cv usk(@cv_usk):TL;DR: 長い仕事を裏で進めながら、ユーザーの指示にはすぐ応える。LangChainはその両立に、バックグラウンドで動く非同期サブエージェントを提案しています。標準のReActループでは長いツール呼び出しが全体を止めてしまうためです。 Agents Are Going Async（LangChain） https://t.co/qCLajg5un9 ポイント・🧠 応答性（すぐ反応）と生産性（多数の長いタスクを並行）の両立が課題です・🚧 ReActループでは、長いツール呼び出し1つで他のタスクが全部待たされます・🔀 ユーザーのそばに残る1つのオーケストレーターと、裏で動く複数のワーカーという構成です・🛠️ 管理ツールは5つで、start、check、update、cancel、list の各 async_task です・♻️ 追加指示は、訂正向きの interrupt（既定）と、追加向きの enqueue を選べます・🔔 結果は、実行中なら次のモデル呼び出し前に拾い、待機中なら新しい実行で起こします・🧪 Deep Agents と Managed Deep Agents で利用でき、ベータ版です記事にベンチマークはなく、LangChain製品の紹介である点に注意が必要ですが、設計の考え方として参考になります。 #AIエージェント #LangChain

2026.11.08 02:50

TL;DR: 長い仕事を裏で進めながら、ユーザーの指示にはすぐ応える。LangChainはその両立に、バックグラウンドで動く非同期サブエージェントを提案しています。標準のReActループでは長いツール呼び出しが全体を止めてしまうためです。 Agents Are Going Async（LangChain）ポイント・🧠 応答性（すぐ反応）と生産性（多数の長いタスクを並行）の両立が課題です・🚧 ReActループでは、長いツール呼び出し1つで他のタスクが全部待たされます・🔀 ユーザーのそばに残る1つのオーケストレーターと、裏で動く複数のワーカーという構成です・🛠️ 管理ツールは5つで、start、check、update、cancel、list の各 async_task です・♻️ 追加指示は、訂正向きの interrupt（既定）と、追加向きの enqueue を選べます・🔔 結果は、実行中なら次のモデル呼び出し前に拾い、待機中なら新しい実行で起こします・🧪 Deep Agents と Managed Deep Agents で利用でき、ベータ版です記事にベンチマークはなく、LangChain製品の紹介である点に注意が必要ですが、設計の考え方として参考になります。 #AIエージェント# #LangChain#

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