Практичні нотатки: LangChain щойно випустив керовані глибокі агенти — і ваш агент вже є
Покрокове керівництво з практичних нотаток: LangChain щойно випустив керовані глибокі агенти — і ваш агент також є ним: контракти, перевірки та слоти для коду для команд, які використовують цю модель.
У цьому посібнику описано процес створення системи від сировини до готового продукту для модуля LangChain Just Shipped Managed Deep Agents — тепер ваш агент є каталогом. Основна увага приділяється конкретним крокам виконання, чітким перевіркам та коду, який можна просто додати до репозиторію, не намагаючись здогадатися про його призначення. На етапі огляду необхідно визначити вхідні дані, виконавця кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись зрозуміти прихований стан системи. Краще використовувати невеликі, тестовані одиниці коду замість об’ємних скриптів. Якщо крок зазнає невдачі, причина має бути пов’язана з конкретною функцією, а не з складною структурою процесу.
Що насправді є Managed Deep Agents
Під час роботи над етапом «Що керує глибокими агентами» спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви елементам, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового виконання. Створюйте контрольні точки після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову оплачувати один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається виконати наступний етап.
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
Функціональність вашого агента контролюється ls
Під час роботи над етапом «Здатності вашого агента» спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Запишіть час виконання та витрати на токени або запити поруч із результатами функціоналу. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-версії до спільних середовищ. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Система повторного запуску не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перепробовує пізніший етап.
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
Файли, які виконують роботу
Під час роботи над етапом The Files That Do спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища секретних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Створюйте контрольні точки після дорогих операцій. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізнішу ланку.
agent.py — єдиний необхідний файл
Під час роботи з агентом py у першу чергу потрібно записати контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Необхідно документувати як шлях успішного виконання, так і шлях відновлення. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої оптимізації. Робіть контрольні точки після дорогих кроків. Система відновлення не повинна знову стягувати плату за той самий виклик LLM, коли оператор намагається знову виконати пізнішу операцію.
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 та skills/ — контекст, який синхронізується з хмарою
Під час виконання кроків інструкцій щодо md та навичок спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Якщо якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на складну послідовність операцій. Робіть перевірки після дорогих кроків. Система повторного запуску не повинна знову оплачувати один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається виконати пізнішу операцію.
# 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 — стійка пам’ять, і її використання є необов’язковим
Під час роботи з етапом стійкої пам’яті py запишіть спочатку умови договору: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Розглядайте цей етап як договір між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового виконання. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову оплачувати один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається виконати наступний етап.
from managed_deepagents import define_memory
memory = define_memory(scope="agent")
sandbox/ — ізольована оболонка з функцією створення знімка
Під час роботи в ізольованому середовищі шеллу у пісочниці спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Записуйте час виконання та витрати на токени або запити поруч із функціональними результатами. Відображення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-середовища до спільних. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізніший етап.
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 із обмеженням часу компіляції
Під час роботи з графіками в cron разом із етапами спочатку запишіть умови виконання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Зберігайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Створюйте контрольні точки після дорогих кроків. Функція відновлення не повинна знову оплачувати один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізніший етап.
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.",
)
Під час роботи з графіками в cron разом із етапами спочатку запишіть умови виконання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру обробки даних.
channels/ та connectors/ — вхідні та вихідні
Етап обробки вхідних каналів та конекторів працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви для кожного елемента, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового виконання завдань. Зберігайте стан графа у простому та типованому вигляді. Вкладені структури приховують інформацію про те, який вузол заповнив певне поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.
# 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 — хто має право це викликати
Ідентичність py, яка використовується на сцені, найкраще функціонує, якщо її розглядати як вимірювану поверхню. Запишіть один ідеальний приклад роботи, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-середовища до спільних. Зберігайте стан графа у випрямленому та типованому форматі. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, та ускладнюють відновлення роботи після перерв.
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"))
Що насправді відбувається під час виконання mda deploy
Етап «Що насправді відбувається» найкраще функціонує, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь граф. Тримайте стан графа простим та типованим. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, і ускладнюють продовження роботи після перерв. Етап «Що насправді відбувається» найкраще функціонує, якщо його розглядати як вимірювану поверхню. Збережіть один ідеальний запис, один випадок збою та примітку про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Віддавайте перевагу малим, тестованим одиницям перед величезними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій.
Як це вписується в екосистему LangChain
На етапі «Як це підходить» необхідно визначити вхідні дані, відповідального за крок та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Призначте назви артефактів, визначте критерії успіху та не допускайте мовчазного часткового завершення. Вимагайте людського схвалення для операцій, які призводять до витрат грошей чи змінюють дані у продакшені. Підключення під час компіляції не є гарантією повноти бізнес-функцій.
Одна річ, яку потрібно обміркувати перед випуском
Для етапу «One Thing to Sit» необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Візуалізація витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу з демо-середовища у спільні. Встановлюйте людське схвалення для тих кроків, які спричиняють витрати чи змінюють дані у продакшені. Підключення під час компіляції не гарантує повноти бізнес-функціоналу.
