05:27官方账号LangChain@LangChainAI73°LangChain将在两周后于达拉斯举办LangSmith路演活动。活动将由LangChain创始人hwchase17主讲智能体开发现状。参与者可参加Deep Agents和LangSmith Engine的实践工作坊。工作坊名额有限,需提前注册。行业LangChainhwchase17智能体1 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain创始人亲自讲解智能体开发,还有Deep Agents实战工作坊原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
23:23官方账号LangChain@LangChainAI精选PodiumHQ 曾自行构建代理运行时。在 LangSmith 部署功能推出后,该公司选择迁移。迁移过程相对简单。LangSmith 提供了企业级部署解决方案。AI产品LangSmithPodiumHQ代理运行时推荐理由:PodiumHQ 从自建代理运行时转向 LangSmith,看看他们为什么迁移原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
11:38Harrison Chase@hwchase17精选LangSmith发布了新的Messages View功能,目前处于beta测试阶段。该功能让开发者能够像聊天一样追踪LangChain的代理调用轨迹。开发者可以通过重放代理体验过的对话和工具调用来快速调试代理。Messages View简化了代理调试过程,使非基础设施团队也能轻松理解代理行为。AI产品LangSmithLangChain代理调试推荐理由:LangChain团队在LangSmith上线了Messages View,让调试代理像看聊天记录一样简单,不再只是基础设施团队的专属工具。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
04:14官方账号LangChain@LangChainAILangChain宣布将在波士顿举办LangSmith Roadshow活动。活动将聚焦智能体开发及生产环境最佳实践。参与者可参加关于Deep Agents智能体工具的研讨会,以及使用LangSmith Engine优化智能体的工作坊。活动名额有限,建议尽早报名。AI产品LangChainLangSmithDeep Agents推荐理由:LangChain在波士顿办智能体开发路演,有Deep Agents和LangSmith Engine的实操工作坊原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
04:14官方账号LangChain@LangChainAILangChain 将于 9 月 16 日在达拉斯、9 月 29 日在波士顿、10 月 1 日在洛杉矶举办 LangSmith 巡回活动。波士顿站将重点介绍智能体开发及生产环境最佳实践。参与者可参加关于 Deep Agents 智能体工具和 LangSmith Engine 的研讨会。活动名额有限,需提前报名。行业LangChainLangSmithDeep Agents推荐理由:LangChain 在三城举办智能体开发线下活动,有实战工作坊和最佳实践分享原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
01:38Harrison Chase@hwchase17精选LangChain使用LangSmith工具实现了99.5%的AI成本可追溯。该系统可以追踪具体的工作流、工具调用、提示路径或重试模式。成本可见性在LangSmith部署后得到了显著改善。Head of AI @jeffbarg分享了这一经验。AI产品LangChainLangSmith成本追踪1 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain用LangSmith实现了99.5%的AI成本追踪,帮你找出具体哪个操作消耗了资源。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
00:33官方账号LangChain@LangChainAI精选Clay公司通过LangSmith平台成功追踪了99.5%的AI支出。该公司AI负责人@jeffbarg分享了成本可视化的实践经验。LangSmith帮助Clay实现了前所未有的支出透明度。该解决方案解决了AI支出追踪的痛点问题。AI产品ClayLangSmith成本可视化1 个信源在谈事件专题推荐理由:Clay用LangSmith追踪了99.5%的AI支出,AI负责人分享成本可视化经验。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Clay
04:36Harrison Chase@hwchase17精选73°Anthropic将其内部研究项目CLIO重新命名为Anthropic Insights,用于分析使用数据。该系统通过Claude提供多层隐私保护,包括随机采样对话、移除个人细节、提取指定属性并生成群体级统计信息。Anthropic已启动独立研究者试点项目,并完成了隐私审计。AI产品AnthropicClaudeLangSmith8 个信源在谈事件专题推荐理由:Anthropic推出隐私保护的数据分析工具,让研究者能分析AI使用模式而不泄露个人隐私。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Anthropic
23:17官方账号LangChain@LangChainAI精选PodiumHQ的代理行为看似异常,但LangSmith追踪显示代理实际上基于已有上下文做出了理性决策。首席软件工程师Walker Ward详细介绍了端到端追踪代理推理过程的方法。LangSmith工具帮助开发者理解AI代理的实际工作方式。AI产品LangSmithPodiumHQ代理推荐理由:Walker Ward分享如何用LangSmith追踪PodiumHQ代理推理过程,揭示看似异常行为背后的真实逻辑。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
