Notes pratiques : LangChain vient de lancer des agents profonds gérés — et votre agent est déjà prêt

Ce guide reconstitue le parcours allant des matières premières à un système fonctionnel pour : LangChain Just Shipped Managed Deep Agents — Et votre agent est désormais un répertoire. L’accent est mis sur des étapes opérationnelles, des vérifications explicites, ainsi que du code que vous pouvez intégrer directement dans un dépôt sans devoir deviner l’intention derrière lui. Pour l’étape d’aperçu, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères d’arrêt avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans avoir à deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé.

Qu’est-ce que Managed Deep Agents en réalité

Lorsque vous travaillez sur l’étape « What Managed Deep Agents », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès, et refusez les terminations partielles silencieuses. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

uv tool install managed-deepagents
mda init research-assistant
cd research-assistant
uv sync
mda dev .        # run locally in LangSmith Studio
mda deploy .     # deploy to LangSmith

Les capacités de votre agent sont contrôlées par ls

Lors de l’étape « Capacités de votre agent », notez d’abord les éléments du contrat : les données requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de la démonstration aux environnements partagés. Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

my-agent/
├── agent.py              # required — the model and core config
├── instructions.md       # system prompt, synced to Context Hub
├── skills/
│   └── research/
│       └── SKILL.md      # task-specific playbooks
├── tools/                # your LangChain tools
├── middleware/           # logic around model and tool calls
├── connectors/
│   └── mcp.py            # remote MCP servers
├── channels/
│   └── slack.py          # Slack, GitHub, other entry points
├── schedules/
│   └── daily_digest.py   # managed cron jobs
├── sandbox/
│   └── __init__.py       # isolated filesystem and shell
├── identity.py           # auth and thread scoping
├── memory.py             # durable cross-thread memory
├── pyproject.toml
├── .env
└── evals/                # Harbor tasks

Les fichiers qui effectuent le travail

Lorsque vous travaillez sur l’étape « The Files That Do », notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les flags fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel au LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

agent.py — le seul fichier requis

Lorsque vous travaillez avec l’agent py, la première étape consiste à écrire le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de maintenir l’honnêteté des modifications ultérieures du code. Documentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’améliorations apportées ultérieurement. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le mécanisme de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur tente à nouveau un nœud ultérieur.

from managed_deepagents import define_deep_agent
from middleware.audit import log_tool_calls
from tools.search import internet_search

agent = define_deep_agent(
    name="research-assistant",
    model="openai:gpt-5.5",
    tools=[internet_search],
    middleware=[log_tool_calls],
    interrupt_on={"internet_search": True},
)

tools=[{"type": "web_search"}]                                # OpenAI
tools=[{"google_search": {}}]                                 # Google
tools=[{"type": "web_search_20260209", "name": "web_search"}] # Anthropic

instructions.md et skills/ — contexte synchronisé avec le cloud

Lorsque vous travaillez sur les étapes relatives aux instructions et aux compétences, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts volumineux. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus complexe et embrouillé. Faites des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

# Research assistant

You are a careful research assistant. Use internet search to find sources,
keep notes, and return concise answers with citations.

---
name: research
description: Gather and synthesize context before answering complex questions.
---
# Research
Use this skill when a task needs more than a direct answer.
1. Identify what information is missing.
2. Use `query_db` to look up relevant records.
3. Summarize findings before responding to the user.

memory.py — mémoire durable, facultative

Lors du traitement de l’étape de mémoire durable, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définez des vérifications de succès, et refusez toute exécution partielle silencieuse. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

from managed_deepagents import define_memory
memory = define_memory(scope="agent")

sandbox/ — un environnement isolé, avec une étape de capture d’état

Lorsque vous travaillez dans un environnement isolé de type shell, notez d’abord les exigences : entrées requises, signal de succès, et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque l’environnement passe de la démonstration aux environnements partagés. Créez un point de contrôle après les étapes coûteuses. La reprise du traitement ne doit pas facturer à nouveau la même appel de LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

from managed_deepagents import define_sandbox
sandbox = define_sandbox(
    idle_ttl_seconds=600,
    default_timeout=600,
    docker_image="python:3.12-slim",
)

