LangSmith 相关 AI 资讯 · AITOP

7月8日

02:37

Harrison Chase@hwchase17

精选72°

deepagents 是 LangChain 新开源的、模型无关的智能体框架（harness）。LangChain Academy 随之推出《Introduction to Deep Agents》课程，系统讲解 harness 概念及其4大核心能力。课程指导用户使用 deepagents 构建智能体，并利用 LangSmith 进行追踪与部署。开源项目地址已在Twitter公布。

推荐理由：LangChain 刚开源了 deepagents，还出了免费课程，想学 agent 框架的可以上手试试。

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01:49

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain Academy 发布新课程“Introduction to Deep Agents”，系统讲解什么是 agent harness 以及为何 agent 需要它。课程涵盖 harness 的 4 个核心能力：封装、路由、状态管理、生命周期控制。学员将学习如何用 Deep Agents 框架构建 agent，并使用 LangSmith 进行跟踪与部署。该课程面向已掌握基础 LangChain 的开发者，提供免费在线学习资源。

技巧 LangChain LangSmith Deep Agents

推荐理由：LangChain 官方出了个免费课，专门讲 Deep Agents 框架和 harness 的四个核心能力，学完就能上手搭建和部署自己的 AI agent，比之前零散教程系统多了。

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7月7日

04:40

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith Evaluation允许开发者使用真实生产数据评估智能体性能，识别具体失败场景并改进智能体质量。该功能通过分析用户与智能体的实际交互记录，定位性能瓶颈和错误模式。开发者无需模拟数据即可获得准确反馈，加速迭代。LangSmith是LangChain平台的一部分，专注于智能体可观测性和调试。

AI产品 LangSmith LangChain 智能体

推荐理由：LangSmith出了新功能，能直接用真实用户数据帮你分析智能体哪儿摔跤了，比凭感觉排查靠谱多了。

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04:39

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain官方推特介绍了关于LangSmith评估的新内容，指向langchain.com/evaluation页面。LangSmith是专为大语言模型应用设计的调试、评估与监控平台。新内容可能涉及评估流程、指标和最佳实践。

技巧 LangSmith LangChain 评估

推荐理由：想用LangChain做LLM评估？LangSmith这次更新了评估模块，看看有什么新方法。

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00:12

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 在 X 上分享了一个教程，演示如何结合 harborframework 与 LangSmith 的沙箱功能来运行智能体评估。评估过程会自动记录每次调用的完整痕迹，包括工具调用、中间输出等细节。该方法可帮助开发者快速验证 agent 在特定场景下的表现，并定位失败原因。

技巧 LangSmith harborframework 智能体评估

推荐理由：如果你在用 LangSmith 调试 agent，这个教程教你用 harborframework 一键跑评估，还带完整追踪，省去手动排查的麻烦。

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7月3日

01:52

官方账号LangChain@LangChainAI

Claude Code、Cursor、Copilot等编程助手日志格式不统一，导致团队使用多个工具时成本翻倍却无法追溯。LangSmith推出统一追踪功能，将Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Pi、OpenCode的追踪数据整合为一致格式，包含相同追踪树、元数据和查询语法。开发者可通过LangChain博客获取详细信息。

AI产品 LangSmith Claude Code Cursor

事件专题

推荐理由：还在为编程Agent账单翻倍发愁？LangSmith把Claude Code、Cursor、Copilot等工具的日志统一了，终于能看清每分钱花哪了。

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7月2日

23:32

Harrison Chase@hwchase17

Harbor是一个用于运行长期、有状态智能体（agent）评估的框架。LangChain通过博客和视频教程展示了与Harbor的多种集成方式。博客地址为langchain.com/blog/unified-s…，视频教程演示了如何使用Harbor和LangSmith评估deepagents。

技巧 Harbor LangChain LangSmith

推荐理由：Harbor专门做长期agent评测，LangChain有博客和视频教你怎么集成，适合做复杂agent测试的人。

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01:59

官方账号LangChain@LangChainAI

Harbor 框架现已直接接入 LangChain 的 Deep Agents、LangSmith Sandboxes 和 LangSmith Observability。该集成通过一段 10 分钟视频完整演示了 Harbor 是什么、如何将 Deep Agent 与 Harbor 集成、以及如何在 LangSmith 中查看结果。这一升级使开发者能够更便捷地在 LangChain 生态内使用 Harbor 进行容器管理和部署。

