LangSmith 推出 AI Search，用自然语言按行为搜索 agent 轨迹

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 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 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。

LangChain 推出 Rubrics，通过 RubricMiddleware 为智能体运行添加自我评估循环。用户可设定评分标准并配置评分器，在需要高正确性的任务中获得可靠输出。

LangChain 创始人 Harrison Chase 回顾项目三年历程，公司估值达 12.5 亿美元，并宣布 LangChain 1.0 发布、LangSmith 扩展及 1.25 亿美元融资。

LangChain 与 Airbyte 的集成方案旨在将检索应用扩展至生产环境。该方案通过调度、文本拆分和 50 多种嵌入模型实现数据摄取自动化，帮助开发者构建可规模化的生产级数据管道。

LangChain 发布 Managed Deep Agents v0.9 公测版，新增让智能体在对话中自行创建 cron 或一次性日程的 Schedules SDK、每次运行动态选择模型、指令、技能和 MCP 服务器的 per-run 配置，以及默认开启（👀）可自定义的 Slack 表情回应。