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

apt-get update && apt-get install -y jq
mkdir -p /workspace

schedules/ — cron, avec une contrainte de compilation

Lorsque vous travaillez avec les plannings Cron en utilisant des étapes, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système.

from managed_deepagents import define_schedule
schedule = define_schedule(
    cron="0 8 * * 1-5",
    timezone="America/Los_Angeles",
    prompt="Review durable memory for reusable research rules. List open questions for today.",
)

Lorsque vous travaillez avec les plannings Cron en utilisant des étapes, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit permettre d’identifier une seule responsabilité plutôt que de pointer vers un processus embrouillé.

channels/ et connectors/ — entrants et sortants

La phase des canaux et connecteurs entrants fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript exemplaire, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Considérez cette phase comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Nommez les artefacts, définites des vérifications de succès et refusez toute complétion partielle silencieuse. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués masquent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption.

# channels/slack.py
from managed_deepagents import channels
channel = channels.slack(
    auto_reply=True,
    mention_behavior="strip",
    conversation={"app_mention": "thread", "direct_message": "conversation"},
)

# connectors/mcp.py
from managed_deepagents import connectors
connector = connectors.mcp(
    mcp_servers={
        "langchainDocs": {
            "transport": "http",
            "url": "https://docs.langchain.com/mcp",
            "include_tools": ["search_docs_by_lang_chain"],
        },
    },
)

identity.py — qui a le droit d’appeler cela

L’identité py utilisée en environnement de test fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un exemple réussi, un cas d’échec ainsi que la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Gardez l’état du graphe simple et bien typé ; les blocs imbriqués masquent l’identité du nœud qui a modifié tel champ et perturbent la reprise après interruption.

from managed_deepagents import auth, define_identity
identity = define_identity(auth=auth.langsmith_api_key())

identity = define_identity(auth=auth.supabase(project_ref="your-project-ref"))

Que se passe-t-il réellement lorsque vous exécutez mda deploy

La phase « What Actually Happens When » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Gardez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du graphe. Maintenez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit telle champ et perturbent la reprise après interruption. La phase « What Actually Happens When » fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un pipeline embrouillé.

Comment cela s’intègre dans l’écosystème LangChain

Pour l’étape « Comment cela s’intègre », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Considérez cette étape comme un contrat entre les entrées et les sorties validées. Donnez des noms aux artefacts, définites des vérifications de succès et refusez les terminaisons partielles silencieuses. Faites approuver par un humain les cas où de l’argent est dépensé ou des données de production sont modifiées. La connexion en temps de compilation ne revient pas à une complétude opérationnelle.

Une chose à revoir avant de livrer

Pour l’étape « One Thing to Sit », définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de fin avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des jetons ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le parcours passe d’un environnement de démonstration à des environnements partagés. Faites approuver par un humain les étapes qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. La connexion en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier.

La surface continue de bouger

Pour l’étape The Surface Is Still, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans avoir à lire l’ensemble du système. Mettez en place une approbation humaine pour les actions qui entraînent des dépenses ou modifient des données de production. Une connexion effectuée en temps de compilation ne garantit pas la complétude du processus métier. Pour l’étape The Surface Is Still, définissez les entrées, le responsable de l’étape et les critères de sortie avant de modifier le code. Les opérateurs doivent pouvoir relancer l’étape à partir d’un point de contrôle connu sans deviner l’état caché. Préférez des unités petites et testables aux scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité plutôt qu’un processus embrouillé.

