在我们最近的旧金山 meetup 上,@cognition 的 @jacobtpl 介绍了 DeepWiki——Devin 背后的文档工具。观看他的完整演讲。
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所有带有「LangChain」标签的 AI 情报。
25 条情报在我们最近的旧金山 meetup 上,@cognition 的 @jacobtpl 介绍了 DeepWiki——Devin 背后的文档工具。观看他的完整演讲。
调优评估器会自动为生产轨迹添加质量反馈。它们已预置了经过调优的模型、提示词和托管基础设施,因此您只需点击几下,即可开始发现需要关注的智能体行为。
了解 @unifygtm 如何在发布两周前,在上期 Max Agency 节目中将模型成本削减 90–95%。 YouTube: Apple: Spotify:
你所有的智能体都需要前沿模型吗? 我们通过 Deep Agents 评估套件对 NVIDIA 的开源路由工具 Switchyard 进行了测试,该套件包含 145 个多步骤任务——工具使用、检索、文件系统操作、长上下文。 结果是:93% 的轮次被路由到了一个 300 亿参数模型。只有 7%
LangSmith 现在可以在 @awscloud 上作为自带云(BYOC)部署提供。 将智能体追踪和运行时数据保留在您的 AWS 边界内,而 LangChain 负责配置、升级、扩展和支持。 BYOC 让团队兼具数据主权与托管服务的速度。
. @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
Agent治理不仅限于安全,还整合了身份验证、审计日志、用户管理、提供商密钥、数据隔离、数据驻留、速率限制、回退机制以及集中式支出控制。 8月12日,我们将分享一个实用的评估框架。
. @sydneyrunkle 关于深度代理的常见应用。
初创企业聚焦:LangSmith 助力 @Antimetal Antimetal 是一个用于管理生产环境中软件的自主系统。它构建了您环境的全局模型——然后其代理持续监控以防止问题、分类警报并推送修复。 他们目前正在
两个转录模型并行运行,一个在质量上胜出,另一个在沉默检测上胜出。
如今大多数球队的建设都有痕迹,他们没有的是一个不断改进他们的经纪人的系统。 使用代理开发生命周期的团队:构建、测试、部署和监控。 这个生命周期有问题吗?它以工程师的速度进行扩展。
您可以将现有的 LangGraph 代理转变为功能齐全的语音代理 @pipecat_ai 。 这个 17 分钟的演练向您展示了具体的操作方法。
LangSmith 沙箱是为长期发展而构建的,可以运行几个小时甚至几天,没有限制。
@BraceSproul + @jakebroekhuizen 将茶洒在沙箱上。
LangSmith 沙箱在 @harborframework 中安装和验证后即可使用。
基于 @Alibaba_Qwen 的模型在良好提示下表现强劲。
一种规划工具,允许模型为具有挑战性的任务组织工作。
LangSmith沙箱允许安全地运行不受信任的代码,提供身份验证代理的TLDR。
BraceSproul 和 jakebroekhuizen 分享关于开源模型的见解。
管理深度代理与 LangSmith 沙盒集成,安全执行代码。
追踪你的代理不应该是一种锻炼,LangSmith Observability帮助你实时了解代理表现,快速找到问题根源。
LangSmith Sandboxes GA发布了新的CLI和Docker功能,提升用户体验。
金融服务行业在过去一年中从“有趣的演示”转向“面对客户”,团队在不断优化迭代流程。
LangSmith Fleet支持分享技能,让团队中的代理具备专业任务的知识。