AI产品 LangChain Harbor Deep Agents

推荐理由：LangChain 把 Harbor 直接接入了 Deep Agents 和 LangSmith，看 10 分钟视频就能学会怎么用，省去自己折腾集成。

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7月1日

21:54

官方账号LangChain@LangChainAI

Pendoio每天通过LangSmith的trace仪表盘监控Novus智能体，发现客户需求与系统支持之间的差距。他们据此构建新的评估集，将用户行为追踪到代码修复。这一流程帮助团队在客户察觉前捕获60%的agent故障。

技巧 LangSmith Pendoio Novus

推荐理由：Pendoio用LangSmith每天抓出60%的agent问题，从用户行为一路追到代码修复，流程很实在。

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03:27

官方账号LangChain@LangChainAI

Antimetal推出自主系统，用于管理生产环境中的软件。它构建环境的世界模型，让代理持续监控、预防问题、分类警报并修复故障。目前处于私有测试阶段，已被初创公司和Fortune 500的工程、基础设施和SRE团队使用。该系统基于Deep Agents构建，并利用LangSmith进行追踪、评估和沙箱测试。

AI产品 Antimetal LangSmith Deep Agents

推荐理由：Antimetal用LangSmith做追踪，自动化管生产软件，适合SRE团队试试。他们用的Deep Agents挺有意思。

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02:09

Harrison Chase@hwchase17

精选

本教程展示如何结合Gemini Live和deepagents子代理构建语音研究代理。Gemini Live提供低延迟、自然流畅的语音对话能力，而deepagents负责执行长时间运行的复杂任务。通过LangSmith实现全链路追踪与可观测性。该方法解决了语音代理中对话质量与可靠性的权衡问题。

技巧 Gemini Live deepagents LangChain

推荐理由：LangChain发了个教程，教你用Gemini Live做语音代理，把复杂任务丢给deepagents子代理，既能低延迟对话又能跑长时间任务，挺实用的。

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01:36

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain介绍语音智能体构建的两种方案：Gemini Live实现低延迟的自然对话，Sandwich架构提供更可靠的流程控制。他们结合Gemini Live、Deep Agents和LangSmith构建了一个语音研究智能体，具备完整追踪与可观测性。该方案同时优化了对话质量和长期研究任务的可靠性。

技巧 LangChain Gemini Live Deep Agents

推荐理由：LangChain教你如何混用Gemini Live和Sandwich架构，既做出流畅对话又保证任务可靠，实用技巧。

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00:33

Harrison Chase@hwchase17

harbor是一个用于评估长时间运行、有状态智能体的框架。它正在成为行业标准，支撑着terminal bench 2等基准测试。LangChain已将harbor深度集成到LangSmith、Sandboxes和Deep Agents中。这有助于开发者更高效地评测智能体性能。

AI产品 harbor LangChain LangSmith

推荐理由：想给长时间运行的有状态智能体做评测？用harbor吧，已经是行业标准，LangChain全家桶都深度集成了，省心。

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00:28

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

Harbor框架新增与Deep Agents、LangSmith Sandboxes和LangSmith Observability的直接集成。用户可在真实、可复现、隔离的环境中运行代理，支持多次并行执行和最终确定性检查。该集成简化了AI代理的测试与可观测性工作流。

AI产品 Harbor Deep Agents LangSmith

推荐理由：Harbor框架现在可以直接接Deep Agents和LangSmith，帮你并行跑代理测试，环境隔离还能自动检查结果，省心多了。

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6月30日

12:37

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 的 LangSmith Fleet 允许用户在 General Purpose Chat 中处理临时任务，系统自动记录工作流。当任务重复出现时，Fleet 可将其转化为带有指令、工具、触发器和记忆的 Specialized Agent，无需从头配置。这简化了从临时任务到永久 Agent 的迁移过程。

技巧 LangSmith Fleet LangChain

推荐理由：临时任务做多了？LangSmith Fleet 能帮你自动转成专用Agent，省掉空白配置的麻烦。

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6月29日

08:16

Harrison Chase@hwchase17

LangSmith 推出 Harbor 功能，用于在沙箱环境中运行评估（evals）。Harbor 支持需要隔离的评估任务。自托管沙箱即将上线。该功能回应了用户对 LangSmith 沙箱自托管的询问。

