任何公司都可以使用AI。但能获得持久价值的将是那些…… 拥有自己的智能：模型、测试框架，以及将通用模型转变为了解你业务的模型的上下文。
在纽约和伦敦的 Interrupt 大会上，我们发布了新功能，使团队能够掌控自己的智能，让他们在构建、理解和改进生产环境中的智能体时拥有更多控制权。
LangSmith 新功能
🔎 LangSmith AI Search: 基于对追踪记录的语义理解来查找对话，例如提问“用户是否感到沮丧？”或“是否发生了PII泄露？”，而无需依赖传统的过滤器。
🤖 托管深度代理 v0.9: 构建动态的、个性化的代理，可根据每次运行的上下文进行定制，在 Slack 中响应，具备用户级记忆和工具使用能力，支持任务调度等。此外，还免费提供内置网络搜索。
🛡️ LangSmith Engine v2: 借助 Red Teaming，在问题进入生产环境之前将其捕获。Engine v2 还能检测更难发现的问题，例如低效的 agent 工作和指标趋势，并自动测试和验证其提出的修复方案。
🧭 LangSmith Trajectories: 浏览追踪数据，通过按时间顺序查看主智能体及其子智能体的每个会话，跟随智能体的执行路径。
🧩 LangSmith Custom Apps: 在 LangSmith 中直接构建、发布和运行自定义界面，将重复出现的工作流转变为基于您的 LangSmith 数据构建的共享工具。
🎛️ LangSmith 微调: 将生产轨迹转化为训练数据，使用 Baseten 或 Fireworks 对模型进行微调，然后评估并提供已调优的模型。
开源
🔧 LangChain v1.4.0: LangChain 现在通过以下方式支持 FastMCP langchain.mcp 命名空间。
⚡ 使用 Jev 和 LangGraph 构建生产级智能体: 了解 LangGraph 如何编排 Jev（TypeSafe AI 的决策模型），以构建运行更快、成本更低的智能体。
智能体运营模式：团队如何大规模运行生产级AI
该 智能体运营模式 探讨领先团队如何将人员、流程和技术结合起来，以规模化生产级 AI。内容涵盖重新思考智能体开发生命周期、建立持续评估实践以及嵌入治理：如何超越实验阶段，并在大规模下可靠地运行智能体。参加即将举行的线上会议，探索该框架及其实际应用。
🌍 EMEA · 10月29日
格林尼治标准时间10:00 / 欧洲中部时间11:00
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🌎 北美 · 11月5日
太平洋时间上午10:00 / 东部时间下午1:00
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Speak the Lang
关于构建可靠智能体基础的实时研讨会。
🧪 智能体评估 101：什么是智能体评估？
10月28日 周三 · 太平洋时间上午11:00 · 线上
了解如何通过评估智能体的执行轨迹——即其产生的消息和工具调用序列——来衡量智能体的性能。
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🧠 智能体记忆 101：上下文工程
11月3日 周二 · 太平洋时间上午10:00 · 线上
一场关于智能体如何记忆的实时研讨会。看看 Deep Agents——我们的开源智能体框架——如何帮助保持上下文窗口的精简。
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即将举行的活动
由 LangChain 主办
🇩🇪 德国慕尼黑 · 10月27日 · 欧洲中部时间17:00–21:00
LangChain x Data Reply 黑客马拉松：使用智能体框架进行构建
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🤖 伊利诺伊州芝加哥 · 10月27日 · 中部时间上午10:00
LangSmith 路演：用智能体构建智能体
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💻 线上 · 10月28日 · 太平洋时间上午11:00
GTM Engineering 实况：我们如何构建设计智能体
立即注册 →
🏛️ 弗吉尼亚州维也纳 · 10月29日 · 东部时间下午6:00
DMV 智能体构建者见面会
立即注册 →
🍁 安大略省多伦多 · 11月4日 · 东部时间下午 5:15
用开放权重模型掌控你自己的智能
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由 LangChain 社区主办
🇲🇽 墨西哥城 · 10月29日 · 中部时间下午5:00
生产环境中的智能体
了解更多 →
使用 LangChain 构建了什么项目的团队
在此之前，为早期版本添加一个功能 Zip其聊天机器人或智能体需要数周时间，而且其内部追踪流水线缺少团队所需的细节。现在，LangSmith 和 LangGraph 让新功能的上线变得更快。
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