LangChain、エンタープライズAIコーディングエージェント向けOpen SWEフレームワークをリリース

Rongchai Wang 2026/3/17 17:33

LangChainがOpen SWEをオープンソース化。Stripe、Coinbase、Rampで展開されているコーディングエージェントアーキテクチャを反映したフレームワーク。Deep AgentsとLangGraphで構築。

LangChain、エンタープライズAIコーディングエージェント向けOpen SWEフレームワークをリリース

LangChainは、Stripe、Coinbase、Rampが独自に内部AIコーディングエージェント向けに開発したアーキテクチャパターンを捉えたオープンソースフレームワーク、Open SWEをリリースした。MITライセンスのこのプロジェクトは、LangChainのDeep AgentsおよびLangGraphプラットフォーム上に構築され、自律型コーディングアシスタントの展開を目指すエンジニアリング組織にカスタマイズ可能な基盤を提供する。

エンタープライズの収束が設計を推進

このフレームワークは、主要なフィンテック企業間で観察される収束から生まれた。StripeはMinionsを構築し、RampはInspectを開発し、CoinbaseはCloudbotを作成した。それぞれが独立して作業していたにもかかわらず、同様のアーキテクチャの決定に到達した。

これらの共通パターンには、コード実行用の隔離されたクラウドサンドボックス、厳選されたツールセット(Stripeは約500の慎重に選択されたツールを維持していると報告されている)、Slack優先の呼び出し、LinearイシューやGitHub PRからのリッチコンテキスト注入、複雑なタスクのためのサブエージェントオーケストレーションが含まれる。

「これらのアーキテクチャの選択は、複数の本番環境での展開において効果的であることが証明されている」とLangChainは発表で述べたが、組織は自社の環境にコンポーネントを適応させる必要があることも認めている。

技術アーキテクチャ

Open SWEには、シェル実行、Webフェッチ、API呼び出し、Git操作、LinearおよびSlackとの統合をカバーする約15の厳選されたツールが付属している。このフレームワークは、Modal、Daytona、Runloop、LangSmithを含むプラグ可能なサンドボックスプロバイダーをサポートしている。

各タスクは、完全なシェルアクセスを持つ隔離されたLinux環境で実行される。リポジトリがクローンされ、エージェントはその境界内で完全な権限を受け取り、エラーは封じ込められる。複数のタスクを並列で実行でき、それぞれが別々のサンドボックスで実行される。

コンテキストエンジニアリングは2つのチャネルを通じて行われる。リポジトリルートにあるAGENTS.mdファイルがチームの規約とアーキテクチャの決定をエンコードし、さらにエージェントが作業を開始する前に組み立てられた完全なLinearイシューまたはSlackスレッド履歴が含まれる。

オーケストレーションレイヤーは、モデル駆動のサブエージェント生成と決定論的ミドルウェアフックを組み合わせる。1つのミドルウェアコンポーネントは、実行中に到着するフォローアップメッセージを注入する。別のコンポーネントは安全網として機能し、エージェントがそのステップを完了しない場合、自動的にコミットしてPRを開く。

フォークよりも構成

既存のエージェントをフォークするのではなく、Open SWEはDeep Agentsフレームワーク上に構成される。これはRampのチームがOpenCode上にInspectを構築した方法と同様である。このアプローチはアップグレードパスを提供する。Deep Agentsがコンテキスト管理やトークン効率を改善すると、カスタマイズを再構築することなく、それらの改善が反映される。

Deep Agentsは、大規模なコードベースでコンテキストオーバーフローを防ぐためにファイルベースのメモリを処理し、write_todosツールを介して構造化された計画を提供し、異なるサブタスクが互いの会話履歴を汚染しない隔離されたサブエージェント生成をサポートする。

比較方法

エンタープライズ実装との比較は、実装の詳細における予想される違いを明らかにする。StripeはフォークされたGooseをAWS EC2 devboxと3層検証で使用している。RampはOpenCode上にModalコンテナとビジュアルDOM検証で構成した。Coinbaseはエージェント評議会と自動マージ機能を使用してゼロから構築した。

Open SWEはデフォルトでClaude Opus 4を使用するが、任意のLLMプロバイダーをサポートする。組織は異なるサブタスクに異なるモデルを構成できる。

展開の現実

このフレームワークは、AI支援開発の特定の軌道に対するLangChainの賭けを表している。新しいインターフェイスを必要とするのではなく、既存の開発者ワークフローと統合する自律的で長時間実行されるエージェントである。これは、初期のAIコーディングツールを支配していた短時間で同期的なIDE内copilotモデルとは異なる。

ドキュメントには、GitHub Appの作成、LangSmithのセットアップ、本番環境への展開をカバーするインストールガイドと、サンドボックスプロバイダー、モデル、ツール、トリガーを交換するためのカスタマイズガイドが含まれている。

Open SWEは現在github.com/langchain-ai/open-sweで利用可能である。LangSmith Sandboxesに興味がある組織は、LangChainのウェブサイトを通じてウェイトリストに参加できる。

画像ソース: Shutterstock