Interrupt 2026: LangChain presentó herramientas para la depuración de agentes AI en producción

LangChain realizó una conferencia de dos días, Interrupt 2026, donde presentó nuevas herramientas para diagnóstico y depuración de agentes AI en producción, y también demostró ejemplos reales de LinkedIn, Rippling, Cisco y otras 19 grandes empresas.

Tres herramientas para equipos de producción

En la conferencia, LangChain anunció tres productos desarrollados específicamente para equipos que despliegan agentes en sistemas de producción:

• LangSmith Engine — una plataforma para diagnóstico de errores. Muestra rastreo completo de la cadena de llamadas: qué LLM dio la respuesta incorrecta, en qué paso se perdió el contexto, qué herramienta devolvió un resultado inesperado. Esto es crítico porque los agentes reales constan de decenas de pasos, y un único error en el paso 7 puede romper completamente el resultado.

• Sandboxes GA — un entorno aislado separado para pruebas. Ahora disponible públicamente (GA). Los equipos pueden experimentar con nuevas versiones de agentes, desplegar cambios de forma segura y hacer rollback sin riesgo de romper la producción. Especialmente útil para pruebas A/B: qué versión de LLM funciona mejor, qué prompt es más efectivo.

• LangChain Labs — un espacio cerrado para experimentar con características beta. Los desarrolladores de LangChain publican ideas nuevas allí: nuevas estrategias de reintento, métodos de caché de contexto, mecanismos de enrutamiento experimentales. Los equipos de producción pueden adoptarlos temprano y proporcionar retroalimentación directa a los desarrolladores.

Ejemplos de desarrollo en producción

La conferencia contó con 23 oradores — ingenieros sénior de LinkedIn, Rippling, Cisco y otras 19 empresas.

LinkedIn contó la historia de un agente de recomendación que de repente comenzó a ignorar el filtro de geolocalización. El agente estaba convencido de que un candidato viviendo en India era adecuado para un puesto en San Francisco. El problema fue encontrado en LangSmith Engine: en el paso de filtrado, la herramienta estaba devolviendo datos en formato incorrecto, y el LLM no notaba la contradicción. Después de la depuración, el agente funciona correctamente.

Rippling demostró cómo pilotaron el control de costos para llamadas a API. En un día, un agente de producción costaba a la empresa $200 en llamadas a LLM. Después de implementar caché de contexto y simplificar prompts, el costo bajó a $120 por día. En un mes, esto es un ahorro de $2.400 en un único agente.

Cisco discutió el principal punto de dolor en la depuración en arquitectura de microservicios. Cuando un agente consta de una docena de servicios diferentes (uno llama a CRM, otro a REST API, un tercero a S3), y la cadena se rompe en el servicio 6 — se convierte en una verdadera pesadilla. Necesitas registrar no solo en LangSmith, sino también sincronizar rastros entre servicios. Cisco mostró cómo resolvieron este patrón a través de OpenTelemetry.

Lo que esto significa

Los agentes AI en producción son una nueva frontera en la ingeniería, y la pila de monitoreo antigua no funciona para ellos. LangChain está invirtiendo en herramientas de depuración porque esto se ha convertido en un cuello de botella crítico para toda la industria. Todos los vídeos de la conferencia están disponibles en línea bajo solicitud.