LangSmith 現已支援決策模型，包括 Jev 及 SemIf
LangSmith 現已支援決策模型，包括 Jev 及 SemIf，並提供每一步的可見性。
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LangChain 披露基於 Deep Agents 與 LangSmith 的 Rippling AI 架構
Rippling AI 基於 Deep Agents 和 LangSmith 構建，透過主管 Agent 協調 5 至 7 個專用子 Agent，並配合 LangSmith 進行鏈路追蹤、評測與生產環境監控。
LangChain 邀請團隊試用 LangSmith 的 Trajectories
LangChain 表示，LangSmith 的 Trajectories 現已可試用，可用於除錯長時間運行的智能體，為領域專家提供可讀的行為檢視，以線上評估為工作階段評分，並將生產工作階段轉為微調資料集。
LangSmith Custom Apps 現已正式推出
LangChain 表示，LangSmith Custom Apps 可以用提示詞，根據代理數據建立介面，包括標註執行、比較實驗及檢視追蹤的視圖。
LangSmith Engine v2 新增紅隊測試與經驗證的修復
LangChain 在 Interrupt 發布 LangSmith Engine v2。它可在正式上線前找出代理問題，在向用戶展示前測試擬議修復，並呈現低效的代理工作以及成本與延遲趨勢。
LangChain 在 Interrupt 發布 LangSmith Engine v2
LangChain 在 Interrupt 發布 LangSmith Engine v2，並表示它能主動找出 agent 的問題，在用戶看到之前加以解決。