LangChain

Harrison Chase dirige LangChain, dont le secteur est celui des frameworks et agents IA. L'entreprise a construit LangSmith pour le traçage et le débogage, ainsi que LangGraph Platform et deepagents. Son guide de juillet 2025, How to Build an Agent, expose six étapes autour d'un exemple d'agent de messagerie : définir la tâche avec des exemples concrets, concevoir la procédure opératoire, construire un MVP centré sur les tâches de raisonnement essentielles du LLM, connecter et orchestrer les sources de données, tester et itérer, puis déployer, mettre à l'échelle et affiner. Le message affiché est de commencer petit, de rester centré sur l'utilisateur et de continuer à affiner.

Les écrits ultérieurs passent de la méthode à une affirmation sur le lieu réel où se joue le comportement de l'agent. En janvier 2026, Chase a soutenu que les traces documentent une application IA de la même façon que le code documente un logiciel classique : les développeurs orchestrent les appels au LLM, mais les décisions (quel outil appeler, comment raisonner sur le problème, quand s'arrêter, quoi prioriser) se prennent à l'intérieur du modèle, au moment de l'exécution. Le débogage, les tests, le profilage et la supervision passent donc d'opérations sur le code à des opérations sur les traces. En mars 2026, Vivek Trivedy a formalisé le pendant, Agent = Model + Harness, le « harness » désignant tout élément de code, de configuration et de logique d'exécution qui n'est pas le modèle lui-même : prompts système, outils et MCP, infrastructure embarquée, logique d'orchestration, hooks déterministes.

La preuve avancée par LangChain de l'importance du harness est un déplacement de score, du Top 30 au Top 5 sur Terminal Bench 2.0, obtenu en ne changeant que le harness. Le prototypage d'un agent avec LangChain est décrit comme relativement simple ; les exigences d'entreprise en matière de gouvernance, de maîtrise des coûts et de conformité se situent en dehors de cette simplicité.