LangChain Blog
Источник AI-новостей. Материалы автоматически отбираются и адаптируются редакцией Hamidun News.
Последние публикации
LangSmith получил AI Search: трейсы агентов теперь ищутся по описанию поведения
LangChain добавила в LangSmith AI Search: достаточно описать словами, что сделал агент, и система вернёт трейсы, где это случилось. Ручные фильтры больше не нужны.
LangChain подключил ScaleDown к Deep Agents для сжатия контекста
LangChain показал, как модели ScaleDown с constrained decoding сжимают историю и ответы инструментов в Deep Agents, чтобы длинные агенты работали быстрее и дешевле.
LangChain добавила в Managed Deep Agents API реакций и эмодзи-ответы для агентов
Managed Deep Agents получил API для управления реакциями распределённых агентов и систему, которая динамически подбирает эмодзи-ответы через выбранный инструмент.
Snyk превратила внутреннего агента поддержки в клиентскую функцию Snyk Assist
Snyk вывела к клиентам агента, который раньше помогал только её саппорту. Snyk Assist построен на трёх инструментах: LangChain, LangGraph и LangSmith.
LangChain: практическое руководство по памяти AI-агентов — краткосрочная, долгосрочная, LangSmith
LangChain опубликовала структурированное руководство по архитектуре памяти для AI-агентов: краткосрочная и долгосрочная память, трассировка через LangSmith.
LangChain опубликовал гайд по созданию кастомного харнесса для AI-агента
LangChain объяснил, как с помощью create_agent и middleware построить кастомный харнесс — управляющую обёртку, которая делает AI-агента предсказуемым для конкретной задачи.
LangChain и NVIDIA выпустили блюпринт NemoClaw Deep Agents для корпоративных ИИ-агентов
LangChain и NVIDIA представили блюпринт NemoClaw Deep Agents — связку Deep Agents Code, модели Nemotron 3 Ultra и OpenShell для управляемых корпоративных агентов.
OpenWiki от LangChain: открытая документация репозитория для AI-агентов
LangChain выпустила open-source инструмент OpenWiki — он автоматически генерирует документацию кода, чтобы кодовые AI-агенты быстрее находили нужный контекст в репозитории.
LangChain сравнила GPT-4, Claude и open-source LLM в извлечении данных
LangChain опубликовала бенчмарк по извлечению структурированных данных из чатов: GPT-4, модели Claude и открытые LLM сравнили на одном наборе задач и метрик.
LangChain: claude-3.5-sonnet, gpt-4o, o1 и o3-mini протестировали как ReAct-агентов
LangChain протестировала claude-3.5-sonnet, gpt-4o, o1 и o3-mini в роли ReAct-агента, чтобы узнать, как рост числа инструкций и инструментов влияет на качество работы.
LangChain: рои ИИ-агентов на базе LangGraph сокращают отладку кода на 93%
LangChain показала архитектуру agentic engineering: команды ИИ-агентов с разными ролями на LangGraph сокращают время отладки кода до 93% и ускоряют совместную разработку.
LangChain научила LangSmith точнее совмещать вердикты LLM-as-a-Judge с оценками людей
LangChain разобрала, как самообучающиеся оценщики в LangSmith подстраивают вердикты LLM-as-a-Judge под реальные предпочтения людей через few-shot-обучение.
Nemotron 3 Ultra достигает уровня Claude Opus в 8 раз дешевле
LangChain показал, что NVIDIA Nemotron 3 Ultra с оптимизированной архитектурой агента может работать на уровне Claude Opus 4.8, но дешевле в 8 раз.
NVIDIA NemoClaw: ИИ-агенты с отказом по умолчанию и одобрением человеком для чувствительного кода
LangChain и NVIDIA разработали контролируемый фреймворк для управления ИИ-агентами при работе с критичным кодом, требующим надзора.
