LangChain, Managed Deep Agents v0.9 출시… 자체 스케줄링과 동적 구성 지원

LangChain이 Managed Deep Agents v0.9를 출시했습니다. 이번 업데이트는 Slack 등 팀 환경에서 에이전트의 자율성을 높이는 세 가지 핵심 기능을 도입했습니다.

에이전트가 직접 생성하는 스케줄

새로운 Schedules SDK를 통해 에이전트는 대화 중 리마인더, 후속 조치, 반복 작업을 직접 설정할 수 있습니다. 에이전트가 생성한 스케줄은 요청한 사용자의 권한으로 실행되며, 결과는 원래 채널에 게시됩니다. 반복적인 cron 작업과 일회성 후속 조치를 모두 지원하여 "내일 이 건에 대해 알려줘"와 같은 요청을 에이전트가 직접 처리할 수 있습니다.

런타임별 동적 구성

에이전트를 런타임 컨텍스트를 받는 호출 가능한 함수로 정의하여, 모델 실행 전에 model, instructions, skills, MCP servers를 선택할 수 있습니다. 이를 통해 단일 배포로 여러 팀이나 사용 사례를 지원할 수 있으며, 모델의 비결정적 도구 선택을 방지하고 현재 컨텍스트와 관련된 도구만 노출하는 접근 제어 역할을 합니다.

Slack 반응 처리

사용자 경험을 개선하기 위해 에이전트가 Slack 메시지를 수신하는 즉시 이모지로 반응하여 요청을 확인하고 처리 중임을 알립니다. 기본값은 👀 이모지이며, 개발자는 메시지 내용에 따라 다른 이모지를 선택하도록 함수를 커스터마이징할 수 있습니다. 예를 들어 버그 관련 메시지에는 🐛를 사용할 수 있습니다.