Поверхня все ще рухається
Для етапу The Surface Is Still необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Зберігайте конфігурацію поза кодом додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, яке оператори можуть перевірити, не читаючи весь алгоритм. Встановлюйте людське схвалення для кроків, які спричиняють витрати грошей чи змінюють дані у продакшені. Підключення на етапі компіляції не є гарантією повноти бізнес-функцій. Для етапу The Surface Is Still необхідно визначити вхідні дані, власника кроку та критерії завершення перед зміною коду. Оператори повинні мати можливість перезапустити крок з відомої точки контролю, не намагаючись вгадати прихований стан. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед об’ємними скриптами. Коли крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану систему обробки даних.
Коли варто (і коли не варто) його використовувати
Під час роботи над етапом «Коли варто» спочатку запишіть умови контракту: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допоможе зберегти чесність подальших змін у коді. Розглядайте цей етап як контракт між вхідними даними та перевіреними результатами. Позначте всі елементи, визначте критерії успіху та не допускайте безповідомного часткового виконання завдань. Робіть перевірки після дорогих кроків. Система повернення до виконання не повинна знову оплачувати один і той самий виклик LLM, коли оператор намагається виконати наступний етап.
Початок роботи
Під час проходження етапу «Початок роботи» спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Такий перелік допомагає зберігати чесність пізніших змін у коді. Запишіть час виконання та витрати на токени або запити поруч із результатами функціональності. Чітке бачення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам, коли процес переходить від демо-середовища до спільних. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Система повторного запуску не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик ШІ, якщо оператор перезапускає пізніший етап.
uv tool install managed-deepagents
mda init test-agent && cd test-agent
LANGSMITH_API_KEY=<your-key>
OPENAI_API_KEY=<your-key>
Посилання
Під час роботи на етапі «Джерела» спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Тримайте конфігурацію окремо від коду додатку. Файли середовища, сховища конфіденційних даних та флаги функцій мають знаходитися в одному місці, де оператори можуть їх перевіряти, не читаючи весь код. Робіть контрольні пункти після дорогих кроків. Система відновлення не повинна знову стягувати плату за один і той самий виклик LLM, коли оператор перезапускає пізніший етап. Під час роботи на етапі «Джерела» спочатку запишіть умови використання: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та те, що відбувається у разі часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність подальших змін у коді. Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям коду перед величезними скриптами. Коли якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану структуру обробки даних.
Чек-лист для експлуатації
Етап перевірки операційних процедур працює найкраще, якщо його розглядати як вимірювану структуру. Збережіть один ідеальний зразок виконання, один випадок збою та запис про скасування дій перед розширенням обсягу роботи.
Документуйте як успішний, так і відновлювальний сценарії роботи разом. Повторні спроби, людський контроль та обробка некоректних повідомлень є частиною продукту, а не етапом подальшої доробки.
Зберігайте стан графа у вигляді простих, типованих структур. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.
Коли дозволяє бюджет, додайте тест на базову функціональність, який перевіряє критичний шлях у процесі інтеграції за допомогою фікстур, а не реальних платних API.
Віддавайте перевагу невеликим, тестованим одиницям перед складними скриптами. Якщо якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність дій.
Зберігайте стан графа у вигляді простих, типованих структур. Вкладені блоки приховують інформацію про те, який вузол заповнив яке поле, що ускладнює продовження роботи після перерв.
Перш ніж запускати стек у продакшн, заморозьте версії, створіть «золотий» запис для критичного шляху та підтвердьте кроки відкату. У спільних середовищах необхідні обмеження на частоту використання, перевірки прав доступу та чіткий власник для зміни секретів. Віддавайте перевагу надійності перед креативними одноразовими демонстраціями.
Примітка для пакету 1ccea3d5e297: не зберігайте ключі постачальника у репозиторії, встановіть ліміт токенів на сеанс та зберігайте записи поруч із фікстурами для оцінки, щоб подальша заміна моделей залишалася порівнянною.
Під час роботи над пунктом 0 щодо посилення безпеки спочатку запишіть контракт: необхідні вхідні дані, сигнал про успіх та наслідки часткової невдачі. Цей перелік допомагає зберігати чесність під час подальших змін у коді. Віддавайте перевагу малим, тестованим одиницям коду перед об’ємними скриптами. Якщо якийсь крок зазнає невдачі, причина має вказувати на конкретну відповідальність, а не на заплутану послідовність операцій.
Деталь посилення безпеки 0/931: виміряйте час виконання, клас помилки та кількість витрачених токенів для цього запису, а потім вирішіть, чи залишити зміни, ґрунтуючись на фіксованому наборі запитань, а не на окремих випадках.
Етап 1 посилення безпеки найкраще працює, коли його розглядають як вимірювану поверхню. Запишіть один ідеальний запис роботи, один випадок збою та запис про скасування змін перед розширенням обсягу роботи. Записуйте час виконання та витрати на токени чи запити поруч із функціональними результатами. Відображення витрат заздалегідь запобігає несподіваним рахункам під час переходу від демо-середовища до спільних середовищ.
Деталь посилення безпеки 1/931: виміряйте час виконання, клас помилки та кількість витрачених токенів для цього запису, а потім вирішіть, чи залишити зміни, ґрунтуючись на фіксованому наборі запитань, а не на окремих випадках.