02:01LangChain@LangChainAI精选LangChain 宣布 IRL LangSmith 引擎推出。推文显示有 1 条评论、2 次转发、15 个喜欢和 1061 次查看。未提供具体功能细节。AI产品LangChainLangSmith推荐理由:关注 LangChain 引擎更新原文
01:57LangChain@LangChainAI精选LangChain 与 Focused.io 于 6 月 22 日在芝加哥联合举办线下 Meetup。活动中将展示 Pollen Robotics 的 Reachy 机器人实时追踪 LangChain 调用并解释深度智能体行为。LangChain 创始人 Harrison Chase 与 Focused.io CEO Austin Vance 将分享关于深度智能体与企业 AI 的见解。活动需通过 Luma 平台 RSVP 参加。行业LangChainFocused.ioPollen RoboticsReachy智能体推荐理由:芝加哥线下交流深度智能体原文
23:55LangChain@LangChainAILangChain 引用 Simon Willison 提出的智能体致命三要素:访问敏感数据、暴露于不可信内容、具备外部通信能力。当智能体同时满足这三项时,必须使用沙箱隔离。该观点强调了 AI 智能体安全设计的核心风险点,提醒开发者在构建智能体时需优先考虑安全防护。LangChain 提供了相关实现指南。AI产品智能体安全/沙箱LangChainSimon Willison风险模型推荐理由:做智能体开发的团队必须警惕这三个风险叠加——Simon Willison 的框架帮你快速判断是否需要沙箱,建议直接对照检查自己的智能体架构。原文
22:21LangChain@LangChainAILangChain 的 Sydney Runkle 在 X 上分享了关于 AI 循环的 5 种类型:Token 循环(模型生成)、Agent 循环(模型+工具+重复)、深度验证循环(Agent+验证+重复)、部署元循环(事件触发 Agent 运行)以及待完善的引擎循环(通过分析追踪优化系统)。这些循环覆盖了从单次推理到系统级优化的不同抽象层次,帮助开发者理解如何用 LangChain 构建更复杂的 AI 工作流。AI产品LangChainAgent 循环工作流元循环AI 架构推荐理由:LangChain 把 AI 循环分成了 5 个清晰的层次,做 Agent 开发或工作流编排的团队可以对照自己的场景找到合适的抽象级别,建议收藏作为架构参考。原文
21:52LangChain@LangChainAILangChain 团队展示了如何用 LangChain 和 DeepAgents 构建多种循环结构,从基础的 Token 循环到复杂的元循环。Token 循环由模型支持,create_agent 提供智能体循环(模型+工具+重复直到完成),DeepAgents 引入自我验证循环(智能体循环+验证+重复直到满意),部署则实现元循环(根据事件触发智能体运行以改进系统)。团队还提到正在探索“引擎”循环,用于分析每次追踪并调整提示、工具等,使元循环更高效。这为开发者提供了从简单到复杂的循环构建路径,适合需要自动化迭代和系统优化的场景。AI产品LangChainDeepAgents智能体循环自动化系统优化推荐理由:做智能体自动化和系统优化的开发者,LangChain 这套循环体系从基础到元循环都覆盖了,直接拿来用就能提升迭代效率,值得点开看看。原文
09:16arXiv: OpenAI@Md Jafrin Hossain, Mohammad Arif Hossain, Weiqi Liu, Nirwan Ansari精选一项新研究对LangChain、AutoGPT和OpenAI Agents SDK三大主流智能体框架进行安全审计,发现它们均未提供架构级结构安全保证。其中,内存完整性——防御最常见漏洞类别的关键机制——在三个框架中均缺失。实验表明,基于LangChain构建的政府福利智能体,一次内存投毒攻击即可使目标申请人的错误拒绝率升至88.9%,且难以通过标准监控检测。研究者提出了两种轻量级防护机制(内存完整性验证器和策略门),可在亚毫秒开销内消除攻击向量。该研究警示,当前智能体框架生态可能尚未达到面向公众部署的默认安全标准。论文智能体安全/漏洞LangChainAutoGPTOpenAI Agents SDK9 个信源在谈推荐理由:做AI智能体部署的团队必须看——LangChain等主流框架在公共场景下存在严重安全漏洞,一次内存攻击就能让政府福利系统错误拒绝率飙到88.9%,建议立即检查自己的智能体架构。原文
