2026년 6월: LangChain 뉴스레터 — Fleet On-Call Copilot, Deep Agents Rubrics 및 기타 소식

요약

LangChain의 LangSmith 업데이트와 에이전트 개발 생명주기(ADLC)를 다루는 뉴스레터입니다. Fleet On-Call Copilot, Computer Use 기능, Deep Agents Rubrics 등 에이전트 운영 및 평가를 위한 최신 도구와 방법론을 소개합니다.

핵심 포인트

LangSmith의 Fleet On-Call Copilot을 통한 경고 분류 자동화
에이전트의 격리된 가상 컴퓨터 사용(Computer Use) 기능 추가
Deep Agents Rubrics를 활용한 에이전트 작업의 자가 평가 및 반복
에이전트 개발 생명주기(Build, Test, Deploy, Monitor)의 중요성 강조

LangSmith의 새로운 기능: 분류(triage)를 위한 on-call copilot, Fleet에서의 computer use, 음성 트레이스(voice traces) 등이 추가되었습니다. 또한 LangSmith Deployment에 관한 새로운 코스와 Chicago에서 Vegas에 이르는 예정된 이벤트 소식도 전해드립니다.

LangSmith 업데이트

🔔 Fleet On-Call Copilot

코드, 트레이스(traces), 런북(runbooks)을 통해 경고를 분류(triage)하고 검토를 위한 업데이트 초안을 작성하는 사전 구축된 에이전트 템플릿입니다.

💻 Fleet에서의 Computer Use

이제 에이전트가 코드, 파일 및 인증된 API 호출을 위해 격리된 가상 컴퓨터를 사용할 수 있습니다.

▶️ 음성 트레이스(Voice Traces)를 위한 새로운 UI

인라인 오디오 플레이어를 통해 오디오를 더 빠르게 디버깅하고, 각 순간에 어떤 스팬(span)이 활성화되었는지 정확하게 확인할 수 있습니다.

📊 실험 상태 추적 (Experiment Status Tracking)

LangSmith UI 또는 SDK에서 시작된 실험의 실시간 진행 상황을 확인하세요.

💬 LangSmith Engine을 위한 네이티브 Slack 통합

Engine 이슈에 대해 Slack 알림을 전송합니다.

오픈 소스 (Open Source)

Deep Agents Rubrics

RubricMiddleware는 Deep Agents가 자신의 작업을 스스로 평가하고, 작업이 귀하의 기준을 충족할 때까지 반복할 수 있도록 돕습니다.

프로그래밍 방식의 서브에이전트 (Programmatic Subagents)

인터프리터 코드에서 서브에이전트(subagents)를 배포하여 작업을 분산(fan out)하고 결과를 합성합니다.

⏯️ 온디맨드: Harrison이 설명하는 에이전트 개발 생명주기 (Agent Development Lifecycle)

Harrison은 에이전트 개발 생명주기(ADLC)의 4단계인 빌드(Build), 테스트(Test), 배포(Deploy), 모니터링(Monitor)을 분석합니다. 팀이 어떻게 실패를 더 일찍 포착하고, 프로덕션 동작을 더 강력한 평가(evals)로 전환하며, 추측에 의존하지 않고 에이전트를 개선할 수 있는지 배울 수 있습니다.

🎙️ Max Agency 팟캐스트: 최고의 에이전트는 생각보다 단순합니다

Sierra의 제품 총괄(Head of Product)인 Zack Reneau-Wedeen은 회사가 브라우징 및 예약부터 판매 및 충성도 프로그램에 이르기까지 전체 고객 생명주기에 걸친 에이전트를 어떻게, 왜 구축하고 있는지 밝힙니다.

놓치셨다면, Benchling의 AI 총괄(Head of AI)인 Nick Larus-Stone이 출연한 이전 에피소드를 시청하세요. Nick은 코딩 에이전트 플레이북이 과학적 작업에서 유효한 부분과 그렇지 않은 부분을 분석합니다.

🎓 Speak the Lang

AI 분야에서 가장 화두가 되는 주제들을 다루는 저희의 추천 유스케이스 (use cases), 베스트 프랙티스 (best practices), 그리고 인터뷰를 확인해 보세요.

새로운 코스: LangSmith 배포 입문 (Introduction to LangSmith Deployment)

에이전트를 로컬에서 작동시키는 것과 대규모로 안정적으로 실행하는 것은 별개의 문제입니다. LangSmith 배포에 관한 이 코스를 통해 에이전트를 배포, 관리 및 제어하는 방법을 배워보세요.

튜토리얼: LangGraph 에이전트에 음성 추가하기

그래프를 처음부터 다시 구축할 필요 없이 어떤 LangGraph 에이전트든 오디오에 연결하세요. 이 가이드는 설정, 음성 대화를 위한 Pipecat 사용법, 그리고 LangSmith를 이용한 완전한 음성 에이전트 트레이싱 (tracing) 과정을 다룹니다.

예정된 이벤트

🗽 6월 29일 // 시카고: LangChain + AWS 워크숍
Deep Agents에 대한 실습 세션으로, 에이전트가 확장 가능하고(scalable) 신뢰할 수 있으며 기업 환경에 적합하도록(enterprise-ready) AWS 서비스와 통합하는 방법을 포함합니다. RSVP →

🦾 7월 16일 // 베를린: LangChain Meetup - 훌륭한 에이전트 구축하기
LangChain, Zalando, DB Engineering & Consulting과 함께 팀이 프로덕션 환경에서 에이전트를 어떻게 구축, 평가 및 운영화(operationalize)할 수 있는지 탐구하는 저녁 시간입니다. RSVP →

🏛️ 7월 30일 // 워싱턴 DC: LangChain 커뮤니티 밋업
복잡한 GTM 리서치 워크플로우를 해결하기 위해 Deep Agents를 사용하는 방법에 관한 빌더(builder) 중심의 LangChain 밋업에 G2X와 함께 참여하세요. RSVP →

🏎️ 8월 4일 // 라스베이거스: High Stakes, High Speed
지연 시간(latency)은 뒤로하고 LangChain, Elastic, Google Cloud와 함께 F1 시뮬레이터, 음료, 그리고 라스베이거스에서 가장 빠른 네트워킹을 즐겨보세요. RSVP →

⚙️ 팀들이 LangChain으로 구축하고 있는 것들

Box는 Deep Agents를 통해 에이전트 개선 및 반복 속도를 3배 가속화했습니다. Box가 보안, 권한 및 모델 유연성을 유지하면서 기업 콘텐츠를 검색, 분석 및 합성하는 Box Agent를 어떻게 구축했는지 확인해 보세요.

스토리 읽기 →

Harmonic은 LangSmith 배포를 사용하여 고객 유지율을 4배 높였습니다. Harmonic이 스타트업 소싱 및 리서치를 위한 AI인 Scout를 어떻게 재구축하여 제품 반복 주기를 몇 개월에서 며칠로 단축했는지 알아보세요.