18:04官方账号LangChain@LangChainAILangSmith Roadshow 下一站定在硅谷,活动为半日实操形式。现场将演示 LangSmith Engine 的构建与部署流程。嘉宾名单包括 LangChain 创始人 Harrison Chase 和 Expedia 团队成员。报名入口是 events.langchain.com,需 RSVP 确认参加。行业LangSmithLangChainExpedia推荐理由:LangChain 要在硅谷办 LangSmith 实操活动,有 Expedia 嘉宾,能亲手部署应用,想玩转 Agent 调试的可以去。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
17:45官方账号LangChain@LangChainAI精选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。技巧LangChain智能体数据挖掘推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
22:39官方账号LangChain@LangChainAI精选LinkedIn的Tanvi Motwani将参加LangChain在纽约举办的Interrupt NYC活动,分享Agentic Eval Playbook。该手册涵盖将智能体追踪转化为黄金数据集、训练LLM-as-a-Judge系统,以及为生产环境智能体构建离线与在线监控。活动定于9月24日举行。技巧LinkedInLangChain智能体推荐理由:做智能体评估的可以看看,LinkedIn分享怎么把追踪数据变成黄金数据集,还教你怎么训LLM当裁判。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LinkedIn
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
04:34官方账号LangChain@LangChainAI丰田基于LangChain的Deep Agents构建了研发GPT,帮助员工用单一命令搜索多年的涂装、座椅和制造研究。该系统整合了分散的研发文档,提升了内部知识检索效率。丰田的案例展示了Deep Agents在企业级RAG场景中的实际应用。AI产品Deep Agents丰田LangChain推荐理由:丰田用Deep Agents做了个内部研发GPT,一条命令搜遍多年涂装座椅研究,企业知识库可以这么搞。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Deep Agents
03:59Harrison Chase@hwchase17LangSmith Engine 在纽约和旧金山投放线下广告牌,覆盖公路和铁路沿线。LangSmith 是 LangChain 旗下的可观测性平台,Engine 是其新推出的功能模块。广告投放将持续数月,官方鼓励用户拍照反馈。该活动旨在提升 LangSmith Engine 在开发者社区中的知名度。AI产品LangSmithLangChain广告推荐理由:LangChain 的 LangSmith Engine 在纽约和旧金山打广告了,路过可以拍个照发给官方,挺有意思的线下活动。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
03:02Harrison Chase@hwchase17LangChain创始人Harrison Chase在X上表示,对NVIDIA发布的Nemotron 3.5 Lightning模型感到兴奋,并计划将其集成到deepagents框架中。NVIDIA CEO黄仁勋称该模型为连续和长期运行智能体设计,具备智能、快速、高效且开源的特点。该模型旨在提升智能体的持续运行能力,可能对AI代理生态产生重要影响。AI模型Nemotron 3.5 LightningNVIDIALangChain10 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain创始人亲自下场点赞,还要集成到deepagents里,说明Nemotron 3.5 Lightning对智能体开发是真有用,搞AI代理的可以关注下。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Nemotron 3.5 Lightning
01:43官方账号LangChain@LangChainAILangChain推出SwitchYAR,一个用于构建AI智能体的新框架。它通过简化状态管理和工具调用,降低了开发复杂度。该框架支持多种模型,并提供了更直观的API。SwitchYAR旨在提升智能体应用的开发效率。AI产品LangChainSwitchYAR智能体推荐理由:LangChain出了个新框架SwitchYAR,搞AI智能体开发能省不少事,想试试的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
01:10官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain在Deep Agents评测套件中测试了NVIDIA开源路由器Switchyard,该套件包含145个多步任务,覆盖工具使用、检索、文件系统操作和长上下文场景。结果显示,93%的调用被路由到30B模型,仅7%需要Claude Opus 4.8。通过路由策略,总成本降低约70%,同时保留了Opus约90%的准确率。LangChain已推出与Switchyard的deepagents集成。AI产品SwitchyardNVIDIALangChain10 个信源在谈事件专题推荐理由:想知道你的智能体能不能少花点钱?LangChain实测NVIDIA的Switchyard,93%任务用30B模型搞定,成本砍七成,准确率还保住九成。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Switchyard