04:40LangChain@LangChainAILangChain 推出 LangSmith Observability 功能,旨在帮助开发者实时监控和理解智能体(agent)的运行表现。该工具能够快速定位问题根源,提升调试效率。对于使用 LangChain 构建复杂智能体应用的团队来说,这解决了追踪和诊断性能瓶颈的痛点。目前该功能已可用,相关推文获得初步关注。AI产品智能体可观测性LangChain调试工具实时监控推荐理由:做智能体应用的开发者终于不用靠猜来排查问题了——LangSmith Observability 让实时性能追踪变得直观,建议用 LangChain 的团队直接试试。原文
03:02LangChain@LangChainAI精选LangChain 发布 Agentic Operating Model 框架,旨在解决企业 AI 智能体在生产环境中面临的可靠性、可治理性和持续改进问题。该框架聚焦于智能体部署后的运维阶段,帮助团队建立监控、治理和迭代机制。LangChain 指出,将智能体投入生产相对容易,但长期保持其稳定运行和持续优化才是企业 AI 项目的真正瓶颈。AI产品智能体生产部署运维治理LangChain企业AI推荐理由:做企业级 AI 智能体部署的团队终于有了运维层面的系统框架——LangChain 的 Agentic Operating Model 直接戳中生产环境治理痛点,建议正在或即将上线智能体的团队点开看看。原文
22:43LangChain@LangChainAILangChain 发布了一篇博客,深入介绍了如何以最快速度将 Deep Agent 部署到生产环境。文章分享了关键架构决策、工具链选择和最佳实践,帮助开发者避免常见陷阱。核心亮点包括如何利用 LangGraph 构建可靠的多步骤 Agent,以及如何通过监控和回滚机制确保生产稳定性。对于正在构建或计划部署 AI Agent 的团队来说,这是一份实用的实战指南。AI产品LangChainDeep Agent生产部署LangGraphAI Agent推荐理由:LangChain 团队把生产级 Deep Agent 的部署经验浓缩成了一篇实战指南,做 Agent 落地的开发者直接拿来就能少踩坑,值得收藏。原文
22:40LangChain@LangChainAILangChain 发布了 Managed Deep Agents 运行时,支持持久线程、流式运行、检查点和人机协作工作流。开发者可通过 API 创建和配置智能体、管理线程,并直接从自己的产品中流式运行。该运行时旨在简化复杂智能体的部署与管理,提升开发效率。AI产品LangChain智能体运行时持久线程流式运行推荐理由:做智能体应用的开发者终于有了一个开箱即用的运行时,省去自己搭建持久化和流式处理的麻烦,建议直接集成试试。原文
06:43Harrison Chase@hwchase17LangChain 发布技术博客,揭秘其内部数据库 SmithDB 如何支持对数百 MB 的 Agent 追踪数据进行全文搜索和 JSON 过滤,同时保持中位数延迟仅 400ms。团队从零构建了自定义倒排索引,解决了大规模 Agent 日志的实时检索难题。该方案为 LLM 应用的可观测性和调试提供了高效基础设施。AI产品LangChainSmithDB倒排索引Agent追踪全文搜索推荐理由:做 LLM 应用开发和 Agent 调试的团队,这篇博客展示了如何用自建索引解决大规模追踪数据的搜索性能瓶颈,值得参考其架构设计。原文
