Гендиректор LangChain утверждает, что одних лишь улучшенных моделей недостаточно для вывода вашего AI-агента в продакшен LangChain's CEO argues that better models alone won't get your AI agent to production

Гендиректор LangChain Харрисон Чейз заявил, что для создания эффективных AI-агентов недостаточно просто улучшать языковые модели. Ключевым становится "инженерия упряжи" — создание окружения, которое позволяет моделям работать в циклах, планировать задачи и управлять контекстом для выполнения длительных операций. LangChain представила фреймворк Deep Agents, предоставляющий планирование, виртуальную файловую систему и управление контекстом. Это указывает на сдвиг в индустрии AI от фокуса исключительно на модели к разработке инфраструктуры, обеспечивающей их надёжную и автономную работу.

LangChain CEO Harrison Chase argues that advancing AI agents to production requires more than just smarter models; it necessitates 'harness engineering'—building environments that allow LLMs to run in loops, call tools, and manage context for long-running tasks. He highlights LangChain's Deep Agents framework, which offers planning, a virtual filesystem, and context management to maintain coherence. This shift emphasizes that the industry must focus on the infrastructure and control systems around models, not just the models themselves, to achieve reliable and autonomous agent performance.