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想了解长运行 Agent 在生产环境中的部署要点？LangChain 官方和 Blitzy 的实战分享值得一听，做 Agent 开发的建议报名。
做 Agent 开发的团队终于不用手动翻日志了——LangSmith Engine 自动找故障、写修复、提评估建议，建议所有用 LangChain 的开发者直接试试。
做智能体开发的团队终于有了生产级基础设施的选项——Nebius 集成让你用开源模型跑智能体，还能控制成本和数据，建议 LangChain 用户直接试试。
LangChain Engine 解决了 Agent 开发中最耗时的错误修复环节，做 Agent 的团队可以直接用来自动化调试，省去手动排查的麻烦。
LangSmith Engine 可能改变 AI 应用的构建方式，做 LLM 应用开发的团队值得关注，它有望大幅提升开发效率。
LangSmith Engine 是 LangChain 生态的调试和监控核心，做 LLM 应用生产的开发者值得了解其内部机制，能帮你更精准地定位问题。
做 AI 智能体部署的团队值得关注——LangChain 工程师亲自拆解长期运行智能体的落地难点，多伦多地区的开发者可以直接去现场交流。
做通用智能体开发的团队，评估策略往往被低估——LangChain 提出的两套测试集思路解决了成本与覆盖的平衡问题，建议直接参考这个框架来优化自己的评测流程。
做数据系统或 AI 基础设施的开发者，可以从 SmithDB 的架构思路中直接学到如何用 DataFusion 和 Vortex 搭建高性能查询引擎，值得点开看看具体实现。
LangChain 的 Deep Agents 更新解决了智能体在复杂任务中深度推理不足的问题，做 AI 智能体开发的团队可以直接关注，看看新特性如何提升你的应用。
LLM Agent 的故障排查和修复一直是运维痛点，这个方案让做 Agent 部署和运维的团队能像用 Dependabot 一样自动化处理问题，值得关注后续进展。