運用中のAIエージェントを監視する｜LangChain Academy
費用、利用傾向、品質、安全性という切り口で本番エージェントを監視する講座。
LangSmithで運用中のエージェントを観察する講座です。トークンと費用、利用傾向、遅延やエラー、利用者の反応、安全性の監視とアラートを扱います。各章のラボ・クイズと総合課題があり、監視する値と対応する行動を結びつけて学ぶ構成です。
原題：Foundation: Monitoring Production Agents
講座の内容・費用・利用状況：トークンと費用の内訳、トレースからの傾向分析を扱う。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/production-monitoring
講座の内容・品質・安全性：遅延、エラー、ユーザーの反応、A/Bテスト、アラートを扱う。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/production-monitoring
講座の内容・演習・環境：Pythonのセットアップ。各章のラボ・クイズと総合課題を案内。／確認 2026-09-15／https://academy.langchain.com/courses/production-monitoring
対象：エージェントの試作経験があり、公開後の費用・品質・利用状況を継続して確認する担当者。。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: Monitoring Production 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/production-monitoring
編集部の整理 · 2026-09-15
費用やエラーを表示するだけでは、異常時の対応は決まりません。処理量、処理一回あたりの値、失敗した種類を分け、変化した期間の実行記録へ戻れるようにします。講座の監視項目を、担当者が原因を調べる順番と対応条件に結びつける準備を提案します。
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. 記録する単位をそろえる：一回の依頼、モデル呼び出し、ツール操作を区別します。利用量が増えたのか、一回の費用が増えたのか分かる集計を考えます。
2. 異常の例と確認先を決める：遅延、外部APIの失敗、利用者の指摘などを分けます。記録がない状態を、エラーがゼロだった状態と同じにしないようにします。
3. 通知後の対応まで練習する：学習用の実行記録で、アラートから原因をたどる手順を確認します。確認担当、変更を戻す条件、記録の保存範囲も決めます。
監視指標だけで回答の正しさは確定できません。人の確認と評価用の例を併用し、トレースへ残す情報、保存期間、LangSmithやAPIの費用条件を確認します。
株式会社世良（Sera, Inc.）／ お問い合わせ: info@sera-inc.co.jp