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
16:08techcrunch@Kirsten KorosecLyft旗下Freenow平台与百度Apollo Go合作,在伦敦开始自动驾驶出租车测试。测试初期将在部分区域投放数辆自动驾驶车辆,配备安全员监控。这是Lyft首次在欧洲推出自动驾驶服务,百度Apollo Go已在中国北京、武汉等城市运营超过1000辆自动驾驶出租车。伦敦已成为Waymo、Zoox等企业之后的又一个自动驾驶竞争战场。AI产品LyftBaiduApollo Go3 个信源在谈事件专题推荐理由:Lyft和百度把Apollo Go的自动驾驶车放到了伦敦的Freenow平台上,以后在伦敦也能打Robotaxi了,看看跟Waymo比怎么样。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Lyft
21:38官方账号LangChain@LangChainAI精选Lyft 利用 LangChain 构建了 8 个 AI Agent,这些 Agent 能完全解决 35% 的客户问题。在 LangChain 的 Interrupt 会议上,Lyft 分享了内部使用的评估方法,以及如何通过 LangSmith 扩展评估规模。他们还总结了在开发过程中学到的经验教训。技巧LyftLangChainLangSmith推荐理由:Lyft 用 LangChain 做了 8 个 AI Agent,直接干掉 35% 的客服工单,还分享了评估细节。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Lyft
10:09官方账号LangChain@LangChainAILyft 在 LangChain 的客座博客中分享了他们如何让运营团队、VoC 负责人和产品经理直接编写 Prompt、部署 AI Agent 并迭代,无需机器学习工程师(MLE)参与。他们将 Prompt 视为产品规格而非代码注释,从而加速了 AI Assist 功能的改进。这一做法降低了 AI 应用开发的门槛,让业务团队能更自主地优化 AI 体验。文章还讨论了下一步计划,展示了非技术角色在 AI 产品中的新可能性。行业LangChainAI AgentPrompt 工程推荐理由:Lyft 把 Prompt 当产品规格管理,让运营和产品团队直接上手 AI Agent,做 AI 产品的团队可以借鉴这种去 MLE 依赖的协作模式。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
10:08官方账号LangChain@LangChainAI精选Lyft 利用 LangGraph 和 LangSmith 将智能体开发周期从 6 个月缩短至数周,同时幻觉率降低 20%,AI 解决率提升 16%。这表明 LangChain 的工具链在加速企业级 AI 智能体落地方面效果显著。对于正在构建或优化 AI 客服、自动化流程的团队,这是一个值得参考的案例。AI产品智能体LangGraphLangSmith推荐理由:Lyft 的实践证明了 LangGraph 和 LangSmith 能大幅缩短智能体开发周期并提升质量,做 AI 客服或自动化流程的团队可以直接借鉴,建议点开看看具体怎么做到的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 智能体