2026年1月 LangChain 通讯：Agent Builder 正式可用，多项更新发布
我们以一系列全新的 Agent 构建更新、改进后的实验对比能力，以及关于可观测性与评测的新内容开启 2026 年。继续阅读，查看我们在今年 1 月发布的全部内容。
产品更新
LangSmith
🚀 LangSmith Agent Builder 现已 GA（正式可用）
用自然语言构建 Agent。你只需描述目标，Agent Builder 就会自动确定实现方案，包括详细 prompt、工具选择、subagents 和 skills。 Try Agent Builder.
📊 通过并排的 LLM 实验对比，一眼发现回归与改进。你可以按输入、输出、状态或元数据筛选，快速定位真正关键的问题。 Learn more.
🤖 Insights Agent 会自动分析你的 traces，识别使用模式、常见 Agent 行为和失败模式——并且现已面向自托管 LangSmith 客户开放。
开源
LangChain JS v1.2.13 通过动态工具、从幻觉工具调用中恢复，以及更好的流式错误信号，提升了 Agent 的稳健性。 Learn more.
在 deepagents 中，你现在可以流式查看 subagents 的实时进度，并在消息生成过程中清楚看到“谁在做什么”。 Learn more.
Interrupt 2026 - 门票将于 2 月 12 日开售
欢迎在 5 月 13-14 日参加 Interrupt 2026（AI Agent Conference）。门票将于 2 月 12 日发售，数量有限——建议尽早报名。前往Sign up，第一时间获取开票通知。
Speak the Lang
Agent 可观测性驱动 Agent 评测
在传统软件中，Tracing 和测试通常是分开的；但在 Agent 场景里，两者密不可分。那些能稳定交付可靠 Agent 的团队，往往采用同一套工作流，让生产 traces 直接驱动评测。
这为什么重要：
🔹 Agent 行为只会在运行时显现——traces 才能呈现真实发生了什么
🔹 评估 Agent 需要检查 trajectory、输出以及状态，而不仅仅是最终答案
🔹 生产 traces 会成为“活的测试用例”，持续塑造下一步该评测什么
阅读Read more here，了解 traces 如何成为 Agent eval 策略的基础。
Agent Builder 的 memory 是一个文件系统
执行重复任务的 Agent 需要“记忆”，因此我们为 Agent Builder 引入了基于标准 Markdown 和 JSON 文件的 memory。这里分享我们是如何构建它的，以及从中得到的经验。 Read more.
全新 Agent Builder Academy 课程
学习如何使用 LangSmith Agent Builder 构建 Agent。课程将覆盖环境设置、Agent 构建与优化，并进一步深入 Triggers、Subagents、MCP 和 Skills。 Learn more.
全新与升级资源
Chat LangChain
重新认识已改版的 chat.langchain.com：这是一个面向 LangChain 的类 ChatGPT 资源中心，提供实操指南、代码片段与报错理解帮助。你可以用 LangSmith 账号登录，保留聊天记录并继续历史对话。
Support Portal
我们正在上线新的 Support Portal。你可以浏览知识文章、提交功能请求，并在需要帮助时与团队建立联系。点击查看 here.
即将举行的活动
🇨🇳 (2月1日) 上海 // 社区 Meetup：Agent Builder Meetup
由 Ambassador Haili Zhang 组织，深入介绍 LangSmith Agent Builder 与 Deep Agents。 RSVP here.
🌐 (2月5日) 线上 // Webinar：Agent Observability Powers Agent Evaluation
系统讲解 Agent 可观测性的核心原语，并介绍团队如何将其协同使用来改进 Agent 行为。 RSVP here.
🏙️ (2月5日) 纽约 // 无代码 Agent 构建（女性与性别少数群体）
面向公民开发者、技术从业者与非技术背景的女性及性别多元参与者——与我们和 Tavily 一起动手构建 Agent！ RSVP here.
