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LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI精选
推荐理由：LangChain教你让智能体自己写代码执行，比传统工具调用更灵活，适合复杂任务。
精选
过去 24 小时，从 649 条中筛出 45 条
6月24日
04:18
LangChain团队发布博客，介绍Deep Agents中的解释器功能。该方法在智能体循环内嵌入小型运行时，允许智能体动态编写和运行代码。这增强了智能体的灵活性和自主执行能力。博客由团队成员Hunt Lovell撰写，详细解释了实现原理。
6月11日
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AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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AITOP6月11日 15:07
6月2日
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Harrison Chase@hwchase17
Harrison Chase@hwchase17精选
推荐理由：智能体安全执行代码是构建可靠 AI 系统的关键，做智能体开发的团队可以直接用这个沙箱来隔离风险，建议试试。
6月1日
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AITOP6月1日 00:09
5月29日
23:45
23:45
Philipp Schmid@_philschmid
Philipp Schmid@_philschmid精选
推荐理由：做 AI 智能体或自动化工具的开发者终于可以一键获得沙盒环境，省去自己搭建基础设施的麻烦，建议直接试试这个数据科学助手示例。
5月28日
09:49
09:49LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI精选
推荐理由：LangSmith Fleet 的代码执行能力解决了代理安全运行代码的痛点，做自动化工作流和智能体开发的团队可以直接在隔离环境中测试，建议点开看看具体实现。
5月21日
07:59
07:59LangChain@LangChainAI
LangChain@LangChainAI精选
推荐理由：LangChain 团队核心成员亲自拆解解释器机制，做 AI 智能体或工具链开发的开发者值得一看，能帮你更清楚如何让模型安全地执行代码。
5月13日
21:35
21:35Anthropic: Engineering（资讯）
精选
推荐理由：Anthropic 的这篇工程博客为构建能安全执行代码的智能体提供了权威参考，做 AI 智能体或编程助手的开发者可以直接借鉴其 MCP 实现方案。