Interrupt 2026: LangChain apresenta ferramentas para depurar agentes de IA em produção

A LangChain realizou a conferência de dois dias Interrupt 2026, na qual apresentou novas ferramentas para diagnosticar e depurar agentes de IA em produção e mostrou exemplos reais de LinkedIn, Rippling, Cisco e outras 19 grandes empresas.

Três ferramentas para equipes de produção

Na conferência, a LangChain anunciou três produtos criados especificamente para equipes que colocam agentes em sistemas em operação:

• LangSmith Engine — plataforma de diagnóstico de erros. Mostra o rastreamento completo da cadeia de chamadas: qual LLM deu uma resposta errada, em que etapa o contexto se perdeu, qual ferramenta retornou um resultado inesperado. Isso é crítico porque agentes reais têm dezenas de etapas, e um único erro na etapa 7 pode arruinar todo o resultado.
• Sandboxes GA — ambiente isolado separado para testes, agora em disponibilidade geral (GA). As equipes podem experimentar novas versões de agentes, subir mudanças com segurança e revertê-las sem risco de quebrar a produção. É especialmente útil para testes A/B: qual versão do LLM funciona melhor, qual prompt é mais eficaz.
• LangChain Labs — espaço fechado para experimentar recursos em beta. Os desenvolvedores da LangChain publicam ali ideias recentes: novas estratégias de retry, formas de cachear contexto, mecanismos experimentais de roteamento. As equipes de produção podem adotá-las cedo e dar feedback direto aos desenvolvedores.

Exemplos do desenvolvimento real

A conferência teve 23 palestrantes — engenheiros seniores de LinkedIn, Rippling, Cisco e outras 19 empresas.

LinkedIn contou o caso de um agente de recomendação que, de repente, passou a ignorar o filtro de geolocalização. O agente estava convencido de que um candidato que mora na Índia servia para uma vaga em São Francisco. O problema foi encontrado no LangSmith Engine: na etapa de filtragem, uma ferramenta retornava dados em formato incorreto, e o LLM não percebia a contradição. Após a depuração, o agente funciona corretamente.

Rippling mostrou como estruturou o controle de gastos com chamadas de API. Um agente em produção custava à empresa US$ 200 por dia em chamadas de LLM. Depois de implantar o cache de contexto e simplificar os prompts, o custo caiu para US$ 120 por dia. Em um mês, isso representa uma economia de US$ 2400 com um único agente.

Cisco falou da maior dor de cabeça da depuração em arquitetura de microsserviços. Quando um agente é formado por uma dezena de serviços diferentes (um acessa o CRM, outro uma API REST, um terceiro o S3) e a cadeia quebra no serviço 6, vira um verdadeiro inferno. Não basta registrar logs no LangSmith: é preciso também sincronizar os rastreamentos entre os serviços. A Cisco mostrou como resolveu esse padrão com OpenTelemetry.

O que isso significa

Agentes de IA em produção são uma nova fronteira da engenharia, e a antiga stack de monitoramento não serve para eles. A LangChain investe em ferramentas de depuração porque isso se tornou um gargalo crítico para todo o setor.

Todos os vídeos da conferência estão disponíveis online, sob demanda.