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
22:10官方账号LangChain@LangChainAILangChain 宣布举办一场关于语音智能体评估的网络研讨会。研讨会将涵盖执行、结果和体验三个维度,包括工具使用、任务完成、延迟、中断和对话摩擦等评估指标。活动详情可在 events.langchain.com 查看。技巧LangChain语音智能体评估推荐理由:做语音智能体的朋友可以看看,LangChain 这场会讲怎么从执行、结果到体验全面评估,比单看任务完成率更实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
05:58Harrison Chase@hwchase17LangChain 团队对 Deepagents 的 harness 层做了精简优化,使其成为第二便宜的智能体执行框架。在同等任务下,它的 token 消耗明显下降。作为对比,Claude Code 被视为最耗 token 的 harness,而 Claude 也是当前最贵的 frontier 模型之一。开发者社区因此开始重新评估不同 agent 框架的实际运行成本。AI产品DeepagentsLangChainClaude Code推荐理由:LangChain 把 Deepagents 的框架层瘦身了,跑 agent 更省 token,预算敏感的话可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Deepagents
23:40官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith LLM Gateway 公共测试版新增数据保护控制。该功能可在请求到达模型提供商之前检测、编辑并替换 PII 和密钥。它还会从 LangSmith 记录的 trace 中移除敏感数据。目前该测试版面向企业用户开放,需通过 langchain.com 申请访问权限。AI产品LangSmithLangChainLLM Gateway推荐理由:LangChain 给 LangSmith 网关加了数据保护,请求发出前自动识别并替换 PII 和密钥,企业用户可申请测试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
22:05官方账号LangChain@LangChainAILangChain举办Interrupt大会,旨在连接智能体构建者、工程师和团队。活动包括会议间隙交流、工作坊和招待会。感兴趣者可访问interrupt.langchain.com报名,名额有限。目前该推文已获得1847次浏览。行业LangChainInterrupt智能体推荐理由:LangChain办了个线下活动,专门让做智能体的人碰头,有工作坊和招待会,想认识同行可以去报名。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
03:07Harrison Chase@hwchase17LangChain昨日发布Managed Deep Agents,将Deep Agents框架与LangSmith托管基础设施结合。官方发布20分钟讲解视频,演示构建与运行深度智能体的流程。该服务由LangChain托管,用户无需自建基础设施。AI产品LangChainLangSmithManaged Deep Agents1 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain把Deep Agents做成托管服务,不用自己搭后端,20分钟视频就能看懂怎么用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
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
02:59Harrison Chase@hwchase17LangChain 推出托管版 DeepAgents,这是该公司在智能体领域的最新发布。Harrison Chase 在推文中回顾了从早期 LangChain 到托管代理的发展历程。他认为托管代理将显著降低运行代理的难度。该推文目前获得 7 条回复、10 次喜欢和 940 次浏览。AI产品DeepAgentsLangChain智能体推荐理由:LangChain 托管版 DeepAgents 来了,创始人亲口说这是让他最兴奋的发布,跑代理要变简单了,想了解就看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DeepAgents