05:44Harrison Chase@hwchase17LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上发帖,邀请芝加哥地区的开发者参加 6 月 22 日的线下 meetup,主题是 deepagents。活动由 LangChain 与 focused_dot_io 联合举办,报名链接已公开。这为关注智能体开发的社区成员提供了面对面交流的机会,尤其适合对 LangChain 生态和深度智能体技术感兴趣的人。行业智能体LangChainmeetup社区活动deepagents推荐理由:做智能体开发的芝加哥开发者别错过——LangChain 创始人亲自下场聊 deepagents,现场交流比看文档高效十倍,建议直接报名。原文
05:33LangChain@LangChainAILangChain 发布了 LLM Gateway,将可观测性与执行控制功能整合到 LangSmith 平台中。此前,开发者需要分别使用独立的网关、护栏平台和可观测性堆栈,并在出现问题时手动关联三者的信号。LLM Gateway 解决了这一痛点,提供了统一的入口来监控和强制执行 LLM 调用策略。对于使用 LangSmith 的团队,这意味着更简单的架构和更快的故障排查。AI产品LangChainLLM Gateway可观测性执行控制LangSmith推荐理由:做 LLM 应用开发的团队终于不用在网关、护栏和可观测性之间来回切换了——LangSmith 用户可以直接在平台内完成监控和策略执行,建议点开看看具体怎么整合。原文
03:44LangChain@LangChainAILangChain 宣布正在构建 SmithDB,旨在解决智能体可观测性带来的系统性问题。SmithDB 专注于处理智能体运行时的数据追踪、调试和监控需求,为开发者提供更可靠的底层基础设施。该项目目前处于早期阶段,LangChain 正在招聘相关工程师。对于构建复杂智能体系统的团队来说,SmithDB 有望填补智能体可观测性领域的空白。AI产品智能体可观测性LangChainSmithDB基础设施推荐理由:智能体可观测性是当前 AI 工程化的核心痛点,做智能体应用开发的团队值得关注——SmithDB 可能解决你调试和监控智能体行为的头疼问题。原文
03:43LangChain@LangChainAI72°LangChain 团队分享了他们为 SmithDB 构建自定义倒排索引的技术细节,以支持对高达数百 MB 的智能体追踪数据进行全文搜索和 JSON 过滤,同时将中位数延迟控制在 400 毫秒。他们从零开始设计索引结构,优化了存储和查询路径,解决了大规模追踪数据下的性能瓶颈。这一方案使得开发者能够高效地检索和分析复杂的智能体执行日志,对调试和优化 AI 应用至关重要。文章深入介绍了索引构建、压缩和查询优化的具体方法。AI产品LangChainSmithDB全文搜索倒排索引智能体追踪推荐理由:LangChain 解决了智能体追踪数据检索的痛点——百 MB 级日志也能秒级搜索,做 AI 应用调试和可观测性的团队值得学习这个自定义索引方案。原文
03:31LangChain@LangChainAILangChain 销售总监 Vince Signori 在 Forward Deployed 播客中分享了公司从估值 2 亿美元增长到 12.5 亿美元、销售团队从 3 人扩展到 60 人的经验。他将 LangChain 比作 HashiCorp,认为两者分别抓住了云计算和 AI 转型浪潮,但 AI 的速度快 50 倍。Vince 此前在 HashiCorp 从早期销售做到 IPO 并被 IBM 收购,拥有丰富的企业销售增长经验。对话还探讨了 AI 时代销售策略的独特挑战和机遇。行业LangChain销售增长AI 创业企业销售播客推荐理由:LangChain 的销售增长故事对 AI 创业公司的销售负责人和创始人很有启发——AI 浪潮比云计算快 50 倍,销售策略也得跟上,建议点开听完整版。原文
01:50LangChain@LangChainAILangChain 将于 6 月 24 日在旧金山举办线下 Meetup,邀请产品经理 Ben Tannyhill 与 Hercules CEO Brendan Falk 对话。活动聚焦 LangSmith Engine 与 Hercules 工具链的集成应用,探讨如何提升 AI 应用的开发与调试效率。这是了解 LangChain 最新生态进展的难得机会,适合 AI 开发者与产品团队参与。行业LangChainLangSmith EngineHercules开发者活动AI 工具链推荐理由:LangChain 生态的线下交流机会难得,做 AI 应用开发的团队可以直接去现场了解 LangSmith Engine 的实战用法,还能和产品经理面对面聊痛点。原文
