描述
LangChain 提供了一个全面的工程平台和开源框架，旨在赋能开发人员构建、测试和部署可靠的 AI 代理。该平台专注于使代理开发生命周期可重复，从而实现更快的迭代和更大的动力。
LangSmith 是一个核心组件，提供用于观察、评估和部署代理的工具，通过 Python、TypeScript、Go 和 Java 的 SDK 支持各种框架。
LangSmith Engine 是一个新发布的版本，旨在通过自主发现和诊断未检测到的问题来更快地改进代理。它对生产故障进行聚类，在跟踪和代码中识别根本原因，并提出修复建议供审查。
可观察性功能通过将运行分解为结构化时间线，显示每个步骤的顺序和原因，帮助调试和理解代理行为。它包括对流行代理框架的原生跟踪、OpenTelemetry SDK、用于多轮聊天的消息线程以及 AI 驱动的洞察。
评估能力利用实际使用情况进行迭代改进。生产跟踪可以转换为测试用例，并且可以使用人工审查和自动化评估的组合来为代理评分。此过程确保代理在每次迭代中都能得到可衡量的改进，并结合了可重用的 LLM 作为裁判、多轮评估和人工反馈校准。
部署功能支持在生产环境中发布和扩展代理。代理服务器提供内存、对话线程和持久检查点等基本功能，构建在容错且可扩展的基础设施之上。它支持人工干预交互、输入并发和后台代理，并提供类型安全的流式消息和事件，以及用于代理群的可扩展分布式运行时。
LangChain 还提供 LangChain、LangGraph 和 DeepAgents 等开源框架，用于构建具有不同控制和自主级别代理。LangChain 非常适合与任何模型提供商快速入门，LangGraph 适用于需要确定性的生产代理，而 DeepAgents 则适用于高度自主的长期运行代理。该平台受到庞大社区的信赖，拥有数百万的开源下载量和众多企业客户，其中包括财富 10 强公司。
LangChain的核心功能
支持代理开发生命周期
可观察性和调试工具
自动化和人工辅助评估
生产部署和扩展
框架无关集成
用于构建代理的开源框架
自主问题诊断
迭代代理改进
企业级安全和管理
支持多轮对话
可扩展且容错的运行时
如何使用 LangChain？
构建：利用开源框架构建 AI 代理。
观察：跟踪代理运行以理解行为并调试问题。
评估：捕获生产数据以创建测试用例并为代理性能评分。
部署：在生产环境中发布和扩展代理。
优化：利用反馈和评估结果迭代改进代理的可靠性和性能。
LangChain的使用案例
- 代理开发
- 调试 AI 代理
- 代理性能评估
- 生产代理部署
- 自主任务执行
- 企业 AI 解决方案
