LangSmith: новые возможности и мероприятия в июне 2026

25 июня 2026 года LangChain выпустила информационный бюллетень с обновлениями LangSmith. Среди новинок — готовый шаблон агента Fleet On-Call Copilot A, который работает с кодом, трассировками и runbooks для сортировки предупреждений и подготовки обновлений для проверки. Агенты теперь могут использовать изолированный виртуальный компьютер для работы с кодом, файлами и аутентифицированными вызовами API. Представлен новый пользовательский интерфейс для голосовой трассировки: он позволяет быстрее воспроизводить аудио с помощью встроенного аудиоплеера и точно определять, какой диапазон был активен в каждый момент. Также появилась возможность отслеживать статус экспериментов, запущенных через интерфейс LangSmith или SDK, и встроенная интеграция Slack для движков LangSmith — теперь можно отправлять уведомления о проблемах с движком. Кроме того, представлены рубрики для глубинных агентов с открытым исходным кодом: программное обеспечение Rubricmiddleware помогает агентам оценивать свою работу и итерировать до соответствия заданным критериям. Разработчики могут выделять подагенты из кода интерпретатора, чтобы распределить работу и обобщить результаты. Харрисон описал четырёхэтапный жизненный цикл разработки агентов (ADLC): сборка, тестирование, развёртывание и мониторинг. В подкасте Max Agency Зак Рено-Ведин из Sierra рассказал, как компания создаёт агентов, охватывающих весь жизненный цикл клиента — от просмотра и бронирования до продаж и лояльности. Запущен новый курс «Введение в LangSmith Deployment»: он поможет научиться развёртывать, управлять и контролировать агентов в масштабе. Также доступно учебное пособие по добавлению голоса в LangGraph Agents — оно объясняет, как подключить агента к аудио без перестройки графа с нуля. В июне и июле запланированы мероприятия: семинар LangChain + AWS Workshop в Чикаго (29 июня), LangChain Meetup в Берлине (16 июля), встреча сообщества LangChain в Вашингтоне (30 июля) и событие в Лас-Вегасе (4 августа). В материалах также приведены примеры того, как команды используют LangChainBox для ускорения работы агентов, и истории успеха — например, Harmonic в 4 раза улучшила удержание клиентов благодаря внедрению LangSmith.