02:45官方账号LangChain@LangChainAI精选Managed Deep Agents 现由 LangChain 提供 public beta。该服务让你从 prototype 直达 production scale,省去底层基础设施的运维。你可以自由选择模型,并借助 LangChain 管理智能体开发的完整流程。AI产品LangChainManaged Deep Agents智能体1 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain 把 Deep Agents 变成托管服务,你不用管底层,直接上生产,还能自己挑模型。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:43官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain 宣布一项新能力:开发者可直接在终端用通道、沙盒、记忆和身份等原语搭建 Deep Agent。搭建后可部署至 LangSmith 托管的基础设施。开发者还能通过 Harbor 框架运行 eval,验证智能体行为。整个流程在命令行中完成,无需切换界面。AI产品LangChainLangSmithHarbor推荐理由:LangChain 新出的终端工作流:直接搭 Deep Agent,发到 LangSmith 托管,还能用 Harbor 跑验证,挺省事。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
00:42官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith 平台的 LLM Gateway 护栏一旦触发,就会自动出现在 LangSmith 的 trace 记录中。用户可以在同一平台内执行并追踪支出限额、速率限制和敏感数据控制。打开对应 trace 即可查看触发详情,并据此调整策略。该功能把网关护栏与可观测性流程打通,省去跨工具排查。AI产品LangSmithLangChainLLM网关推荐理由:LangChain 把网关护栏和 trace 打通了,触发后直接看记录改配置,不用再翻日志。用 LangSmith 的可以试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
00:14官方账号LangChain@LangChainAILangChain基于LangSmith可观测性数据,分析了数十亿次智能体运行记录,推出LangSmith Signals系列报告。该系列将按具体数据展示开发者构建智能体的方式与趋势。目前官方仅发布预告,完整分析尚未公开。AI产品LangSmithLangChain智能体推荐理由:LangChain用自家LangSmith的几十亿次运行数据,扒了扒开发者到底怎么搭智能体,后续报告值得蹲一下。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
23:59官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith Signal 最新报告显示,7月有三分之一的活跃团队运行了开源权重模型,高于一年前的五分之一。每日运行开源权重模型的团队数同比增长 9 倍,闭源模型同期增长 4.8 倍。报告基于 LangSmith 平台实际使用数据,认为开源权重模型已进入生产就绪阶段。行业开源模型LangChainLangSmith Signal推荐理由:看数据,开源模型在生产环境已经站稳了,三成团队在用,日活涨9倍,别再说开源只能玩玩了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 开源模型
03:39Harrison Chase@hwchase17LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上确认,LangChain、LangGraph 与 DeepAgents 是公司的三大核心开源项目。这条推文目前有 2 条回复、1 次转发和 10 个赞,并引用了一篇相关文章。三个项目被 LangChain 官方视为生态中的不同组成部分,且各自独立开源。行业LangChainLangGraphDeepAgents推荐理由:LangChain 老板自己划重点,核心开源项目就这三个。想搞智能体的话,从 LangGraph 和 DeepAgents 入手很合适。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:53官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain团队发布了一份由工程师Sydney Runkle撰写的选型指南,解答了开源用户最常问的问题:Deep Agents、LangChain和LangGraph各自适合什么场景。指南包含具体代码示例,帮助开发者根据任务类型选择合适框架。例如,LangGraph适合构建复杂状态化智能体,而Deep Agents则提供更高级的自动化能力。文中对比了三者的功能定位,并给出了明确的选型建议。技巧LangChainLangGraphDeep Agents推荐理由:想知道Deep Agents和LangGraph到底啥区别?LangChain官方出了个选型指南,带例子,看完就知道该用哪个了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
01:47官方账号LangChain@LangChainAILangChain Academy更新了Intro to Deep Agents课程,新增动态和异步子代理模块。课程加入Course tutor技能,可将编程代理变成个人导师。提供Capstone项目和练习,并支持TypeScript。更新基于Deep Agents v0.7版本。技巧LangChainDeep Agents智能体推荐理由:LangChain官方课程更新了,教你玩Deep Agents的子代理和导师功能,有项目练手,还支持TypeScript,想搞智能体的可以冲。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