AI产品 LangSmith Harbor 沙箱

推荐理由：想跑沙箱评估？LangSmith 的 Harbor 帮你搞定，还能自托管。

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02:45

Harrison Chase@hwchase17

LangChain宣布推出DeepAgents Harness，作为测试智能体行为的框架（harness）。同时提供LangSmith Sandboxes用于安全隔离的执行环境，以及面向LLM输出的评估（Eval）功能。这些组件集成主流模型提供商，并通过LangSmith Engine驱动“模型-测试-沙箱-评估”闭环。该方案旨在帮助企业基于自身领域知识和客户工作流，自主构建和优化智能体系统。

AI产品 LangChain DeepAgents LangSmith

推荐理由：LangChain把智能体测试、沙箱和评估整合到一起了，企业可以自己掌控从模型选择到部署的全流程，不用再拼凑各种工具。

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6月26日

23:18

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

LangChain 在内部测试 LangSmith LLM Gateway 后正式发布。该网关支持实时支出监控，无需等待月底即可了解花费。管理员可按组织、工作空间、用户或 API Key 设置预算。团队可以灵活使用编码代理，避免产生意外费用。相关博客详细介绍了内部测试经验。

AI产品 LangChain LangSmith LLM Gateway

推荐理由：LangChain 推出了 LLM Gateway，能按 API Key 设预算，实时看花了多少钱，团队用 coding agents 也不怕超支。

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05:30

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 推出 LangSmith 平台多项更新，包括为 Deep Agents 设计的 Rubrics（评分规则）以及编程式定义子智能体（programmatic subagents）的能力。新版本还增强了 LangSmith 的追踪与评估功能，支持用户更精细地控制和调试多智能体系统。这些更新已在上线版本中可用，开发者可直接在 LangSmith 界面中配置。

AI产品 LangSmith LangChain Deep Agents

推荐理由：LangChain 给 LangSmith 上了新活：Deep Agents 评分规则和可编程子智能体，调试多智能体更方便了，搞 Agent 开发的可以看看。

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6月25日

03:54

Harrison Chase@hwchase17

LangSmith Engine 支持将智能体轨迹追踪到 LangSmith，通过后台分析轨迹自动生成记忆更新建议。更新后的记忆存储在 Context Hub 中，实现类似睡眠时间计算（sleep time compute）的离线记忆优化。该方法由 Harrison Chase 在教程中演示，视频地址附于推文。

技巧 LangSmith 智能体记忆

推荐理由：Harrison Chase 教你用 LangSmith Engine 让智能体在后台自动更新记忆，看完就能上手操作。

原文

01:31

官方账号LangChain@LangChainAI

精选

Jake Broekhuizen在12分钟视频中演示如何让智能体通过记忆更新来改进表现。他介绍使用LangSmith Engine发现运行问题，并将记忆写入Context Hub。这种方法能让智能体在多次运行之间持续优化，而非仅留下痕迹。适合需要在大规模部署中管理智能体记忆的开发者。

技巧 LangChain LangSmith 智能体

推荐理由：想知道怎么让智能体不反复犯同样的错？看LangChain这12分钟视频，教你用LangSmith Engine和Context Hub实现跨运行学习。

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6月24日

06:21

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 推出了 LangSmith Engine，一个专门用于改进其他 AI Agent 的智能体。该引擎能从追踪数据中识别问题、聚类模式、自动起草修复方案，并提出评估建议以防止回归。它直接对接 LangSmith 的 tracing 项目，帮助开发者持续优化 agent 表现。

AI产品 LangSmith LangChain Agent

推荐理由：LangChain 出了新工具 Engine，能自动抓你 agent 的 bug、修 bug 还加测试，省心又省力。

原文

05:42

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain发布了与Pipecat AI集成的教程，17分钟演示如何将现有LangGraph agent转变为语音agent。同时LangSmith更新了语音轨迹功能，新增内联音频播放器，无需打开新标签即可查看语音回放。该教程适合已有LangGraph agent的开发者快速接入语音交互。

技巧 LangGraph Pipecat AI LangSmith

推荐理由：想让你写的LangGraph agent开口说话？这篇17分钟教程直接用pipecat_ai搞定，还顺带教你怎么用LangSmith看语音回放。

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01:36

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith Fleet 提供了两种类型的 agent：General Purpose Chat 和 Specialized Agents。通用代理适合开放式对话，专用代理针对特定任务优化。LangChain 博客详细解释了这种设计是故意的，并给出了选择建议。

