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#langchain

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When to Build Your Own Agent Harness
YouTube2026년 8월 13일

When to Build Your Own Agent Harness

When to Build Your Own Agent Harness를 중심으로, 에이전트의 실질적인 지능은 모델 하나가 아니라 모델·컨텍스트·하네스의 결합에서 나오므로, 세 축을 통제해야 공급자 종속을 줄이고를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Sequoia Capital
#ai-agent#agent-harnesses#llm-evaluation#agent-observability
Deep Agents vs LangChain vs LangGraph
Article2026년 8월 6일

Deep Agents vs LangChain vs LangGraph

Deep Agents, LangChain, LangGraph는 각각 완성형 에이전트 하네스, 최소형 에이전트 프레임워크, 결정론적 워크플로 런타임을 맡는 상호 조합 가능한 세 계층이다.

langchain.com
#langchain#langgraph#deep-agents#abstraction-control-tradeoff
How to Evaluate Voice Agents with LangSmith
Article2026년 8월 4일

How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

음성 에이전트는 지시 이행, 실제 결과, 통화 경험을 분리해 평가하고, 각 신호에 맞는 코드·언어 모델·음성·비즈니스 시스템 평가와 사람 검토를 결합해야 한다.

langchain.com
#langchain#langsmith#human-calibrated-evaluators#llm
How Stripe Built Kai on Deep Agents in 1 Week
Article2026년 8월 3일

How Stripe Built Kai on Deep Agents in 1 Week

스트라이프는 딥 에이전츠의 범용 에이전트 기반 위에 사내 보안·데이터·업무 지식을 결합해 전사 생산성 에이전트 카이를 한 명의 엔지니어가 일주일 만에 구축했고, 이후 직원 대부분이 사용하는 플랫폼으로 확장했다.

langchain.com
#langchain#stripe#deep-agents#federated-skill-ownership
LangSmith LLM Gateway: runtime governance built into the agent lifecycle
Article2026년 7월 30일

LangSmith LLM Gateway: runtime governance built into the agent lifecycle

LangSmith LLM Gateway는 에이전트와 모델 제공자 사이에서 비용·민감정보 정책을 요청 단계에 집행하고, 위반 조사와 수정까지 기존 LangSmith 추적 환경에 통합하는 런타임 거버넌스 계층이다.

langchain.com
#llm#langchain#langsmith#langsmith-llm-gateway
Deep Agents v0.7
Article2026년 7월 29일

Deep Agents v0.7

Deep Agents v0.7은 불필요한 기본 프롬프트와 도구 설명을 걷어내 기본 입력 토큰을 약 65% 줄이면서 평가 성능을 유지하고, 미들웨어와 파일시스템의 구성 가능성을 높인 릴리스다.

langchain.com
#langchain#filesystem-middleware#todo-list-middleware#lean-default-harness
How LangChain Built an Agent-First Data Stack
Article2026년 7월 28일

How LangChain Built an Agent-First Data Stack

랭체인은 명확한 데이터 모델, 일관된 지표 정의, 업무 맥락, 신뢰 신호와 피드백 체계를 결합한 에이전트 우선 데이터 스택으로 전환해 데이터 셀프서비스 규모를 크게 확대했다.

langchain.com
#langchain#langsmith-fleet#context-grounded-agents#feedback-driven-modeling
Building Governed Agents: A Framework for Cost, Control, and Compliance
Article2026년 7월 21일

Building Governed Agents: A Framework for Cost, Control, and Compliance

기업용 인공지능 게이트웨이는 모든 모델·도구·에이전트 상호작용에 정책을 적용하며 비용, 보안, 규제 준수, 장애 대응을 통합하는 실행 시점의 통제 계층이다.

langchain.com
#langchain#eu-ai-act#model-context-protocol#execution-boundary-control
IssueBench - How We Evaluate Engine
Article2026년 7월 20일

IssueBench - How We Evaluate Engine

이슈벤치는 랭스미스 엔진이 에이전트 실행 추적에서 문제를 정확히 식별·분류·연결·그룹화해 실행 가능한 이슈로 전환하는지를 검증하는 내부 벤치마크다.

langchain.com
#issuebench#langchain#langsmith#normal-label-integrity
New in Fleet: Deploy AI agents to Slack in one click
Article2026년 7월 16일

New in Fleet: Deploy AI agents to Slack in one click

랭스미스 플릿은 비개발자도 회사 업무에 특화된 인공지능 에이전트를 만들고, 클릭 한 번으로 슬랙에 공유해 팀 전체가 대화 흐름 안에서 사용하도록 지원한다.

langchain.com
#elevenx#langchain#slack#langsmith-fleet
How Box AI built enterprise content agents with Deep Agents
Article2026년 6월 12일

How Box AI built enterprise content agents with Deep Agents

Box는 Deep Agents 기반의 부모·자식 에이전트 구조와 미들웨어를 활용해 단일 문서 Q&A를 넘어 기업 전체 콘텐츠 검색, 다중 문서 종합, 보고서 생성까지 수행하는 Box Agent를 구축했다.

langchain.com
#langchain#box-agent#box-ai#deep-agents
How to Choose the Right Sandbox for AI Agents
Article2026년 6월 12일

How to Choose the Right Sandbox for AI Agents

AI 에이전트가 코드를 작성·실행할 때 생기는 프롬프트 인젝션과 데이터 유출 위험을 줄이려면, 격리 파일시스템·네트워크 제한·자원 제한·재사용 통제·커널 수준 격리를 갖춘 샌드박스를 선택해야 한다.

