任何公司都可以使用 AI。那些看到持久价值的公司将会拥有自己的智能：模型、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 Interrupt NYC 和 London 上，我们发布了新功能，使团队能够拥有自己的智能，让他们对如何在生产中构建、理解和改进智能体拥有更多控制权。
LangSmith 新功能
🔎LangSmith AI Search：基于对 trace 的语义理解来查找对话，可以提出诸如“用户是否感到沮丧？”或“是否有 PII 泄露？”之类的问题，而无需依赖传统过滤器。
🤖Managed Deep Agents v0.9：构建动态、个性化的智能体，针对每次运行的上下文量身定制，可在 Slack 中响应，具备用户级记忆和工具使用能力，可安排任务等。此外，免费内置网页搜索。
🛡️LangSmith Engine v2：通过 Red Teaming 在问题进入生产之前将其捕获。Engine v2 还能检测更难以发现的问题，例如低效的智能体工作和指标趋势，并自动测试和验证其提出的修复方案。
🧭LangSmith Trajectories：以按时间顺序的视图浏览 trace 数据并跟踪智能体的路径，查看每个会话在主智能体及其子智能体中的情况。
🧩LangSmith Custom Apps：直接在 LangSmith 中构建、发布和运行自定义界面，将重复性工作流转变为基于你的 LangSmith 数据构建的共享工具。
🎛️LangSmith Fine-Tuning：将生产轨迹转化为训练数据，使用 Baseten 或 Fireworks 微调模型，然后评估并提供微调后的模型。
开源
🔧LangChain v1.4.0：LangChain 现在通过langchain.mcp命名空间支持 FastMCP。
⚡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）来构建运行更快、成本更低的智能体。
智能体运营模型：团队如何大规模运行生产级 AI
智能体运营模型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、构建持续评估实践，以及嵌入治理：如何从实验阶段迈向可靠地大规模运行智能体。参加即将举行的线上会议，探索该框架及其在实践中的样子。
🌍 EMEA · 10 月 29 日
10:00 GMT / 11:00 CET
立即注册 →
🌎 北美 · 11 月 5 日
10:00 AM PT / 1:00 PM ET
立即注册 →
Speak the Lang
关于构建可靠智能体基础知识的实时工作坊。
🧪 智能体评估 101：什么是智能体评估？
10 月 28 日周三 · 11:00 AM PT · 线上
了解如何通过评估智能体的执行轨迹来衡量其性能：即它产生的消息和工具调用序列。
立即注册 →
🧠 智能体记忆 101：上下文工程
11 月 3 日周二 · 10:00 AM PT · 线上
一场关于智能体如何记忆的实时工作坊。了解 Deep Agents——我们的开源智能体框架——如何帮助保持上下文窗口精简。
立即注册 →
即将举行的活动
由 LangChain 主办
🇩🇪 德国慕尼黑 · 10 月 27 日 · 17:00–21:00 CET
LangChain x Data Reply 黑客松：用智能体框架构建
立即注册 →
🤖 伊利诺伊州芝加哥 · 10 月 27 日 · 10:00 AM CT
LangSmith 路演：用智能体构建智能体
立即注册 →
💻 线上 · 10 月 28 日 · 11:00 AM PT
GTM Engineering Live：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 · 6:00 PM ET
DMV 智能体构建者聚会
立即注册 →
🍁 安大略省多伦多 · 11 月 4 日 · 5:15 PM ET
用开源权重模型掌控你的智能
立即注册 →
由 LangChain 社区主办
🇲🇽 墨西哥城 · 10 月 29 日 · 5:00 PM CT
生产环境中的智能体
了解更多 →
各团队正在用 LangChain 构建什么
以前，为早期版本的Zip的聊天机器人或智能体添加一项功能需要数周时间，而且其内部 traces 管道缺少团队所需的细节。如今，LangSmith 和 LangGraph 让发布新功能变得更快。
你如何跟进 Lang Latest？查看LangChain 博客、更新日志和YouTube 频道以获取更多产品和内容更新。