LangChain

Harrison Chase guida LangChain, azienda del settore dei framework e degli agenti IA. L'azienda ha costruito LangSmith per il tracing e il debug, insieme a LangGraph Platform e deepagents. La sua guida del luglio 2025, How to Build an Agent, delinea sei passaggi attorno all'esempio di un agente per la gestione delle email: definire il compito con esempi concreti, progettare la procedura operativa, costruire un MVP incentrato sui compiti di ragionamento centrali dell'LLM, connettere e orchestrare le fonti dati, testare e iterare, infine distribuire, scalare e affinare. Il messaggio dichiarato è iniziare in piccolo, restare centrati sull'utente e continuare a rifinire.

Gli scritti successivi passano dal metodo a un'affermazione su dove risieda effettivamente il comportamento degli agenti. Nel gennaio 2026 Chase ha sostenuto che le tracce documentano un'applicazione IA nello stesso modo in cui il codice documenta il software convenzionale: gli sviluppatori orchestrano le chiamate all'LLM, ma le decisioni (quale strumento chiamare, come ragionare sul problema, quando fermarsi, cosa dare priorità) avvengono all'interno del modello in fase di esecuzione. Debug, test, profiling e monitoraggio si spostano quindi dall'operare sul codice all'operare sulle tracce. Nel marzo 2026 Vivek Trivedy ha formalizzato il corrispettivo, Agent = Model + Harness, dove l'harness è ogni elemento di codice, configurazione e logica di esecuzione che non è il modello stesso: prompt di sistema, strumenti e MCP, infrastruttura integrata, logica di orchestrazione, hook deterministici.

La prova che LangChain offre dell'importanza dell'harness è un salto di benchmark, dalla Top 30 alla Top 5 su Terminal Bench 2.0 modificando solo l'harness. Il prototipare un agente con LangChain viene descritto come relativamente semplice; i requisiti aziendali di governance, controllo dei costi e conformità restano fuori da questa semplicità.