LangChain이 에이전트의 복잡한 트레이스 데이터를 처리하기 위해 설계된 전용 데이터 레이어 SmithDB를 출시했다.
LangGraph 1.2의 Delta Channels로 장기 실행 에이전트의 체크포인트 저장량이 40배 이상 감소했다.
LangChain이 LangSmith의 평가 및 비용 관리 기능을 강화하고, Deep Agents의 프로덕션 배포를 지원한다.
LangSmith가 에이전트 평가 효율성을 높이기 위한 재사용 가능한 Evaluator와 30개 이상의 템플릿 라이브러리를 출시했다.
Interrupt 2026이 5월 13~14일 샌프란시스코에서 에이전트의 엔터프라이즈 확장을 다룬다.
AI 에이전트의 성능을 극대화하려면 도메인 전문가의 암묵적 지식을 워크플로우와 도구 설계에 통합하는 개선 루프가 필수적이다.
Deep Agents Deploy는 모델과 메모리를 직접 소유하는 오픈 소스 에이전트 배포 방식이다.
LangSmith Fleet가 Arcade.dev와 연동돼 7,500개+ 도구를 안전하게 쓸 수 있게 됐다.
LangSmith Fleet, Polly GA, NVIDIA 연동, Open SWE 등 3월 업데이트를 묶어 소개한다.
MongoDB Atlas 위에 벡터 검색, 상태 저장, Text-to-MQL, 관측성을 묶은 AI 에이전트 스택이 나왔다.
Kensho는 LangGraph 기반의 멀티 에이전트 프레임워크 'Grounding'을 통해 파편화된 금융 데이터를 통합하고 신뢰할 수 있는 검색 환경을 구축했다.
에이전트의 실제 동작을 정확히 측정하기 위해 타겟팅된 평가(Evals)를 설계하고 관리하는 전략을 다룬다.
AI Briefing