観測と評価を使ってエージェントを改善する｜LangChain Academy
実行を記録し、評価用データで実験し、本番の継続評価につなぐ改善手順の講座。
エージェントの実行観測、評価、改善を学ぶ講座です。LangSmithのトレース、評価データセット、実験、コードによる判定、LLMによる判定、ペア比較、オンライン評価を扱います。Python・TypeScriptの準備が案内され、評価方法ごとに分かることを整理する用途です。
原題：Foundation: Building Reliable Agents
講座の内容・観測：LangSmithのトレースでエージェントの挙動を確認する。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/building-reliable-agents
講座の内容・評価：コード、LLMの判定、ペア比較による評価とオンライン評価を扱う。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/building-reliable-agents
講座の内容・演習・環境：Python・TypeScriptのセットアップ。評価データセット作成と実験を案内。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/building-reliable-agents
対象：動くエージェントを作った後、変更による改善と悪化を共通の例で確かめたい開発者。。形式：オンデマンド講座・演習。言語：英語。公開目次を日本語で紹介。字幕・翻訳機能の対応は受講画面で確認。。利用条件：公式ページで講座は無料と案内。受講登録や実習用サービス・APIの費用は別途確認。
確認事項（編集部）：講座内の製品・ライブラリの版と、現在のAPI・画面との差分を確認。動画の再生時間と、実習・復習に必要な総学習時間は分けて考えます。
出典：LangChain Academy「Foundation: Building Reliable Agents」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/building-reliable-agents
編集部の整理 · 2026-09-15
出力形式の検査、事実の確認、読みやすさの比較では、適した判定方法が異なります。評価の問いを分け、コードで確かめる項目と人が見る項目を先に決めます。LLMの判定を使う場合も、人の判断との食い違いを残して基準を修正する進め方を提案します。
以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。
1. 失敗例から評価データを作る：普段の入力、答えられない質問、ツールが失敗する例を集めます。正解や判断の理由を、実行結果を見る前に記録します。
2. 判定方法を項目に合わせる：必須項目や形式はコード、根拠の整合は資料との照合などに分けます。自動判定の結果と人の確認を区別して残します。
3. 変更前後の同じ例を比較する：モデル・指示・ツールの版を記録し、良くなった例と悪くなった例を並べます。評価用の例へ過度に合わせていないかも確認します。
LLMによる評価は人の正解判定と同義ではありません。評価データの偏り、判定の不一致、未確認の結果を残し、合計点だけで本番へ進む判断をしないようにします。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp