Deep Digest

LangChain Blog 16 Oct 2026

LangChain: новые функции LangSmith и мероприятия в октябре–ноябре 2026

LangChain представил новые функции LangSmith на мероприятиях Interrupt в Нью‑Йорке и Лондоне. Среди новшеств — поиск разговоров по семантическому анализу, динамические агенты, функция Red Teaming и другие инструменты для работы с ИИ. Запланированы воркшопы и встречи сообщества по теме разработки и использования агентов.

LLM Agents Research

читать →

~2 мин 158 просмотра

LangChain Blog 27 Aug 2026

Wiki Memory: файловое хранилище знаний для AI-агентов от LangChain

Wiki memory — это подход к организации памяти AI-агентов, при котором агент преобразует сырые данные в структурированную базу знаний. В отличие от RAG, здесь предварительно создаётся обобщённая версия данных. Примеры решений — DeepWiki, LLM Wiki и AutoWiki. Подход оптимален для долговременного хранения предметных знаний.

LLM Agents Research

читать →

~1 мин 212 просмотра

LangChain Blog 27 Aug 2026

Как ускорить работу AI-агента: методы и подходы

Ускорение AI-агента требует выявления узких мест и применения различных техник — от изменения UX до оптимизации запросов к LLM. Среди методов — потоковая передача результатов, запуск агентов в фоновом режиме, сокращение числа вызовов LLM, использование быстрых моделей и параллельные запросы. LangGraph помогает оптимизировать взаимодействие агентов и снизить затраты.

LLM Agents Research

читать →

~2 мин 233 просмотра

LangChain Blog 27 Aug 2026

LangChain: новые функции и мероприятия — август 2026

LangChain представила в публичной бета‑версии Managed Deep Agents и LLM Gateway, обновила LangSmith и анонсировала ряд мероприятий. Компании уже используют решения LangChain для повышения продуктивности и оптимизации процессов — например, Stripe и Apollo. Хэррисон подчёркивает важность владения собственным «интеллектом» для компаний, использующих ИИ.

LLM Agents Research

читать →

~3 мин 231 просмотра

LangChain Blog 26 Aug 2026

RubricMiddleware: агенты оценивают и исправляют свою работу

RubricMiddleware позволяет агентам самостоятельно оценивать и исправлять свою работу. Механизм задаёт критерии завершённости задачи, и агент повторяет попытки, пока не выполнит их или не достигнет лимита итераций. Это особенно полезно для задач с чёткими критериями успеха — например, прохождения тестов или включения всех разделов в отчёт.

LLM Agents

читать →

~3 мин 225 просмотра

LangChain Blog 26 Aug 2026

Plan-and-Execute Agents в LangChain: новый подход к планированию

LangChain представила агентов Plan-and-Execute, которые планируют шаги и затем их выполняют — в отличие от прежних Action Agents. Такой подход позволяет разделить задачи планирования и исполнения между разными моделями, но требует больше обращений к ним. В будущем планируется улучшить поддержку длинных последовательностей шагов и добавить механизм пересмотра планов.

LLM Agents

читать →

~2 мин 248 просмотра

LangChain Blog 3 Aug 2026

Kai от Stripe: агентный ИИ для повышения продуктивности сотрудников

Stripe создала платформу Kai — агента для повышения продуктивности сотрудников. Платформа построена на стеке LangChain/LangGraph и агентной платформе Deep Agents. За четыре недели число пользователей Kai выросло более чем в 16 раз, а сегодня 83 % сотрудников Stripe используют его каждую неделю. Платформа полезна для анализа данных, подготовки сделок и адаптации новых сотрудников.

LLM Agents Research

читать →

~5 мин 401 просмотра

LangChain Blog 7 Jul 2026

LangSmith и анализ трассировок: как улучшить работу агентов

Анализ трассировок помогает понять и улучшить поведение агентов. Платформа LangSmith от LangChain Labs позволяет отлаживать решения агентов и оценивать изменения. В Terminal Bench 2.0 с помощью трассировок удалось повысить эффективность на 13,7 %. Данные станут ключевым фактором развития агентов.

LLM Research Agents

читать →

~3 мин 655 просмотра

LangChain Blog 29 Jun 2026

Динамические субагенты в Deep Agents: новая схема работы

В Deep Agents внедрены динамические субагенты, которые помогают агентам решать масштабные задачи за счёт программной оркестровки: вместо прямых вызовов инструментов агент пишет скрипт для организации работы субагентов. Механизм обеспечивает детерминированный охват и надёжную оркестровку сложных процессов. В материале описаны практические сценарии использования и шаблоны оркестровки.

LLM Agents

читать →

~1 мин 723 просмотра

LangChain Blog 27 Jun 2026

LangSmith: новые возможности и мероприятия в июне 2026

LangChain представила обновления LangSmith, включая новые шаблоны агентов и интерфейсы для работы с аудио и трассировкой. Запущен курс по развёртыванию LangSmith и учебное пособие по добавлению голоса в LangGraph Agents. Анонсированы мероприятия в разных городах в июне–августе 2026 года.

LLM Agents Research

читать →

~2 мин 765 просмотра

Всё важное об ИИ — в одной ленте