2026년 10월 LangChain 뉴스레터: Interrupt NYC & London에서 공개된 모든 기능

모든 기업이 AI를 활용할 수 있습니다. 지속적인 가치를 발견하는 곳만이 자신들의 지능, 즉 일반 모델을 귀사의 비즈니스에 특화된 모델로 전환시키는 '모델(model)', '하네스(harness)', 그리고 '컨텍스트(context)'를 소유하게 될 것입니다.

Interrupt NYC와 London에서 저희는 팀들이 자신들의 지능을 직접 소유할 수 있도록 새로운 기능을 출시했습니다. 이를 통해 팀들은 프로덕션 환경에서 에이전트를 구축하고, 이해하며, 개선하는 방식에 대한 통제력을 더욱 확보할 수 있게 되었습니다.

LangSmith의 신규 기능

🔎 LangSmith AI Search**:** 전통적인 필터에 의존하지 않고 "사용자가 좌절했는지?", "개인 식별 정보(PII)가 유출되었는지?"와 같은 질문을 통해 트레이스(traces)를 의미적으로 이해하여 검색할 수 있습니다.

🤖 Managed Deep Agents v0.9**:** 각 실행의 컨텍스트에 맞춰진 동적이고 개인화된 에이전트를 구축할 수 있습니다. Slack에서 반응하고, 사용자 수준의 메모리 및 도구 사용을 지원하며, 작업을 예약하는 등 다양한 기능을 제공합니다. 게다가 웹 검색 기능까지 기본으로 내장되어 있어 무료로 사용할 수 있습니다.

🛡️ LangSmith Engine v2**:** 레드팀(Red Teaming)을 통해 프로덕션에 배포되기 전에 문제를 포착할 수 있습니다. Engine v2는 또한 비효율적인 에이전트 작업이나 측정 지표 추세와 같이 발견하기 어려운 문제들을 감지하며, 제안된 수정 사항을 자동으로 테스트하고 검증합니다.

🧭 LangSmith Trajectories**:** 트레이스 데이터를 탐색하고 메인 에이전트와 그 하위 에이전트(subagents) 각각의 세션에 대한 시간순 보기로 에이전트의 경로를 따라갈 수 있습니다.

🧩 LangSmith Custom Apps**:** LangSmith 내에서 사용자 정의 인터페이스를 구축, 게시 및 실행할 수 있어 반복적인 워크플로우를 LangSmith 데이터 기반의 공유 도구로 전환할 수 있습니다.

🎛️ LangSmith Fine-Tuning**:** 프로덕션 트레이젝토리(trajectories)를 학습 데이터로 변환하고, Baseten 또는 Fireworks를 사용하여 모델을 미세 조정(fine-tune)한 다음, 조정된 모델을 평가하고 서비스할 수 있습니다.

오픈 소스 (Open source)

🔧 LangChain v1.4.0**:** LangChain이 이제 langchain.mcp 네임스페이스를 통해 FastMCP를 지원합니다.

⚡ Jev와 LangGraph로 프로덕션 에이전트 구축**:** LangGraph가 TypeSafe AI의 의사 결정 모델인 Jev를 오케스트레이션하여, 실행 속도가 빠르고 비용 효율적인 에이전트를 구축하는 방법을 확인해 보세요.

에이전트 운영 모델(The Agentic Operating Model): 팀들이 대규모로 프로덕션 AI를 운영하는 방식

The Agentic Operating Model

에이전트 운영 모델(Agentic Operating Model)은 선도적인 팀들이 사람, 프로세스, 기술을 어떻게 결합하여 프로덕션 AI를 확장하는지 살펴봅니다. 이 모델은 에이전트 개발 라이프사이클 재고찰, 지속적인 평가 관행 구축, 거버넌스 내재화 등을 다루며, 실험 단계를 넘어 에이전트를 신뢰성 있게 대규모로 운영하기 위해 필요한 요소를 제시합니다. 프레임워크와 실제 적용 사례를 알아보기 위한 곧 있을 가상 세션에 참여하세요.

🌍 EMEA · 10월 29일 오전 10:00 GMT / 오전 11:00 CET

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🌎 북미(North America) · 11월 5일 오전 10:00 PT / 오후 1:00 ET

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Lang을 이야기하다 (Speak the Lang)

신뢰할 수 있는 에이전트 구축의 기본에 대한 라이브 워크숍.

🧪 Agent Evals 101: 에이전트 평가란 무엇인가? 10월 28일 수 · 오전 11:00 PT · 가상
에이전트가 생성하는 실행 궤적(execution trajectory), 즉 메시지 및 도구 호출의 순서를 평가하여 에이전트 성능을 측정하는 방법을 배웁니다.
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🧠 Agent Memory 101: 컨텍스트 엔지니어링 11월 3일 화 · 오전 10:00 PT · 가상
에이전트가 어떻게 기억하는지에 대한 라이브 워크숍입니다. 오픈 소스 에이전트 하니스인 Deep Agents가 컨텍스트 창을 간결하게 유지하는 방법을 확인해 보세요.
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다가오는 이벤트 (Upcoming events)

LangChain 주최

🇩🇪 독일 뮌헨 · 10월 27일 · 오후 5:00–9:00 CET LangChain x Data Reply 해커톤: 에이전트 하니스로 구축하기
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🤖 미국 일리노이주 시카고 · 10월 27일 · 오전 10:00 CT LangSmith 로드쇼: 에이전트로 에이전트 구축하기
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💻 가상 · 10월 28일 · 오전 11:00 PT GTM Engineering 라이브: 디자인 에이전트를 구축한 방법
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🏛️ 미국 버지니아주 비엔나 · 10월 29일 · 오후 6:00 ET DMV 에이전트 빌더 미트업
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🍁 캐나다 온타리오주 토론토 · 11월 4일 · 오후 5:15 ET 오픈 웨이트 모델로 지능을 소유하세요
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LangChain 커뮤니티 주최

🇲🇽 멕시코 시티 · 10월 29일 · 오후 5:00 CT 프로덕션에서의 에이전트(Agents in production)
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어떤 팀들이 LangChain으로 구축하고 있나요 (What teams are building with LangChain)

이전에는 Zip의 초기 버전 챗봇이나 에이전트에 기능을 추가하는 데 몇 주가 걸렸고, 사내 추적(traces) 파이프라인은 팀이 필요로 하는 세부 정보가 부족했습니다. 이제 LangSmith와 LangGraph 덕분에 새로운 기능을 배포하는 것이 더 빨라졌습니다.

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