LangChain 分享了其付费媒体 Agent 的构建经验。该 Agent 运行在 Slack 中，每周整合广告平台数据与业务管道数据，自动生成分析报告并提出优化建议。核心设计理念是将 Agent 视为知识工作者：为其提供配备沙箱、软件、业务文档的工作空间；用代码处理计算和规则以保证一致性，用模型专注判断与建议；围绕完整工作流设计，包括提案、人工审批与验证环节。借助 Deep Agents 作为 Agent harness 和 LangSmith 沙箱，六个月内付费媒体贡献了 20% 的营销管道，CPL 下降 30%，报告工作流成本降低 40 倍、速度提升 13 倍。项目已开源。
LangChain 开源了代码库文档生成与维护的 agent——OpenWiki，并构建了 WikiBench 来回答两个问题：wiki 是否真正帮助编码 agent？对 OpenWiki 的改动是否让它变得更好？WikiBench 基于 Harbor 框架运行，环境为固定 commit 的仓库，agent 生成 wiki，verifier 通过 reader agent 回答覆盖类和检索类问题，并用多个 LLM judge 基于事实 rubric 打分。实验显示：不同 harness 和模型在性能、成本和时间上差异显著；wiki 与源码结合使用效果最佳，wiki 更像索引而非替代品，可让 agent 回答更准确且成本更低。
本文探讨了将长运行周期的 Deep Agents 部署到生产环境所需的运行时基础设施。文章指出，除了 Agent 的 Harness（提示词、工具）外，更关键的是底层的 Runtime，它提供了弹性执行、持久化内存、多租户隔离、人在回路（HITL）和可观测性。文章详细介绍了如何通过检查点机制实现故障恢复与状态恢复，区分了短期与长期内存的存储策略，并阐述了在 Agent Server 中实现数据隔离与鉴权的多租户方案。
