LangSmith, Jev와 SemIf를 포함한 의사결정 모델 지원
LangSmith는 이제 Jev와 SemIf를 포함한 의사결정 모델을 지원하며, 모든 단계를 확인할 수 있게 한다.
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LangChain, Deep Agents와 LangSmith 기반의 Rippling AI 아키텍처 공개
Rippling AI는 Deep Agents와 LangSmith를 기반으로 구축되었으며, 슈퍼바이저 에이전트가 5~7개의 특화 서브에이전트를 조율하고 LangSmith를 통해 트레이싱, 평가, 프로덕션 모니터링을 수행한다.
LangChain, 팀에 LangSmith의 Trajectories 시범 사용 요청
LangChain은 LangSmith의 Trajectories를 지금 써 볼 수 있으며, 장시간 실행되는 에이전트 디버깅, 분야 전문가를 위한 읽기 쉬운 동작 보기, 온라인 평가로 세션 점수 매기기, 프로덕션 세션을 파인튜닝 데이터셋으로 전환하는 데 쓸 수 있다고 밝혔다.
LangSmith Custom Apps 정식 출시
LangChain은 LangSmith Custom Apps가 프롬프트로 에이전트 데이터에서 인터페이스를 만들 수 있으며, 실행 라벨링, 실험 비교, 트레이스 검토용 화면이 포함된다고 밝혔다.
LangSmith Engine v2, 레드팀 테스트와 검증된 수정 추가
LangChain이 Interrupt에서 LangSmith Engine v2를 발표했다. 프로덕션 전에 에이전트 문제를 찾아내고, 사용자에게 보여 주기 전에 제안된 수정을 시험하며, 비효율적인 에이전트 작업과 함께 비용 및 지연 시간 추세를 드러낸다.
LangChain, Interrupt에서 LangSmith Engine v2 발표
LangChain이 Interrupt에서 LangSmith Engine v2를 발표했으며, 에이전트 문제를 선제적으로 찾아 사용자가 보기 전에 해결할 수 있다고 밝혔다.