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LangChain aggiunge il controllo del browser e i subagenti asincroni alla v0.10
Managed Deep Agents v0.10 aggiunge strumenti browser per i siti web senza API e consente ai subagenti di gestire attività in background mentre l’agente principale continua a dialogare con gli utenti. La beta pubblica modifica anche i contro
AI.info Team · Scritto con l’IA · verificato ·
Managed Deep Agents v0.10 di LangChain, annunciato il 29 ottobre 2026, mette a disposizione degli agenti un browser per i siti web senza API e consente ai subagenti delegati di lavorare in background. La beta pubblica affianca a queste funzionalità modifiche alla gestione di Slack, ai controlli delle esecuzioni e alla configurazione dei progetti.
Il browser viene eseguito in una sandbox LangSmith dedicata ed è dotato di quattro strumenti: uno legge l’albero di accessibilità di una pagina, un altro naviga e interagisce con la pagina, un terzo acquisisce schermate e un quarto cede a una persona il controllo della finestra. LangChain afferma che gli strumenti sono pensati per attività come prenotare viaggi, disdire abbonamenti e presentare richieste di risarcimento su siti progettati per le persone anziché per le chiamate API.
Le sessioni del browser mantengono separati gli accessi
Per impostazione predefinita, ogni conversazione ha una propria sessione del browser, riutilizzata nei vari turni ma inizialmente priva di cookie o accessi provenienti da altre conversazioni. Gli sviluppatori possono invece impostare l’ambito del browser su un utente, consentendo di mantenere gli accessi di quella persona nelle sue varie conversazioni. La scelta comporta quindi un compromesso tra sessioni isolate e praticità per gli utilizzi ripetuti.
Quando un agente incontra una richiesta di accesso o di autenticazione a due fattori, può chiamare browser_handoff per cedere all’utente il controllo della finestra remota. L’utente effettua l’accesso e restituisce il controllo; secondo LangChain, la password non compare nei messaggi e nelle tracce del modello. I link per il passaggio di controllo scadono dopo 15 minuti e l’agente può proseguire altre attività mentre attende l’utente.
I subagenti non devono più bloccare la conversazione
Prima della v0.10, i subagenti di Managed Deep Agents venivano eseguiti in linea: l’agente principale attendeva la risposta del subagente prima di proseguire. Ora gli sviluppatori possono contrassegnare la definizione di un subagente come asincrona, inviando la sua attività a un thread separato mentre l’orchestratore continua a rispondere all’utente.
L’orchestratore può avviare, controllare, aggiornare o annullare queste attività e i subagenti gli inviano una notifica quando terminano, senza bisogno di un ciclo di polling. Se l’agente principale è occupato, verifica la presenza di attività completate prima della successiva chiamata al modello; se è inattivo, il completamento avvia una nuova esecuzione. Quando un agente è in pausa in attesa di approvazione, il risultato resta in attesa finché l’utente non risponde. I subagenti asincroni condividono anche la sandbox dell’agente, compresi i file già scritti al suo interno.
I thread di Slack mantengono il punto di origine
La versione 0.10 aggiunge runtime.thread, che registra dove è iniziata una conversazione e chi vi partecipa. LangChain afferma che questo permette alle esecuzioni programmate, alle riprese in Studio e ai risvegli dei subagenti di inviare risposte al thread Slack originale. I thread di Slack ricevono anche un pulsante Stop per annullare le esecuzioni, mentre Studio può annullare le esecuzioni nei thread di Slack.
La versione include gestori sperimentali degli eventi di Slack e un’opzione per usare la propria app durante il deployment. Cambia anche la configurazione dei progetti: connectors.mcp() e la struttura connectors/ sono stati rimossi e i server MCP devono ora essere dichiarati in tools/mcp.ts o tools/mcp.py. LangChain afferma che, per le variabili LANGSMITH_*, le variabili d’ambiente della shell hanno la precedenza sul file .env di un progetto. La versione rimuove anche l’opzione scope della sandbox.
Beta pubblica con modifiche alla configurazione
LangChain ha rilasciato Managed Deep Agents v0.10 come beta pubblica. Secondo le istruzioni dell’azienda, gli sviluppatori possono avviare un progetto con il comando mda init del pacchetto managed-deepagents ed eseguirne il deployment con mda deploy.
La versione aggiunge a Managed Deep Agents l’uso del browser e la delega in background, rimuovendo al contempo la configurazione dei connettori e l’opzione per l’ambito della sandbox. I progetti esistenti che utilizzano le impostazioni rimosse dovranno tenere conto di queste modifiche. La procedura di passaggio del controllo del browser consente a una persona di effettuare l’accesso; gli strumenti per le attività asincrone consentono all’orchestratore di gestire il lavoro delegato.