8月26日
02:58
02:58官方账号LangChain@LangChainAI
精选
LangSmith Engine在关键内部基准测试中性能提升超过2倍,已帮助客户识别数万个问题,新增功能包括更准确的检测、聚类和修复,支持SaaS和自托管部署,以及与Slack和Linear的集成等。
事件专题

推荐理由:LangSmith Engine性能大幅提升,功能丰富,对于需要高效问题检测和修复的企业来说是个不错的选择。
8月21日
02:13
02:13官方账号LangChain@LangChainAI
精选
LangChain 将于 8 月 27 日在 Sunnyvale 举办 Building Agents with Agents 路演活动。活动包含 @hwchase17 的主题演讲,介绍智能体开发现状和趋势架构。Expedia 机器学习总监 Mani Najmabadi 将分享其智能体构建经验。现场将举办两个工作坊,分别讲解如何使用 agent harnesses(Deep Agents)和 LangSmith Engine 来构建和优化智能体。

推荐理由:LangChain 下周四在 Sunnyvale 办活动,有 Expedia 工程师分享智能体实战,还有两个工作坊教你用 Deep Agents 和 LangSmith Engine,想学智能体开发的可以看看。
8月6日
00:10
00:10官方账号LangChain@LangChainAI
LangSmith 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。
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。
7月30日
00:14
00:14官方账号LangChain@LangChainAI
LangChain Academy推出新课程,教开发者使用LangSmith Engine自动改进智能体。课程涵盖三个步骤:从追踪中识别并优先处理问题、自动起草修复方案、提出评估指标防止回归。该课程面向已有LangSmith基础的用户,旨在提升智能体开发效率。
推荐理由:LangChain出了个实用新课,手把手教你怎么用LangSmith Engine自动修bug、加测试,省时省力,搞智能体开发可以看看。
7月10日
01:06
01:06Harrison 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。
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。
7月6日
23:04
7月3日
6月11日
01:50
01:50官方账号LangChain@LangChainAI
LangChain 将于 6 月 24 日在旧金山举办线下 Meetup,邀请产品经理 Ben Tannyhill 与 Hercules CEO Brendan Falk 对话。活动聚焦 LangSmith Engine 与 Hercules 工具链的集成应用,探讨如何提升 AI 应用的开发与调试效率。这是了解 LangChain 最新生态进展的难得机会,适合 AI 开发者与产品团队参与。

推荐理由:LangChain 生态的线下交流机会难得,做 AI 应用开发的团队可以直接去现场了解 LangSmith Engine 的实战用法,还能和产品经理面对面聊痛点。
6月4日
23:52
23:52官方账号LangChain@LangChainAI
LangChain 推出 LangSmith Engine,允许开发者审查 Agent 的追踪记录,从而发现提示词和代码中的 Bug 及改进点。Agent 能在运行间隔中回顾对话、从实际使用中学习,并自动更新 Context Hub 文件。这有助于提升 Agent 的可靠性和性能,减少人工调试工作量。
推荐理由:做 Agent 开发的团队终于有了自动化的调试工具——LangSmith Engine 能直接从追踪中学习并优化提示词和代码,建议正在维护复杂 Agent 的开发者试试。
6月2日
10:06
10:06Harrison Chase@hwchase17
LangChain 推出 LangSmith Engine,旨在自动处理智能体故障,减少手动排查工作。该工具通过引擎自动修复智能体运行中的问题,提升开发效率。对于构建复杂智能体的开发者来说,这能显著降低运维负担。LangSmith Engine 目前已在 LangChain 平台可用。
推荐理由:做智能体开发的团队终于可以告别手动排查故障了——LangSmith Engine 自动修复机制能直接减少运维时间,建议试试。
5月29日
08:16
08:16官方账号LangChain@LangChainAI
精选
LangChain 指出,评估(evals)会直接影响智能体系统的行为方向,但更多的评估并不等于更好的智能体。关键在于构建能够反映生产环境中期望行为的针对性评估。LangSmith Engine 等工具可以帮助用户从追踪数据中精准创建评估,从而构建更优秀的智能体。这一观点强调了评估质量而非数量的重要性。
推荐理由:做智能体开发的团队常陷入「堆 eval 数」的误区,LangChain 点明了评估的向量效应——选错评估方向反而会带偏系统行为。建议用 LangSmith Engine 从真实追踪数据中提炼针对性评估,比盲目加 eval 更有效。