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LangChain 介绍 Corridor，该公司使用 LangSmith 构建智能体安全评估、追踪推理流水线并管理记忆图谱，同时保护 AI 编码智能体在编写代码时的安全。Etsy、ElevenLabs、Lovable 和 Mercor 等公司的安全团队都在使用。

LangChain 发布 LangSmith Fine-Tuning 和 smithtune CLI，让开发者可以直接把 Agent 的运行轨迹转换为微调数据，无需手动搭建训练流水线。

LangChain 发布了关于将 AI 智能体从孤立实验扩展到企业生产环境的新指南，汇集了 Schneider Electric、Vodafone 和 monday.com 在共享智能体平台、LLMOps、可观测性、多智能体架构、安全与数据驻留等方面的经验教训。

@wonder正在构建一个AI智能助手，自动化膳食规划与配送，集成LangSmith进行调试和评分，使用LLM-as-judge方法。

LangSmith 推出了自定义应用，现已全面可用，允许用户在平台上为他们的代理数据构建和发布自定义界面，以增强标注和实验比较等工作流程。

LangChain 在 LangSmith 中引入 Trajectories，这是一种按时间顺序查看代理会话的视图，通过聚合来自人类、AI 和工具的消息来简化调试，以便更容易地导航和分析。

LangChain 在推文中推广了用于 LangSmith Engine 的 Agent Claw Play，邀请用户试用这款交互式开发工具。

LangChain 宣布 LangSmith Engine v2，新增红队测试和验证修复等功能，以主动识别和解决 AI 代理中的问题，避免影响生产环境。

LangChain 在主题演讲中宣布了 LangSmith 的新功能，包括用于红队测试的 LangSmith Engine v2、具有新认证和内存功能的 Managed Deep Agents v0.8、用于代理会话视图的 LangSmith Trajectories，以及 LangSmith Fine-Tuning。

LangChain宣布将于9月30日举办一场专注于在线评估的活动，展示如何使用LangSmith中的Tuned Evaluators自动分析AI代理交互并在生产环境中提供反馈。

LangSmith 现在支持决策模型，例如 Jev 和 SemIf，提供每一步的可见性，以帮助更快地调试和理解模型行为。

LangSmith 正在帮助医疗机构将专家评审转化为可重复使用的 AI 代理评估，从而改善患者护理工作流程。

LangSmith 现已集成 Jev，一个 System One 模型，用于快速且经济的代理跟踪在线评估，实现更广泛的评分和安全检查，无需高昂成本。

LangChain 宣布，开源决策模型 SemIf 在 LangSmith LLM Gateway 中免费提供一周，且与 TypeSafe SDK 兼容。

Enzo Health 在符合 HIPAA 的医疗环境中使用 LangSmith 跟踪和评估其临床 AI 管道，公司正在招聘工程师以推动临床工作流程中的 AI 应用。

Included Health 构建了 Dot，一个 AI 驱动的联邦多智能体医疗指南，使用 LangGraph 和 Deep Agents，使聊天参与度提高了 75%，高风险检测率超过 99%。

Deep Life Sci 是一个开源的智能助手，专为临床和实验室科学家设计，提供对 ClinicalTrials.gov 和 PubMed 等庞大数据库的访问，并配备子代理以实现高效的文档审查。

LangSmith对其代理跟踪过滤功能进行了重建，使得构建查询、查找运行和理解匹配更加快速和便捷。

Clay 展示了如何将 LangSmith 追踪集成到其基于 Vercel AI SDK 构建的代理框架中，只需一行代码即可完成。

LangChain 展示了 LangGraph 和 LangSmith 如何加速了 Lyft 的支持代理开发，将发布时间从六个月缩短到 1-2 周，并增强了可见性。