21:49官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith平台让Morningstar公司能够在一个地方追踪每个智能体的决策过程。高级软件工程师Matt Trivett分享了使用LangSmith前后的调试体验。该工具提供了完整的决策追踪功能,帮助开发者快速定位问题。AI产品LangSmithMorningstar智能体推荐理由:Morningstar工程师用LangSmith解决了智能体调试难题,每个决策都能追踪查看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
00:57官方账号LangChain@LangChainAIRippling的LangSmith工具使大规模提取和分析对话变得简单,支持自动化分析。Laks Srini,产品负责人表示,LangSmith实现了这一功能。详情请见langchain.com/blog/how-rippl...AI产品RipplingLangSmith对话分析推荐理由:Rippling的LangSmith工具简化了大规模对话的提取与分析,支持自动化分析,值得一试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Rippling
03:43官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith可监控所有智能体,了解哪些有效,哪些无效,工具调用失败,PR中断流水线,以及用户采用的功能。丰田从每6个月发布一个生产智能体提升至50+,采用Deep Agents和LangGraph。AI产品LangSmith智能体监控工具推荐理由:丰田利用LangSmith提升智能体发布效率,了解用户行为,值得一试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
22:49官方账号LangChain@LangChainAILangSmith工具助力解决大规模部署时的准确性和答案质量问题,SchneiderElec分享使用经验。AI模型LangSmith准确率提升答案质量推荐理由:SchneiderElec分享了LangSmith在提升答案准确性和质量方面的应用,值得一试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
21:18官方账号LangChain@LangChainAIJimdo AI副总裁Jan Schlie将在Interrupt London分享Jimdo为小型企业打造的AI伴侣如何使用LangSmith追踪产品使用情况并转化为更安全、更相关的决策。行业JimdoAI伴侣LangSmith推荐理由:Jimdo AI副总裁Jan Schlie将在Interrupt London分享Jimdo AI伴侣如何利用LangSmith,了解产品使用情况,做出更明智的决策。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Jimdo
05:39官方账号LangChain@LangChainAIAI 原生律所 Vector Legal 使用 LangSmith 管理其法律工作流中的 AI 智能体。VectorOS 是其一站式法律操作系统,处理日常法律事务。该公司近期完成由 Base10 Partners 领投的种子轮融资,YC 参投。行业Vector LegalLangSmithYC推荐理由:看看 AI 律所 Vector Legal 怎么用 LangSmith 管理智能体,他们刚拿了 YC 和 Base10 的钱,挺有意思的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Vector Legal
01:34官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith 推出部署预览版功能。开发者可在合并代码前,通过拉取请求分支自动创建临时生产环境部署。该功能允许开发者检查追踪信息、分享反馈,并在代理行为符合预期后合并代码。预览版部署是短期的,合并后自动销毁。AI产品LangSmithLangChain部署推荐理由:LangChain 给 LangSmith 加了个新功能,能在合并代码前先跑个临时生产环境测试,测试完自动删,比直接上生产安全。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
08:46Harrison Chase@hwchase17精选LangSmith作为一款可观测与评估平台,能帮助AI系统实现闭环优化;该平台具备自动添加评估功能,提升开发效率;与普通平台相比,它能通过agent主动提出修复建议,提供差异化服务。AI产品LangSmith可观测平台AI工具推荐理由:LangSmith这个平台能帮你闭环优化AI系统,自动加评估还提修复建议,比普通平台不一样,值得看看。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
04:21官方账号LangChain@LangChainAI丰田将LangChain用于制造领域构建代理,通过该工具可实现生产自动化管理。LangSmith作为辅助工具,能监测生产环节的工具调用错误与管道故障。这种合作模式让丰田生产流程稳定性得到增强。AI模型ToyotaLangChainLangSmith推荐理由:丰田用LangChain做制造代理,用LangSmith查问题,这办法能让工厂生产更稳,有兴趣去了解下他们的合作方式。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Toyota
03:47官方账号LangChain@LangChainAI精选76°LangSmith 推出 Tuned Evaluators,自动对生产环境中的智能体行为进行评分。该功能首发指标为 Perceived Error,用于判断智能体是否提供有效帮助。在基准测试中,LangChain 的专用模型击败了所有测试过的前沿模型。该模型将评估成本降低了 82%。AI产品LangSmithLangChainTuned Evaluators推荐理由:LangChain 发布 Tuned Evaluators,自动评分智能体行为,成本降 82%,比前沿模型准。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
