最近、GithubでLangGraph（LangChainが提供するエージェント構築用フレームワーク）のアップデートを確認していたところ、LangChainの開発チームが新機能の開発を進めていることに気づきました。現在はまだテスト段階かもしれませんが、試用コードなどはすでに整っているようです。この新機能は非常に興味深いので、共有したいと思います。
名前は⇩の「langgraph-engineer」です。
現時点ではまだスター数が数十個と少ないため、まだテスト中だと思われます。この機能を簡単に説明すると、agentを作成するためのagentを作るというものです。非常に革新的なアイデアだと思います。
LangChainの開発チームが想定している処理フローは、概ね以下のようになっています
まず、ユーザーがagentのワークフローを手書きで作ります。その後、マルチモーダルモデルを使用して手書きの結果を認識し、必要な情報を抽出します。次に、LLMが適切なpromptを通じて、抽出した情報をもとにLangGraphのコードを生成します（LangGraphのコードは、ノードやエッジなどの固定要素で構成されているため、promptをうまく調整すれば比較的完成度が高いコードのアーキテクチャを生成することが可能です）。
⇩は、Langgraph-engineerの使用例で生成されたlanggraphコードです。よく見ると、LangGraphの基本構成がほぼ完成していることがわかります。
この”agentを作るagentを開発する”テーマは、今後のAI-agentの分野でかなり流行する可能性が高いと感じています。現時点でのLLMコーディング能力はすでに非常に高いレベルですし、これからさらに性能が向上すれば、将来的にはエージェントの開発に人間が関与する必要性も減少していくと思います。agentを使ってagentを開発することは十分に可能であり、またagentの自己改善も期待できると思います。
関連する記事を調べたところ、中国ではこのテーマで取り組んでいる方が多いようです。例えば、⇩もagentを自動生成するプロジェクトです。
興味ある方ご覧ください：