Build, Test, Deploy, Monitor: The Agent Development Lifecycle Explained
LangChain3 October 2026Watch on YouTube
What you'll learn
- The agent development lifecycle has four phases: build, test, deploy and monitor.
- Building happens in code with a framework such as Deep Agents.
- Testing revolves around real inputs and expected outputs.
- After deployment, monitoring follows with tracing and evals.
- The cycle helps agent engineers build and improve their agents.
Frequently asked questions
What are the four phases of the agent development lifecycle?
What do you build an agent in code with according to the episode?
How is the testing phase described in the episode?
How do you monitor an agent after deployment?
Topics
In this video
Read next
World Summit AI keert in 2026 terug naar Amsterdam voor tiende editie
Op 7 en 8 oktober 2026 vindt in Amsterdam de tiende editie van de World Summit AI plaats, met meer dan 10.000 verwachte deelnemers, 300 sprekers en 100 exposanten. Het evenement wordt gehouden in Taets Art & Event Park en is onderdeel van de bredere World AI Week.
AI-agentframeworks winnen terrein nu modellen en platforms de markt rijper maken
Frameworks als LangChain, AutoGen en CrewAI worden steeds vaker ingezet voor complexe AI-workflows en multi-agentsystemen. Nieuwe modellen van Meta, Anthropic en het Chinese Meituan versterken die trend.
Een golf van nieuwe AI-agenttools kondigt zich aan rond begin september 2026
Rond 4 september 2026 werden meerdere nieuwe AI-agentframeworks en ontwikkelaarstools gelanceerd of bijgewerkt, van GitHub's multi-model orchestratiepreview HydraFusion tot gespecialiseerde tools voor locatiedata, beveiliging en gedeelde terminal-omgevingen.
World Summit AI keert na tien jaar terug naar Amsterdam met jubileumeditie
Op 7 en 8 oktober 2026 vindt in Amsterdam de tiende editie van World Summit AI plaats, met meer dan 10.000 verwachte bezoekers uit ruim 130 landen en meer dan 300 sprekers. Het evenement is het ankerpunt van World AI Week, die van 5 tot en met 9 oktober meer dan 100 nevenevenementen omvat.
Description from the channel
Amy and Sean from LangChain break down the agent development lifecycle, the process agent engineers use to build and improve their agents. It comes down to four phases: build it in code with a framework like Deep Agents, test it with real inputs and expected outputs, deploy it into production, and monitor it with tracing and evals. This is a clip from our full conversation where Amy and Sean answer the most commonly searched questions about AI agents, from the basics like what is an agent, what is RAG, and what is MCP, to harder questions like why agents hallucinate, how to evaluate them, and what LangChain actually does.