02:20官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain 发布了 LangSmith Tuned Evaluators,能自动为生产环境中的 Agent 行为打分。该功能首发包含 Perceived Error 指标,用于识别 Agent 是否给用户提供了有效帮助。在内部基准测试中,其专用模型表现优于所有测试的前沿模型。该工具将评估成本降低了 82%。AI产品LangChainLangSmith智能体推荐理由:LangChain 发布 Tuned Evaluators,自动评估 Agent 行为,成本降 82%,比前沿模型更准。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
01:30Harrison Chase@hwchase17精选77°LangSmith 发布了 Tuned Evaluators 功能,首发包含 Perceived Error 模块。该工具运行在生产追踪数据上,用于捕捉不理想的智能体行为。基准测试显示,其调优模型击败了前沿模型,成本降低了 82%。AI产品LangSmithLangChain智能体推荐理由:LangSmith 新功能 Tuned Evaluators 能低成本监控 Agent 行为。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
04:11官方账号LangChain@LangChainAI精选Monday.com 推出的 AI 助手 Sidekick 能处理分析 CSV、生成地图等复杂迭代任务,而不只是回答提问。为实现这些功能,开发团队使用 LangSmith Sandboxes 为智能体提供隔离工作区。相关的构建过程和经验总结发表在 LangChain 官方博客上。AI产品Monday.comSidekickLangSmith推荐理由:Monday 的 Sidekick 能边干活边迭代,比如分析 CSV、画地图,靠 LangSmith 沙盒隔离环境,看他们怎么做的。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Monday.com
00:57Harrison Chase@hwchase17精选Harrison Chase 在演讲中提出 Agent 由模型、harness 和上下文三部分组成。他建议通过 FireworksAI 等服务拥有模型权重,并强调上下文记忆需要可移植。Chase 展示了如何用 LangChain 和 DeepAgents 配置中间件,用 LangGraph 自定义认知架构,用 Harbor 进行评估。他引用 Satya Nadella 的话,认为私有评估和可移植的组织记忆对 AI 投资复利至关重要。最后演示了 LangSmith Engine 如何通过收集 trace 构建数据飞轮来改进 Agent。技巧LangChainLangGraphLangSmith推荐理由:LangChain创始人讲Agent怎么搭:模型权重自持,harness可配置,评估用Harbor,LangSmith跑数据飞轮,干货多。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
21:08官方账号LangChain@LangChainAI团队开始用多个智能体调用多个模型后,LLM支出控制难度骤增。没有设置控制规则,成本可能在察觉前飙升。本教程演示如何用LangSmith LLM Gateway设置并强制执行一致的预算限制。通过观看演示,可以了解具体的配置步骤和实际效果。技巧LangSmithLangChainLLM Gateway1 个信源在谈事件专题推荐理由:你的团队在用多个智能体和模型吧?成本容易失控。看看LangSmith这个网关怎么设预算、强制执行,别等账单吓人。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
05:50官方账号LangChain@LangChainAILangChain官方宣布将于近期举办客户AMA活动,目前开放报名。活动内容包括LangChain和LangSmith近期上线的功能与新能力概览。有意者可通过events.langchain.com注册参与。AI产品LangChainLangSmithAI开发框架推荐理由:想直接问LangChain团队他们最近发了啥?这个客户AMA就是机会,开发AI应用的人值得关注。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
02:16Harrison Chase@hwchase17精选LangChain创始人Harrison Chase在红杉活动上提出智能体由框架、模型和上下文三部分组成。他认为若使用场景偏离模型训练分布,越应自建框架。他验证了LangSmith Engine的评估功能,并展示了如何通过追踪、数据飞轮优化性能。视频中还讨论了为何可观测性常被低估。行业LangChainLangSmith智能体推荐理由:红杉活动上,LangChain创始人聊了智能体三件套:框架、模型、上下文。他说越偏离模型训练数据,越该自己造框架。还演示了LangSmith Engine怎么做评估。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
18:13官方账号LangChain@LangChainAI精选LangChain 旗下 LangSmith 重构了 Dashboard 功能,支持将 KPI 与趋势图并排展示。用户可对比不同单位的指标,按模型或用户拆分 trace。新版 Dashboard 还允许添加备注并自由调整布局,便于调查和报告。AI产品LangSmithLangChain可观测性推荐理由:LangSmith 的 Dashboard 大改版,能把 KPI、趋势和 Trace 拆解放一起看,做报告方便多了。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
18:08官方账号LangChain@LangChainAILangSmith 推出 BYOC 部署模式,可在 AWS 云环境内运行,agent 追踪和运行时数据保留在 AWS 边界内。LangChain 负责处理配置、升级、扩展和技术支持。该方案在提供数据主权的同时,保留了托管服务的便捷性。适合对数据合规和隐私控制有要求的团队。AI产品LangSmithAWSBYOC推荐理由:LangSmith 现在能部署到你自己 AWS 账号里,数据不出云,升级扩容还归 LangChain 管。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
