Managed Deep Agents v0.9: как настроить cron для ИИ-агента

Managed Deep Agents - это управляемая среда для ИИ-агентов в LangChain. Она берет на себя инфраструктуру, хранит состояния и доставляет сообщения. До обновления v0.9 агенты были реактивными и просто ждали команды от человека. С новым Schedules SDK агент превращается в автономного помощника, который сам инициирует работу.

#Как создать статическое расписание

Объявить расписание в коде проекта - самый простой путь. В корне проекта Managed Deep Agents создайте папку schedules/. Каждый Python-файл внутри нее станет отдельной задачей сразу после деплоя. Помните, что конфигурация должна быть строго статической. Headless-браузер платформы считывает ее при компиляции, поэтому вызовы функций или чтение переменных окружения внутри этого файла не сработают. Это не сработает - если вы попытаетесь вычислять время запуска динамически через сторонний API прямо в конфиге.

from managed_deepagents import define_schedule # schedules/daily_digest.py
schedule = define_schedule( cron="0 9 * * 1-5", # Будни в 09:00 timezone="Europe/Moscow", prompt="Собери дайджест новостей по теме 'AI Agents' за последние 24 часа через срезAI.", deliver_to={ "channel": "slack", "to": {"type": "provider_conversation", "conversation_id": "C0123456789"} }
)

#Динамические напоминания через инструменты

В версии 0.9.0 агент научился создавать задачи прямо во время диалога. Так работают инструменты вроде "напомни мне" или регулярные проверки сайтов. Для активации используйте schedules.create. Параметр at запустит задачу один раз в указанное время, а cron сделает ее регулярной. Я пробовал настраивать это для мониторинга цен - агент корректно подхватывает контекст диалога.

При создании задачи из диалога агент наследует канал связи. Если вы попросили о напоминании в Slack, ответ придет именно туда. Для каждого запуска система создает эфемерный тред. Он удаляется после завершения, чтобы не мусорить в LangSmith Studio.

#Что важно учесть при тестировании

• Команда mda dev видит файлы расписаний, но не запускает их на локальной машине.
• Для сохранения истории между запусками используйте persistent треды с UUID из LangSmith.
• Версия SDK в requirements.txt должна быть не ниже 0.9.0 для доступа к методам рантайма.

Эти обновления делают создание внутренних агентов для Slack похожими на работу с реальными коллегами, которые могут сами вернуться с ответом.