Quand vous devez (et ne devez pas) l’utiliser

Lorsque vous travaillez sur les étapes déterminant quand il convient de l’utiliser, notez d’abord les conditions requises, le signal de succès ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Considérez cette étape comme un contrat entre les données d’entrée et les résultats validés. Donnez des noms aux éléments générés, définez des critères de succès et refusez les terminations partielles silencieuses. Faites des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel du LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

Démarrer

Lors de la phase d’initiation, notez d’abord les éléments essentiels du contrat : les entrées requises, le signal de succès, ainsi que ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Enregistrez les temps d’exécution ainsi que le coût des tokens ou des requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite des factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés. Faites un point après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur.

uv tool install managed-deepagents
mda init test-agent && cd test-agent

LANGSMITH_API_KEY=<your-key>
OPENAI_API_KEY=<your-key>

Références

Lors de la phase des références, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Conservez la configuration en dehors du code de l’application. Les fichiers d’environnement, les bases de données secrètes et les indicateurs fonctionnels doivent être regroupés en un seul endroit que les opérateurs peuvent auditer sans devoir lire l’ensemble du système. Créez des points de contrôle après les étapes coûteuses. Le système de reprise ne doit pas facturer à nouveau la même appel d’LLM lorsque l’opérateur réessaie un nœud ultérieur. Lors de la phase des références, notez d’abord le contrat : les entrées requises, le signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de garantir l’intégrité des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables plutôt que des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit indiquer une seule responsabilité et non un processus embrouillé.

Liste de contrôle opérationnelle

La phase de liste de contrôle opérationnel fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un transcript idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre.

Dokumentez ensemble le parcours normal et le parcours de récupération. Les tentatives répétées, les contrôles humains et la gestion des messages non livrés font partie intégrante du produit, et non d’une mise en forme ultérieure.

Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.

Ajoutez un test de base qui exerce le parcours critique dans l’environnement CI à l’aide de fixtures, et non d’API payantes en production, chaque fois que le budget le permet.

Préférez des unités petites et testables à des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé.

Gardez l’état du graphe plat et typé. Les blocs imbriqués cachent le fait que tel nœud a écrit tel champ et perturbent la reprise après interruption.

Au préalable de promouvoir le stack, figez les versions, conservez une transcription « or » pour le chemin critique et confirmez les étapes de rollback. Les environnements partagés nécessitent des limites de débit, des vérifications de location ainsi qu’un responsable clair pour la rotation des secrets. Préférez une fiabilité banale à des démonstrations ingénieuses ponctuelles.

Note de lot pour 1ccea3d5e297 : gardez les clés du fournisseur hors du répertoire, fixez un plafond pour les tokens par session et stockez les transcriptions à côté des fichiers de configuration d’évaluation afin que les remplacements ultérieurs de modèles restent comparables.

Lorsque vous travaillez sur l’étape 0 de la note de renforcement de sécurité, écrivez d’abord le contrat : entrées requises, signal de succès et ce qui se passe en cas d’échec partiel. Cette liste de contrôle permet de rester honnête lors des modifications ultérieures du code. Préférez des unités petites et testables à des scripts complexes. Lorsqu’une étape échoue, l’échec doit pointer vers une seule responsabilité plutôt que vers un processus embrouillé.

Détail de renforcement 0/931 : mesurez le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver le changement en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.

La première étape de la note de renforcement fonctionne le mieux lorsqu’elle est considérée comme une surface mesurable. Capturez un enregistrement idéal, un cas d’échec et la note de réversion avant d’élargir le périmètre. Notez les temps d’exécution ainsi que le coût en tokens ou en requêtes à côté des résultats fonctionnels. Une visibilité précoce des coûts évite les factures inattendues lorsque le processus passe de l’environnement de démonstration à des environnements partagés.

Détail de renforcement 1/931 : mesurez le temps d’exécution, la classe d’erreur et la consommation de tokens pour cette note, puis décidez si vous souhaitez conserver le changement en vous basant sur un ensemble de questions prédéfini plutôt que sur des anecdotes.