技巧 LangSmith LangChain 智能体

推荐理由：LangChain 发了新博客，讲他们 Fleet 的两种 agent 怎么选，通用聊天还是专用任务，挺实用的。

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6月23日

23:33

官方账号LangChain@LangChainAI

欧盟AI法案生效后，合规将成为持续测量义务。LangSmith可将追踪转化为合规证据，其可定制评估器运行在生产流量上，针对偏见、幻觉、毒性、准确性和对抗性输入等EU AI Act要求进行评分。该工具支持实时监控，帮助企业自动生成合规报告。

AI产品 LangSmith LangChain EU AI Act

推荐理由：LangChain给LangSmith加了合规评估器，直接在生产数据上检测偏见、幻觉，符合EU AI Act要求，省心。

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05:24

官方账号LangChain@LangChainAI

Patlytics 是一个专门为专利全生命周期设计的企业级法律AI平台。它使用LangSmith来编排从提示管理到工作流评估的端到端AI堆栈。该平台旨在提升专利流程的效率和质量。Patlytics 被LangSmith Spotlight 收录，展示了其在法律AI领域的应用。

AI产品 patlytics LangSmith LangChain

推荐理由：Patlytics 用 LangSmith 搭建了专利全流程 AI 平台，从提示到评估都管，法律行业可以看看。

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6月22日

22:26

官方账号LangChain@LangChainAI

精选73°

LangSmith LLM Gateway 位于代理和LLM提供商之间。它强制实施支出上限，避免超支。在请求到达模型前自动编辑个人身份信息（PII），从源头阻止隐私泄露。该网关不是事后记录，而是提前阻断问题。更多细节可查看官方博客。

AI产品 LangSmith LLM Gateway LangChain

推荐理由：LangChain 推出了 LLM Gateway，能在调用前拦住超支和PII泄露，和事后记录完全不一样。

原文

6月19日

00:19

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith 推出 LLM Gateway，为 LLM 调用提供成本控制与安全防护。该网关可设定预算上限，防止智能体因循环或错误而消耗高达 1 万美元的 API 费用。它支持速率限制、密钥管理和实时监控，使开发者能安全部署智能体。

AI产品 LangSmith LLM Gateway LangChain

推荐理由：LangChain 出了个 LLM 网关，能设预算上限防止智能体烧钱，跑智能体再也不怕睡着后出事了。

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6月18日

23:40

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain发布一条教程，展示如何通过迭代循环将agent从首次运行优化到生产就绪。教程强调使用LangSmith进行观察和评估，以构建可靠的agent。内容包含具体步骤，帮助开发者逐步改进agent性能。LangSmith是LangChain推出的调试和评估平台，支持agent的追踪、测试和迭代。

技巧 LangSmith LangChain 智能体

推荐理由：LangChain官方手把手教你用LangSmith一步步打磨agent，从跑起来到能上线，很实用。

原文

06:26

Harrison Chase@hwchase17

harbor是一个用于运行长时间、有状态智能体评估的框架，目前支撑Terminal Bench 2。LangSmith Sandboxes现已原生集成harbor，成为一等环境。用户只需安装harbor[langsmith]并设置LANGSMITH_API_KEY即可运行评估。该集成覆盖Daytona、E2B和Modal等沙箱环境。

AI产品 harbor LangSmith LangChain

推荐理由：LangChain老大强推harbor框架跑复杂智能体评估，现在直接集成LangSmith沙箱，一行代码搞定环境，省心。

原文

00:34

官方账号LangChain@LangChainAI

推文指出改进agent通常从手动审查过程开始：挖掘生产追踪、发现重复失败模式、比较运行并决定优先修复什么。6月24日，LangSmith Engine将展示如何帮助团队更快地闭环。该工具专为LangChain生态系统设计，通过自动化追踪分析和模式识别来减少手动工作。

AI产品 LangSmith LangChain 智能体

推荐理由：想优化你的Agent？LangSmith Engine能帮你从混乱的追踪数据中快速定位失败模式，6月24日看看它怎么自动化审查循环。

原文

6月17日

23:38

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith LLM Gateway 在一个界面上整合了检测、调查和修复流程，减少工具切换和上下文丢失。策略事件与追踪数据并列显示，方便快速定位问题。用户可在构建智能体的同一表面完成安全治理。该功能旨在降低运维复杂度，提升AI应用的可观测性。

AI产品 LangSmith LLM Gateway LangChain

事件专题

推荐理由：LangChain 做了个网关，把检测、查问题、修问题都放一个界面里了，不用再切好几个工具了。

原文

03:43

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith 新增代理拆解功能，可让开发者追踪 AI 代理在生产环境中的每一步决策。该功能帮助快速定位失败原因，并识别关键改进点。无需修改代码即可解析代理行为逻辑，实现持续优化。

