A LangChain új memóriát és hitelesítést ad a Managed Deep Agentshez
A LangChain kiadta a Managed Deep Agents 0.8-as verzióját, amely felhasználói szintű memóriával, felhasználói hitelesítő adatokkal, HTTP csatornákkal és beépített webes kereséssel bővíti az ügynökök gyártási használatát. A frissítés célja, hogy a fejlesztőknek kevesebb infrastruktúrát kelljen saját maguknak felépíteniük.
- A Managed Deep Agents 0.8 felhasználói szintű memóriát kapott.
- A hitelesítő adatok felhasználói vagy ügynöki szintre korlátozhatók.
- A Slack-integráció fájlküldéssel bővült.
- HTTP csatornák kapcsolják az ügynököket JSON webhookot küldő szolgáltatásokhoz.
- A kiadás beépített, Parallel által működtetett webes keresőt tartalmaz.
Külön válik a közös és a személyes memória
A Managed Deep Agents eddig is támogatott tartós ügynökmemóriát, amely az utasításokat és beállításokat több beszélgetésen keresztül megőrzi. A 0.8-as verzió ezt felhasználói szintű memóriával egészíti ki. Ez az ügynököt elindító, hitelesített személyhez kötött, így az rendszerhasználónként tárolhat például preferenciákat, munkastílust, visszatérő feladatokat vagy kifejezetten megjegyzésre kért információkat.
A két réteg elkülönül egymástól. Az ügynök memóriája a telepítést használó valamennyi felhasználó számára közös, a felhasználói memória pedig a hívó személy azonosítójához kötött. A futtatási környezet alapértelmezés szerint nem másol tartalmat a két réteg között.
A LangChain példája szerint egy támogatási ügynök a közös memóriában tarthatja a csapatszintű eszkalációs szabályokat, miközben egy konkrét munkatárs rövid Slack-üzenetekre vonatkozó preferenciája a személyes rétegben marad. Az alapértelmezések szerint az ügynök- és a felhasználói memória is engedélyezett Slackben az egy az egyben folytatott üzenetváltásoknál. Slack-csatornákban és csoportos üzenetekben csak az ügynök memóriája használható, HTTP-kapcsolatoknál szintén ez az alapértelmezés.
A hitelesítő adatok felhasználóhoz vagy ügynökhöz köthetők
A Managed Deep Agents kapcsolatokon keresztül külső szolgáltatásokhoz, például GitHubhoz, Notionhöz vagy Tavilyhoz csatlakozhat. Ezek névvel ellátott hitelesítő adatok a LangSmith-munkaterületen, amelyeket az eszközök futásidőben olvasnak.
A 0.8-as kiadásban a hitelesítő adatok ügynök- vagy felhasználói szintre korlátozhatók. Az ügynökhöz tartozó adatok minden felhasználónál közösek, ezért olyan képességekhez használhatók, amelyek nem személyfüggők, például webes kereséshez. A felhasználóhoz kötött adatok akkor fontosak, amikor az adott külső szolgáltatásban személyenként eltérő jogosultságokra van szükség, például GitHub, Linear vagy Notion használatakor.
A LangChain közlése szerint a Managed Deep Agents 23 szolgáltatáshoz kínál beépített támogatást, köztük a Linearhoz, a GitHubhoz és a Google Workspace eszközeihez. A LangSmith kezeli az engedélyezést, a tokeneket és a kapcsolódó módszereket, így a fejlesztőknek a felhasználói azonosítót és a titkokat kell beállítaniuk.
Slack-fájlok és HTTP webhookok
A rendszer korábban is kínált előre elkészített Slack-támogatást. A frissítés fájlátvitellel bővíti a Slack-munkafolyamatokat, és HTTP csatornákat ad azokhoz a szolgáltatásokhoz, amelyek JSON webhookot tudnak küldeni.
Slackben az ügynök közvetlen üzenetben, alkalmazásmegjelöléssel vagy egy szálra adott válasszal hívható meg. A felhasználók közvetlenül a beszélgetésben küldhetnek neki naplókat, táblázatokat, szerződéseket, képernyőképeket vagy ügyféldokumentumokat.
A Managed Deep Agents a webes kereséshez egy Parallel által működtetett, előre elkészített eszközt is tartalmaz. A LangChain szerint a szolgáltatás a Deep Agents keretrendszert a gyártási futtatáshoz szükséges infrastruktúrával együtt biztosítja, így a fejlesztők az ügynök működésére összpontosíthatnak. A 2026. szeptember 24-én bejelentett kiadás az ügynökök memóriáját, hitelesítését, csatornáit és eszközkezelését célozza.
