LangChain Blog
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LangChain presentó Interpreter Skills para expandir las capacidades de los agentes
LangChain agregó una nueva forma de expandir agentes de IA a través de Interpreter Skills: módulos TypeScript que los agentes pueden importar y ejecutar para resolver tareas complejas.
LangChain lanzó Mission Control para gestionar LangSmith en Kubernetes
LangChain presentó Mission Control, una herramienta para la gestión operacional de LangSmith auto-hospedado. Ayuda con la configuración, verificaciones de salud, lanzamientos y diagnósticos en Kubernetes.
Interrupt 2026: LangChain presentó herramientas para la depuración de agentes AI en producción
LangChain realizó la conferencia Interrupt 2026 de dos días, donde presentó nuevas herramientas para el diagnóstico y depuración de agentes AI en entornos de producción.
LangSmith Lanzó Sandboxes para la Ejecución Segura de Agentes de Codificación
LangSmith anunció el lanzamiento de Sandboxes — un entorno aislado basado en micro-máquinas virtuales aisladas por kernel para la ejecución segura de código generado por agentes de IA.
Lyft redujo el desarrollo de agentes de IA de meses a semanas con LangGraph y LangSmith
Lyft creó una plataforma que permite a los equipos desarrollar e implementar rápidamente agentes de IA para atención al cliente utilizando LangGraph y LangSmith.
Cómo LangChain protegió a los agentes en LangSmith de fugas de credenciales
LangChain añadió Auth Proxy en LangSmith Sandboxes — un sistema de gestión de acceso que oculta las claves API de los agentes y limita sus conexiones salientes.
LangChain transita del token streaming a flujos de agentes
LangChain presentó primitivas de streaming para eventos tipados y visibilidad de subagentes, permitiendo a los desarrolladores crear agentes de IA confiables en producción.
Agent Harness en LangChain: la arquitectura de asistentes de AI autónomos
Agent Harness convierte los modelos de AI en trabajadores autónomos mediante tres componentes clave: sistemas de archivos para acceder a los datos, sandboxes aisladas para la seguridad y memoria para el contexto.
LangChain lanzó Engine — diagnóstico automático de errores de agentes
LangSmith Engine monitorea automáticamente agentes en producción, agrupa errores en issues nombradas y propone correcciones específicas en lugar del análisis manual de logs.
LangChain presentó SmithDB — una base de datos distribuida especialmente para agentes de IA
LangChain presentó SmithDB — una base de datos distribuida para rastrear el trabajo de agentes de IA. Es 12 veces más rápida que las alternativas y totalmente portátil.
LangSmith presentó LLM Gateway: control de gastos y PII para agentes de IA
LangSmith agregó un LLM Gateway integrado para gestionar gastos y seguridad de solicitudes de LLM en el ciclo de vida de agentes de IA, con límites de gastos, eliminación de PII y rastreo completo de llamadas.
LangChain optimizó Deep Agents para distintos modelos: +10–20% de rendimiento
Deep Agents ahora tiene perfiles model-specific que ajustan el funcionamiento para modelos de OpenAI, Anthropic y Google. En el benchmark tau2-bench, esto dio una mejora de 10–20 puntos en el rendimiento.
Deep Agents 0.6: actualización del framework de agentes de LangChain
LangChain lanzó Deep Agents 0.6 con intérprete de código, perfiles de configuración y optimizaciones de rendimiento. Las principales novedades incluyen streaming v3, delta channels y ContextHub para la gestión de la memo
LangChain presentó DeltaChannel para ahorrar memoria en agentes de larga duración
El nuevo primitivo DeltaChannel en LangGraph 1.2 resuelve el crecimiento exponencial de memoria en agentes de larga duración, guardando solo cambios entre pasos en lugar del estado completo.
LangChain presentó depuración automática y despliegue de una línea en Interrupt 2026
LangChain lanzó un conjunto de herramientas para la depuración automática y el despliegue de agentes de IA, presentados en la conferencia Interrupt 2026.
LangChain lanzó LangChain Labs para desarrollar agentes de IA autoaprendibles
LangChain creó una nueva división de investigación, LangChain Labs, que se enfocará en el aprendizaje continuo de agentes de IA y en el desarrollo de sistemas capaces de mejorarse a sí mismos.
LangChain añade intérpretes a Deep Agents — gestión de código entre llamadas
LangChain amplía Deep Agents con intérpretes integrados, donde los agentes escriben código para coordinar herramientas y controlar el contexto del modelo.