LangChain công bố loạt cập nhật LangSmith và LangChain tại các sự kiện Interrupt
LangChain công bố loạt cập nhật tại các sự kiện Interrupt ở New York và London, tập trung giúp các nhóm kiểm soát tốt hơn việc xây dựng, giám sát và cải thiện agent AI trong môi trường sản xuất. Các tính năng mới gồm LangSmith AI Search, Managed Deep Agents v0.9, LangSmith Engine v2, Trajectories, Custom Apps và Fine-Tuning, cùng bản mã nguồn mở LangChain v1.4.0. LangSmith AI Search cho phép tìm kiếm trace của agent—bản ghi về những gì agent đã thực hiện—bằng các câu hỏi tự nhiên như người dùng có bực bội hay dữ liệu cá nhân có bị lộ không. Engine v2 bổ sung red-teaming, phát hiện hành vi kém hiệu quả và xu hướng chỉ số, đồng thời tự động kiểm thử và xác thực các đề xuất sửa lỗi. Trajectories cung cấp dòng thời gian về hoạt động của agent chính và các agent phụ, còn Custom Apps biến những quy trình lặp lại thành giao diện dùng chung. Fine-Tuning biến các lần chạy trong thực tế thành dữ liệu huấn luyện để tinh chỉnh model thông qua Baseten hoặc Fireworks. Managed Deep Agents v0.9 bổ sung khả năng cá nhân hóa theo từng lượt chạy, tương tác qua Slack, bộ nhớ cấp người dùng, sử dụng công cụ, lên lịch tác vụ và tìm kiếm web tích hợp; LangChain v1.4.0 cũng hỗ trợ FastMCP. Nhìn chung, các cập nhật này tập trung vào phần việc khó thấy nhưng quan trọng khi vận hành agent—tìm lỗi, đánh giá hành vi, tạo quy trình có thể tái sử dụng và cải thiện model từ dữ liệu sử dụng thực tế—thay vì chỉ xây dựng nguyên mẫu.
Các nhóm phát triển agent, doanh nghiệp và kỹ sư AI có thể xem LangSmith như một bộ công cụ để tìm lỗi, đánh giá hành vi và biến quy trình lặp lại thành ứng dụng dùng chung. Những đội đang vận hành agent nên chú ý đến AI Search, Trajectories và Engine v2 để kiểm tra dữ liệu truy vết, phát hiện hành vi kém hiệu quả và thử nghiệm bản sửa trước khi đưa vào sản xuất.
Đọc bài gốc