agent-observability 태그 문서 56개

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#agent-observability

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총 56건 중 25-48건

Article2026년 9월 3일

Scaling Agents in Europe & The Middle East: Lessons from Schneider Electric, Vodafone, and monday.com

유럽·중동의 기업들은 에이전트를 운영 단계로 확장하기 위해 공통 플랫폼과 관측·평가·배포 체계를 구축하며, Schneider Electric·Vodafone·monday.com 사례는 이를 서로 다른 방식으로 보여준다.

langchain.com

#langsmith #vodafone #monday-com #schneider-electric

Article2026년 8월 31일

Build observable enterprise agentic retrieval using Managed Amazon Bedrock Knowledge Base with AWS CloudFormation

Amazon Bedrock Managed Knowledge Base와 Amazon Bedrock AgentCore를 활용해 여러 지식 기반을 선택·반복 검색하고, 7개 관측 계층과 평가 기능을 AWS CloudFormation으로 함께 배포하는 구성을 소개한다.

aws.amazon.com

#agenticretrievestream #aws-cloudformation #amazon-bedrock-agentcore #custom-quality-metrics

Article2026년 8월 26일

Announcing LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud: Running agents at scale, reliably

LangChain은 에이전트 실행을 세밀하게 제어하는 LangGraph v0.1 안정 버전과 확장성·내결함성·운영 관측을 지원하는 LangGraph Cloud 비공개 베타를 발표했다.

langchain.com

#langgraph #langsmith #langgraph-cloud #langgraph-studio

Article2026년 8월 26일

Building a company due diligence Agent with Deep Agents

Deep Agents와 Parallel로 기업 실사를 단계적으로 자동화하고, 출처·신뢰도·실행 추적으로 검증 가능한 보고서를 작성하는 구현 사례다.

langchain.com

#langsmith #deep-agents #rivian-automotive #parallel-task-api

Article2026년 8월 26일

Evaluate any agent framework with Amazon Bedrock AgentCore Evaluations

Amazon Bedrock AgentCore Evaluations는 표준 OpenTelemetry 계측으로 수집한 세션과 메시지를 재구성해 에이전트 프레임워크에 독립적인 평가를 제공한다.

aws.amazon.com

#openinference #opentelemetry #amazon-cloudwatch #evaluation-input-completeness

Article2026년 8월 26일

LangChain Announces Enterprise Agentic AI Platform Built with NVIDIA

LangChain은 2026년 3월 16일 NVIDIA와 에이전트 구축·배포·관측·평가를 통합하는 기업용 플랫폼을 발표하고, Nemotron Coalition 참여와 향후 GPU 가속 확장 방향을 밝혔다.

langchain.com

#langchain #langgraph #langsmith #nvidia

Article2026년 8월 26일

LangChain raises $125M to build the platform for agent engineering

LangChain은 기업가치 12억 5,000만 달러로 1억 2,500만 달러를 조달하고, 신뢰할 수 있는 에이전트의 개발·평가·배포·개선을 지원하는 에이전트 엔지니어링 플랫폼 확장을 발표했다.

langchain.com

#langchain #langgraph #langsmith #agent-lifecycle-integration

Article2026년 8월 25일

Debugging Deep Agents with LangSmith

LangSmith는 긴 실행과 다중 대화로 복잡해진 딥 에이전트의 디버깅을 실행 추적, Polly의 분석·프롬프트 수정, LangSmith Fetch CLI의 데이터 조회로 지원한다.

langchain.com

#langsmith #polly #claude-code #langsmith-fetch-cli

Article2026년 8월 25일

LangSmith Engine Improves Agent Issue Detection by 2x

LangSmith Engine은 내부 벤치마크에서 이슈 탐지 성능을 2배 이상, 공개 벤치마크에서 수정 성능을 25% 개선하고 업무 도구 연동·자체 호스팅·비용 조절 기능을 확대했다.

langchain.com

#issuebench #langsmith-engine #langsmith-intelligence #terminal-bench

$The rise of \"context engineering\$

Article2026년 8월 25일

The rise of \"context engineering\

컨텍스트 엔지니어링은 LLM이 과제를 수행할 수 있도록 적절한 정보·지시·도구를 알맞은 형식으로 제공하는 동적 시스템을 설계하는 일이다.

langchain.com

#langchain #langgraph #langsmith #context-failure-diagnosis

Article2026년 8월 24일

Toyota Scales Enterprise AI with Deep Agents and LangSmith

Toyota Motor North America는 Deep Agents·LangGraph·LangSmith를 활용해 에이전트 개발과 제조·연구 업무를 단축하고, 전사 AI의 투자 수익과 비용 절감을 추진하고 있다.

