LANGCHAIN

一份详尽的 AI 智能体评估指南和清单，涵盖错误分析、数据集构建、评分器设计以及生产就绪性评估。

本文深入探讨了如何为 AI 智能体（Agents）构建高保真的评估系统，涵盖数据获取、指标定义以及迭代实验的核心策略。

本教程深入解析 LangSmith Fleet 的共享技能（Skills）功能，指导开发者如何为团队中的 AI 智能体配备专业化的知识与工具，提升企业级 LLM 应用的协作效率。

深入探讨 Moda 如何利用 Deep Agents 框架和 LangChain 构建复杂的多代理系统，使非设计人员也能创作出专业级的视觉内容。

深入探讨如何利用 LangSmith 中的 AI 助手 Polly 来调试复杂的 LLM Agent 追踪（Traces）、优化提示词并简化智能体工作流的开发过程。

通过实施超越简单 LLM 提示词缓存的多层缓存策略，全面优化您的检索增强生成 (RAG) 性能，降低成本并提升响应速度。

深入探讨 Agentic RAG（代理式检索增强生成）架构，分析 AI 智能体如何通过迭代推理、工具调用和多步规划，解决传统 RAG 系统无法处理的复杂数据检索与分析挑战。

代理式 RAG 系统功能强大，但容易出现隐性失效。了解如何在检索震荡、工具风暴和上下文膨胀影响生产性能和成本之前检测到它们。

LangChain 将 Agent Builder 正式升级为 Fleet，为企业提供了一个中心化的平台，用于构建、部署和管理大规模 AI 智能体车队，并增强了治理与协作功能。

LangChain 推出 LangSmith Sandboxes，旨在解决 LLM 生成代码执行的安全风险。了解如何通过一行代码为您的 AI 代理实现安全、隔离的执行环境。

全面了解新推出的 langgraph-cli，学习如何通过命令行直接将 LLM 智能体部署并管理至 LangSmith Deployment，提升生产环境效率。

LangChain 与 NVIDIA 达成深度合作，推出专为企业设计的 Agentic AI 平台，旨在解决生产环境下 AI 智能体的构建、部署与监控难题。