Cualquier empresa puede usar IA. Las que vean valor duradero serán las que posean su inteligencia: el modelo, el harness y el contexto que convierten un modelo genérico en uno que conoce tu negocio.
En Interrupt NYC y London, lanzamos nuevas funciones para permitir a los equipos poseer su inteligencia, dándoles más control sobre cómo construyen, entienden y mejoran sus agentes en producción.
Novedades en LangSmith
🔎 LangSmith AI Search: Encuentra conversaciones basándote en una comprensión semántica de tus trazas, con preguntas como «¿el usuario se frustró?» o «¿se filtró información personal?» sin depender de filtros tradicionales.
🤖 Managed Deep Agents v0.9: Construye agentes dinámicos y personalizados, adaptados al contexto de cada ejecución, que reaccionen en Slack, tengan memoria a nivel de usuario y uso de herramientas, programen tareas y más. Además, búsqueda web integrada de forma gratuita.
🛡️ LangSmith Engine v2: Detecta problemas antes de que lleguen a producción con Red Teaming. Engine v2 también detecta problemas más difíciles de ver, como trabajo ineficiente de los agentes y tendencias en métricas, y prueba y valida automáticamente sus correcciones propuestas.
🧭 LangSmith Trajectories: Navega por los datos de trazas y sigue el camino de tu agente con una vista cronológica de cada sesión a través del agente principal y sus subagentes.
🧩 LangSmith Custom Apps: Construye, publica y ejecuta interfaces personalizadas directamente en LangSmith, convirtiendo flujos de trabajo recurrentes en herramientas compartidas basadas en tus datos de LangSmith.
🎛️ LangSmith Fine-Tuning: Convierte trayectorias de producción en datos de entrenamiento, ajusta modelos con Baseten o Fireworks, y luego evalúa y sirve los modelos ajustados.
Código abierto
🔧 LangChain v1.4.0: LangChain ahora es compatible con FastMCP a través del langchain.mcp namespace.
⚡ Construcción de agentes de producción con Jev y LangGraph: Descubre cómo LangGraph orquesta Jev, el modelo de decisión de TypeSafe AI, para construir agentes más rápidos y baratos de ejecutar.
El Modelo Operativo Agéntico: Cómo los equipos ejecutan IA de producción a escala
El Modelo Operativo Agéntico examina cómo los equipos líderes reúnen personas, procesos y tecnología para escalar la IA de producción. Cubre replantear el ciclo de vida del desarrollo de agentes, construir prácticas de evaluación continua e incorporar gobernanza: lo que se necesita para ir más allá de la experimentación y ejecutar agentes de manera confiable a escala. Únete a una sesión virtual próxima para explorar el marco y cómo se ve en la práctica.
🌍 EMEA · 29 de oct
10:00 GMT / 11:00 CET
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🌎 América del Norte · 5 de nov
10:00 AM PT / 1:00 PM ET
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Talleres en vivo sobre los fundamentos para construir agentes confiables.
🧪 Agent Evals 101: ¿Qué son las evaluaciones de agentes?
Mié, 28 de oct · 11:00 AM PT · Virtual
Aprende a medir el rendimiento de un agente evaluando su trayectoria de ejecución: la secuencia de mensajes y llamadas a herramientas que produce.
Regístrate ahora →
🧠 Agent Memory 101: Ingeniería de contexto
Mar, 3 de nov · 10:00 AM PT · Virtual
Un taller en vivo sobre cómo recuerdan los agentes. Descubre cómo Deep Agents, nuestro harness de agentes de código abierto, ayuda a mantener ágiles las ventanas de contexto.
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Próximos eventos
Organizados por LangChain
🇩🇪 Múnich, Alemania · 27 de oct · 17:00–21:00 CET
LangChain x Data Reply Hackathon: Construyendo con harnesses de agentes
Registrarse →
🤖 Chicago, IL · 27 de oct · 10:00 AM CT
LangSmith Roadshow: Construyendo agentes con agentes
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💻 Virtual · 28 de oct · 11:00 AM PT
GTM Engineering Live: Cómo construimos nuestro agente de diseño
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🏛️ Vienna, VA · 29 de oct · 6:00 PM ET
DMV Agent Builders Meetup
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🍁 Toronto, ON · 4 de nov · 5:15 PM ET
Sé dueño de tu inteligencia con modelos de pesos abiertos
Regístrate →
Organizado por la comunidad de LangChain
🇲🇽 Ciudad de México · 29 de oct · 5:00 PM CT
Agentes en producción
Más información →
Lo que los equipos están construyendo con LangChain
Antes, añadir una función a una versión temprana del chatbot o agente de Ziptomaba semanas, y su pipeline interno de trazas carecía de detalles que el equipo necesitaba. Ahora, LangSmith y LangGraph hacen que lanzar nuevas funciones sea más rápido.
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