01:29LangChain@LangChainAILangChain 在 Deep Agents 中新增了 RubricMiddleware 功能,用于定义任务完成的明确标准。该中间件能让智能体持续执行直到达到预设的完成条件,解决了智能体任务执行中缺乏明确终止判断的问题。这对于需要精确控制任务完成状态的自动化场景非常有用。AI产品智能体LangChainDeep Agents任务完成中间件推荐理由:做智能体开发的团队终于有了明确的「完成」定义工具——RubricMiddleware 让智能体不再盲目执行,而是按标准持续优化直到达标,建议做自动化流程的开发者试试。原文
23:19LangChain@LangChainAILangChain 发布了 Managed Deep Agents,允许团队在 LangSmith 中托管和管理深度智能体。用户只需在代码仓库中定义智能体,然后通过 API 在 LangSmith 中创建和操作托管智能体。该服务旨在简化深度智能体的部署和运维,让团队无需自行管理运行时基础设施。对于需要快速将深度智能体投入生产的团队来说,这是一个高效的选择。AI产品智能体LangSmith托管服务APILangChain推荐理由:做智能体应用的团队终于可以省去自建运行时的麻烦——LangChain 把深度智能体的托管基础设施打包好了,直接用 API 就能管理,建议有部署需求的团队点开看看。原文
05:44LangChain@LangChainAILangChain 创始人 Harrison Chase 在不到90秒的视频中介绍了 LangSmith LLM Gateway 的核心功能。该网关旨在简化 LLM 调用的管理、监控和路由,帮助开发者更高效地集成和运维大语言模型。视频快速展示了网关的配置、日志记录和错误处理等关键特性,适合正在使用或评估 LangChain 生态的团队快速了解。AI产品LangSmithLLM GatewayLangChainAPI管理开发者工具推荐理由:LangChain 创始人亲自讲解,90秒就能搞懂 LLM Gateway 能解决什么痛点——做 LLM 应用开发的团队值得花这点时间看看。原文
03:39LangChain@LangChainAILangChain 正在实验一种名为 interpreter skills 的新功能,它是 agent skills 的扩展,允许在技能中直接包含一个 TypeScript 模块。该功能由 @huntlovell 在博客中详细介绍,旨在让开发者更灵活地定义和执行复杂任务。目前仍处于实验阶段,但为构建更强大的 AI 代理提供了新思路。AI产品LangChainagent skillsTypeScript智能体实验性功能推荐理由:LangChain 的 interpreter skills 让开发者能在 agent 技能中直接嵌入 TypeScript 模块,解决了技能定义不够灵活的问题。做 AI 代理开发的团队值得关注,可以试试如何用它简化复杂任务编排。原文
01:46LangChain@LangChainAILangChain 推出 Managed Deep Agents,专为处理真实世界交互设计。该服务提供 30 多个端点用于智能体、集成、连接、触发器、线程和运行,内置任务队列以应对突发流量,并支持聊天、流式处理和人工介入(HITL)的 SDK。这标志着 LangChain 从框架向托管服务的延伸,降低了构建生产级智能体的门槛。AI产品智能体LangChain托管服务任务队列SDK推荐理由:做智能体应用的开发者终于有了一个开箱即用的托管方案——30+ 端点和任务队列直接省去自建基础设施的麻烦,建议试试。原文
00:58LangChain@LangChainAILangChain 将于 6 月 22 日在芝加哥举办线下活动,邀请 United 分享如何利用 Deep Agents 进行 spec-driven 开发,并由 LangChain 创始人 Harrison Chase 与 Austin 对话探讨 Deep Agents 和 Managed Deep Agents 的未来方向。活动旨在促进 AI 社区交流,适合对智能体开发感兴趣的开发者参与。行业智能体Deep Agentsspec-driven 开发社区活动LangChain推荐理由:想了解 Deep Agents 在企业级 spec-driven 开发中的实际落地?United 的案例和 Harrison 的行业洞察值得一听,做智能体应用的开发者建议报名。原文
