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LangChain a présenté Interpreter Skills pour étendre les capacités des agents
LangChain a ajouté une nouvelle façon d'étendre les agents IA via Interpreter Skills — des modules TypeScript que les agents peuvent importer et exécuter pour résoudre des tâches complexes.
LangChain a lancé Mission Control pour gérer LangSmith sur Kubernetes
LangChain a lancé Mission Control, un outil pour gérer LangSmith auto-hébergé sur Kubernetes. Il facilite la configuration, les vérifications de santé, les versions et les diagnostics.
Interrupt 2026 : LangChain a présenté des outils pour déboguer les agents AI en production
LangChain a tenu une conférence Interrupt 2026 de deux jours lors de laquelle elle a présenté de nouveaux outils pour diagnostiquer et déboguer les agents AI dans les environnements de production.
LangSmith a Lancé Sandboxes pour l'Exécution Sécurisée d'Agents de Codage
LangSmith a annoncé le lancement de Sandboxes — un environnement isolé basé sur des micro-machines virtuelles isolées par kernel pour l'exécution sécurisée de code généré par des agents IA.
Lyft a réduit le développement d'agents IA de mois à semaines avec LangGraph et LangSmith
Lyft a créé une plateforme permettant aux équipes de développer et déployer rapidement des agents IA pour le support client en utilisant LangGraph et LangSmith.
Comment LangChain a sécurisé les agents dans LangSmith contre les fuites d'identifiants
LangChain a ajouté Auth Proxy à LangSmith Sandboxes — un système de gestion des accès qui masque les clés API aux agents et limite leurs connexions sortantes.
LangChain passe du token-streaming aux flux d'agents
LangChain présente de nouvelles primitives de streaming typés pour les agents IA en production avec meilleure visibilité et une expérience frontale fiable.
Agent Harness dans LangChain : l’architecture d’assistants AI autonomes
Agent Harness transforme les modèles AI en travailleurs autonomes grâce à trois composants clés : des systèmes de fichiers pour l’accès aux données, des sandboxes isolées pour la sécurité et une mémoire pour le contexte.
LangChain a lancé Engine — diagnostic automatique des erreurs des agents
LangSmith Engine surveille automatiquement les agents en production, regroupe les erreurs en issues nommées et propose des corrections ciblées au lieu d'une analyse manuelle des logs.
LangChain présente SmithDB — une base de données distribuée spécialisée pour les agents IA
LangChain a présenté SmithDB — une base de données distribuée pour surveiller le fonctionnement des agents IA. Elle est 12 fois plus rapide que les solutions concurrentes et entièrement portable.
LangSmith présente LLM Gateway : contrôle des dépenses et PII pour les agents AI
LangSmith a ajouté une passerelle LLM intégrée pour gérer les dépenses et la sécurité des requêtes LLM dans le cycle de vie des agents AI, avec des limites de dépenses, la suppression des PII et un suivi complet des appe
LangChain a optimisé Deep Agents pour différents modèles : +10–20 % de performances
Deep Agents dispose désormais de profils model-specific qui adaptent son fonctionnement aux modèles d’OpenAI, Anthropic et Google. Sur le benchmark tau2-bench, cela a apporté un gain de 10–20 points de performance.
Deep Agents 0.6 : mise à jour du framework d'agents de LangChain
LangChain a publié Deep Agents 0.6 avec un interpréteur de code, des profils de configuration et des optimisations des performances. Les principales nouveautés incluent streaming v3, delta channels et ContextHub pour la
LangChain présente DeltaChannel pour économiser la mémoire des agents de longue durée
Le nouveau primitif DeltaChannel dans LangGraph 1.2 résout le problème de la croissance exponentielle de la mémoire lors de longues sessions d'agents, en conservant uniquement les changements entre les étapes au lieu de
LangChain présente le débogage automatique et le déploiement en une ligne à Interrupt 2026
LangChain a lancé une suite d'outils pour le débogage automatique et le déploiement d'agents IA, présentés à la conférence Interrupt 2026.
LangChain lance LangChain Labs pour développer des agents IA auto-apprenants
LangChain a créé LangChain Labs, une nouvelle division de recherche dédiée à l'apprentissage continu des agents IA et au développement de systèmes auto-améliorants.
LangChain a ajouté des interpréteurs dans Deep Agents — gestion du code entre les appels
LangChain a étendu Deep Agents avec des interpréteurs intégrés, où les agents écrivent du code pour coordonner les outils et contrôler le contexte du modèle.