LangChain 为 Deep Agents 推出 async subagents 后台子智能体

LangChain 在 LangSmith 中推出 AI Search 公测，允许用自然语言描述行为来查询 agent 轨迹，例如 PII 泄露或用户受挫等无法靠标签和全文检索回答的问题。

LangChain 重构 Deep Agents 的 Skills 支持，针对企业技能库增至数千个技能的场景推出三项更新：工具可绑定到技能、仅在该技能被读取时加载，用户可通过 /meeting-prep 之类的显式请求固定技能以在首次模型调用前加载，长线程可通过将 skills_metadata 设为 None 重载新增或变更的技能。

LangChain 在 Interrupt NYC 上发布多项 LangSmith 更新：Engine v2 新增 Red Teaming 主动排查、检测性能趋势与低效工具调用，并可自动验证修复后一键开 PR，自 5 月上线以来已分析超过 60M 条 traces。

LangChain 重构 MCP 支持，将 MCP 移入主包 langchain.mcp（需 langchain[mcp]>=1.4.0，Python 先行、TypeScript 随后），底层基于 FastMCP，可自动在新旧两代协议间协商。

LangChain 的 Managed Deep Agents 进入公开测试版，可将 Deep Agents 部署到托管的 LangSmith 运行时。该服务提供持久化执行、记忆、沙箱、通道、评估（evals）及生产级基础设施。

LangChain Fleet 允许用户在无代码环境下构建自定义 AI 智能体，并一键部署到 Slack。这些智能体可设置自定义身份，在频道和线程中使用，让团队在现有协作平台上直接完成工作。

LangChain 与 NVIDIA 发布 NemoClaw for LangChain Deep Agents 蓝图，组合 LangChain Deep Agents Code、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 和 NVIDIA OpenShell 运行时，帮助企业构建可控的开源智能体系统。

LangChain 推出 OpenWiki，一个为编码智能体自动生成和维护代码库文档的开源工具。它让智能体能直接检索所需的仓库上下文，无需将所有内容加载到单个指令文件中。

LangSmith 发布 No Code Agent Builder，允许用户无需编写代码即可创建具备记忆、引导提示词和 MCP 工具的 AI 智能体。该工具面向无技术背景的用户，降低了构建智能体的门槛。

LangChain 推出 Open SWE，一个开源、云端托管的编码智能体，可自主处理 GitHub 任务，包括规划、编码、测试和提交 PR。该智能体采用异步架构，旨在提升开发效率。