00:54Harrison Chase@hwchase17LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上分享了 Fleet 平台中“循环”与“触发器”的概念。循环是指 AI 在后台反复执行某个过程,而触发器则是启动循环的机制,例如定时任务、邮件或 Slack 消息。用户无需手动定义循环,只需将触发器连接到智能体,智能体就能在触发时自动获取上下文并执行任务。Fleet 目前已经支持通过视频演示的这种方式构建循环,适合自动化工作流的开发者。AI产品LangChainFleet智能体自动化触发器5 个信源在谈推荐理由:做自动化工作流的开发者终于有了更优雅的循环机制——Fleet 的触发器+智能体组合让 AI 在后台持续运行,省去手动轮询的麻烦,建议试试。原文
05:23Harrison Chase@hwchase17LangChain 联合创始人 Harrison Chase 在 X 上发布了一段由 Sydney Runkle 制作的 90 秒视频,快速解释了 Deep Agents 的核心概念。视频以极简方式展示了如何利用 LangChain 构建深度智能体,适合快速入门。该内容引发社区关注,已有 1000+ 次浏览。AI产品LangChainDeep Agents智能体视频教程快速入门推荐理由:LangChain 官方用 90 秒讲清 Deep Agents 是什么,想快速理解智能体构建逻辑的开发者可以直接看视频,省去翻文档的时间。原文
05:15LangChain@LangChainAILangChain 创始人 Harrison Chase 在推文中指出,开发智能体不应追求完美,而应尽早发布、有意测试、监控真实行为,并利用生产环境中的学习来改进下一版本。他将于 6 月 24 日分享团队如何应用智能体开发生命周期(Agent Development Lifecycle)来构建生产级智能体。这一理念强调了快速迭代和持续学习的重要性,对正在开发或部署 AI 智能体的团队具有直接指导意义。AI产品智能体开发方法论LangChain生产部署迭代开发推荐理由:做智能体开发的团队别再纠结完美了——LangChain 创始人亲自拆解从发布到迭代的实战方法,6 月 24 日的分享值得蹲守。原文
05:12LangChain@LangChainAILangChain 指出,虽然很多团队都想发布 AI Agent,但真正在生产中让 Agent 稳定运行的团队,并不将其视为一次性实验或孤立项目。他们构建的是一个可重复的系统,涵盖构建、测试、部署、监控和改进五个阶段,即 Agent 开发生命周期。这一方法论强调持续迭代和系统化流程,而非一次性交付。对于正在或计划将 Agent 投入生产的团队来说,这是值得参考的工程实践。行业智能体生产部署开发流程LangChain工程实践推荐理由:LangChain 把 Agent 从实验到生产的工程化路径讲清楚了,做 AI 应用落地的团队可以直接对照自己的流程,看看缺了哪一环。原文
04:16LangChain@LangChainAILangChain 发布了一段不到90秒的视频,由 @sydneyrunkle 讲解 Deep Agents 的概念。视频快速介绍了 Deep Agents 的核心思想——一种更智能、更自主的 AI 代理架构,能够处理复杂任务并做出决策。该内容适合对 AI 代理技术感兴趣的开发者快速了解前沿趋势。AI产品智能体LangChainDeep AgentsAI代理科普推荐理由:LangChain 官方出品的快速科普,90秒就能搞懂 Deep Agents 是什么,做 AI 代理开发的值得一看。原文
