23:52LangChain@LangChainAILangChain 推出 LangSmith Engine,允许开发者审查 Agent 的追踪记录,从而发现提示词和代码中的 Bug 及改进点。Agent 能在运行间隔中回顾对话、从实际使用中学习,并自动更新 Context Hub 文件。这有助于提升 Agent 的可靠性和性能,减少人工调试工作量。AI产品LangSmith EngineAgent 追踪调试工具提示词优化LangChain推荐理由:做 Agent 开发的团队终于有了自动化的调试工具——LangSmith Engine 能直接从追踪中学习并优化提示词和代码,建议正在维护复杂 Agent 的开发者试试。原文
01:16Philipp Schmid@_philschmid开发者Phil Schmid分享了一种使用GEPA自动优化任何CLI Agent提示词的方法。GEPA接受任何`(str) -> str`的可调用对象,兼容自定义CLI、本地模型或API Agent。只需将Agent封装在Python函数中,即可让其自我优化提示词。该方法可显著提升Agent的响应质量和效率,减少手动调优的工作量。AI产品GEPA提示词优化CLI Agent自动化开源/仓库推荐理由:做Agent开发的团队终于有了自动化提示词优化的工具——GEPA支持任何CLI Agent,封装成函数就能自优化,省去反复手动调参的麻烦,建议试试。原文
08:01LangChain@LangChainAILangChain 的 Palash Shah 分享了一种针对长时运行 AI Agent 的评估方法。核心思路是将复杂的评估任务拆解成更小、更易处理的子任务,这样不仅便于人类理解,也更容易让 LLM 自身进行评估。他举例说明,对于运行超过 30 分钟的 Agent,通过从追踪中提取推理过程,找出特定行为的根本原因,然后重建简化版的评估场景。这种方法可以快速测试提示词调整的效果,而无需每次都运行完整的长时间评估。AI产品LangChainAI Agent评估方法提示词优化长时任务推荐理由:做长时 AI Agent 评估的开发者终于有了实用技巧——拆解任务后评估效率大幅提升,建议直接参考这个流程优化你的评估策略。原文