Joerg Hiller
2026/2/22 4:38
LangChainは、Agent BuilderのメモリシステムがファイルシステムのメタファーとCOALAフレームワークを使用して、コード不要で永続的な学習型AIエージェントを作成する方法を詳しく説明しています。
LangChainは、LangSmith Agent Builderを支えるメモリアーキテクチャを公開し、ユーザーがコードを書くことなくAIエージェントがセッション間で学習し適応できるファイルシステムベースのアプローチを明らかにしました。
同社は型破りな賭けをしました：ほとんどのAI製品のように後付けするのではなく、初日からメモリを優先させることです。その理由は？Agent Builderは汎用チャットボットではなく、タスク特化型のエージェントを作成します。エージェントが同じワークフローを繰り返し処理する場合、火曜日のセッションから得た教訓は水曜日に自動的に適用されるべきです。
メモリとしてのファイル
カスタムメモリインフラを構築するのではなく、LangChainのチームはLLMが既によく理解しているもの、つまりファイルシステムに依存しました。システムはエージェントメモリをファイルのコレクションとして表現しますが、実際にはPostgresに保存され、仮想ファイルシステムとしてエージェントに公開されます。
このアーキテクチャはCOALA研究論文の3つのメモリカテゴリに直接マッピングされます。手続き的メモリ（エージェントの動作を駆動するルール）はAGENTS.mdファイルとtools.json設定に存在します。意味記憶は、事実と専門知識をカバーし、スキルファイルに存在します。チームは初期リリースでエピソード記憶（過去の行動の記録）を意図的にスキップし、ユースケースにとって重要性が低いと判断しました。
可能な限り標準形式が採用されました：コアインストラクションにはAGENTS.md、専門タスクにはエージェントスキル、サブエージェントにはClaude Codeにインスパイアされた形式です。唯一の例外は？標準のmcp.jsonではなくカスタムtools.jsonファイルで、これによりユーザーはMCPサーバーから特定のツールのみを公開し、コンテキストオーバーフローを回避できます。
自己構築するメモリ
実用的な結果：設定ではなく修正を通じて改善するエージェント。LangChainは、ユーザーの単純な「箇条書きを使用してください」というフィードバックがエージェントのAGENTS.mdファイルを自動的に更新する会議要約エージェントの例を説明しました。3ヶ月目までに、エージェントはフォーマット設定、会議タイプの処理ルール、参加者固有の指示を蓄積しました—すべて手動設定なしです。
これを構築するのは簡単ではありませんでした。チームはメモリ関連のプロンプティングだけに1人をフルタイムで専任し、エージェントが記憶すべきでないときに記憶したり、間違ったファイルタイプに書き込んだりする問題を解決しました。重要な教訓：エージェントは情報追加には優れていますが、統合には苦労します。あるメールアシスタントは「すべてのコールドアウトリーチを無視する」と一般化するのではなく、無視すべきすべてのベンダーをリストアップし始めました。
人間の承認が必要
すべてのメモリ編集はデフォルトで明示的な人間の承認が必要です—これはプロンプトインジェクション攻撃に対するセキュリティ対策です。ユーザーは敵対的な入力をあまり懸念しない場合、この「yoloモード」を無効にできます。
ファイルシステムアプローチは、ロックインされたDSLでは実現できない移植性を可能にします。Agent Builderで構築されたエージェントは、理論的にはDeep Agents CLI、Claude Code、またはOpenCodeで最小限の摩擦で実行できます。
今後の展開
LangChainはいくつかの計画された改善を概説しました：会話履歴をファイルとして公開することによるエピソード記憶、見逃した学習を捉えるために毎日実行されるバックグラウンドメモリプロセス、明示的な/rememberコマンド、基本的なgrepを超えるセマンティック検索、およびユーザーレベルまたは組織レベルのメモリ階層です。
AIエージェントを構築する開発者にとって、ここでの技術的選択は重要です。ファイルシステムのメタファーは、カスタムメモリAPIの複雑さを回避しながら、LLMネイティブであり続けます。このアプローチがより複雑で長期実行タスクを処理するエージェントに対してスケールするかどうかは未解決の問題ですが、LangChainはノーコードエージェント構築においてファイルがフレームワークに勝ると賭けています。
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出典: https://blockchain.news/news/langchain-agent-builder-memory-system-architecture
