Félicitations à nos amis de @manusAI ! Manus a construit l'un des agents les plus perturbateurs de 2025. En quoi leur agent est-il construit différemment ? Nous avons récemment organisé une discussion avec le co-fondateur de Manus, Yichao "Peak" Ji, sur leur approche d'ingénierie contextuelle -- y compris des stratégies pour gérer les fenêtres de contexte, optimiser les performances et construire des agents qui évoluent. Découvrez cette vidéo + téléchargez les diapositives sur la façon dont Manus aborde l'ingénierie contextuelle :

⚡ Création d'agents d'entreprise chez Coinbase avec LangSmith ⚡ Coinbase est passé de zéro à des agents IA en production en six semaines, puis a réduit le temps de construction futur de 12 semaines à moins d'une semaine. Leur équipe d'IA d'entreprise, le Tiger Team, a construit une "route pavée" afin que chaque équipe puisse expédier des agents de la même manière qu'elle expédie du code. Ce qui a rendu cela possible : → Graphiques orientés code avec LangGraph & LangChain plutôt que des outils low-code. Des interfaces typées et des nœuds testables unitairement surpassent l'ingénierie des prompts pour les cas d'utilisation qu'ils souhaitaient étendre. → Observabilité comme exigence. Chaque appel d'outil et chaque décision est tracé à l'aide de LangSmith, notre plateforme d'ingénierie d'agents. → Auditabilité par conception. Enregistrements immuables des données utilisées, du raisonnement suivi et des approbations données. Résultat : Deux agents en production économisant plus de 25 heures par semaine. Quatre autres terminés. Une demi-douzaine d'ingénieurs se servent maintenant eux-mêmes des modèles. Les agents sont une discipline logicielle. Lorsque vous les hébergez correctement, les rendez observables de bout en bout, et testez ce qui est déterministe, vous obtenez de la vitesse là où cela aide et de la rigueur là où cela compte. Lisez la suite :

🧠 Mémoire Persistante avec le SDK zkStash Créé par la communauté LangChain zkStash est un SDK TypeScript pour la mémoire persistante dans les agents IA. S'intègre avec LangChain via des outils MCP ou un middleware, utilisant des schémas Zod pour le stockage structuré des préférences et des conversations. 📚 Docs :