03:04LangChain@LangChainAI精选LangChain 推出了 Deep Agents,一个开源智能体框架,旨在构建能够规划、使用工具、委托子代理、写入文件并长时间工作的智能体。该框架提供了一个可管理的环境,并集成到 LangSmith 中,为开发者提供持久化的智能体运行和监控能力。这一发布降低了构建复杂、长周期智能体的门槛,适合需要自动化多步骤任务的团队。AI产品智能体开源/仓库LangChainLangSmith工具调用推荐理由:LangChain 的 Deep Agents 解决了构建长周期、多步骤智能体的痛点,做自动化流程或复杂任务编排的开发者可以直接上手试试。原文
02:52Harrison Chase@hwchase17精选开发者 1LittleCoder 推出了名为 "Signals of AI" 的 DeepAgent 工具,专为竞品分析设计。该工具集成了 Nebius TF 进行推理、NVIDIA Nemotron 3 Ultra 模型、Tavily 进行网络搜索,以及 LangChain 作为核心架构。它能够自动收集和分析竞争对手信息,为产品经理提供实时洞察。代码已开源,可直接使用。AI产品竞品分析智能体LangChainNVIDIA Nemotron开源/仓库9 个信源在谈推荐理由:产品经理和竞品分析师终于有了自动化工具——DeepAgent 整合搜索与推理,帮你实时追踪竞品动态,建议直接拉代码试试。原文
02:12LangChain@LangChainAI精选LangChain 提出每个智能体都需要一台“计算机”,关键在于如何安全地提供。他们推出了 LangSmith Sandboxes,作为解决方案,旨在为 AI 智能体提供隔离、可控的执行环境。这解决了智能体在运行代码或访问资源时的安全风险问题,让开发者能更放心地部署自主代理。该功能目前已在 LangSmith 平台上线,值得关注。AI产品智能体安全LangChainLangSmith沙箱推荐理由:LangChain 解决了智能体安全执行的核心痛点,做自主代理开发的团队可以直接用 Sandboxes 隔离风险,建议点开看看具体实现。原文
07:20Gary Marcus@GaryMarcusGoogle 推出的 TurboVec 工具将 AI 向量搜索的内存占用从 31GB 降至 4GB,实现 16 倍压缩,同时搜索速度超越 FAISS。该工具完全开源,支持 LangChain 和 LlamaIndex,可在普通 Mac 上离线运行,无需昂贵 GPU 集群或云依赖。这一突破大幅降低了 AI 系统的部署成本,可能颠覆现有数据基础设施投资。AI产品TurboVec向量搜索开源/仓库内存优化LangChain推荐理由:做向量搜索或 AI 应用部署的开发者,内存和成本一直是痛点——TurboVec 直接砍掉 16 倍内存,还开源可离线跑,值得立刻试。原文
01:21LangChain@LangChainAILangChain 发布了 Deep Agents v0.6 版本,核心亮点是流式(Streaming)功能。该功能支持高度并行的系统,通过订阅模型实时获取工具和子代理的进度。同时,官方还推出了 Streaming Cookbook,包含一系列可运行的示例代码,帮助开发者快速上手。这一更新对于构建复杂多智能体系统的开发者来说,能显著提升调试和监控效率。AI产品智能体LangChain流式并行系统开源/仓库推荐理由:做多智能体编排的开发者终于可以实时追踪工具和子代理的进度了,调试复杂并行系统会轻松很多,建议直接看 Cookbook 示例。原文
23:46LangChain@LangChainAILangChain Labs 与法律 AI 公司 Harvey 合作发布了一项联合研究,探讨如何设计更高效的 AI 工作流。研究聚焦于 LangChain 框架在法律场景中的应用,包括文档分析、合同审查等任务。该研究提供了实际案例和最佳实践,帮助开发者利用 LangChain 构建专业级 AI 应用。对于关注 AI 与法律结合、或使用 LangChain 的团队,这份研究值得参考。AI产品LangChainHarvey法律AI工作流AI应用推荐理由:LangChain 与 Harvey 的联合研究展示了 AI 在法律领域的落地路径,做法律 AI 或企业级应用的开发者可以直接参考其中的工作流设计。原文
