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
23:47官方账号LangChain@LangChainAILangChain 的 Carol Di Vittorio 在 Google 开发者频道演示了用 Google ADK 和 Gemini Live 构建语音智能体。她展示了在 LangSmith 中追踪语音代理的每一步行为,包括工具调用、中断事件和 token 成本。视频还演示了如何设置 tracing,让开发者清楚看到智能体每次交互的内部流程。技巧Google ADKGemini LiveLangSmith推荐理由:想看语音智能体怎么调试?这个演示用 Google ADK + Gemini Live,再用 LangSmith 看清楚工具调用和 token 花费,直观。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Google ADK
22:06官方账号LangChain@LangChainAILangChain 的 Interrupt 会议在旧金山举办,邀请了 Cisco、LinkedIn、Andrew Ng 和 Levie 等演讲者。后续纽约和伦敦场将有 Modal、AstraZeneca、JPMorgan、LinkedIn 等机构参与。会议主题围绕 AI 智能体的下一步发展。Interrupt 门票目前开放购买,余票有限。行业LangChainInterrupt智能体推荐理由:LangChain 的 Interrupt 大会纽约伦敦场要开了,有 JPMorgan、AstraZeneca,聊智能体,票不多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
03:30官方账号LangChain@LangChainAILangChain团队的Robert Xu用15分钟视频拆解了Deep Agents的核心定义。他解释了'harness'概念如何与模型协同,构成模型加harness的完整框架。视频还说明了Deep Agents与LangChain、LangGraph之间的关系。最后他概述了将Deep Agents部署到生产环境的具体路径。技巧Deep AgentsLangChainLangGraph推荐理由:LangChain官方工程师Robert Xu花15分钟讲清Deep Agents是什么,还说了怎么上生产,实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Deep Agents
02:38Harrison Chase@hwchase17LangChain创始人Harrison Chase在X上分享了内部智能体评估的通用方法。他们以Harbor为统一评估基准,并通过专用skill将traces或原始数据转换为Harbor任务。该评估思路计划沿用到LangChain后续的基准测试中。相关帖子获得了1332次浏览。技巧LangChainHarbor智能体推荐理由:Harrison Chase讲了他们内部怎么测智能体,就是统一用Harbor,还能把日志变成评测任务。做智能体评测的可以参考这套流程。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
01:26官方账号LangChain@LangChainAILangChain 推出 ReviewBench,一个专注于代码审查场景的新基准。该基准从真实 PR 审查意见出发,将审查中发现的问题整理成具体任务,并转化为基于 Harbor 框架的可复现实验。其目标是模拟开发者在实际代码审查中遇到的典型问题,帮助评估模型在审查场景中的表现。AI模型ReviewBenchLangChainHarbor推荐理由:LangChain 做了个叫 ReviewBench 的基准,专门测代码审查能力,数据来自真实 PR 评论,还能用 Harbor 复现。原文稍后读已读值得跟进有用关注 ReviewBench
21:43Harrison Chase@hwchase17LangChain CEO Harrison Chase 在 X 上回应开发者常见的 Agent harness 构建问题列表,包括异步执行、资源生命周期管理、harness 设计和评估。他以编号方式将这些痛点分别指向 LangGraph、DeepAgents 与 LangSmith。例如第 1/2 项异步执行与资源管理对应 LangGraph,第 3 项 harness 设计对应 DeepAgents,第 4 项评估对应 LangSmith。帖子以此表明 LangChain 生态可覆盖这些开发环节。AI产品LangGraphDeepAgentsLangSmith推荐理由:他发推把 LangGraph、DeepAgents、LangSmith 对号入座 Agent 开发难点,省心。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangGraph
21:20官方账号LangChain@LangChainAI精选德国铁路工程咨询公司 DB Engineering & Consulting 将参加 LangChain 于10月13日举办的 Interrupt London 大会。Gregor Beuster 团队负责的铁路基础设施图纸体量过大,单一 AI 模型无法一次读取。他们的编码智能体负责构建并测试视觉智能体,再通过 LangSmith 审查运行轨迹,核查该视觉智能体究竟看到了什么。这一案例将在 Interrupt London 现场分享。行业DB Engineering & ConsultingLangChainLangSmith推荐理由:看看德铁咨询怎么把超大图纸拆给视觉Agent,还用LangSmith查它到底看见了啥。原文稍后读已读值得跟进有用关注 DB Engineering & Consulting
