LangChain 为 Managed Deep Agents 加入浏览器能力
LangChain 宣布 Managed Deep Agents 现在可以为 Agent 运行浏览器，并提供针对上下文效率优化的浏览器工具。此外还提供 handoff 机制，让用户自行完成登录操作。原文信息有限，未披露具体工具数量、定价或上线时间。
推荐理由用 LangChain 托管 Agent 的开发者可以少自己搭一层浏览器自动化，登录环节交给 handoff 处理
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LangChain 如何构建付费媒体 Agent
LangChain 发布博客，介绍其付费媒体 Agent 的构建方式：该 Agent 用于分析广告投放表现、优化广告、提出调整建议，并把营销数据转化为可执行动作。原文未披露模型选型、效果数据或上线时间等细节。
推荐理由做营销自动化 Agent 的人可参考其把数据分析接到执行动作的链路设计
LangChain：Managed Deep Agents 超 70% 运行来自定时任务
LangChain 发文介绍在 Managed Deep Agents 中用 Schedules SDK 构建主动型常驻 Agent。文中称，LangSmith 上超过 70% 的 Managed Deep Agent 运行来自定时调度，而非人工发消息。文章把这类 Agent 的能力归为三类：记忆（用 cron 定期把历史对话压缩成长期记忆，即“dreaming”）、主动性（按小时级频率提示 Agent 推进目标并主动发消息）、智能分诊（定时监控 Slack、邮件等信息源并推送相关内容）。文中还提到 Muse、In…
推荐理由70% 的运行靠定时任务，做常驻 Agent 可直接照搬 cron 加记忆压缩这套结构
LangChain 总结企业级 Agent 的五个核心组件
LangChain 基于内部营销、销售、工程三个团队实际部署的 Agent，提出构建“company harness”的五个共同要素：Agent 生活在员工日常工具里（如 Slack）；知道提问者身份，部分服务以该用户身份（OBO）执行、部分用自身身份；具备全局和用户级记忆；代码在沙箱中运行并可调用需鉴权的服务；大量运行由定时触发而非人工调用。文中介绍了三个内部 Agent：GTM Agent 处理邮件、线索和每日简报，OpenSWE 起草和审查 PR，Content Studio 生成营销素材。原文还讨论了 Sl…
推荐理由做企业 Agent 的团队可直接对照这五个组件检查自己的架构，尤其是身份与定时触发两块。
LangChain 解答 Agent 评测常见问题
LangChain 发布文章，集中回答 Agent 评测中的常见疑问，涵盖入门路径、离线评测与在线评测的区别、评测器类型、LLM 裁判、基于 Harbor 的基准测试、多轮对话评测，以及如何控制评测成本。原文为问题清单式概览，未展开具体方法与数据。
推荐理由做 Agent 评测前先看这份问题清单，能少走弯路，尤其适合纠结离线还是在线评测的团队。