Managed Deep Agents v0.8: меняем Parallel на поиск срезAI

#Что получите

Managed Deep Agents v0.8 - это хостед-рантайм для агентов в LangSmith: durable execution, память, песочницы, трейсинг и эвалы берёт на себя платформа. В этой версии появился предсобранный инструмент веб-поиска, который добавляется через один MCP-сервер. Мы заменим его на срезAI и сохраним всю наблюдаемость.

• Агент с веб-поиском, задеплоенный через mda deploy в LangSmith.
• Поиск по Рунету с глубокой индексацией вместо англоцентричной выдачи.
• Контент в чистом Markdown - JavaScript выполняется на нашей стороне.
• Вызовы поиска, латентность и ошибки в тех же трейсах, что и остальной запуск.
• Счёт 0,10₽ за запрос и 100₽ на старте - против привязки к зарубежному биллингу.

#Требования

1. Аккаунт LangSmith и доступ к публичной бете Managed Deep Agents.
2. Установленные mda CLI и Python 3.11+.
3. Ключ срезAI и адрес MCP-сервера из личного кабинета на srezai.ru.

#Шаг 1. Создайте агента

pip install managed-deepagents mda init srezai-agent
cd srezai-agent
mda dev

В каталоге появятся agent.py, tools/ и конфигурация. Локальный запуск mda dev поднимает того же агента, что потом уедет в LangSmith, поэтому всё отлаживается до деплоя.

#Шаг 2. Посмотрите, как подключён Parallel

В релизе v0.8 поиск добавляется в карту серверов в tools/mcp.py или tools/mcp.ts. Ключ и учётку Parallel при этом держит LangSmith - отдельный вендор-аккаунт не нужен:

from managed_deepagents import define_mcp define_mcp( servers={ "Parallel": { "transport": "http", "url": "https://api.smith.langchain.com/v1/managed-tools/servers/parallel/mcp", } }
)

#Шаг 3. Замените servers map на срезAI

Меняется только содержимое словаря. Адрес сервера и ключ вынесите в переменные окружения - так они попадут в секреты LangSmith, а не в код:

# tools/mcp.py
import os from managed_deepagents import define_mcp define_mcp( servers={ "srezai": { "transport": "http", "url": os.environ["SREZAI_MCP_URL"], "headers": { "Authorization": f"Bearer {os.environ['SREZAI_API_KEY']}", }, } }
)

Агент получает те же инструменты, что и в MCP-клиенте: веб-поиск, чтение страниц в Markdown, извлечение по схеме, проверку утверждений и поиск картинок. Никаких изменений в промпте или логике агента не требуется.

#Шаг 4. Задеплойте

export SREZAI_MCP_URL="<адрес MCP-сервера из личного кабинета>"
export SREZAI_API_KEY="<ключ API>" mda deploy

mda deploy компилирует код и запускает сборку в LangSmith. Вместе с агентом сразу доступны память, песочницы, трейсинг и эвалы. Платформа масштабирует его горизонтально - это касается и длинных, и всплесковых нагрузок.

#Шаг 5. Проверьте на русском запросе

Пользователь: Найди действующие тарифы «Сбера» по вкладам на год и дай ссылки на первоисточники Агент: вызывает srezai web_search → ранжированные URL с плотными отрывками → читает две страницы через srezai read_url → ответ с цитатами и ссылками

Откройте запуск в LangSmith: вызов MCP-инструмента, его латентность и возвращённый контекст лежат в одном дереве вместе с рассуждениями модели. Плохой ответ можно отследить до конкретного поиска - точно так же, как с Parallel.

#Результат

Один изменённый словарь - и агент на Managed Deep Agents v0.8 ищет через срезAI. Инфраструктура LangSmith остаётся: durable execution, память, песочницы, трейсинг и эвалы работают как ни в чём не бывало. Если нужен Рунет и биллинг в рублях - этого достаточно. Если нет, Parallel бесплатно отдаётся в бете, и переключиться обратно можно тем же одним блоком.