LangChain发布Managed Deep Agents v0.9：代理可自建定时任务、按次重配置、响应Slack消息
LangChain博客称，Managed Deep Agents v0.9进入公测，新增Schedules SDK、每次运行可动态配置代理，以及Slack表情回应功能。官方将Schedules描述为最适合放在工具后面使用，代理以请求者的权限和连接执行任务，结果回到原频道。
AI解读：LangChain发布Managed Deep Agents v0.9，称今日起进入Public Beta。新功能包括代理在对话中自行安排后续工作、在每次运行时重新配置自身，以及对Slack消息做出表情回应。
Schedules SDK允许代理在对话中创建提醒、跟进和重复任务，例如“明天提醒我这件事”。官方说明：调度任务以提出请求者的身份、权限和连接运行，结果返回到同一频道；一次性调度会在原线程中回复。
代理可按次运行配置。官方描述的做法是把代理设为可调用函数，每次运行开始时接收运行时信息，返回define_deep_agent定义，从而选择该次运行的模型、指令、技能、MCP服务器和沙箱。官方称配置在模型运行前设定，代理看不到配置之外的技能或MCP工具，这既缩小上下文也充当访问控制，并称模型本身无法选择模型。
Slack表情回应默认开启（👀）。官方称新选项可关闭回应、更换表情或按消息选择表情，并给出示例：消息提到“broken”时用 🐛，否则用 👀；也可用函数调用模型挑更精确的表情。
官方还提到v0.8曾加入按用户记忆、用于触发运行的自定义HTTP频道和由Parallel提供的内置网页搜索。
LangChain在博客中宣布发布Managed Deep Agents v0.9，称该版本今日进入Public Beta。新增能力包括：代理在对话中自行创建调度任务、每次运行前按上下文重新配置自身，以及对Slack消息做出表情回应。
官方将Schedules描述为最适合放在工具后面使用，让用户通过聊天创建、列出、更新和删除调度任务。代理创建调度后，以提出请求者的权限和连接运行，结果回到发起请求的频道。
Schedules SDK：代理在对话中创建提醒与重复任务
官方给出的示例为：在运行中调用schedules.create，传入owner、cron、timezone和prompt，例如cron为“0 9 * * 1-5”、时区为America/Los_Angeles、prompt为“Write the daily digest.”。代理则通过一个工具接收prompt和cron表达式。
官方说明，每次cron触发时，LangSmith会以该prompt启动一次新运行；调度继承其被创建时所在的频道，因此结果回到请求来源处——例如在Slack中请求的工作日提醒，每次运行都会在该会话中发一条新消息。一次性调度（用at而非cron）会在原线程中回复，官方称这适合“一小时后检查这个部署”之类的跟进。
“提醒我明天这件事”是官方列举的典型请求。
- 调度以请求者身份运行，使用其权限和连接。
- 调度继承创建时的频道；一次性调度在原线程回复。
- 每次cron触发由LangSmith启动新运行。
按次运行配置：一次部署按上下文切换模型与工具
官方称代理现在可在每次运行时动态配置。把代理设为可调用函数，函数在每次运行开始时接收运行时信息，返回define_deep_agent定义，用于选择该次运行的模型、指令、技能、MCP服务器和沙箱。
官方描述其用途：不再为每个团队或代码库维护几乎相同的代理副本，而是运行一个部署，按请求来源（如频道或用户）定制。举例来说，一个内部Slack代理服务多个团队时，可检查运行来自哪个频道，为财务加载计费技能，或为平台团队加载事件响应的MCP服务器。
官方强调这与“用指令告诉模型何时使用技能”不同：配置在模型运行前设定，因此代理看不到配置之外的技能或MCP工具。官方称这样做可保持上下文小、兼作访问控制，并且可以选定模型本身，而模型无法自行选择模型。
在代码代理示例中，同一部署按仓库切换配置：payments-service使用openai:gpt-5、Python服务指令并要求开PR前跑pytest；storefront使用openai:gpt-5-mini、Next.js应用指令并要求跑网页测试和a11y检查。函数读取runtime.execution_runtime.context，在没有上下文（如频道运行或Agent Server加载代理读取schema）时回退到默认配置；调用方通过运行上下文选择配置。
Slack表情回应与获取方式
Slack表情回应默认开启，使用 👀。官方称该功能让发送者立即知道代理已收到消息，即使代理仍在推理和调用工具、尚未回复。新提供的reactions选项可关闭回应、选择其他表情，或按消息选择表情。
官方示例中，当消息文本包含“broken”时用 🐛，否则用 👀；回应也可配置为用函数调用模型挑选更精确的表情，官方称像Jev这样的决策模型可让这一过程快速且成本低，Slack频道文档提供了完整示例。
Managed Deep Agents v0.9今日在Public Beta中可用。官方给出的入门命令为：uvx --from managed-deepagents mda init my-agent，随后cd my-agent和uv run mda deploy。官方还回顾v0.8加入了按用户记忆、可从任意服务触发运行的自定义HTTP频道、由Parallel提供的内置网页搜索等。
- Slack回应默认开启（👀），可关闭、更换或按消息选择。
- v0.9今日进入Public Beta。
- 入门命令：uvx --from managed-deepagents mda init my-agent。