2026年のLangChain v1:エージェント構築の新しい基盤(RedditとXでの評判)
By Surya Pratap
2026年4月20日
10 min read
AI & Technology
2026年4月20日
10 min read
LangChain v1Hover to explore2023年から2024年の大半、r/LangChain、r/LocalLLaMA、X/TwitterでのLangChainに対する最も大きな声は、どれも同じように聞こえました。「デモには最高、本番ではつらい」。ラッパーの上にラッパーを重ね、本物のループが必要になった途端に破綻する抽象化があり、ロードマップは毎週火曜日に新しいチェーンを出しているように見えました。**LangChain v1(2025年末から安定版)**で、その状況は変わりました。フレームワークはいまや公然とエージェントの形をしています。高レベルの入り口であるcreate_agentが一つ、ミドルウェアの仕組み、そして内部の標準ランタイムとしてのLangGraphです。
本記事の情報源には、公式のLangChain v1の発表、LangChainのエージェントのドキュメント、r/LangChainとr/LocalLLaMAで繰り返されている議論、そしてXでの@LangChainAIと@hwchase17のスレッドが含まれます。都合のよい引用より、全体の傾向を重視しています。
最大の変化は、LangChainがもはやチェーンの寄せ集めではないことです。トップレベルのパッケージは、いまや3つの要素を中心にしています。
古い部品(LLMChain、AgentExecutor、initialize_agent、旧形式のcreate_react_agent)はまだインポートできますが、レガシー扱いです。新しいコードはlangchain.agentsとlangchain.messagesに置き、プロバイダーとの統合はlangchain-openaiやlangchain-anthropicなどのパッケージを使うことが想定されています。
from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import tool
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
"""Return the current weather for a given city."""
return f"It's 24C and sunny in {city}."
agent = create_agent(
model="anthropic:claude-sonnet-4-5", # or "openai:gpt-5", "google:gemini-2.5-pro"
tools=[get_weather],
system_prompt="You are a concise travel assistant.",
)
result = agent.invoke(
{"messages": [{"role": "user", "content": "Weather in Lisbon?"}]}
)
print(result["messages"][-1].content)
注目すべき点は3つあります。モデルは文字列で指定する(どのプロバイダーかはLangChainが解決する)、ツールは@toolでデコレートした普通のPython関数である、そして明示的なReActプロンプトもパーサーもない、という点です。エージェントのループ、ツール呼び出しのプロトコル、メッセージのリデューサーは、すべてランタイムの中にあります。
r/LangChainで最も支持されているv1の機能の一つがresponse_formatです。Pydanticのモデルを渡せば、エージェントは同じループの中で検証済みのオブジェクトを返します。追加のパーサーも、「では、これをJSONで抽出して」という追加の呼び出しも要りません。
from pydantic import BaseModel
from langchain.agents import create_agent
class TripPlan(BaseModel):
city: str
days: int
must_do: list[str]
agent = create_agent(
model="openai:gpt-5",
tools=[get_weather],
response_format=TripPlan,
)
out = agent.invoke({"messages": [
{"role": "user", "content": "Plan 3 days in Lisbon."}
]})
plan: TripPlan = out["structured_response"]
print(plan.must_do)
ミドルウェアによって、v1はラッパーに見えなくなり、本物のエージェントフレームワークに見えてきます。before_model、after_model、before_tool、after_toolにフックを掛けられ、次のような再利用可能な振る舞いを組み込めます。
from langchain.agents import create_agent
from langchain.agents.middleware import (
HumanInTheLoopMiddleware,
SummarizationMiddleware,
PIIMiddleware,
)
agent = create_agent(
model="anthropic:claude-sonnet-4-5",
tools=[refund_order, send_email, query_db],
middleware=[
PIIMiddleware(strategy="redact"),
SummarizationMiddleware(max_tokens_before_summary=12_000),
HumanInTheLoopMiddleware(
interrupt_on={"refund_order": True, "send_email": True}
),
],
)
私たち自身のクライアントワークでも、最近のXのスレッドでも、LangChainがようやく本番に出せると感じられるようになったのは、この部分のおかげです。厄介な本番の課題を、プロンプトのレベルで継ぎはぎするのではなく、組み合わせて扱えるようになりました。
標準でステートを持つHover to exploreマルチエージェント構成では、LangChainはLangGraphと、Redditで繰り返し話題に上る2つの既製コンポーネントに頼ります。
create_agentの出力をStateGraphに組み合わせるだけです。ここ数か月のr/LangChain、r/LocalLLaMA、そしてXのAIエンジニアリング界隈で、繰り返し出てくるテーマは次のとおりです。
create_agentは2年前にこうあるべきだった姿だ。」最も多く挙がる利点はミドルウェアと構造化出力です。LangSmithのトレースは、面倒な手順なしに「とにかく動く」。langchain、langchain-core、langgraph、各プロバイダーのパッケージ)は、いまも新しく来た人をつまずかせます。0.x系のコードからの移行は「ほとんど機械的だが、ときどき外科手術が必要」です。「2026年に面白い問いは、もはや『どのフレームワークか』ではない。同じエージェントを3つのプロバイダーで、人間による承認付きで、すべての失敗にトレースを残して出荷できるのはどれか、だ。」
create_agent + ツール2〜5個 + response_format。初日はミドルウェアを使わなくて構いません。LangChain v1は、フレームワークの形が、チームが本番で実際にエージェントを作るやり方と一致した最初のバージョンです。下にグラフを持つツール利用のループ、地味な課題(個人情報、承認、要約、リトライ)のためのフック、そしてどのプロバイダーでも同じコードの流れ。RedditとXでの議論は、「LangChainはネタなのか」から「そのエージェントは観測でき、復旧でき、移植できるか」へと移りました。2026年にMVPを出す創業者にとって、こちらのほうがずっと有意義な議論です。
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