Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
LangChain Blog 128건필터 해제
LangChain헤드라인
Managed Deep Agents: 프로덕션급 딥 에이전트(Deep Agent)를 배포하는 가장 빠른 방법
LangSmith가 프로덕션급 딥 에이전트를 신속하게 배포할 수 있는 'Managed Deep Agents'를 프라이빗 베타로 출시했습니다. 이 서비스는 에이전트 구축에 필요한 내구성 있는 실행, 메모리, 샌드박스, 관측성 등의 복잡한 런타임 인프라를 관리형 API로 제공하여 개발자의 운영 부담을 줄여줍니다.
5월 20일0
LangChain헤드라인
Interrupt에서 출시한 모든 것
Interrupt는 에이전트 개발 라이프사이클을 가속화하기 위한 다양한 신제품과 기능을 발표했습니다. LangSmith Engine을 통해 에이전트의 실패 사례를 자동으로 진단하고 수정 PR을 생성하며, SmithDB와 Managed Deep Agents를 통해 복잡한 에이전트 인프라 관리를 자동화합니다.
5월 20일0
LangChain헤드라인
Deep Agents v0.6의 새로운 기능
Deep Agents v0.6는 오픈 웨이트 모델을 활용한 비용 효율적인 에이전트 실행, 체크포인트 저장 용량을 획기적으로 줄인 Delta 채널, 그리고 실시간 UI 구축을 위한 스트리밍 프리미티브를 도입했습니다. 또한, 에이전트가 직접 코드를 작성하고 실행할 수 있는 코드 인터프리터와 모델 불가지론적 PTC(Programmatic Tool Calling)를 통해 에이전트의 워크플로를 혁신합니다.
5월 20일1
LangChain헤드라인
LangSmith Engine 소개
LangSmith Engine은 에이전트 개발 라이프사이클을 자동화하여 운영 환경의 실패 사례를 클러스터링하고 근본 원인을 진단합니다. 사용자는 Engine이 제안하는 수정 사항과 평가기 초안을 검토 및 병합함으로써 에이전트의 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.
5월 20일0
LangChain헤드라인
LangSmith LLM Gateway: 에이전트 생명주기에 내장된 런타임 거버넌스 (Governance)
LangSmith LLM Gateway는 에이전트와 LLM 제공자 사이에서 작동하는 런타임 거버넌스 계층으로, 요청이 모델에 도달하기 전 비용 한도 설정 및 PII(개인정보) 삭제를 수행합니다. 별도의 인프라 구축 없이 base_url 변경만으로 설정이 가능하며, 정책 위반 사항을 LangSmith 내에서 즉시 추적하고 수정할 수 있는 통합 환경을 제공합니다.
5월 20일0
LangChain헤드라인
Delta Channels: 장기 실행 에이전트를 위한 런타임 진화 방식
LangGraph의 새로운 프리미티브인 DeltaChannel은 장기 실행 에이전트의 체크포인트 저장 공간 문제를 해결하기 위해 매 단계 전체 스냅샷 대신 차이점(delta)만을 저장하는 방식입니다. 이를 통해 메시지 히스토리와 파일이 누적됨에 따라 발생하는 O(N²)의 저장 공간 급증 문제를 해결하고, 데이터 크기를 획기적으로 줄이면서도 재개 성능을 유지합니다.
5월 20일0
LangChain헤드라인
다양한 모델에서 잘 작동하도록 Deep Agents 튜닝하기
Deep Agents는 모든 LLM에서 범용적으로 작동하도록 설계되었으나, 모델별 최적화를 위해 프롬프트, 도구, 미들웨어를 조정할 수 있는 '하네스 프로필(harness profiles)' 기능을 도입했습니다. 이를 통해 OpenAI, Anthropic, Google 모델의 고유한 프롬프팅 가이드를 준수할 수 있으며, tau2-bench 테스트 결과 일부 하위 집합에서 성능이 10~20포인트 향상되었습니다.
5월 20일0
LangChain헤드라인
LangChain Labs 소개
LangChain Labs는 에이전트의 지속적 학습(Continual Learning)을 목표로 하는 새로운 응용 연구 조직입니다. 트레이스, 피드백, 평가 결과 등 에이전트가 생성하는 데이터를 활용하여 에이전트 스스로 성능을 개선하고, 비용과 지연 시간 사이의 최적점을 찾는 연구를 수행합니다.
5월 20일0