미상
#langchain#langgraph#deep-agents#langsmith-sandboxes
The Missing Link Between Agents and Applications
Article2026년 6월 10일

The Missing Link Between Agents and Applications

서버 중심 도구만으로는 브라우저·앱·기기 안에 있는 상태와 기능을 다루기 어렵기 때문에, LangChain의 headless tools는 클라이언트 기능을 에이전트 추론 루프 안의 정식 도구로 연결해 이 간극을 줄이려 한다.

LangChain
#langchain#browser-runtime#headless-tools#desktop-app-runtime
Give your agent its own computer
Article2026년 6월 5일

Give your agent its own computer

AI 에이전트가 실제 일을 하려면 추론만으로는 부족하며, 파일시스템·셸·패키지 관리자·지속 상태를 갖춘 독립적인 컴퓨터가 필요하지만 이를 안전하게 제공하는 것이 핵심 과제다.

LangChain
#docker#langchain#microvm#langsmith-sandboxes
Model Neutrality: Why Avoiding AI Vendor Lock-In Matters
Article2026년 6월 4일

Model Neutrality: Why Avoiding AI Vendor Lock-In Matters

AI 에이전트 시대에는 특정 모델 업체의 하네스에 비즈니스 로직이 묶이는 것을 피하고, 여러 모델을 자유롭게 선택·혼합·전환할 수 있는 중립적 하네스가 필요하다는 주장이다.

langchain.com
#hashicorp#langchain#terraform#deep-agents
How to Build a Custom Agent Harness
Article2026년 6월 3일

How to Build a Custom Agent Harness

유용한 에이전트를 만들려면 모델 자체보다도 작업에 맞는 맥락, 도구, 상태, 정책을 적시에 제공하는 맞춤형 하네스가 중요하며, LangChain의 create agent는 이를 미들웨어로 세밀하게 구성하는 최소 기반을 제공한다.

LangChain
#langchain#middleware#agent-harness#create-agent
Designing Efficient Verifiers for Legal Agents
Article2026년 6월 2일

Designing Efficient Verifiers for Legal Agents

LangChain과 Harvey는 법률 에이전트 평가에서 검증기 비용이 병목이 되는 문제를 다루며, 기준별 호출을 배치 검증으로 묶고 더 저렴한 오픈 모델을 활용하면 frontier 모델에 가까운 성능을 유지하면서 비용을 크게 줄일 수 있다고 설명한다.

langchain.com
#harvey#langchain#lab-benchmark#deepseek-v4-flash
Introducing Rubrics: Build Agents that Evaluate and Correct Their Work
Article2026년 6월 2일

Introducing Rubrics: Build Agents that Evaluate and Correct Their Work

RubricMiddleware는 에이전트가 명확한 완료 기준에 도달할 때까지 별도 채점 에이전트의 피드백을 받아 스스로 평가하고 수정하도록 만드는 Deep Agents용 반복 검증 장치다.

langchain.com
#langchain#rubricmiddleware#claude-code#deep-agents
How Rippling built production AI in 6 months with Deep Agents and LangSmith
Article2026년 6월 1일

How Rippling built production AI in 6 months with Deep Agents and LangSmith

Rippling은 HR·IT·급여·재무 전반에 걸친 방대한 데이터 온톨로지 문제를 해결하기 위해 Deep Agents 기반 멀티 에이전트 구조와 LangSmith 평가·관측 체계를 결합해 약 6개월 만에 운영용 AI를 구축했다.

LangChain
#langchain#langsmith#rippling#deep-agents
Interpreter Skills: Building Workflows for Agents
Article2026년 5월 29일

Interpreter Skills: Building Workflows for Agents

인터프리터 스킬은 에이전트가 지시문만 따르도록 기대하는 방식에서 벗어나, 검토 가능한 TypeScript 모듈로 확정적 절차를 실행하게 해 복잡한 에이전트 워크플로를 더 안정적으로 만들려는 실험이다.

LangChain
#langchain#deep-agents#skill-md#typescript-interpreter
How Lyft Built a Self-Serve AI Agent Platform with LangGraph and LangSmith
Article2026년 5월 27일

How Lyft Built a Self-Serve AI Agent Platform with LangGraph and LangSmith

Lyft는 LangGraph 기반 라우터형 멀티 에이전트 구조와 LangSmith 기반 추적·평가·모니터링을 결합해, 고객지원 AI 에이전트 개발을 MLE 중심 작업에서 도메인 전문가가 직접 반복 개선하는 셀프서브 플랫폼으로 전환했다.

미상
#langchain#langgraph#langsmith#ai-assist
Untitled
Article2026년 5월 19일

Untitled

LangSmith Engine은 에이전트 실행 trace 위에서 반복 실패를 찾아 이슈로 정리하고, 평가기·데이터셋 예시·수정 제안으로 이어지게 하는 에이전트입니다.

LangChain
#langchain#langsmith#deep-agents#langsmith-engine
Everything we shipped at Interrupt
Article2026년 5월 14일

Everything we shipped at Interrupt

LangChain은 Interrupt에서 LangSmith Engine, SmithDB, Managed Deep Agents, Sandboxes GA, Context Hub, LLM Gateway, Fleet 기능 확장, Deep Agents 0.6 등 에이전트 개발·운영 전 주기를 가속하는 제품과 기능을 발표했다.

Jacob Talbot
#langchain#langsmith#smithdb#langsmith-engine
Delta Channels: How We’re Evolving our Runtime for Long-Running Agents
Article2026년 5월 12일

Delta Channels: How We’re Evolving our Runtime for Long-Running Agents

DeltaChannel은 장기 실행 에이전트의 누적 메시지와 파일 상태를 매번 전체 저장하지 않고 단계별 변경분과 주기적 스냅샷으로 저장해 체크포인트 비용을 크게 줄이는 LangGraph의 새 런타임 원시 기능입니다.

LangChain
#deltachannel#langchain#langgraph#deep-agents
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