从孤立的智能体试验走向企业级规模化生产，究竟需要什么？

我们最新的指南汇集了来自 @SchneiderElec、V@odafone 和 @mondaydotcom 的经验，涵盖：

• 共享智能体平台与 LLMOps
• 生产环境可观测性与评估
• 多智能体架构
• 智能体、工具与环境之间更清晰的边界
• 安全性、治理与数据驻留
• 在各团队与业务部门之间推动规模化采用

LangChain | 欧洲与中东地区的智能体规模化实践

来源：https://info.langchain.com/guide/scaling-agents-in-europe-and-the-middle-east 新指南

了解施耐德电气、Vodafone 和 monday.com 如何将 AI 智能体从实验阶段推向企业级生产。

下载指南 (https://info.langchain.com/guide/scaling-agents-in-europe-and-the-middle-east#content-download)

AI 智能体正迅速从试验阶段走向生产环境，但要将其规模化推广到整个企业，光是构建一个能力强大的智能体还远远不够。团队需要相应的基础设施、管控措施和反馈闭环，让智能体的行为可观测、可衡量、可治理，并能持续改进。下载本指南，了解施耐德电气、Vodafone 和 monday.com 如何应对大规模生产 AI 的挑战——从共享智能体平台与 LLMOps 实践，到具备更强可观测性、评估能力和控制手段的多智能体架构。

你将学到的内容

• 如何构建共享基础设施，让智能体项目超越彼此割裂的概念验证阶段
• 可观测性与评估如何帮助团队在生产环境中衡量并改进智能体
• 如何在智能体、工具与沙箱之间设计更清晰的边界
• 领先团队在规模化过程中如何应对安全性、治理、数据驻留以及组织协同等问题

下载《欧洲与中东地区的智能体规模化》，了解领先团队如何构建可见、可衡量、可治理且能持续改进的智能体系统。

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