LangChain发文介绍“company harness”构建经验：内部三类AI代理共用五项基础能力
LangChain称其在市场、销售和工程团队内部运行GTM Agent、OpenSWE、Content Studio三类代理，并总结出工作入口、身份、记忆、沙箱代码执行和定时运行五项共同基础，相关能力建立在其Managed Deep Agents之上。
AI解读：LangChain的这篇文章是对自家内部代理想法的经验总结，不是第三方测评。它列出三类代理共用的五项能力：员工工作入口、身份与授权、记忆、沙箱内代码执行、大量定时或事件触发运行。
公司对身份问题的处理是分工具设定：OpenSWE被用户调用时以调用者身份开PR，后台代码审查时用GitHub App自身身份；GTM Agent的Salesforce用固定身份，邮件工具以调用者身份且只在私信中开放；Content Studio的Notion以调用者身份，Twitter使用公司固定账号并限制白名单用户可执行的操作。
公司称三个代理都建立在Managed Deep Agents上，后者位于开源Deep Agents harness之上，提供渠道、定时任务、沙箱、记忆和身份等基础设施，并可定制代理行为。
文章承认记忆是探索最少的领域，两个层级是全局记忆和用户级记忆，由代理自行决定把哪些事实写入哪一层。
适用边界来自LangChain的自述：这是其内部团队的做法，效果没有公开量化数据；“大幅比例运行为定时或事件触发”也是公司描述，不能据此推断其他公司的采用情况。
LangChain发布博客，介绍其在市场、销售和工程团队内部构建AI代理的经验，并把做法概括为“company harness”的五个组成部分：代理出现在人们已有的工作场所（该公司是Slack）、知道提问者是谁并以该人身份或自身身份行动、具备全局和用户级记忆、代码在沙箱中运行并可访问需鉴权的服务、很大比例的运行由定时任务而非人工显式调用触发。
文中称这些内部代理已经改变了团队的工作方式，但也表示并不容易做对，团队花了不少时间解决多人共用一套环境带来的问题。三类代理分别是GTM Agent（市场进入）、OpenSWE（工程）和Content Studio（市场内容），都建立在Managed Deep Agents上，后者位于开源Deep Agents harness之上。
三类内部代理各自做什么
LangChain描述，GTM Agent是一个主动、持续运行的代理，监控并回复邮件、处理新的合格线索、发送每日简报、回答账户相关问题，并能执行外呼动作。
OpenSWE是工程代理，可以处理并起草PR，也会对所有PR运行代码审查。Content Studio是市场代理，可按公司风格和定位知识起草博客、图片、PowerPoint和视频等素材。
身份问题按工具分别处理
文章称身份是最棘手的问题，即代理采取行动时代表谁。行业里主要有两种方式：代表调用者行动（on-behalf-of），或使用固定凭据（如服务账号）。LangChain对三个代理做了不同组合。
OpenSWE被用户消息调用时以调用者身份行动，例如用对方的GitHub账号开PR；在后台运行（如作为代码审查代理）时使用自己的GitHub App身份。GTM Agent的Salesforce访问使用固定身份，邮件工具以调用者身份行动，且这些邮件工具只在私信中可用，在共享频道中不开放。Content Studio的Notion以调用者身份行动，Twitter使用公司固定凭据，只有白名单用户能执行发推等特定操作，其他人可能只能读取或起草。
记忆、沙箱与定时运行
所有代理都有两层记忆：对全部用户生效的全局记忆，以及只对特定用户生效的用户记忆。文章称代理自行决定将哪些事实记到哪一层，并承认这是目前探索最少的领域，还有很多工作要做。
在代码执行方面，三个代理都能编写并执行代码，模式是在沙箱外运行、连接沙箱并在其中执行，各自使用略有不同的基础镜像。OpenSWE会根据频道或用户选择不同的基础镜像。它们都使用LangSmith Sandboxes的secret proxy，让代理在沙箱内安全连接外部服务。
文章称很大比例的运行是定时或由后台事件触发，而非用户直接发起。一部分由代理开发者设置，例如OpenSWE监听新PR并自动审查；另一部分由用户要求代理自行创建，例如作者让GTM Agent每天发送简报，它就为此建立了自己的cron任务。
工作入口与人为分流的界面
三个代理都住在Slack里，各有自己的Slack应用，可以私信或在频道中被 @。文章认为在频道中使用的一个好处是其他人能看到别人怎么用。
LangChain还增加了“breakout”功能，把代理对话拆到频道中的独立线程，避免打扰正在进行的人类对话。文章同时指出，有些体验不适合放在Slack，例如积压大量待审核邮件时，逐条在Slack消息中处理体验不好，因此团队为这类场景单独做了界面。