18:05Harrison Chase@hwchase17LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上宣布,他正在制作一个名为“Managed Deep Agents 101”的大型视频,深入讲解托管深度智能体的核心概念。该视频将基于 LangSmith 的 Python 文档,涵盖相关核心概念。他询问用户偏好,是希望看到一个超过 2 小时的单一视频,还是一个包含约 12 个十分钟视频的 YouTube 播放列表。目前该推文获得 3 个赞和 1123 次浏览。技巧LangChainHarrison Chase智能体推荐理由:LangChain 创始人要出教程了,讲托管深度智能体,还问大家想要长视频还是短视频列表,想学这块的可以去提意见。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
23:40Harrison Chase@hwchase17LangChain创始人Harrison Chase在X上宣布,正在制作一个名为"Managed Deep Agents 101"的大型视频教程。该教程将深入讲解托管深度智能体的所有核心概念,并参考了docs.langchain.com上的官方文档。他在帖子中询问用户偏好:是想要一个超过2小时的单一视频,还是拆分成12个约10分钟的YouTube播放列表。目前该帖子获得15个赞和1434次浏览,社区正在参与讨论。技巧LangChainManaged Deep Agents智能体推荐理由:LangChain创始人亲自出教程,讲托管深度智能体,还问你要长视频还是短视频,想学这块的可以去评论区投票。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
23:59Harrison Chase@hwchase17Harrison Chase在X上发文称,智能体技术栈正走向标准化。该推文已有845次浏览。他指出这个agent stack包含多个不同组件。托管智能体方案(managed agents)能将这些组件打包使用。目前推文有3条回复和4个点赞。行业Harrison Chase智能体技术栈托管智能体推荐理由:LangChain创始人Harrison Chase发推,说智能体栈正标准化,托管方案能把组件打包。想搞Agent的可以留意。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Harrison Chase
04:04Harrison Chase@hwchase17LangChain CEO Harrison Chase在推文中解释托管代理(managed agents)的概念:它将运行框架(harness)和基础设施(infra)捆绑在一起。用户无需自己搭建底层系统,只需提供业务上下文即可获得一个现成的代理。这条推文在X平台获得1286次浏览和17个赞。AI产品Harrison ChaseLangChain托管代理推荐理由:Harrison Chase一句话说透托管代理:底层都打包好了,你只要给业务上下文就能跑起来一个智能体。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Harrison Chase
02:09官方账号LangChain@LangChainAITraversal AI团队与LangChain创始人Harrison Chase进行了一场炉边谈话,探讨在生产环境中构建AI SRE的实际经验。Harrison Chase分享了LangChain在部署AI代理时解决监控和故障恢复的关键方法。对话涉及如何设计可靠的系统架构以应对生产环境的突发问题。完整视频可在YouTube观看。行业LangChainHarrison ChaseAI SRE1 个信源在谈事件专题推荐理由:想听LangChain创始人亲口讲怎么在生产搞AI运维?这场对话有干货,别错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
03:39Harrison Chase@hwchase17Harrison Chase在推文中指出构建评估(evals)难度高,团队正开发技能以自动化流程。其方案包括:用编码代理处理代码库和实际追踪(traces),与用户迭代评估方向,使用Harbor构建评估并运行,再根据结果迭代。流程仍需人类参与,但能加速启动。技巧Harrison ChaseLangChainHarbor1 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain创始人分享了他们用Harbor和编码代理自动化评估构建的实操流程,适合做LLM应用评测的人参考。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Harrison Chase
02:34Harrison Chase@hwchase17Harrison Chase发布新视频,讲解OpenWiki Brains的通用大脑模式。视频涵盖本地配置步骤、系统架构文档、以及新增的‘open questions’ agent文件功能。该模式可帮助用户构建可定制的AI记忆系统。技巧OpenWiki BrainsHarrison Chase通用大脑模式推荐理由:如果你想自己搭一个通用AI记忆系统,这个视频手把手教配置和架构,还有新功能‘open questions’ agent文件。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenWiki Brains
04:01Harrison Chase@hwchase17LangChain创始人Harrison Chase在推文中提出一个技术问题,聚焦于如何为提示优化和评估集创建构建更细化的编程体验。该推文获得7次转推、1个喜欢、4次赞赏、888次浏览和7次收藏,显示社区关注。目前讨论仍在进行,尚未公布具体方案。这显示出AI开发工具链中对更好开发体验的持续需求。行业Harrison ChaseLangChain提示词工程推荐理由:Harrison Chase在问怎么打包prompt优化和评估集工具,对做AI开发的朋友有参考价值,可以看看讨论内容。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Harrison Chase
02:38Harrison Chase@hwchase17LangChain 创始人 Harrison Chase 的博客获得 24 个赞和 4590 次浏览。该文提出 LLM Wikis 概念,将其视为智能体记忆的未来形态。Chase 将于本周四与 BraceSproul、devstein64 进行直播讨论。行业LangChain智能体LLM Wikis1 个信源在谈事件专题推荐理由:Harrison Chase 分享他对智能体记忆的新想法,包含 LLM Wikis 概念和后续观点更新。适合关注智能体架构的人。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
00:48官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain 创始人 Harrison Chase 将于6月24日举办网络研讨会“The Agent Development Lifecycle 101”,阐述构建可靠智能体的五步循环:构建、测试、部署、监控、改进。他强调了首次发布仅是开始,需要可重复的迭代流程来提升智能体性能。该研讨会面向所有构建智能体的团队,提供从工具、上下文、提示到评估的全流程指导。技巧LangChainHarrison Chase智能体推荐理由:Harrison Chase 亲自讲怎么从零搭出靠谱的AI智能体,5步循环+真实案例,做Agent的别错过。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:25官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain联合创始人Harrison Chase在X上分享了构建可靠Agent的关键:发布第一个版本只是小部分工作,需要可重复的生命周期。该周期包括5个步骤:1) Build,构建Agent、工具、上下文、提示词和工作流;2) Test,使用eval确保Agent做正确的事;3) Deploy,将Agent部署到生产环境;4) Monitor,通过追踪查看Agent调用了什么工具、用了什么上下文、在哪失败;5) Improve,根据实际使用改进提示词、工具、eval和Agent。他将于6月24日在网络研讨会上详细讲解此生命周期。技巧LangChainHarrison Chase智能体推荐理由:看看LangChain创始人怎么说Agent开发全流程——不只是搭出来,还要测试、部署、监控、迭代。五个步骤讲清楚怎么做出靠谱的Agent。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
23:39官方账号LangChain@LangChainAIAndrew Ng与LangChain创始人Harrison Chase在Interrupt活动上进行炉边对话,讨论智能体(agent)的发展方向。两人探讨了Agent在应用落地中的挑战,包括可靠性和编排问题。Harrison Chase分享了LangChain在构建Agent框架中的经验。Andrew Ng强调了Agent作为AI应用核心范式的重要性。行业Andrew NgHarrison ChaseLangChain推荐理由:Andrew Ng和Harrison Chase聊智能体的未来,干货不少,适合关注Agent应用的开发者看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Andrew Ng