04:18LangChain@LangChainAI精选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。AI产品LangChainDeep Agents解释器代码执行智能体推荐理由: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。原文
13:16LangChain@LangChainAILangChain 的 Managed Deep Agents 现已集成 LangSmith Sandboxes,允许智能体安全执行代码。该功能通过沙箱环境隔离代码运行,防止对系统造成损害。开发者可以在 LangSmith 平台上直接测试和调试代理行为。AI产品Managed Deep AgentsLangSmithLangChain智能体代码执行推荐理由:LangChain 让智能体安全跑代码原文
23:49LangChain@LangChainAILangSmith Sandboxes 现已正式发布(GA),这是一个专为智能体代码执行设计的安全、可扩展环境。它与 Deep Agents SDK 和 LangSmith 平台深度集成,为开发者提供隔离的代码运行沙箱。该功能解决了智能体执行代码时的安全性和资源管理问题,适合构建和测试复杂智能体应用的团队。AI产品智能体LangSmith沙箱代码执行安全推荐理由:做智能体开发的团队终于有了官方集成的安全沙箱——LangSmith Sandboxes 解决了代码执行的安全和扩展痛点,用 LangChain 的可以直接集成使用。原文
19:27Decoder@Matthias Bastian83°Google 对 NotebookLM 进行了重大升级,现在它基于 Gemini 3.5 Flash 运行,拥有自己的云计算机用于代码执行,并能通过 Google 搜索自主寻找来源。内部测试显示,新系统在 78.2% 的情况下优于旧版本。这一升级使 NotebookLM 从一个简单的笔记工具变成了一个更强大的研究助手,能够执行代码和进行基于智能体的研究。AI产品NotebookLMGemini 3.5 Flash代码执行智能体研究助手推荐理由:做研究和数据分析的团队终于有了一个能自动执行代码和搜索资料的 AI 助手,效率提升明显,建议直接体验。原文
10:05Harrison Chase@hwchase17精选LangChain 宣布 LangSmith Sandboxes 正式可用,这是一个让智能体安全编写和执行代码的沙箱环境。该沙箱与运行时隔离,支持网络控制、持久化状态,并在出错时提供快照/恢复功能。LangChain 创始人认为未来所有智能体都需要具备写代码和执行代码的能力。开发者可在 20 分钟内学会如何安全运行智能体代码。AI产品智能体沙箱LangSmith代码执行安全推荐理由: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。原文
23:45Philipp Schmid@_philschmid精选Google 在 Gemini API 中推出了 Managed Agents 功能,允许开发者通过一次 API 调用即可获得一个沙盒化的 Linux 环境,支持代码执行、网络访问和文件 I/O。开发者可以挂载自定义技能,创建可复用的智能体,并直接调用。官方提供了一个构建数据科学助手的完整示例。这一功能大幅简化了 AI 智能体的部署和运行流程,适合需要快速构建可执行代码的 AI 应用的团队。AI产品智能体Gemini API沙盒环境代码执行数据科学推荐理由: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。原文
00:30Harrison Chase@hwchase17LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上分享了一个观点:未来每个智能体都需要一个沙盒来连接和执行代码,这不仅是编程智能体的需求,而是所有类型任务的基础。基于此,LangChain 正式发布了 LangSmith Sandboxes 的 GA 版本。该沙盒采用硬件虚拟化的 microVM 技术,与用户服务及其他沙盒实现内核级隔离,支持任何框架或自定义代码,并使用与 LangSmith 相同的 SDK 和 API 密钥。这一工具旨在为智能体提供安全、隔离的执行环境,解决代码执行中的安全与隔离问题。AI产品智能体沙盒LangChainLangSmith代码执行推荐理由:LangChain 把智能体安全执行环境做成了产品,做智能体开发的团队可以直接用 LangSmith Sandboxes 来隔离代码执行,避免安全风险,值得关注。原文
09:49LangChain@LangChainAI精选LangChain 宣布 LangSmith Fleet 中的代理现在可以安全地编写和运行代码。通过集成计算机使用功能,代理获得隔离的执行环境,能够分析数据、转换文件、生成和编写代码以及运行 shell 命令。所有操作都在安全的虚拟计算机内进行,目前处于公开测试阶段。这一更新解决了代理执行代码时的安全隔离问题,使开发者可以放心让代理处理更复杂的任务。AI产品LangChainLangSmith Fleet智能体代码执行安全隔离推荐理由: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。原文
03:04Harrison Chase@hwchase17LangChain 宣布其 Fleet 智能体现在内置了安全代码执行能力,可以在隔离的虚拟计算机中运行代码。这意味着智能体不仅能处理编程任务,还能执行数据分析、文件转换、运行 shell 命令等通用操作。该功能已进入公开测试阶段,通过 LangSmith Fleet 提供。对于需要自动化复杂工作流的团队来说,这大幅扩展了智能体的实用边界。AI产品LangChainFleet智能体代码执行安全沙箱推荐理由:LangChain 给智能体加了个安全沙箱,做自动化工作流的团队可以直接在隔离环境里跑代码、分析数据,省去自己搭执行环境的麻烦。原文
07:59LangChain@LangChainAI精选LangChain 团队的 Hunter Lovell 在 X 上发布了一篇关于解释器(interpreter)的详细解释。他深入探讨了解释器在 AI 应用中的角色,特别是如何通过解释器让语言模型执行代码、处理数据。这篇内容对理解 LangChain 生态中的工具使用和智能体设计很有帮助。AI产品LangChain解释器智能体工具使用代码执行推荐理由: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。原文
05:20Philipp Schmid@_philschmid83°Google 在 Gemini API 中推出 Managed Agents 功能,只需一次 API 调用即可获得一个完整智能体,支持代码执行、网页浏览和文件管理,运行在隔离沙箱中。该智能体基于 Gemini 3.5 Flash 和 Google 的 Antigravity 框架,可运行 Bash、Python 和 Node.js 代码。用户可通过 AGENTS.md 和 SKILL.md 文件自定义智能体行为,并挂载 GitHub 仓库、GCS 存储桶或内联文件到环境中。这大幅降低了构建和部署 AI 智能体的门槛,开发者无需管理底层基础设施。AI产品智能体Gemini API沙箱执行代码执行Google推荐理由:对于需要快速搭建可执行代码、浏览网页的智能体的开发者,Managed Agents 省去了自己搭建沙箱和编排的麻烦,一次 API 调用就能用上,值得立即尝试。原文
21:35Anthropic: Engineering(资讯)精选Anthropic 发布了一篇工程博客,详细介绍了如何利用 MCP(Model Context Protocol)实现代码执行,从而构建更高效的 AI 智能体。该方法允许模型在沙箱环境中安全地运行代码,并获取执行结果,显著提升了智能体在编程、数据分析等任务中的自主性和准确性。文章还讨论了 MCP 的设计原则、安全考量以及实际应用案例,为开发者提供了构建可靠代码执行智能体的实用指南。AI产品MCP/工具智能体代码执行Anthropic安全沙箱3 个信源在谈推荐理由: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。原文