03:43官方账号LangChain@LangChainAI精选OpenWiki是一个开源的agent命令行工具,用于编写和维护仓库文档。此次更新内置了Web可视化器,用户运行 openwiki visualize 命令即可启动界面。该界面支持阅读生成的wiki,并通过内置图查看器检查仓库各部分的关联关系。项目代码托管在github.com/langchain-ai/o。AI产品OpenWikiLangChain文档生成推荐理由:OpenWiki 加了个网页可视化,跑一条命令就能边看文档边看仓库结构,写文档的可以试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenWiki
03:35官方账号LangChain@LangChainAILangSmith的追踪功能让MadrigalPharma团队像读脑扫描图一样调试智能体。该平台的一键部署可替代数月自定义编排工作。MadrigalPharma将智能体上线生产的时间从12周缩短到2周。整个流程借助LangChain生态完成。AI产品LangSmithMadrigalPharmaLangChain推荐理由:LangSmith用trace帮你把智能体调试看得明明白白,一键部署省掉几个月编排,MadrigalPharma案例从12周压到2周。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
01:34官方账号LangChain@LangChainAILangSmith LLM Gateway 上线了客户维度控制,可为每个客户和用户单独设定速率与消费上限。管理员只需一个 API 密钥就能通过 LangSmith 管理多个租户的配额。该功能让用量更可预测,避免个别客户超限引发意外账单。LangChain 在官方博客中介绍了这一更新。AI产品LangSmithLangChainAPI网关推荐理由:LangChain 给 LangSmith 网关加了按客户限速限预算的功能,一个 key 管多人,不怕超支。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
00:10官方账号LangChain@LangChainAILangSmith Engine 是 LangChain 推出的生产监控工具,能自动分析 agent 的运行轨迹。它可以在发现异常时自行部署修复,省去人工排查。LangChain 同时上线了 Academy 课程,教开发者如何上手。原型搭建只需一个下午,而生产化往往卡在工程速度上。AI产品LangSmith EngineLangChain智能体推荐理由:LangChain 出了个叫 LangSmith Engine 的工具,能自动盯着生产环境里的 agent 日志,发现问题自己就修了,还有配套课程教你怎么用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith Engine
22:15官方账号LangChain@LangChainAILangChain官方推文称Skills是“花哨的提示词”,并强调其易分享性。这条推文目前有763次浏览,内容是产品经理Sydney Runkle的解读。Skills功能的核心价值是帮助LangChain智能体聚焦特定任务,提升执行效果。技巧LangChainSkills智能体推荐理由:LangChain说Skills和普通提示词不同,能打包分享,让智能体专注干活。附视频。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
12:40Harrison Chase@hwchase17LangChain CEO Harrison Chase 在 X 上分享了一个开源 starterkit,代码位于 github.com/langchain-ai 目录下。该工具面向想要搭建云 agent orchestrator 的公司,强调“own your intelligence”。推文引用了 Michiel Westerbeek 的观点,认为企业将拥有自己的云编排器。该推文目前有 1 条评论、4 个点赞和 641 次浏览。AI产品LangChainGitHub智能体推荐理由:想给公司搞 agent 编排器的,直接拿 LangChain 这个开源 starterkit 动手,比自己从零搭快多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:59官方账号LangChain@LangChainAILangChain 发布新指南《Customer Experience Agents in Production》。指南涉及 Lyft、Fastweb Vodafone、LATAM Airlines 三家公司的案例。这三家用智能体处理客户请求、辅助一线团队,并通过生产反馈迭代优化。指南原文可在 langchain.com/resources/cust… 查看。技巧LangChainLyftLATAM Airlines推荐理由:LangChain 出了实战指南,讲 Lyft、LATAM 怎么落地客服智能体,还教你怎么用生产反馈迭代。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:08官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain 联合 carodivittorio 发布了一套语音智能体评估框架,分为执行、结果、体验三个维度。执行维度核查智能体是否遵循指令,结果维度判断交互是否达成目标,体验维度评估通话是否顺畅。框架来自 langchain.com 博客文章,适合开发者在真实场景中套用。技巧LangChain语音智能体智能体评估推荐理由:想测语音智能体好不好用,可以按执行、结果、体验这三步来查,比凭感觉靠谱。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