18:08Fireworks AI@FireworksAI_HQFireworks与LangChain宣布8月25日举办线下实操工作坊,聚焦为LangSmith构建自定义评估模型。参与者将学习如何扩展可观测性技术栈,以提升模型性能监控能力。活动还包含屋顶欢乐时光环节,适合开发者现场交流。技巧FireworksLangChainLangSmith推荐理由:想搞懂LangSmith评估的可以冲,8月25日现场有Fireworks工程师带练,还能白嫖屋顶酒会。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Fireworks
18:04官方账号LangChain@LangChainAILangSmith Roadshow 下一站定在硅谷,活动为半日实操形式。现场将演示 LangSmith Engine 的构建与部署流程。嘉宾名单包括 LangChain 创始人 Harrison Chase 和 Expedia 团队成员。报名入口是 events.langchain.com,需 RSVP 确认参加。行业LangSmithLangChainExpedia推荐理由:LangChain 要在硅谷办 LangSmith 实操活动,有 Expedia 嘉宾,能亲手部署应用,想玩转 Agent 调试的可以去。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
18:05Harrison Chase@hwchase17LangChain 创始人 Harrison Chase 在 X 上宣布,他正在制作一个名为“Managed Deep Agents 101”的大型视频,深入讲解托管深度智能体的核心概念。该视频将基于 LangSmith 的 Python 文档,涵盖相关核心概念。他询问用户偏好,是希望看到一个超过 2 小时的单一视频,还是一个包含约 12 个十分钟视频的 YouTube 播放列表。目前该推文获得 3 个赞和 1123 次浏览。技巧LangChainHarrison Chase智能体推荐理由:LangChain 创始人要出教程了,讲托管深度智能体,还问大家想要长视频还是短视频列表,想学这块的可以去提意见。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangChain
03:59Harrison Chase@hwchase17LangSmith Engine 在纽约和旧金山投放线下广告牌,覆盖公路和铁路沿线。LangSmith 是 LangChain 旗下的可观测性平台,Engine 是其新推出的功能模块。广告投放将持续数月,官方鼓励用户拍照反馈。该活动旨在提升 LangSmith Engine 在开发者社区中的知名度。AI产品LangSmithLangChain广告推荐理由:LangChain 的 LangSmith Engine 在纽约和旧金山打广告了,路过可以拍个照发给官方,挺有意思的线下活动。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
23:40官方账号LangChain@LangChainAI精选LangSmith LLM Gateway 公共测试版新增数据保护控制。该功能可在请求到达模型提供商之前检测、编辑并替换 PII 和密钥。它还会从 LangSmith 记录的 trace 中移除敏感数据。目前该测试版面向企业用户开放,需通过 langchain.com 申请访问权限。AI产品LangSmithLangChainLLM Gateway推荐理由:LangChain 给 LangSmith 网关加了数据保护,请求发出前自动识别并替换 PII 和密钥,企业用户可申请测试。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LangSmith
02:29官方一手marktechpost@Asif Razzaq这是一篇2026年的LLM可观测性平台对比评测。文章覆盖了Langfuse、LangSmith、Braintrust、Arize等多个主流平台。评测维度包括追踪深度、评估能力、生产监控和定价模式。文章通过对比这些维度,帮助开发者根据需求选择合适平台。AI产品LangfuseLangSmithBraintrust推荐理由:想给LLM应用做监控评估?这篇把Langfuse、LangSmith、Braintrust、Arize的追踪深度、评估、生产监控和定价都对比了,直接照着选。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Langfuse
03:07Harrison Chase@hwchase17LangChain昨日发布Managed Deep Agents,将Deep Agents框架与LangSmith托管基础设施结合。官方发布20分钟讲解视频,演示构建与运行深度智能体的流程。该服务由LangChain托管,用户无需自建基础设施。AI产品LangChainLangSmithManaged Deep Agents1 个信源在谈事件专题推荐理由:LangChain把Deep Agents做成托管服务,不用自己搭后端,20分钟视频就能看懂怎么用。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
22:09官方账号LangChain@LangChainAI精选71°monday.com 工程总监 Dor Cohen 将在 10 月 13 日的 Interrupt 伦敦大会上分享 LLM 评估系统搭建经验。该系统采用双管道架构,利用 LangSmith 生产追踪数据同时支撑线上与离线评估。大会由 LangChain 主办,更多议程见 interrupt.langchain.com/london。技巧monday.comLangSmithLLM评估推荐理由:想学 LLM 评估的别错过,Dor Cohen 会讲 monday.com 怎么用 LangSmith 同时跑线上和离线评测,10 月 13 日伦敦见。原文稍后读已读值得跟进有用关注 monday.com
06:16官方账号LangChain@LangChainAI精选Backops AI 推出面向供应链与复杂运营的 AI 原生处理层。其智能体可端到端处理理赔申报、邮件读取和系统更新等运营流程。该初创公司使用 LangSmith 跟踪多步骤智能体运行,并通过评估器与性能指标捕捉回归问题。目前 BackOps 正在招聘相关人员。AI产品BackopsLangSmith智能体推荐理由:Backops AI 用智能体处理理赔、邮件、系统更新,靠 LangSmith 防回归。他们在招人。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Backops