OpenWiki Brains: проактивная память ИИ-агентов из Gmail, Notion и Git
LangChain представила OpenWiki Brains — систему, которая превращает Gmail, Notion, Git и другие источники в локальную вики-память, позволяя ИИ-агентам работать с актуальной информацией без переобучения.
LangChain: как улучшить AI-агентов через анализ данных
LangChain описала методологию итерационного улучшения агентов через майнинг трейсов, обучение дешёвых судейских моделей и hill-climbing с автоматическими evals.
Внедрение ИИ в корпорацию: кейс Schneider Electric
Промышленный гигант рассказал, как внедрил LangSmith для наблюдаемости, оценки качества и управляемого развёртывания AI-продуктов в масштабах всей компании.
LangSmith и LangChain OSS: как соответствовать требованиям EU AI Act до августа 2026
LangChain объяснил, как LangSmith и open-source инструменты закрывают ключевые требования европейского регламента об ИИ до дедлайна 2 августа 2026 года.
LangChain обновил LangSmith: дежурный копилот для алертов, голосовая отладка и Deep Agents Rubrics
LangChain выпустила июньский дайджест: LangSmith получил дежурного копилота для триажа алертов, поддержку computer use, голосовую отладку трейсов и новую систему оценки агентов Deep Agents Rubrics.
LangChain Deep Agents снижает стоимость LLM на 80% за счёт кеширования промптов
Deep Agents в LangChain автоматически кеширует повторяющиеся части промпта и сокращает расходы на токены до 80% у всех крупных провайдеров — без дополнительных настроек.
LangSmith научился сравнивать дообученные open-source LLM с автоматической оценкой
LangChain описал, как тестировать несколько fine-tuned open-source моделей в LangSmith: параллельные запуски, LLM-judge и сравнительные отчёты в едином интерфейсе.
Как встроить знания и суждение команды в петлю улучшения AI-агентов — LangChain
LangChain объясняет, почему AI-агенты работают лучше, когда отражают экспертизу команды, — и как превратить скрытые знания сотрудников в обучающие сигналы для агента.
LangChain объяснил, зачем Fleet сочетает универсальный чат и специализированных агентов
LangChain рассказал, как Fleet закрывает два сценария делегирования: универсальный чат для быстрых разовых задач и специализированные агенты для регулярных процессов команды.
Factory AI ускорила итерации в 2 раза с помощью LangSmith от LangChain
Factory AI автоматизировала feedback loop для AI-агентов по написанию кода с помощью LangSmith от LangChain и вдвое ускорила скорость продуктовых итераций.
LangChain: как инженерия агентных циклов делает AI-агентов надёжными
LangChain объясняет, почему надёжность AI-агента зависит не от модели, а от архитектуры «цикла» — и как проектировать вложенные петли с помощью LangGraph.
LangChain запустил динамические субагенты в Deep Agents: оркестровка через код
LangChain обновил Deep Agents: ИИ-агенты теперь управляют масштабными задачами через программный код, гарантируя покрытие и надёжность сложных многошаговых пайплайнов.
LangChain: почему модельный нейтралитет защищает бизнес от vendor lock-in
LangChain предупреждает: AI-лаборатории встраивают зависимость не в модели, а в инструментальную обвязку агентов — и только нейтральный open-source фреймворк защищает бизнес.
LangGraph научили переживать сбои: ретраи, таймауты и обработчики ошибок для продакшн-агентов
LangChain опубликовал руководство по трём примитивам отказоустойчивости LangGraph — RetryPolicy, TimeoutPolicy и error_handler — для создания надёжных продакшн-агентов.
LangChain запустил headless-инструменты: агенты работают прямо в браузере
LangChain выпустил headless-инструменты, которые позволяют AI-агентам безопасно выполнять задачи на стороне клиента — с доступом к браузерным API и локальным данным без передачи на сервер.
New Computer подняла точность поиска в памяти агента на 50% с LangSmith
Стартап New Computer с помощью инструмента наблюдаемости LangSmith добился роста полноты извлечения воспоминаний на 50%, улучшив промпты через сравнительное тестирование.