<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LangChain on todai</title><link>https://toda-i.blog/sources/langchain/</link><description>Recent content in LangChain on todai</description><generator>Hugo</generator><language>ko-kr</language><lastBuildDate>Sat, 31 Oct 2026 01:49:51 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://toda-i.blog/sources/langchain/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Managed Deep Agents v0.10: Browser Use and Async Subagents</title><link>https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-managed-deep-agents-v0-10-browser-use-and-async-subagents/</link><pubDate>Sat, 31 Oct 2026 01:49:51 +0900</pubDate><guid>https://toda-i.blog/posts/2026-10-31-managed-deep-agents-v0-10-browser-use-and-async-subagents/</guid><description>&lt;p&gt;인공지능 비서가 알아서 예매도 해주고 복잡한 서류도 처리해 주면 정말 편리하겠죠? 하지만 막상 써보려고 하면 전용 프로그램이나 연결 통로가 없어서 아쉬웠던 적 있으실 거예요.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Browser Use in Managed Deep Agents</title><link>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-browser-use-in-managed-deep-agents/</link><pubDate>Fri, 30 Oct 2026 01:45:29 +0900</pubDate><guid>https://toda-i.blog/posts/2026-10-30-browser-use-in-managed-deep-agents/</guid><description>&lt;p&gt;인공지능(AI)이 스스로 웹서핑을 하며 일하는 시대가 눈앞으로 다가왔죠? 🤖 AI에게 브라우저를 직접 조작하는 능력을 달아주는 새로운 도구가 등장해 눈길을 끌고 있어요.&lt;/p&gt;</description></item><item><title>How We Built LangChain’s Paid Media Agent</title><link>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-we-built-langchain-s-paid-media-agent/</link><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 22:20:15 +0900</pubDate><guid>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-we-built-langchain-s-paid-media-agent/</guid><description>&lt;p&gt;마케팅 광고 성과를 분석하고 관리하는 일이 복잡하게 느껴지시죠? 여러 광고 채널의 데이터를 하나로 모으고 매주 성과를 확인하는 일은 생각보다 손이 많이 가는 작업이에요. 최근 LangChain 팀이 이 복잡한 마케팅 업무를 스스로 처리해 주는 특별한 인공지능 에이전트를 만들었다고 해요. 이 에이전트가 어떻게 탄생했는지 함께 살펴볼까요?&lt;/p&gt;</description></item><item><title>How We Built Our Design Agent</title><link>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-we-built-our-design-agent/</link><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 22:20:15 +0900</pubDate><guid>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-how-we-built-our-design-agent/</guid><description>&lt;p&gt;디자이너와 일하다 보면 머릿속에 있는 아이디어를 정확하게 시각화하는 게 얼마나 어려운지 잘 아실 거예요. 갑자기 새로운 홍보 자료나 이미지가 필요할 때, 시간은 턱없이 부족하고 어디서부터 손대야 할지 막막했던 적 있으신가요? 🎨&lt;/p&gt;</description></item><item><title>The Art of Loop Engineering</title><link>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-the-art-of-loop-engineering/</link><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 22:20:15 +0900</pubDate><guid>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-the-art-of-loop-engineering/</guid><description>&lt;p&gt;인공지능 에이전트가 알아서 척척 일을 해주면 참 편리하겠단 생각 해보셨죠? 하지만 막상 써보면 생각만큼 완벽하게 작동하지 않아 아쉬울 때가 많아요. 에이전트가 똑똑하게 제 역할을 하려면 단순한 모델 하나로는 부족하고, 일정한 구조 속에서 반복 작업을 수행하도록 설계하는 것이 중요하답니다. 오늘은 AI 에이전트의 성능을 한 단계 끌어올리는 구조 설계 방법에 대해 쉽게 알아볼게요. 🤖&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Context Engineering with Deep Agents: How To Remember Without Keeping Everything In Context</title><link>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-context-engineering-with-deep-agents-how-to-remember-without/</link><pubDate>Thu, 29 Oct 2026 04:33:23 +0900</pubDate><guid>https://toda-i.blog/posts/2026-10-29-context-engineering-with-deep-agents-how-to-remember-without/</guid><description>&lt;p&gt;시험 전날 밤을 새워 공부하다 보면 앞부분 내용이 머릿속에서 하얗게 지워지는 경험, 다들 한 번쯤 있으시죠? AI도 우리와 똑같은 고민을 가지고 있답니다. AI가 일을 오래 할수록 참고해야 할 정보가 너무 많아져서 오히려 정확도가 떨어지는 현상이 생기거든요.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>