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Harrison Chase氏によると、deepagentsはスキルの読み込み時にツールを動的ロードできるようになり、一部のスキルにのみ必要なツールを常時利用可能にしておく必要がなくなった。OpenAIやAnthropicのモデルでは、プロンプトキャッシュを損なわずに実行できるという。

LangChainがManaged Deep Agents v0.9を公開、Schedules SDKや実行ごとの設定に対応

LangChainはManaged Deep Agents v0.9を公開し、自律的なタスクスケジューリングを行うSchedules SDK、モデルやツールの実行ごと設定、Slackリアクション機能を追加した。

Sydney Runkle氏、ハーネスへのモデルルーター導入でコーディングエージェントのコストを64%削減

Sydney Runkle氏は、コーディングエージェントのハーネスにモデルルーターを組み込むことで、出力品質を落とさずに運用コストを64%削減したと報告した。この4段階のワークフローは、タスクとモデルの把握、ハーネスへのルーターの組み込み、タスク結果の追跡で構成される。

LangChain、Managed Deep Agents に p0 活用の無料ウェブ検索を追加

LangChain は、開発者が Managed Deep Agents に p0 提供のウェブ検索機能を無料で追加可能になったと発表した。個別のアカウント作成、追加の PI キー管理、検索ツールの接続設定は不要。

LangChain、Deep Agents と LangSmith を基盤とする Rippling AI のアーキテクチャを公開

Rippling AI は Deep Agents と LangSmith を基盤に構築されており、スーパーバイザーエージェントが 5〜7 個の特化型サブエージェントを調整し、LangSmith でトレース、評価、本番環境の監視を実施している。

LangChain、LangSmith の Trajectories の試用をチームに呼びかけ

LangChain によると、LangSmith の Trajectories は今すぐ試せ、長時間動作するエージェントのデバッグ、専門担当者向けの読みやすい挙動ビュー、オンライン評価によるセッションの採点、本番セッションのファインチューニング用データセット化に使えるという。

Managed Deep Agentsにターミナルインターフェースを追加

LangChainのManaged Deep Agentsに、`mda chat` で起動するターミナルインターフェースが加わった。Nathan Dreznerは、軽量な開発中にエージェントをローカルでテストするためのものだと述べ、Studioは引き続き利用できるとした。

LangChain は NVIDIA の新 Open Agent Safety プラットフォームのローンチパートナー

LangChain は、NVIDIA の新しい Open Agent Safety プラットフォームのローンチパートナーだと述べている。ジェンセン・フアン氏は、NVIDIA が 100 社超の業界パートナーとともにこのプラットフォームを発表し、OpenShell と Sentry を統合したと語った。

LangSmithのファインチューニング用CLI smithtuneがFireworksAI_HQとbasetenで学習

Ankush Golaによると、smithtuneはLangSmithから軌跡を取得・選択・処理し、FireworksAI_HQとbasetenで学習し、結果をLangSmithで評価する。コードはlangchain-aiのGitHubリポジトリにある。

LangSmith Custom Appsが一般提供を開始

LangChainによると、LangSmith Custom Appsはプロンプトでエージェントデータからインターフェースを作成でき、実行へのラベル付け、実験の比較、トレースの確認といったビューを含む。

Fireworks、LangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと表明

Fireworksは、LangChainのLangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと述べ、LangSmithのトレースからFireworks上のマネージドSFT、その後の評価とデプロイまでを、別のトレーニング基盤なしで1つのCLIで進める経路だと説明している。

Managed Deep Agents 0.8がユーザーメモリに対応

Managed Deep Agents 0.8は、保存先を制御できるユーザーメモリを追加した。Nathan Dreznerは、非公開の文脈で作成されたメモリは共有されないと述べ、Context Hubでは開発者が一般的なエージェントメモリを確認でき、ユーザーメモリは非公開のまま保たれるとしている。

LangChainがManaged Deep Agents 0.8を公開

Managed Deep Agents 0.8では、ユーザー所有の認証情報とメモリ、社内ツール向けのHTTPチャネル、slackhqのネイティブなファイル転送、p0経由の組み込みWeb検索が追加される。

LangSmith Engine v2がレッドチーミングと検証済み修正を追加

LangChainはInterruptでLangSmith Engine v2を発表した。本番前にエージェントの問題を特定し、提案された修正をユーザーに示す前にテストし、非効率なエージェントの処理とともにコストとレイテンシの傾向を示す。

LangChain、InterruptでLangSmith Engine v2を発表

LangChainはInterruptでLangSmith Engine v2を発表し、エージェントの問題を事前に見つけ、ユーザーが目にする前に解決できるとしている。

LangChainのManaged Deep Agentsがcronスケジュールで実行可能に

schedules/内に置き、cron式とプロンプトを含むスケジュールファイルをデプロイすると、Managed Deep Agentが自動で実行される。

LangChain、9月30日にLangSmithのTuned Evaluatorsに関するセッションを開催

セッションでは、オンライン評価の要点と、チームがTuned Evaluatorsを使ってエージェントのやり取りを分析し、本番トレースにフィードバックを付与する方法を扱う。

LangSmithがJevとSemIfを含む意思決定モデルに対応

LangSmithは、JevとSemIfを含む対応済みの意思決定モデルについて、各ステップを可視化する。

LangChainのManaged Deep AgentsがSlackからGitHubのプルリクエストを開ける

LangChainは、Managed Deep Agentsなら数行のコードでこうしたエージェントを構築できるとしている。その例であるPatchは、Slackのスレッドでメンションされ、機能の説明を受け取ると、差分を含むプルリクエストを開く。

LangChain、マネージドディープエージェントのモデルルーティング向けTypesafe Jevミドルウェアを紹介

LangChainはnathan dreznerを引用し、Typesafe AIのJevミドルウェアの公式ドキュメントをリンクした。このミドルウェアは、ユーザーがルートを定義した後、LangChainのマネージドディープエージェントのモデル選択を処理できる。