AI产品 LangSmith LangChain 智能体

推荐理由：LangSmith 新功能让你像拆玩具一样拆解 AI 代理，哪步走错了门清，生产环境调试超省心。

原文

03:01

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith Sandboxes 允许 agent 在响应前验证生成的代码是否运行。适用于构建编码助手、CI agent 或数据管道等需要操作真实文件的场景。该功能解决了 agent 仅能描述而不能实际执行的问题。

AI产品 LangSmith 智能体代码生成

推荐理由：LangSmith 推出了 Sandboxes，让 agent 真正跑代码并验证结果。适合做编程助手、CI 自动化或数据处理。

原文

03:01

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 推出 LangSmith LLM Gateway，将智能体治理直接嵌入开发平台。该网关允许开发者在构建、观察和评估智能体的同一界面中执行安全规则，无需事后额外配置。它支持对 LangChain 智能体进行实时治理，确保合规与安全。

AI产品 LangChain LangSmith LLM Gateway

事件专题

推荐理由：想给智能体加治理规则？LangChain 新出的 LLM Gateway 直接在开发平台里搞定了，不用再另外折腾。

原文

00:58

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith Fleet 新增两种智能体类型：General Purpose Chat 和 Specialized Agents。LangChain 的 @BraceSproul 解释了为何提供两种选择以及各自适用场景。General Purpose Chat 适合日常对话，Specialized Agents 针对特定任务优化。这一设计让开发者根据需求灵活选用。

AI产品 LangSmith General Purpose Chat Specialized Agents

推荐理由：LangChain 的 Fleet 现在有两种智能体可选，通用聊天聊天专用，看需求挑就行，开发者福音。

原文

6月16日

21:58

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 推出 LangSmith Engine，旨在成为“代理的代理”，帮助开发者构建、测试和监控 AI 代理。该平台提供端到端的可观测性，可追踪代理的决策、工具调用和错误。支持与 LangChain 框架深度集成，简化代理部署流程。目前已在 LangSmith 平台内开放使用。

AI产品 LangSmith LangChain 智能体

推荐理由：LangChain 出了个新工具 LangSmith Engine，专门帮你看清你那些 AI 代理到底在干什么，调试和监控一步到位。

原文

14:11

Harrison Chase@hwchase17

精选

开发者 Saurabh 强调，Agent 必须有可观测性。他用 LangGraph 做编排，LangSmith 做追踪、评估和回归测试。如果无法解释 Agent 为何给出某个回答，那就只是 demo 而非架构。他建议通过 tracing 捕获 prompt 和工具调用的全部上下文。

技巧 LangGraph LangSmith Agent

推荐理由：如果你在用 LangGraph 做 agent，这招能帮你从 demo 变成可交付的系统——关键是 LangSmith 的 trace 和 eval。

原文

12:07

官方账号LangChain@LangChainAI

LangChain 推出 LangSmith Sandboxes，允许 AI Agent 访问所需外部系统，同时将凭证与网络策略置于平台控制之下。该功能解决了 Agent 实际部署中凭证泄露与网络权限暴露的风险。开发者可在不泄露敏感信息的前提下，让 Agent 安全调用 API 或其他服务。LangSmith Sandboxes 通过统一的策略引擎管理访问权限。

AI产品 LangSmith Sandboxes Agent

推荐理由：LangChain 搞了个 Sandboxes，让 AI Agent 安全调用外部系统，凭证和网络策略全由平台管，不用自己操心泄露风险。

原文

09:38

官方账号LangChain@LangChainAI

LangSmith 现已在 AWS Marketplace 上线，提供完全托管的 SaaS 部署选项，用户可以在 AWS 基础设施上运行，使用 Amazon EKS/EC2、RDS、ElastiCache 和 S3 等服务。该服务深度集成 Amazon Bedrock、Sagemaker、Bedrock AgentCore、Neptune、DynamoDB 等 AWS 工具，方便开发者构建智能体。拥有 AWS 承诺消费的客户可以将其用于采购 LangSmith。该产品旨在简化 LLM 应用的开发、测试和监控流程。

AI产品 LangSmith AWS AWS Marketplace

推荐理由：LangSmith 现在可以直接在 AWS 上托管了，省去自己搭建的麻烦，还能用你已有的 AWS 额度。

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