LangSmithのファインチューニング用CLI smithtuneがFireworksAI_HQとbasetenで学習
LangSmithのファインチューニングには専用CLIのsmithtuneがあり、Ankush Golaは試せるとしている。LangSmithから軌跡を取得・選択・処理し、FireworksAI_HQとbasetenで学習したうえで、結果をLangSmithで評価する。コードはsmithtuneリポジトリにある。
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Fireworks、LangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと表明
Fireworksは、LangChainのLangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと述べ、LangSmithのトレースからFireworks上のマネージドSFT、その後の評価とデプロイまでを、別のトレーニング基盤なしで1つのCLIで進める経路だと説明している。
LangChain、LangSmith の Trajectories の試用をチームに呼びかけ
LangChain によると、LangSmith の Trajectories は今すぐ試せ、長時間動作するエージェントのデバッグ、専門担当者向けの読みやすい挙動ビュー、オンライン評価によるセッションの採点、本番セッションのファインチューニング用データセット化に使えるという。
LangChain、Deep Agents と LangSmith を基盤とする Rippling AI のアーキテクチャを公開
Rippling AI は Deep Agents と LangSmith を基盤に構築されており、スーパーバイザーエージェントが 5〜7 個の特化型サブエージェントを調整し、LangSmith でトレース、評価、本番環境の監視を実施している。
LangSmith Custom Appsが一般提供を開始
LangChainによると、LangSmith Custom Appsはプロンプトでエージェントデータからインターフェースを作成でき、実行へのラベル付け、実験の比較、トレースの確認といったビューを含む。
LangSmith Engine v2がレッドチーミングと検証済み修正を追加
LangChainはInterruptでLangSmith Engine v2を発表した。本番前にエージェントの問題を特定し、提案された修正をユーザーに示す前にテストし、非効率なエージェントの処理とともにコストとレイテンシの傾向を示す。