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LangChain 宣布用户可以将 Managed Deep Agent 连接到 Slack，允许提及、私信和线程回复触发代理运行，并在同一对话中发布响应。

这篇文章指出，AI代理构建变现的主要障碍并非技术能力，而是未能将技术成果转化为非技术客户清晰认可的商业价值。

LangChain的指南探讨了像Madrigal Pharma、Abridge和Vizient这样的组织如何在医疗和生命科学领域扩展AI代理，以加速研究并减少文档负担，重点在于构建可靠性和合规性的基础设施。

Adam Łucek 讨论了 LangSmith Engine，这是一个使用追踪数据来自动化代理开发的代理。

LangSmith 是 PodiumHQ 官方认可的构建 AI 代理的平台，Walker Ward 解释了共享工具相较于多个解决方案的优势。

LangChain 宣布与 @harborframework 联合推出 Managed Deep Agents，该服务提供基于容器的评估，所有更改均在 LangSmith 中跟踪，以确保对 AI 代理技能和模型的安全修改。

这是一个讨论，旨在收集开发者对于像LangChain和CrewAI这样的AI代理框架在生产环境中问题的反馈，并预测未来的改进方向。

本文介绍了“Connections”——托管Deep Agents的一项功能，它通过提供托管凭证和调用方身份验证来实现安全的智能体操作，支持静态密钥和OAuth授权两种方式。

文章讨论了开源 Stagehand SDK 与 Browserbase 的集成，为 LangChain 中的 AI 代理提供现成的浏览器工具，从而轻松设置浏览器交互。

一条推文概述了获得六位数年薪 AI 工程师职位所需的关键技能，如 LangChain、LangGraph 和 OpenAI API，并提供了一个项目链接供实践学习。

LangChain 在 Managed Deep Agents 0.7 中宣布了新的 Connections 功能，提供简单的智能体认证，并支持智能体和用户凭证以简化部署。

LangChain 正在举办 Interrupt NYC，这是一个 AI 智能体会议，特色演讲来自 Weber Shandwick 和 focused.io，主题是如何使用 LangGraph 构建智能体工厂。

LangChain 在 Managed Deep Agents 0.7 中引入了新的连接功能，以简化通过 OAuth 进行代理身份验证和令牌管理。

LangChain 在其 Deep Agents 框架中引入了一项新功能，其中子代理现在可以分叉监督者的完整对话上下文，而不是从空白上下文窗口开始。

如LangChain所强调，GetCandidly的状态模型实时测量对话解决中的差距，并通过插入与用户措辞一致的提示来改善解决率。

LangChain 宣布推出 Deep Agents Code (dcode)，这是一个开源编码代理，适用于任何模型并为团队提供控制，同时在 LangChain Academy 提供免费课程，用于企业实施。

LangChain Academy 推出一门关于 LangSmith Essentials 的免费课程，教授用于代理工程的 LangSmith 平台的要点，包括跟踪、调试和部署。

这篇博客文章展示了Nevermined如何赋能LangChain代理使用带有支出限额的信用卡自主购买服务，使代理能够在支付方面无需人工干预即可运作。

LangChain宣布对其MCP支持进行更新，包括新的无状态MCP规范，以增强AI框架的能力。

LangChain提供免费的LangSmith Essentials课程，教授代理开发生命周期，使团队能够系统地构建、测试、部署和监控AI代理。