03:37官方账号LangChain@LangChainAI72°LangChain 推出 LangSmith LLM Gateway 公开测试版,这是一个跨模型和提供商的统一网关。它支持设置消费限额和速率限制,防止成本超支和流量失控。网关还提供降级策略配置,并能在数据到达模型提供商之前自动编辑敏感信息。该工具旨在提升 AI Agent 的可靠性与安全性。AI产品LangChainLangSmithLLM Gateway推荐理由:LangChain 搞了个 LLM 网关,能统一管所有模型的费用、流量和敏感数据,实测能省心不少。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
03:36官方账号LangChain@LangChainAILangChain 推出了关于 LangSmith LLM Gateway 的详细介绍。该网关为团队提供了统一的 LLM 调用管理入口。博客中解释了网关的架构和配置步骤。通过 LangSmith,开发者可以集中监控所有模型请求。这有助于降低成本和提升调用效率。AI产品LangSmithLLM GatewayLangChain推荐理由:LangChain 的 LangSmith 新增网关功能,能统一管理多个模型的 API 调用。如果你在用 LangChain,看看怎么配置这个网关吧。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
02:28Harrison Chase@hwchase1776°LangChain 推出的 LangSmith Gateway 进入公开测试阶段。该网关支持对最终用户设置支出和速率限制,并能在数据到达模型提供商前自动脱敏 PII。它可直接集成到编程代理工作流中,并允许访问 Kimi-K3 等开源模型。官方表示可通过单一网关跨模型和提供商管理回退策略。AI产品LangSmithLangChainLLM网关10 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain 发了新网关,能控制花销和速率,还能自动给数据脱敏,跟编程代理直接连,甚至支持 kimi-k3,干活更方便了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
02:38Harrison Chase@hwchase17Deep Agents 0.7版本由Sydney Runkle在X平台发布。该版本是LangChain团队的智能体框架更新。推文中未展示具体变更日志。AI产品Deep AgentsLangChain智能体推荐理由:LangChain的Deep Agents出了0.7,搞智能体框架的可以看看有什么新东西。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Deep Agents
00:14官方账号LangChain@LangChainAILangChain 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。技巧LangChainLangSmith Engine智能体推荐理由: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。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
05:09官方账号LangChain@LangChainAILangChain 的开源项目 OpenWiki 宣布支持 12 个 LLM 提供商,包括 OpenAI API 和 ChatGPT 子登录、Anthropic、Gemini、AWS Bedrock、OpenRouter、Fireworks AI 等。ChatGPT 登录功能让用户无需单独申请 API 密钥即可快速使用。该项目托管在 GitHub 上,旨在简化多模型调用。AI产品LangChainOpenWikiOpenAI10 个信源在谈事件专题推荐理由:想省去逐个申请 API 的麻烦?OpenWiki 直接打包 12 家模型,用 ChatGPT 账号就能开玩。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
03:44官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain发布新指南,提出智能体计算机需做到四件事:安全执行(execute safely)、保持控制(stay in control)、可观察(remain observable)、快速构建迭代(fast to build and iterate)。该指南来自LangChain官方博客,提供了构建可靠智能体系统的实践建议。技巧LangChain智能体指南推荐理由:LangChain出了个实用指南,告诉你搭建智能体电脑得注意四个关键点:安全、可控、可观察、迭代快。搞Agent的值得一看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
01:41官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain 构建的数据智能体现在能处理约 40 倍于其 3 人数据团队直接管理的请求量。数据团队可以将精力聚焦在模型、上下文和护栏上,这些是让智能体值得信任的关键。该团队分享了构建这一智能体的具体方法。技巧LangChain数据智能体智能体推荐理由:LangChain 分享了他们怎么让一个数据智能体处理 40 倍请求,团队不用再干苦活,可以专注搞模型和安全。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
21:36官方账号LangChain@LangChainAILangChain宣布与NVIDIA合作,帮助企业管理并提升其领域智能而非依赖外包通用技能。合作将利用NVIDIA平台结合LangChain的框架,使企业能够构建自己的领域知识体系。该声明强调编码是通用技能,而行业专有知识才是企业真正的护城河。行业LangChainNVIDIA企业AI10 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain和NVIDIA联手,帮你把自家业务知识做成AI专属能力,别光卷写代码了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain