LangChain Blog 뉴스
LangChain Blog에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →Interrupt 2026 미리보기: 엔터프라이즈 규모의 에이전트
Interrupt 2026이 5월 13~14일 샌프란시스코에서 에이전트의 엔터프라이즈 확장을 다룬다.
에이전트 성능 개선 루프에서의 인간의 판단력
AI 에이전트의 성능을 극대화하려면 도메인 전문가의 암묵적 지식을 워크플로우와 도구 설계에 통합하는 개선 루프가 필수적이다.
Deep Agents Deploy: Claude Managed Agents에 대한 오픈 대안
Deep Agents Deploy는 모델과 메모리를 직접 소유하는 오픈 소스 에이전트 배포 방식이다.
Arcade.dev 도구가 LangSmith Fleet에 추가됐다
LangSmith Fleet가 Arcade.dev와 연동돼 7,500개+ 도구를 안전하게 쓸 수 있게 됐다.
2026년 3월 LangChain 뉴스레터
LangSmith Fleet, Polly GA, NVIDIA 연동, Open SWE 등 3월 업데이트를 묶어 소개한다.
LangChain과 MongoDB 파트너십 발표: 이미 신뢰하는 데이터베이스에서 돌아가는 AI 에이전트 스택
MongoDB Atlas 위에 벡터 검색, 상태 저장, Text-to-MQL, 관측성을 묶은 AI 에이전트 스택이 나왔다.
Kensho, LangGraph 기반 멀티 에이전트 프레임워크로 신뢰할 수 있는 금융 데이터 검색 문제 해결
Kensho는 LangGraph 기반의 멀티 에이전트 프레임워크 'Grounding'을 통해 파편화된 금융 데이터를 통합하고 신뢰할 수 있는 검색 환경을 구축했다.
Deep Agents를 위한 평가(Evals) 구축 방법
에이전트의 실제 동작을 정확히 측정하기 위해 타겟팅된 평가(Evals)를 설계하고 관리하는 전략을 다룬다.
Deep Agents를 위한 평가(evals) 구축 방법
에이전트의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 실제 운영 환경의 동작을 반영한 타겟팅된 평가 체계를 구축해야 한다.
LangSmith Fleet의 Skills 기능 지원
LangSmith Fleet가 에이전트에 도메인 지식을 부여하고 팀 내에서 공유할 수 있는 'Skills' 기능을 출시했다.
Moda, Deep Agents를 활용한 프로덕션급 AI 디자인 에이전트 구축 방법
Moda는 Deep Agents와 LangSmith를 활용해 복잡한 시각적 디자인을 수행하는 프로덕션급 멀티 에이전트 시스템을 구축했다.