DXC Technology samarbetar med LangChain för att skala upp styrda AI-agenter

Den 13 oktober 2026 meddelade DXC Technology att företaget samarbetar med LangChain för att utveckla styrd agentbaserad AI i affärskritiska IT-miljöer. Orkestreringsplattformen OASIS är redan i produktion och skalas upp mot 125 kundmiljöer inom reglerade branscher och på flera geografiska marknader. LangChain är företaget bakom agentramverket LangGraph med öppen källkod och plattformen LangSmith för utveckling av agenter.

LangGraph som grund och ny licens för LangSmith

DXC använde redan LangGraph i OASIS, som företaget beskriver som sin intelligenta orkestreringsplattform och operativa modell för verksamhetskritisk IT-drift. Inom ramen för partnerskapet skaffar DXC även licens för LangSmith för att stödja utveckling, utvärdering och observabilitet hos OASIS-agenter. LangGraph fungerar som ett orkestreringsramverk med öppen källkod och hanterar delegering, tillståndshantering och arbetsflöden med mänsklig medverkan, medan LangSmith tillhandahåller verktyg för utveckling, utvärdering och observabilitet av agenter. DXC uppgav att de samlade funktionerna gör det möjligt att bygga, orkestrera, utvärdera och kontinuerligt förbättra AI-agenter, samtidigt som den verksamhetskontext, styrning, mänskliga tillsyn och kontinuerliga kvalitetssäkring som krävs i kritiska teknikmiljöer tillämpas.

DXC presenterade OASIS första gången den 28 april 2026 och beskrev plattformen som en intelligent orkestreringsplattform som kombinerar mänsklig expertis med agentbaserad AI i en ny operativ modell för hanterade tjänster, där tjänsteleveransen går från reaktiv support till drift i realtid. I lanseringsmeddelandet beskrevs OASIS som ett öppet lager för agentbaserad orkestrering som ligger ovanpå organisationens befintliga verktyg i stället för att ersätta dem. I DXC:s plattformsdokumentation nämns ServiceNow och Dynatrace som exempel på system som plattformen ansluter till utan att ersätta.

Produktionsresultat som DXC rapporterar

DXC uppgav att OASIS tillämpar dessa funktioner på företags IT-drift: agenter reagerar på driftshändelser, utreder problem parallellt, hämtar in specialiserade funktioner från olika teknikområden och involverar människor när det krävs bedömning eller godkännande. Det gör att mänskliga experter kan koncentrera sig på beslut med högre värde, medan agenterna bidrar med kapacitet och snabbhet i stor skala.

Företaget uppgav att incidenter i filsystemet som tidigare tog 53–90 minuter att lösa nu kan åtgärdas på 3–6 minuter i vissa produktionsfall. Incidenter med databasprestanda, som tidigare tog 2–3 timmar, hanteras nu på 5–12 minuter, och komplex problemhantering som tidigare krävde 2–6 dagar tar nu 8–10 minuter.

”Agentbaserad AI har potential att i grunden förändra hur företag driver sin mest kritiska teknik, men modeller räcker inte i sig”, sade Dan Gray, chef för Global Infrastructure Services på DXC Technology. Gray uppgav att OASIS i över 500 uppmätta användningsfall i genomsnitt har minskat lösningstiden med 95 procent, med en diagnostisk träffsäkerhet på 92 procent eller högre när resultaten jämförts med seniora ingenjörers bedömningar.

Styrning och mänsklig tillsyn

Enligt tillkännagivandet är ett centralt mål med samarbetet att öka användningen av AI-agenter och samtidigt bevara styrning och mänsklig tillsyn. Med hjälp av LangChain-teknik låter OASIS agenter arbeta inom tydligt definierade befogenheter och samtidigt upprätthålla de kontroller som krävs i affärskritiska miljöer: åtgärder bedöms utifrån faktorer som reversibilitet, påverkan, verifierbarhet och agentens historik; känsliga åtgärder kan pausas för mänskligt godkännande innan de utförs; och agenternas beslut, verktygsanrop och resultat spåras för att ge insyn i hur de arbetar. Enligt DXC:s plattformsdokumentation går det att spåra varje åtgärd i OASIS. Plattformen har rollbaserade åtkomstkontroller och gradvis autonomi som kan utökas eller begränsas på alla nivåer.

DXC uppgav att OASIS också förankrar agenterna i de specifika företagsmiljöer där de arbetar. Agenterna kan använda information som är specifik för systemen och kunderna, DXC:s operativa expertis och leverantörsdokumentation. Därmed kan de resonera utifrån varje kundmiljös kontext och krav i stället för att enbart förlita sig på generell modellkunskap. Genom att kombinera denna företagskontext med fastställda styrningsprinciper och mänsklig tillsyn kan organisationer utöka AI-agenternas roll i produktionen och samtidigt behålla ansvarsskyldighet och kontroll, uppgav företaget.

Julia Schottenstein, operativ chef på LangChain, sade att de företag som drar ifrån tar kontroll över sin agentstack. Det innebär enligt henne att anpassa ramverket kring agenterna till verksamheten, förankra agenterna i företagets egna kontext och bygga upp styrning och processer för kontinuerlig förbättring som gör agenterna tillförlitliga i produktion.

Öppen driftsättningsmodell och teknisk vitbok

DXC beskriver OASIS som modelloberoende och kompatibelt med system från tredje part och system som ägs av kunden. Därför kan organisationer välja olika modeller för olika arbetsbelastningar utifrån krav på kvalitet, kostnad, svarstid och integritet. Plattformen är också utformad för att förbättras kontinuerligt under drift: insikter från agentkörningar återförs till prestandaarbetet och lärdomar från enskilda scenarier förs successivt in i det övergripande systemet.

Enligt DXC kan lösningarna driftsättas i publika och privata moln samt i dedikerade och suveräna miljöer utan att den underliggande arkitekturen behöver utformas på nytt. Kunderna behåller kontrollen över sina data, arbetsflöden och de operativa funktioner som de bygger på plattformen.

De båda företagen beskriver sitt tillvägagångssätt i en ny teknisk vitbok, ”DXC OASIS: Ramverket för verksamhetskritisk IT-drift”. I den undersöks hur organisationer kan ta AI-agenter i operativ drift och samtidigt upprätthålla styrning, ansvarsskyldighet och mänsklig tillsyn i verksamhetskritiska miljöer.