LangChain은 10월 15일 발행한 2026년 10월 뉴스레터에서 Interrupt NYC와 런던 행사에서 발표한 제품 업데이트를 공개했습니다. 회사는 기업이 업무에 맞는 AI를 구성하는 모델·하네스·컨텍스트를 직접 소유하도록 돕는 목표의 일환으로, 프로덕션 환경에서 에이전트를 구축하고 이해하며 개선하는 데 더 많은 통제권을 팀에 제공한다고 밝혔습니다.

LangSmith AI Search는 기존 필터에 의존하지 않고 트레이스에서 의미를 바탕으로 대화를 찾습니다. 사용자가 대화 중 불만을 느꼈는지, 개인정보가 유출됐는지 등을 질문해 검색할 수 있습니다. Managed Deep Agents v0.9는 실행별 맥락에 맞춘 에이전트를 지원하며, Slack 상호작용, 사용자별 메모리, 도구 사용, 예약 작업과 내장 웹 검색을 추가 비용 없이 제공합니다. LangSmith Engine v2는 프로덕션 배포 전에 문제를 찾는 레드티밍을 추가하고, 비효율적인 에이전트 작업과 지표 추세를 감지하며, 제안된 수정 사항을 자동으로 시험하고 검증합니다.

LangSmith Trajectories는 주 에이전트와 하위 에이전트에 걸친 세션을 시간순으로 보여줍니다. LangSmith Custom Apps로 팀은 LangSmith 데이터를 기반으로 한 인터페이스를 만들고, 공개하고, 실행할 수 있습니다. LangSmith Fine-Tuning은 프로덕션에서 나온 에이전트 실행 기록을 학습 데이터로 전환한 뒤 Baseten 또는 Fireworks를 이용해 모델을 미세 조정하고, 이어 평가와 서비스 제공을 지원합니다.

LangChain v1.4.0은 langchain.mcp 네임스페이스를 통해 FastMCP를 지원합니다. LangChain의 한 항목은 LangGraph가 TypeSafe AI의 의사결정 모델 Jev를 조율해 실행 속도가 더 빠르고 비용이 더 낮은 에이전트를 만드는 방법을 설명합니다. 뉴스레터는 에이전트 개발 생애주기 변경, 지속적 평가와 거버넌스를 통해 프로덕션 AI를 확장하는 Agentic Operating Model 세션도 안내합니다. 세션은 EMEA에서 10월 29일, 북미에서 11월 5일 열립니다.

LangChain은 에이전트 평가 워크숍을 10월 28일, 에이전트 메모리와 컨텍스트 엔지니어링 워크숍을 11월 3일 개최한다고 알렸습니다. 10월 27일부터 11월 4일까지 뮌헨, 시카고, 온라인, 빈, 토론토와 멕시코시티에서 열리는 행사도 목록에 포함했습니다. 뉴스레터에 따르면 Zip은 앞서 초기 챗봇이나 에이전트에 기능을 추가하는 데 몇 주씩 걸렸고, 자체 트레이스 처리 파이프라인에서도 필요한 세부 정보를 확보하지 못했습니다. 이제 LangSmith와 LangGraph를 사용해 기능을 더 빠르게 출시하고 있습니다.

LangChain은 10월 15일 발행한 2026년 10월 뉴스레터에서 Interrupt NYC와 런던 행사에서 발표한 제품 업데이트를 공개했습니다. 회사는 기업이 업무에 맞는 AI를 구성하는 모델·하네스·컨텍스트를 직접 소유하도록 돕는 목표의 일환으로, 프로덕션 환경에서 에이전트를 구축하고 이해하며 개선하는 데 더 많은 통제권을 팀에 제공한다고 밝혔습니다.

LangSmith AI Search는 기존 필터에 의존하지 않고 트레이스에서 의미를 바탕으로 대화를 찾습니다. 사용자가 대화 중 불만을 느꼈는지, 개인정보가 유출됐는지 등을 질문해 검색할 수 있습니다. Managed Deep Agents v0.9는 실행별 맥락에 맞춘 에이전트를 지원하며, Slack 상호작용, 사용자별 메모리, 도구 사용, 예약 작업과 내장 웹 검색을 추가 비용 없이 제공합니다. LangSmith Engine v2는 프로덕션 배포 전에 문제를 찾는 레드티밍을 추가하고, 비효율적인 에이전트 작업과 지표 추세를 감지하며, 제안된 수정 사항을 자동으로 시험하고 검증합니다.

LangSmith Trajectories는 주 에이전트와 하위 에이전트에 걸친 세션을 시간순으로 보여줍니다. LangSmith Custom Apps로 팀은 LangSmith 데이터를 기반으로 한 인터페이스를 만들고, 공개하고, 실행할 수 있습니다. LangSmith Fine-Tuning은 프로덕션에서 나온 에이전트 실행 기록을 학습 데이터로 전환한 뒤 Baseten 또는 Fireworks를 이용해 모델을 미세 조정하고, 이어 평가와 서비스 제공을 지원합니다.

LangChain v1.4.0은 langchain.mcp 네임스페이스를 통해 FastMCP를 지원합니다. LangChain의 한 항목은 LangGraph가 TypeSafe AI의 의사결정 모델 Jev를 조율해 실행 속도가 더 빠르고 비용이 더 낮은 에이전트를 만드는 방법을 설명합니다. 뉴스레터는 에이전트 개발 생애주기 변경, 지속적 평가와 거버넌스를 통해 프로덕션 AI를 확장하는 Agentic Operating Model 세션도 안내합니다. 세션은 EMEA에서 10월 29일, 북미에서 11월 5일 열립니다.

LangChain은 에이전트 평가 워크숍을 10월 28일, 에이전트 메모리와 컨텍스트 엔지니어링 워크숍을 11월 3일 개최한다고 알렸습니다. 10월 27일부터 11월 4일까지 뮌헨, 시카고, 온라인, 빈, 토론토와 멕시코시티에서 열리는 행사도 목록에 포함했습니다. 뉴스레터에 따르면 Zip은 앞서 초기 챗봇이나 에이전트에 기능을 추가하는 데 몇 주씩 걸렸고, 자체 트레이스 처리 파이프라인에서도 필요한 세부 정보를 확보하지 못했습니다. 이제 LangSmith와 LangGraph를 사용해 기능을 더 빠르게 출시하고 있습니다.