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7月10日

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Harrison Chase@hwchase17

Palash Shah将在活动中讲解如何使用LangSmith Engine构建自改进智能体，该智能体将生产痕迹转化为持久内存更新以持续优化行为。Clay团队将展示他们开发的智能体评估框架（eval harness）。活动在纽约举办，需RSVP。

技巧 LangChain Clay LangSmith Engine self-improving agent 智能体

推荐理由：如果你做AI智能体，Palash会讲怎么用LangSmith Engine把线上数据变成记忆来改进行为，Clay还会分享他们的评测方案，干货满满。

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官方账号LangChain@LangChainAI

Palash Shah将分享如何利用LangSmith Engine构建自我改进Agent，将生产追踪转化为持久记忆更新以持续优化Agent行为。Clay团队将展示其Agent评估框架（eval harness）的实现细节。活动由LangChain和Clay联合主办，在Luma上开放RSVP报名。

行业 LangChain Clay 自我改进Agent 评估框架行业活动

推荐理由：想了解LangChain的自我改进Agent和Clay的评估工具？这场线下Meetup有干货，Palash和Clay团队亲自讲原理和实现。

6月24日

22:46

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官方账号LangChain@LangChainAI

精选

Jeff Barg在Interrupt会议上透露，Clay每月运行3.5亿个GTM智能体。他指出，缓存可将LLM调用成本降低高达70%。限制工具调用范围不仅能节省成本，还能提升输出质量。在多租户负载下，引入公平队列机制至关重要。

技巧 Clay GTM agents LLM成本缓存工具调用

推荐理由：做AI智能体上线的小伙伴必看，Clay的AI负责人亲自讲了怎么降本70%和优化队列，干货12分钟。