17:45
官方账号LangChain@LangChainAI
官方账号LangChain@LangChainAI精选
推荐理由：LangChain的Viv分享了一套改进智能体的实战思路，核心是用生产数据挖Evals，还给了Harness-PostTrain的开源模型配方。
数据挖掘
共 4 条相关 AI 资讯
8月13日
17:45
LangChain的Viv在AI Engineer World Fair上分享持续改进智能体的方法论。他认为智能体会遵循Evals中编码的行为，因此高质量Evals来自大规模挖掘生产数据。他还提出了用开源模型搭配Harness与PostTrain的“三明治”配方来定制智能体系统。演讲强调不存在通用模型或通用Harness，针对具体任务优化模型与框架组合效果更好。
7月7日
23:45
23:45官方账号LangChain@LangChainAI
官方账号LangChain@LangChainAI推荐理由：LangChain 老大分享怎么用 trace 数据搞懂你的智能体，还能循环改进，做 AI 应用的一定要听。
23:36
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Harrison Chase@hwchase17
Harrison Chase@hwchase17推荐理由：Viv说改智能体就是挖轨迹数据，这角度挺新，做Agent的可以看看。
7月5日
17:46
17:46IT之家（博客/媒体）
推荐理由：复旦让学生出题考AI，DeepSeek和MiniMax都被考倒，4人让AI得了0分。看看学生怎么找到盲区的。