能のフックを使用してAIエージェントの動作をカスタマイズできるAgentMiddlewareシステムを導入しました。

LangChain、カスタムAIハーネス開発のためのエージェントミドルウェアを発表

LangChainは、開発者がコアインフラストラクチャを一から再構築することなくAIエージェントの動作をカスタマイズできる包括的なミドルウェアシステムをリリースしました。2026年3月26日のブログ投稿で詳述されたこのフレームワークは、ループのすべての段階でエージェントの実行を傍受および変更する6つの異なるフックを導入しています。

ミドルウェアアーキテクチャは、エージェント開発における永続的な問題点、すなわちデモ対応プロトタイプと本番システムの間のギャップに対処します。システムプロンプトの交換やツールの追加などの基本的なカスタマイズは常に簡単でしたが、基本的なエージェントループの変更—モデル呼び出しの前に何が起こるか、ツールがどのように実行されるか、人間がいつ介入するか—には広範なカスタムコードが必要でした。

フックシステムの仕組み

AgentMiddlewareは6つの介入ポイントを公開します。before_agentは、メモリのロードや入力の検証のために呼び出し時に一度実行されます。before_modelは各LLM呼び出しの前に実行され、履歴のトリミングや機密データのキャッチに便利です。wrap_model_callは、キャッシング、リトライ、動的ツールバインディングを処理します。wrap_tool_callはツール実行に対して同じことを行います。after_modelは、ヒューマン・イン・ザ・ループのワークフローに組み込まれます。after_agentは、クリーンアップと通知を処理します。

これらのミドルウェアは積み重ねられます。開発者は競合することなく複数の変更を重ねることができます。

一般的な問題に対する組み込みソリューション

LangChainは、本番デプロイメント全体で繰り返し現れるパターンのために事前構築されたミドルウェアを提供しています。PIIMiddlewareは、before_modelとafter_modelフックを実装して、個人識別情報をマスク、編集、またはハッシュ化します。これは、プロンプトだけでは法的安全性を確保できないHIPAAコンプライアンスにとって重要です。

LLMToolSelectorMiddlewareは、メイン呼び出しの前に高速モデルを実行してレジストリから関連するツールを特定し、必要なものだけをバインドすることで、コンテキストの肥大化に対処します。SummarizationMiddlewareは、トークン数が高くなりすぎたときにメッセージ履歴を圧縮することで、コンテキストのオーバーフローを防ぎます。

ModelRetryMiddlewareは、再試行回数、バックオフ係数、レート制限のための初期遅延など、設定可能な再試行ロジックでAPI呼び出しをラップします。ShellToolMiddlewareは、エージェントループ周辺のリソースの初期化と破棄を処理します。

概念実証としてのDeep Agents

LangChainは、アーキテクチャを検証するために、このミドルウェアスタック上に完全にDeep Agentsを構築しました。エージェントハーネスは、LangChainの標準エントリーポイントであるcreate_agent上で実行され、その上に特殊なミドルウェアが階層化されています。ファイルベースのコンテキスト管理のためのFilesystemMiddleware、コンテキスト分離されたサブエージェントのためのSubagentMiddleware、段階的な機能開示のためのSkillsMiddlewareです。

このアプローチにより、チームは異なる関心事を独立して所有できます。ビジネスロジックはコアエージェントコードから切り離されたままです。再利用可能なミドルウェアは、密結合なしに組織全体に広がることができます。