@LangChain：.@AdamRLucek 关于我们如何利用追踪数据为生产环境中的代理构建评估系统。

X AI KOLs Following 2026/05/26 21:21 新闻

langchain traces evals production-agents observability

摘要

Adam Łucek 探讨了 LangChain 如何使用追踪数据为生产环境中的代理构建评估。

.@AdamRLucek 关于我们如何利用追踪数据为生产环境中的代理构建评估系统。

查看原文

查看缓存全文

缓存时间: 2026/05/27 00:59

.@AdamRLucek 关于我们如何利用追踪数据为生产级智能体构建评估系统。

Adam Łucek (@AdamRLucek): 如今的追踪数据真的价值连城，只要你知道如何利用它！正如业界共识，构建有效的智能体需要尽早发布、观察行为并快速迭代。其核心正是智能体的追踪数据，它精确记录了每一次输入——

相似文章

X AI KOLs Timeline

Adam Łucek 讨论了 LangSmith Engine，这是一个使用追踪数据来自动化代理开发的代理。

X AI KOLs Following

LangChain发布了一个追踪插件，能将每个Cursor AI代理会话转换为LangSmith中的结构化追踪，包括模型运行、工具调用以及嵌套的子代理工作，这是比较编码代理追踪系列的一部分。

X AI KOLs Following

这条推文对比了改进AI智能体的旧手动方法与使用LangSmith Engine的新自动化方法，后者循环进行追踪、评估和修复。

X AI KOLs Timeline

这篇文章通过一个简短的教程，介绍了如何使用 LangSmith CLI 来管理 trace 并构建评估数据集。

X AI KOLs Following

LangSmith 实现了代理决策的集中追踪，提高了调试效率，正如 Morningstar Inc 的高级软件工程师所展示的那样。