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淘宝上有做网站的吗,什么网站建设最简单,wordpress 主题格式,网站去版权简介 LangSmith已成为事实上的Agent操作系统#xff0c;通过可视化调试、自动化评估和数据闭环三位一体能力#xff0c;将AI Agent从黑盒转变为白盒。开发者可快速定位问题、自动化测试、监控生产环境并形成数据飞轮#xff0c;将开发时间从2-3个月…简介LangSmith已成为事实上的Agent操作系统通过可视化调试、自动化评估和数据闭环三位一体能力将AI Agent从黑盒转变为白盒。开发者可快速定位问题、自动化测试、监控生产环境并形成数据飞轮将开发时间从2-3个月缩短至1-2周显著降低了从Demo到生产落地的门槛与时间成本。现在顶级团队OpenAI、Anthropic、LangChain官方、LlamaIndex、CrewAI等全部默认全量接入LangSmith已经成为事实上的Agent操作系统。LangSmith能通过其全生命周期的可观测性平台为AI Agent的开发、调试、评估、部署和运维各环节提供支撑从而显著加快开发速度。 核心摘要从“黑盒”到“透视”的效率飞跃LangSmith 本质上通过消除AI开发中的不确定性来提升速度。它将 LLM 应用特别是复杂的 Agent从难以调试的“黑盒”转变为全程可视化的“白盒”。核心加速逻辑可视瞬间定位复杂 Agent 逻辑中的错误节点不再靠猜。量化用自动化评估替代人工抽检发布更有底气。闭环生产数据一键转为测试数据让迭代飞轮自动转起来。flowchart LR subgraph A [Agent开发生命周期与LangSmith支撑] direction LR S1[“开发与调试”] -- S2[“测试与评估”] -- S3[“部署与运维”] end subgraph B [LangSmith核心功能与工具] T1[“可视化追踪与调试brPolly AI助手 LangSmith Fetch CLI”] T2[“数据集与评估体系br离线/在线评估 Insights”] T3[“生产监控与无代码构建br可观测性 No-Code Builder”] end T1 -- “加速问题定位与迭代” -- S1 T2 -- “确保质量br建立反馈闭环” -- S2 T3 -- “简化部署br监控线上表现” -- S3 阶段一开发与调试 (极速排查)痛点解决Agent 的链式调用、循环和工具使用极其复杂传统 Log 难以调试。**全链路追踪 (Full Traceability)**LangSmith 提供类似 X 光般的透视能力。你能清晰看到 Agent 的每一次思考Reasoning、每一个工具调用Tool Calling的输入输出、延迟和 Token 消耗。加速点发现 Bug 时直接点击 Trace 即可复现现场无需重新跑一遍流程调试时间从“小时级”缩短至“分钟级”。**可视化 Playground (即刻验证)**在追踪界面发现 Prompt 效果不佳直接点击“Open in Playground”修改提示词并立即测试无需切换到 IDE 修改代码。加速点实现了“调试-修改-验证”的秒级无缝切换。⚖️ 阶段二评估与测试 (置信发布)痛点解决每次修改 Prompt 或模型参数不知道是否会破坏其他功能回归问题。**自动化回归测试 (Regression Testing)**支持上传数据集并利用“LLM-as-a-Judge”技术用大模型评估大模型进行批量自动化打分。加速点将原本需要几天的人工验收测试缩短为几分钟的自动运行让代码重构和模型升级不再畏手畏脚。**对比测试 (A/B Testing Simulation)**并在同一视图下直观对比不同 Prompt 版本或不同底座模型如 GPT-4 vs Llama 3的效果差异。加速点快速决策最佳技术栈减少选型纠结时间。 阶段三部署与运维 (数据飞轮)痛点解决线上坏案难以捕捉数据无法反哺模型优化。**线上监控与过滤**实时监控生产环境的 Token 成本、延迟和错误率。支持通过关键词或特定规则如“用户点踩”自动筛选出关键 Trace。加速点运维不再是被动救火而是主动发现异常。**数据飞轮 (Data Flywheel)**这是最新的技术趋势。你可以一键将线上的优秀案例或失败案例添加到“数据集”或“标注队列”。加速点生产数据直接转化为微调Fine-tuning数据或测试用例实现了“开发-使用-优化”的自动化闭环让 Agent 越用越聪明。 阶段四协作与管理 (团队提效)痛点解决Prompt 散落在代码各处非技术人员PM/运营难以参与优化。Prompt Hub (提示词仓库)类似 GitHub 的 Prompt 版本管理系统。开发人员写代码Prompt 工程师在 Hub 中调优提示词通过 API 动态拉取。加速点解耦了代码与提示词非技术人员可独立调优 Agent 表现无需等待发版。**一句话总结**LangSmith 通过“可视化调试 自动化评估 数据闭环”的三位一体能力让开发者敢于快速迭代显著降低了从 Demo 到生产环境落地的门槛与时间成本。用了LangSmith之后开发一个可靠的、多工具、长链路的AI Agent从原来2-3个月的痛苦试错变成最快1-2周就能上线SOTA效果而且全程可观测、可迭代、可负责。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】