23:18LangChain@LangChainAILangChain 指出,在强化学习后训练阶段,使用 LLM 作为评判(LLM-as-judge)系统将任务规则转化为奖励信号时,验证器成本可能显著放大。更便宜的奖励信号使得运行更多实验、审计更多 rollout 和更快迭代变得可行。这一发现对 AI 模型的后训练效率有重要影响,尤其适用于需要大量强化学习迭代的团队。AI模型RL后训练LLM-as-judge验证器成本奖励信号LangChain推荐理由:做 RL 后训练的团队注意了——验证器成本可能成为瓶颈,而 LLM-as-judge 的性价比直接决定迭代速度,建议点开看看怎么优化。原文
22:36LangChain@LangChainAILangChain 宣布沙盒功能正在帮助团队将 AI 智能体从仅能回答问题升级为能安全执行实际工作。以 @mondaydotcom 为例,他们利用沙盒为 Sidekick 智能体提供了安全的代码编写和运行环境,从而支持更高级的用户工作流。这一进展意味着 AI 智能体不再局限于信息提供,而是能直接操作代码、执行任务,同时保证安全隔离。对于构建自动化工作流的开发者来说,这降低了部署风险,加速了从对话到行动的转变。AI产品智能体沙盒/安全LangChain工作流自动化Sidekick推荐理由:沙盒让 AI 智能体从“嘴炮”变成“实干家”,做自动化工作流的团队可以直接借鉴 Monday.com 的实践,安全地让 AI 写代码跑任务。原文
21:52LangChain@LangChainAI在Interrupt大会上,MongoDB的CJ和LangChain的Harrison Chase进行了一场关于企业级智能体的炉边对话。他们讨论了智能体在企业中的实际应用、挑战和最佳实践。对话涵盖了如何构建可靠、可扩展的智能体系统,以及数据基础设施在其中的关键作用。完整视频可在YouTube上观看。行业智能体企业应用LangChainMongoDB炉边对话推荐理由:企业AI团队和架构师不容错过——两位行业专家直接分享智能体落地的真实经验,看完能少踩很多坑。原文
20:44LangChain@LangChainAILangChain 发布了 Managed Deep Agents,一种托管式、模型无关的深度智能体基础设施。开发者只需一行代码即可部署深度智能体,无需关心底层模型和基础设施细节。该服务旨在简化深度智能体的开发与部署流程,降低使用门槛。对于需要快速构建和部署复杂智能体应用的团队来说,这是一个值得关注的新工具。AI产品智能体LangChain托管服务模型无关部署工具推荐理由:LangChain 把深度智能体的部署门槛降到一行代码,做智能体应用的开发者可以省去大量基础设施搭建时间,建议直接试试。原文
05:44LangChain@LangChainAI在最新一期 Max Agency 节目中,LangChain 创始人 Harrison Chase 与 Benchling 的 AI 负责人 Nick Larus-Stone 讨论了如何为科学工作构建智能体。他们分享了在生命科学研发中应用 AI 智能体的实际案例和挑战,包括数据整合、实验自动化等关键问题。该对话为从事科学计算和研发的团队提供了有价值的参考,展示了 AI 智能体在加速科学发现中的潜力。行业智能体科学计算LangChainBenchling研发自动化推荐理由:科学研发团队终于有了具体的 AI 智能体落地案例——LangChain 和 Benchling 的对话直击实验自动化和数据整合痛点,做生命科学或研发自动化的开发者建议听听。原文
05:42LangChain@LangChainAILangChain 将于6月11日举办一场直播,主题为“如何用LangSmith Engine缩短从Agent问题到PR的路径”。主讲人 @bentannyhill 将分享如何利用LangSmith Engine快速定位和解决Agent开发中的问题,并高效提交PR。该直播适合使用LangChain构建Agent的开发者,旨在提升开发效率和协作流程。注册链接已开放,感兴趣的用户可提前报名。AI产品LangChainAgent开发LangSmith Engine直播开发效率推荐理由:LangChain 官方直播直接解决Agent开发中调试和协作的痛点,做Agent的团队可以学到如何用LangSmith Engine加速问题修复,建议开发者注册观看。原文