AI BriefingLangChain Blog 뉴스
LangChain Blog에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →NVIDIA NemoClaw에서 Deep Agents 코드를 실행하는 방법
NVIDIA NemoClaw를 통해 보안이 강화된 환경에서 Deep Agents 코드를 실행할 수 있다.
슈나이더 일렉트릭이 LangSmith를 통해 LLMOps 기반을 구축한 방법
슈나이더 일렉트릭은 LangSmith를 활용해 대규모 AI 에이전트의 관측성, 평가, 배포를 관리하는 LLMOps 체계를 구축했다.
에이전트 개선은 데이터 마이닝의 문제다
LangChain이 에이전트 트레이스를 분석하여 실패를 찾고, 저비용 모델을 미세 조정하며 성능을 최적화하는 방법을 설명한다.
코딩 에이전트 비용이 두 배로 늘었다면? 해결 방법은 다음과 같습니다.
Claude Code, Cursor 등 다양한 코딩 에이전트의 사용 비용을 추적하고 관리하는 방법을 제시한다.
추천OpenWiki: 코딩 에이전트를 위한 오픈 소스 레포지토리 문서화 도구
OpenWiki는 코딩 에이전트가 코드베이스를 더 잘 이해할 수 있도록 문서를 자동 생성하고 유지 관리하는 오픈 소스 도구이다.
Deep Agents에서 RLM을 활용하는 방법
Deep Agents가 RLM과 동적 subagent를 도입하여 대규모 컨텍스트 처리 성능을 개선했다.
Pendo가 LangSmith를 활용해 사용자 행동 데이터에서 코드 수정까지 Novus를 추적하는 방법
Pendo는 LangSmith를 활용해 AI 에이전트 Novus의 디버깅, 평가 및 모니터링을 수행한다.
Deep Agents가 샌드박스 없이 신뢰할 수 없는 코드를 실행하는 방법
LangChain은 WebAssembly와 QuickJS를 활용해 격리된 환경에서 에이전트의 코드를 안전하게 실행하는 기술을 공개했다.
Deep Agents의 Dynamic Subagents 소개
Deep Agents가 코드 기반의 프로그래밍 방식 오케스트레이션을 통해 복잡한 에이전트 파이프라인을 구축하는 Dynamic Subagents를 출시했다.
Deep Agents를 활용한 프롬프트 캐싱
Deep Agents는 모델 제공업체별로 상이한 프롬프트 캐싱 전략을 자동화하여 AI 에이전트의 운영 비용을 절감한다.
2026년 6월: LangChain 뉴스레터 — Fleet On-Call Copilot, Deep Agents Rubrics 및 기타 업데이트
LangChain이 LangSmith의 새로운 기능과 Deep Agents를 위한 오픈소스 도구들을 공개했다.
SmithDB의 전체 텍스트 검색을 위한 역색인(Inverted Index) 구축 방식
SmithDB는 객체 스토리지 기반의 고성능 전체 텍스트 검색을 위해 JSON Tape와 String Interning 기술을 활용한 역색인을 구축했다.
최고의 AI 에이전트는 왜 단순해야 하는가: Sierra의 Zack Reneau-Wedeen 인터뷰
Sierra는 멀티 에이전트의 복잡성 대신 단일 에이전트 모델과 결과 기반 과금 방식을 통해 실질적인 비즈니스 가치를 창출한다.
Klarna의 AI 어시스턴트가 어떻게 8,500만 명의 활성 사용자를 위한 대규모 고객 지원을 재정의했는가
Klarna가 LangGraph와 LangSmith를 활용해 700명의 인력을 대체하는 고성능 AI 에이전트를 구축했다.
LangSmith와 LangChain OSS로 EU AI Act 규제 요구사항을 충족하는 방법
LangChain은 LangSmith와 오픈소스 도구를 통해 EU AI Act의 고위험 AI 시스템 규제 준수를 지원한다.
Factory, LangSmith를 활용해 피드백 루프를 자동화하고 반복 속도를 2배 향상시킨 방법
Factory는 LangSmith를 도입하여 LLM 파이프라인의 관측성을 확보하고 피드백 루프를 자동화함으로써 제품 개선 속도를 2배 높였다.
LangSmith: 제품 홈페이지 개편 및 리소스 관리를 위한 태그 기능 도입
LangSmith가 개발자 워크플로우 최적화를 위해 홈페이지를 개편하고 리소스 관리 기능을 강화했다.
Fleet가 범용 채팅과 특화된 에이전트를 모두 제공하는 이유
Fleet는 일회성 작업을 위한 범용 채팅과 반복 업무를 자동화하는 특화 에이전트를 구분하여 제공한다.