「LangChain」タグが付いたAI Pulseの更新一覧です。
36 件のシグナルLangSmith Bring Your Own Cloud (BYOC) now runs on @AWScloud , @Azure , + @GoogleCloud . Your traces and agent deployments stay in your cloud account while we run the data plane. ☁️ GA on AWS, Beta on Azure + Google Cloud
Browser use lets agents act on sites built for people, and it puts real pressure on the context window. Here's how we chose and tuned the browser tools in Managed Deep Agents, built on @Stagehanddev from @browserbase
Proud to be a launch partner in the @FireworksAI_HQ Frontier Ecosystem!
LangChainがInterrupt Londonで@hwchase17の講演を紹介。自分のミスを捉え、evalと修正を生成し、時間とともに改善するエージェント構築がテーマ。
LangChainの設計エージェントは画像や動画を平面的に返さず、HTMLスライド・データ仕様の図・动画タイムラインを編集可能な形で出力し、「オウムを左へ」も1値変更に留める。
LangChainが、@jess_weng18によるコンテキストエンジニアリングの5分間解説動画を公開した。
LangChainがAPAC・ANZ向け「Agent Harnesses & Deep Agents 101」オンライン講座を開催。調査やコーディングなど複雑なマルチツールワークフローを確実にこなす構造を解説する。
LangChain は「エージェントエンジニアリングプラットフォーム」を掲げ、AI アプリの構築・デバッグ・デプロイ向けツールチェーンを提供する。
参加者はロンドン開催のInterruptで、@hwchase17の「自分の知性を所有する」基調講演を視聴。GitHubとMicrosoftを除けばLangChainはオープンソースとAIエージェントの強者だと評価した。
LangChainが、開発者向け学習プログラム「LangChain Academy」の開講が間近であると発表した。
LangChain が Deep Life Sci Workshop を案内。生命科学研究ワークフローをより正確・観測可能・信頼できるものにする Agent 工学のパターンを扱う。
LangChainがManaged Deep Agentsの新しいターミナルインターフェースを公開。`mda chat`コマンドですぐに利用開始できる。
WonderはLangChain基盤で、週21食の計画・注文・配送を管理し、カスタマイズや問い合わせ対応も行うエージェントを構築。LangSmithによりLLM-as-judge評価でログデバッグを置き換えた。
LangChainのInterruptメインステージで、JPMorganのAgent構築ライン、ApolloのDeep AgentsによるGTM助手再構築、OmnicomでのAgentic AI拡大が紹介される。
Interrupt基調講演でLangChainがLangSmith Engine v2、マネージド版Deep Agents 0.8、LangSmith Trajectories、ファインチューニング、カスタムアプリなどを発表した。
LangChainはColin FranceによるOpenWiki 0.6.0の新機能解説スレッドを共有したが、具体的な変更点は明示されていない。
LangChainはManaged Deep Agentsで数行のコードからSlackでGitHub PRを作成できるとし、Patchがスレッドで指示を受けdiff付きPRをレビュー可能な状態で開くと紹介。
@Clayは各エージェントを品質・スループット・コストの3点で評価。LangChainの@jeffbargがLangSmithの評価方法と、品質をコスト・スループットと比較するベンチマークを解説。
先日のSFミートアップで、@cognition の @jacobtpl が Devin のドキュメントツールである DeepWiki を解説しました。フルセッションをご覧ください。
先週の Max Agency エピソードで、@unifygtm がローンチ2週間前にモデルコストを90〜95%削減した方法をご紹介します。 YouTube： Apple： Spotify：
チューニング済みのエバリュエーターは、本番トレースに品質フィードバックを自動的に追加します。チューニング済みモデル、プロンプト、管理されたインフラストラクチャが既にセットアップされているため、数回のクリックで注意が必要なエージェントの振る舞いを特定し始めることができます。
すべてのエージェントにフロンティアモデルが必要ですか？ NVIDIA のオープンソースルーターである Switchyard を、ツール使用、検索、ファイルシステム操作、長文脈を含む 145 のマルチステップタスクからなる Deep Agents 評価スイートで実行しました。 結果：93%のターンは 300 億パラメータのモデルに送られました。わずか 7%
LangSmith が @awscloud 上で BYOC（Bring Your Own Cloud）デプロイメントとしてご利用いただけるようになりました。 エージェントのトレースやランタイムデータを AWS の境界内に保持しながら、LangChain がプロビジョニング、アップグレード、スケーリング、サポートを管理します。 BYOC により、チームはマネージドサービスの速さでデータ主権を手に入れられます。
. @Toyota built their R&D GPT on Deep Agents to help employees search years of paint, seat, and manufacturing research with a single command. Here's their story.
On the latest Max Agency, @cognition president @russelljkaplan shared why devs stopped chasing the best model and started chasing efficiency. YouTube: https:// youtube.com/watch?si=Ff-wq 0tBPTx-SC8V&v=bBUotstDLdk&feature
エージェントガバナンスはセキュリティを超えて、認証、監査ログ、ユーザー管理、プロバイダーシークレット、データ分離、データレジデンシー、レート制限、フォールバック、そして集中型支出管理を統合します。 8月12日には、評価のための実用的なフレームワークを共有します。
. @sydneyrunkle ディープエージェントの一般的なアプリケーションについて。
スタートアップ向けLangSmithスポットライト： @Antimetal Antimetalは、本番環境でソフトウェアを管理する自律システムです。環境のワールドモデルを構築し、そのエージェントが継続的に監視して問題を防止し、アラートをトリアージし、修正を出荷します。 現在、彼らは
2 つの転写モデルが並行して実行され、1 つは品質で、もう 1 つは沈黙の検出で優れています。
現在構築されているほとんどのチームにはトレースがありますが、彼らにないのは、エージェントを継続的に改善するためのシステムです。 エージェント開発ライフサイクル (構築、テスト、展開、監視) を使用するチーム。 このライフサイクルに問題があるのでしょうか?エンジニアのスピードに合わせて拡張します。
次のコマンドを使用すると、既存の LangGraph エージェントを完全に機能する音声エージェントに変えることができます。 @pipecat_ai 。 この 17 分間のウォークスルーでは、その方法を正確に説明します。
LangSmith サンドボックスは長期的に使用できるように構築されており、数時間または数日間実行できます。
@BraceSproul + @jakebroekhuizen 砂場にお茶をこぼしてしまう。
@harborframeworkにインストール後、LangSmithサンドボックスが利用可能になりました。
@Alibaba_Qwenは良いプロンプトで優れたパフォーマンスを発揮します。
困難なタスクの作業を整理するための計画ツールです。