00:27官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith LLM Gateway 支持用户定义跨模型和主机的模型回退规则。当某家模型提供商出现宕机或速率限制时,网关会自动把请求路由到备用模型。该功能面向所有基于 LangChain 构建的智能体,避免单一服务故障拖垮整个 Agent。AI产品LangSmithLangChainLLM Gateway推荐理由:LangChain 给 LangSmith 网关加了个模型回退功能,一个模型挂了自动切另一个,省得智能体跟着宕机。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
00:26官方账号LangChain@LangChainAILangChain 发布 OpenWiki v0.3,重写了代码初始化提示词。新版本在评估中任务成功率从 35% 提升至 45%,增幅 28.57%(n=2)。每次成功任务平均减少 14% token 消耗和 26% 工具调用。新版生成的 wiki 覆盖更多代码库内容,已在 GitHub 开放本地使用,可通过 npm 安装 openwiki@0.3.0。AI产品OpenWikiLangChain提示词工程推荐理由:OpenWiki v0.3 把提示词重写了,跑任务成功率涨了近三成,token 和工具调用还更省,写代码库 wiki 可以试试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 OpenWiki
21:53官方账号LangChain@LangChainAI75°LangChain宣布为其开源框架Deep Agents、LangGraph和LangChain新增韧性能力。这些功能允许智能体重试被中断的任务,并沿安全恢复路径继续执行。智能体可从已保存状态恢复,而无需从头开始。当主要模型不可用时,系统会自动回退到备选模型。此外,Open Secure AI Alliance已拥有超120个成员,并提出了SAFE指南草案。AI产品LangChainLangGraphDeep Agents10 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain给Deep Agents、LangGraph加了故障恢复,模型挂了自动换备用,中断也能续跑,搞Agent开发的可以看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
09:49Harrison Chase@hwchase17精选Harrison Chase 宣布本周将 Managed Deepagents 转为公开 Beta,重点解决智能体周边的“无聊”基础设施。目前已集成的功能包括基于 Harbor 的评测配置、智能体级和用户级记忆、工具访问 OAuth、Slack 与 GitHub 渠道集成,以及无缝沙箱集成,让开发者专注核心 agent 逻辑。Harrison 还在征集更多建议,后续可能继续扩展。AI产品DeepagentsLangChainHarbor3 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain 把托管版 Deepagents 转公测了,评测、记忆、OAuth、Slack/GitHub 集成都给你配好,你只管写智能体逻辑就行。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Deepagents
04:02官方账号LangChain@LangChainAIStripe在LangChain博客中分享了其知识AI平台Kai的构建过程。该平台由一位工程师使用Deep Agents在一周内完成。Kai被Stripe员工形容为职业生涯的分水岭。LangChain发布了完整的构建故事。技巧StripeKaiDeep Agents推荐理由:一个工程师一周就能搭出内部AI平台?看Stripe的Kai案例,用Deep Agents搞定。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Stripe
03:56Harrison Chase@hwchase17Stripe用LangChain的Deep Agents搭建了内部知识AI平台Kai,耗时一周,仅一名工程师完成。LangChain发布了完整案例,称内部AI平台有潜力改变公司运作方式。Stripe员工表示,在Stripe的职业生涯以Kai为界分为前后两段。技巧StripeLangChainKai推荐理由:看看Stripe怎么用一个工程师一周做出内部AI平台Kai,LangChain还发了完整流程。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Stripe
02:20官方账号LangChain@LangChainAILangChain 为 LangSmith LLM Gateway 推出 BYOK 功能,允许用户使用自己的 API 密钥。该功能提供 fallbacks 备份、成本控制与速率限制等能力。用户可以利用现有合同,避免为 token 支付额外加价。AI产品LangSmithLangChainLLM Gateway推荐理由:LangSmith Gateway 现在能自带密钥了,用你自己的额度,还能享受回退和限流,省掉加价。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith