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Planning for Agents

代理的规划

我们“In the Loop 系列”的第四部分,在其中我们讨论代理的规划意味着什么以及如何改进它。

In the Loop 6 分钟阅读
Improving core tool interfaces and docs in LangChain

改进 LangChain 中的核心工具界面和文档

了解我们对核心工具界面的最新改进,这些改进使其能够将任何代码转换为工具,处理多样化的输入,丰富工具输出,并有效处理工具错误。

By LangChain 4 分钟阅读
How We Deployed our Multi-Agent Flow to LangGraph Cloud

我们如何将多代理流程部署到 LangGraph Cloud

阅读这篇客座博客文章,了解如何通过 React 和 LangGraph Cloud 创建 LangGraph 多代理流程。

5 分钟阅读
Why you should outsource your agentic infrastructure, but own your cognitive architecture

为什么你应该外包你的代理基础设施,但拥有你的认知架构

在我们“In The Loop”系列的第三部分中,了解为什么你应该定制你的认知架构以适应特定应用,同时为你的代理应用运行更好的基础设施。

Harrison Chase 3 分钟阅读
[Week of 7/8] LangChain Release Notes

[7/8 周] LangChain 发布说明

了解使用 LangGraph Cloud 构建和部署的新用例、改进后的 LangGraph 文档,以及 LangSmith 中关于自我改进评估器的更多信息。此外,了解最新的代理趋势 — 并了解更多关于我们即将举行的代理主题黑客马拉松的信息。

4 分钟阅读
LangSmith for the full product lifecycle: How Wordsmith quickly builds, debugs, and evaluates LLM performance in production

LangSmith 用于完整的产品生命周期:Wordsmith 如何在生产中快速构建、调试和评估 LLM 性能

了解 WordSmith(法律团队的 AI 助手)如何在整个产品生命周期中使用 LangSmith — 从原型设计到评估,再到调试和实验。

案例研究 5 分钟阅读
What is a "cognitive architecture"?

什么是“认知架构”?

我们“In the Loop”系列的第二部分,重点关注认知架构的含义。

Harrison Chase 3 分钟阅读
Jockey: A Conversational Video Agent Powered by Twelve Labs APIs and LangGraph

Jockey:由 Twelve Labs API 和 LangGraph 驱动的对话式视频代理

关于对话式视频代理 Jockey 如何使用 LangGraph 和 Twelve Labs API 进行更智能的视频处理的客座博客文章。

6 分钟阅读
Improving Memory Retrieval: How New Computer achieved 50% higher recall with LangSmith

改进内存检索:New Computer 如何使用 LangSmith 实现 50% 更高的召回率

New Computer 使用 LangSmith 改进了他们的内存检索系统,通过跟踪比较视图中的回归并相应地调整对话提示,实现了 50% 更高的召回率。

案例研究 4 分钟阅读
What is an AI agent?

什么是 AI 代理?

介绍一个新的关于 AI 代理的思考系列,名为“In the Loop”。

Harrison Chase 4 分钟阅读
Announcing LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud: Running agents at scale, reliably

宣布 LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud:大规模、可靠地运行代理

我们用于大规模运行代理的新基础设施 LangGraph Cloud 现已推出 Beta 版。我们还发布了 LangGraph 的新稳定版本。

By LangChain 6 分钟阅读
Aligning LLM-as-a-Judge with Human Preferences

使 LLM-as-a-Judge 与人类偏好对齐

深入研究 LangSmith 中的自我改进评估器,其动机是 LLM-as-a-Judge 评估器的兴起,以及关于少样本学习和对齐人类偏好的研究。

By LangChain 5 分钟阅读

第 7 页,共 24 页

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