LangChain Blog
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Dernières publications
LangChain a appris à LangSmith à mieux aligner les verdicts LLM-as-a-Judge avec les préférences humaines
LangChain a détaillé comment les évaluateurs auto-ajustables dans LangSmith adaptent les verdicts LLM-as-a-Judge pour correspondre aux préférences humaines réelles grâce à l'apprentissage few-shot.
LangChain : les essaims d'agents IA utilisant LangGraph réduisent le débogage du code de 93%
LangChain a présenté l'architecture agentic engineering : des essaims d'agents IA avec des rôles spécialisés construits sur LangGraph réduisent le temps de débogage de 93% et accélèrent le développement collaboratif.
LangChain : claude-3.5-sonnet, gpt-4o, o1 et o3-mini Testés comme Agents ReAct
LangChain a testé claude-3.5-sonnet, gpt-4o, o1 et o3-mini comme agents ReAct pour découvrir comment l'augmentation des instructions et du nombre d'outils affecte les performances.
LangChain Compare GPT-4, Claude et les LLMs Open-Source dans l'Extraction de Données
LangChain a publié un benchmark comparant l'extraction de données des journaux de chat : GPT-4, modèles Claude et LLMs open-source évalués sur le même ensemble de tâches et métriques.
OpenWiki de LangChain : référentiel de documentation ouverte pour les agents IA
LangChain a lancé l'outil open-source OpenWiki—il génère automatiquement la documentation du code afin que les agents d'IA basés sur le code trouvent rapidement le contexte nécessaire dans le référentiel.
LangChain et NVIDIA lancent le blueprint NemoClaw Deep Agents pour les agents IA d'entreprise
LangChain et NVIDIA ont présenté le blueprint NemoClaw Deep Agents—un ensemble du Deep Agents Code, du modèle Nemotron 3 Ultra et d'OpenShell pour les agents d'entreprise gérés.
Nemotron 3 Ultra Atteint le Niveau Claude Opus 8 Fois Moins Cher
LangChain a montré que NVIDIA Nemotron 3 Ultra avec architecture d'agent optimisée peut fonctionner au niveau Claude Opus 4.8, mais 8 fois moins cher.
NVIDIA NemoClaw : Agents IA avec Deny-by-Default et Approbation Humaine pour Code Sensible
LangChain et NVIDIA ont développé un cadre contrôlé pour gérer les agents IA lors du travail avec du code critique nécessitant une supervision.
OpenWiki Brains : mémoire proactive pour les agents d’AI à partir de Gmail, Notion et Git
LangChain a présenté OpenWiki Brains, un système qui transforme Gmail, Notion, Git et d’autres sources en une mémoire wiki locale, permettant aux agents d’AI de travailler avec des informations à jour sans réentraînement
LangChain : améliorer les agents d'IA signifie extraire des données de leurs traces
LangChain a décrit une méthodologie pour l'amélioration itérative des agents par l'extraction de traces, l'entraînement de modèles juges économiques et le hill-climbing avec des évaluations automatiques.
Schneider Electric a construit une fondation LLMOps à l'échelle de l'entreprise avec LangSmith
Le géant industriel a partagé comment il a déployé LangSmith pour l'observabilité, l'évaluation de la qualité et le déploiement contrôlé de produits AI dans toute l'entreprise.
LangSmith a Ajouté un Support End-to-End d'OpenTelemetry pour LangChain et LangGraph
LangSmith s'est complètement intégré avec OpenTelemetry : les développeurs voient désormais les appels LLM et les autres services dans une seule trace sans deux systèmes de monitoring parallèles.
LangChain a lancé Promptim, une bibliothèque d’optimisation automatique des prompts
LangChain a lancé la bibliothèque expérimentale Promptim, qui automatise l’ingénierie des prompts et aide les équipes AI à adapter plus vite leurs instructions lors d’un changement de modèle.
New Computer Améliore la Précision de la Recherche en Mémoire de l'Agent de 50% avec LangSmith
La startup New Computer a augmenté de 50% la complétude de la récupération de souvenirs en utilisant l'outil d'observabilité LangSmith, en améliorant les prompts via des tests comparatifs.
