LangChainが社内AIエージェントの共通設計を説明

LangChainの投稿は製品発表というより、社内エージェントを本番運用してきた現場報告であり、その捉え方が際立つ。難しいのはモデルの能力ではなく職場の配線だと位置づけているのだ。業界には、呼び出した利用者の代理で動く方式と固定の認証情報を使う方式の2つがあると同社は説明し、どちらかを選ぶのではなくエージェントごとに混在させたという。

3つのエージェントがその分かれ方を示す。OpenSWEは利用者のGitHubハンドルでプルリクエストを開く一方、バックグラウンドのコードレビューは自前の身元で行う。GTM Agentは全員がログインせずに済むようSalesforceには固定の身元を使うが、代理のメールツールは共有チャンネルではなくDMのみで提供する。Content StudioはNotionでは利用者として動き、会社のTwitterアカウントへの投稿は固定の認証情報で、許可リストの利用者に限る。

LangChainはメモリが最も未開拓の領域だと指摘し、グローバルとユーザーの2階層があるとした上で、まだ多くの作業が残ると言う。他の要素はより固まっている。エージェントは自身のサンドボックスに接続して外でコードを実行し、実行の多くは人が起動するのではなくスケジュールかイベントで始まる。エージェントの開発者が設定する場合（OpenSWEが新しいプルリクエストを監視する）も、利用者が設定する場合（日次ブリーフが自前のcronを作成した）もある。