LangChain 在最新更新中推出 LangGraph Cloud 和自我改进评估器

根据 LangChain Blog 的消息，LangChain 宣布推出封闭测试中的 LangGraph Cloud 以及其他多个重要更新。此新增功能旨在通过提供可扩展、容错的部署能力来增强代理的工作流程。

LangGraph Cloud：代理工作流程的新纪元

LangGraph Cloud 旨在为 LangGraph 代理提供无缝的部署体验。用户可以一键部署，并受益于 LangSmith 中集成的跟踪和监控功能。该平台还包括一个用于调试代理失败模式的工作室，支持快速迭代和改进。

这建立在最新稳定版本的 LangGraph v0.1 之上，该版本支持人工在循环中的协作和一流的流媒体功能。感兴趣的用户可以 加入候补名单 以使用 LangGraph Cloud。

LangSmith 中的自我改进评估器

LangSmith 推出了自我改进评估器，这是使用“LLM 作为法官”方法评估 LLM 应用输出的用户的一项重大改进。用户现在可以纠正 LLM 评估器的反馈，这些反馈会被存储为少样本示例，从而在无需手动调整提示的情况下改进 LLM 作为法官。这确保了更准确和可靠的测试。

LangSmith 的其他更新

LangSmith 还具有新的功能，例如 PII 掩蔽、LangSmith Playground 中的自定义模型，以及在保存提示时存储模型配置的能力。这些更新旨在简化用户体验并增强功能性。

LangChain 的改进

LangChain 本身也进行了改进，包括一个通用的 Python 模型初始化器，允许用户仅用一行代码就能初始化任何常见的聊天模型。此外，还引入了一个新的消息修剪工具，这对状态复杂的应用程序特别有用。

社区和生态系统更新

LangChain 通过活动和集成继续与其社区互动。即将于 7 月 10 日在德克萨斯州奥斯汀举行的集会将使爱好者更多地了解 LangChain 及其应用。此外，LangChain 已与多个合作伙伴功能集成，包括 Anthropic Sonnet 3.5、Fireworks 的 Firefunction-v2 和 llama.cpp。

对于希望构建基于语音的 LLM 应用的开发者，LangChain 还与 Vocode 集成。该公司被 Redpoint 认可，入选其2024 InfraRed 100 名单。

现实世界的用例

LangChain 分享了多个客户案例，展示了其技术的实际应用。例如，Factory 使用 LangSmith 将迭代速度提高了 2 倍，而 Cisco 的 Adam Lucek 讨论了在 AI 工作流程中标准化评估的重要性。

对于那些新接触 LangChain 的人，可参考 Lakshya Agarwal 的 LangChain 初学者指南 和 Brandon Hancock 的 LangChain 初学者大师班。这些资源提供了如何使用 LangChain 构建强大 AI 应用的全面指南。

欲了解更多详细信息，请访问 LangChain Blog。