🗽**(2月17日) 纽约 // AI Agents Meetup：Agent Observability Powers Agent Evaluation**
LangChain Applied AI Engineer Nick Huang 将分享基于 LangSmith 的 Agent 可观测性与评测最佳实践。 RSVP here.
🌉 (2月18日) 旧金山 // AI Agents Meetup：Agent Observability Powers Agent Evaluation
LangChain CEO Harrison 将分享基于 LangSmith 的 Agent 可观测性与评测最佳实践。 RSVP here.
🇵🇱 (2月19日) 克拉科夫 // 社区 Meetup：AI Agents Workshop（线下 + 远程）
参加这场动手、务实的工作坊，学习如何用 LangGraph 构建 Agentic 系统，并了解如何使用 LangSmith 做 tracing 与 evals。活动由 Lubu Labs 的 Ambassadors Simon Budziak 和 Bart Ludera 组织。 RSVP here.
🇮🇳 (2月21日) 班加罗尔 // 社区 Meetup：Agentic AI in Practice: Evaluation, Memory, and Scale
本次 Meetup 聚焦：基于 eval 驱动自动优化构建 Agent，以及为 AI 构建通用 memory 层。由 Ambassador Ravi Kiran Vemula 组织。 RSVP here.
🇳🇱 (2月25日) 荷兰 // 社区 Meetup：Utrecht
聆听 LangChain 团队分享如何用 LangSmith 构建可靠 Agent，嘉宾还包括 Incentro 的 Field CTO Karsten。 RSVP here.
🇫🇷 (2月26日) 巴黎 // 社区 Meetup：Agents & Apéro
由 Ambassador Juan Felipe Arias 与 Ambassador/Expert Guillaume Fortaine 主持。活动将保持轻松、友好且非常“巴黎风”的氛围——apéro 小酌 + 充足社交时间 🍷🥖。 RSVP here.
🇺🇸 (2月26日) 丹佛 // 社区 Meetup：Detecting Errors Early with LangSmith
与 Focused 的 Lead Agent Engineer 一起，围绕如何用 LangSmith 构建并运营可用于生产环境的 AI 应用展开务实讨论。 RSVP here.
🇺🇸 (3月3日) 芝加哥 // 社区 Meetup：Detecting Errors Early with LangSmith
与 Focused 的 Lead Agent Engineer 一起，围绕如何用 LangSmith 构建并运营可用于生产环境的 AI 应用展开务实讨论。 RSVP here.
🇬🇧 (3月6日) 伦敦 // 社区 Meetup：Agents & Knowledge Graphs Hackathon
在这场周末黑客松中，探索 Agent 如何通过锚定结构化、可持久化上下文，从 Demo 走向真实可用。活动由 Ambassador Sudip Kandel 与 SurrealDB 联合组织。 RSVP here.
🇸🇪 (3月22日) 斯德哥尔摩 // 社区 Hackathon：Lovable x LangChain Proptech Hackathon
加入 LangChain 与 Lovable 在斯德哥尔摩举办的一日黑客松。使用下一代 AI 开发工具，为房地产与建筑行业打造 AI 解决方案。活动由 Ambassador Gustaf Gyllensporre 组织。 RSVP here.
🇳🇱 (3月26日) 阿姆斯特丹 // 社区 Meetup：The Rise of Autonomous Systems
来自 LangChain、AWS、Qodo 与 SurrealDB 的讲者将带来架构、运行时以及平台如何支持可靠规模化 AI 的实战观点。活动由 Ambassador Sri Rang 组织。 RSVP here.
🤝 客户案例
- Coinbase 通过标准化、代码优先且可观测的 Agent 技术栈，安全地自动化了受监管工作流——将 Agent 开发周期从“按季度”缩短到“按天”。 Read the full story.
- Remote 构建了一个 Code Execution Agent，将推理（LLMs）与执行（Python）分离，可在数小时内把复杂、多格式的员工与薪资数据转换为经过校验的 JSON。 Read the full story.
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