LangChain Lance des Outils Headless : Les Agents Fonctionnent Directement dans le Navigateur
LangChain a lancé des outils headless qui permettent aux agents IA d'exécuter des tâches en toute sécurité côté client — avec accès aux API du navigateur et aux données locales sans transmission au serveur.
LangGraph gagne en tolérance aux pannes : réessais, timeouts et gestionnaires d’erreurs pour les agents de production
LangChain a publié un guide sur les trois primitives de tolérance aux pannes de LangGraph — RetryPolicy, TimeoutPolicy et error_handler — pour créer des agents de production fiables.
LangChain : pourquoi la neutralité des modèles protège les entreprises du vendor lock-in
LangChain prévient : les laboratoires d'AI n'intègrent pas la dépendance dans les modèles, mais dans la couche d'outillage des agents — et seul un framework open-source neutre protège les entreprises.
LangChain a lancé des sous-agents dynamiques dans Deep Agents : orchestration par le code
LangChain a mis à jour Deep Agents : les agents AI gèrent désormais des tâches à grande échelle via le code, garantissant la couverture et la fiabilité de pipelines complexes à plusieurs étapes.
LangChain : comment l'ingénierie des boucles d'agents rend les agents d'IA fiables
LangChain explique pourquoi la fiabilité d'un agent d'IA ne dépend pas du modèle mais de l'architecture de la 'boucle' — et comment concevoir des boucles imbriquées avec LangGraph.
Factory AI a doublé la vitesse des itérations avec LangSmith de LangChain
Factory AI a automatisé la boucle de feedback pour des agents de AI dédiés à l’écriture de code avec LangSmith de LangChain et a doublé la vitesse des itérations produit.
LangChain a expliqué pourquoi Fleet combine un chat généraliste et des agents spécialisés
LangChain a expliqué comment Fleet couvre deux scénarios de délégation : un chat généraliste pour les tâches ponctuelles rapides et des agents spécialisés pour les processus récurrents de l'équipe.
Comment intégrer les connaissances et le jugement de l'équipe dans la boucle d'amélioration des agents IA — LangChain
LangChain explique pourquoi les agents IA fonctionnent mieux lorsqu'ils reflètent l'expertise de l'équipe — et comment transformer les connaissances tacites des employés en signaux d'apprentissage pour l'agent.
LangSmith apprend à comparer des LLM open source affinés grâce à une évaluation automatique
LangChain a décrit comment tester plusieurs modèles open source fine-tunés dans LangSmith : exécutions en parallèle, un LLM-judge et des rapports comparatifs réunis dans une seule interface.
LangChain Deep Agents réduit les coûts des LLM de 80 % grâce à la mise en cache des prompts
Deep Agents dans LangChain met automatiquement en cache les parties répétées du prompt et réduit les coûts en tokens jusqu’à 80 % chez tous les grands fournisseurs — sans configuration supplémentaire.
LangChain a mis à jour LangSmith : copilote d’astreinte pour le triage des alertes, débogage vocal et Deep Agents Rubrics
LangChain a publié son récapitulatif de juin : LangSmith a reçu un copilote d’astreinte pour le triage des alertes, la prise en charge de computer use, le débogage vocal des traces et un nouveau système d’évaluation des
LangSmith et LangChain OSS : comment se conformer aux exigences de l’EU AI Act d’ici août 2026
LangChain a expliqué comment LangSmith et des outils open-source répondent à des exigences clés du règlement européen sur l’AI avant l’échéance du 2 août 2026.
Sierra : pourquoi les meilleurs agents AI orientés client reposent sur des architectures simples
Zak Reno-Wedin de Sierra a expliqué dans le podcast LangChain pourquoi les architectures simples d'agents AI sont plus fiables que les architectures complexes et comment l'"org chart shipping" ruine l'expérience client.
Box AI a Construit un Agent pour le Contenu Corporatif sur Deep Agents de LangChain
Box a migré sa plateforme d'IA d'entreprise vers l'architecture Deep Agents de LangChain : l'agent recherche, analyse et synthétise des milliers de documents en préservant les droits d'accès et la flexibilité du choix du
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.