Managed Deep Agents v0.9

@LangChain 的重磅更新：Managed Deep Agents v0.9。这是他们面向长时间运行代理的托管运行时，本次发布专注于在 Slack 等频道中表现得像队友一样的内部代理。

现在你将获得：

• 代理可在对话过程中自主安排提醒、跟进和周期性任务

• 只需一次部署，每次运行时都重新挑选模型、技能、工具和沙箱

• Slack 反应，让人在代理回复前就知道它已看到消息

新特性：

• 代理自行创建的计划：全新的 Schedules SDK 让代理能够处理诸如「明天提醒我这件事」或「一小时后检查一下这次部署」之类的请求。代理会在对话过程中自行创建计划，并以提问者的身份及其权限运行，结果发回到同一个频道。周期性计划使用 cron，一次性计划则在原话题中回复。

• 每次运行配置：将代理定义为一个函数，它在每次运行开始时接收运行时，并返回其设置：模型、指令、技能、MCP 服务器和沙箱。无需为每个团队或仓库保留近乎重复的代理副本，只需运行一次部署即可。代理看不到其配置之外的技能或工具，这既保持了上下文的精简，又兼具访问控制的作用。这也意味着，当你已经清楚代理应具备哪些工具时，就不必让模型自己去挑选用什么工具包。

• Slack 反应：代理在仍在推理和调用工具时，就会对触发运行的那条消息做出反应。你可以关闭该功能，也可以选择其他 emoji，或者通过函数为每条消息单独指定。甚至可以使用模型挑选更贴切的 emoji，比如用 🐛 表示有故障的情况。