langchain.com

#langgraph #langsmith #deep-agents #agent-development-acceleration

Article2026년 8월 20일

Scaling agentic AI: Enterprise patterns without vendor lock-in

기업의 에이전틱 AI 확장은 멀티 모델·멀티 프레임워크·멀티 공급자 환경을 없애기보다, 애플리케이션 아래의 공통 통제 계층과 Amazon SageMaker 중심의 모델 운영, 동적 라우팅·복원력을 결합해 유연성과 일관성을 함께 확보하는 문제다.

aws.amazon.com

#amazon-bedrock #amazon-sagemaker #amazon-web-services #control-execution-separation

Article2026년 8월 20일

Test Agent Changes with LangSmith Preview Builds

랭스미스 프리뷰 빌드는 풀 리퀘스트의 소스 브랜치를 임시 운영 유사 환경에 배포해, 상위 배포를 변경하지 않고 에이전트의 실제 동작을 병합 전에 공동 검증하게 해주는 기능이다.

langchain.com

#github #langsmith #langsmith-preview-builds #automatic-branch-revisions

Article2026년 8월 18일

Introducing LangSmith Tuned Evaluators

LangSmith Tuned Evaluators는 Perceived Error를 시작으로 전문화된 관리형 판정 모델이 적격 생산 대화를 평가하고 결과와 설명을 추적에 첨부해, 평가 정확도와 범위를 확보하면서 비용과 운영 부담을 낮추는 서비스다.

langchain.com

#langchain #langsmith #perceived-error #langsmith-tuned-evaluators

YouTube2026년 8월 13일

When to Build Your Own Agent Harness

When to Build Your Own Agent Harness를 중심으로, 에이전트의 실질적인 지능은 모델 하나가 아니라 모델·컨텍스트·하네스의 결합에서 나오므로, 세 축을 통제해야 공급자 종속을 줄이고를 핵심 판단 포인트로 압축 정리한다.

Sequoia Capital

#ai-agent #agent-harnesses #llm-evaluation #agent-observability

Article2026년 8월 4일

How to Evaluate Voice Agents with LangSmith

음성 에이전트는 지시 이행, 실제 결과, 통화 경험을 분리해 평가하고, 각 신호에 맞는 코드·언어 모델·음성·비즈니스 시스템 평가와 사람 검토를 결합해야 한다.

langchain.com

#langchain #langsmith #human-calibrated-evaluators #llm

YouTube2026년 8월 1일

[한영자막] 시그널에서 PR까지: 스스로 고치는 AI 에이전트의 해부학

시그널에서 PR까지 이어지는 스스로 고치는 AI 에이전트의 핵심은 코드 생성 능력보다 트레이스·로그·저장소·평가 데이터를 결합해 신뢰할 수 있는 수정 근거를 만드는 데 있다.

Tech Bridge

#agent-observability #production-debugging #autonomous-remediation #evidence-grounded-repair

Article2026년 7월 31일

Optimizing production agents with Amazon Bedrock AgentCore Observability

아마존 베드록 에이전트코어 관측성과 클라우드워치를 활용해 정상 동작하지만 느린 에이전트의 병목과 장기 세션의 무제한 메모리 증가를 추적하고, 성능 저하를 사전에 감지하는 방법을 설명한다.

aws.amazon.com

#amazon-cloudwatch #amazon-bedrock-agentcore #latency-budgeting #memory-consolidation-retention

Article2026년 7월 27일

Building the enterprise environment for agentic AI

기업용 에이전트형 인공지능의 성패는 모델 추론 성능만이 아니라 업무 조율, 데이터와 도구 접근, 관측 가능성, 적정 에이전트 밀도, 확장 전략을 아우르는 시스템 기반에 달려 있다.

technologyreview.com

#intel #terminal-bench #agent-density #horizontal-first-scaling

Article2026년 7월 14일

How to Debug Coding Agents with LangSmith Traces

LangSmith는 서로 다른 코딩 에이전트의 실행 과정을 공통 트레이스 형식으로 수집해, 최종 결과만으로는 보이지 않는 오류 원인을 재구성하고 반복 실패를 개선하도록 돕는다.

langchain.com

#langsmith #opentelemetry #session-reconstruction #failure-driven-evaluation

Article2026년 6월 30일

9 Best Hermes Tools and Plugins to Install in 2026

헤르메스의 기본 하네스를 실용적인 상주형 에이전트로 확장하기 위해 웹 접근, 업무 앱 연결, 관측성, 장기 기억 등을 보강하는 아홉 가지 도구와 플러그인을 소개한 글이다.

firecrawl.dev

#composio #firecrawl #langfuse #hermes-agent

YouTube2026년 6월 13일

Building AI Agent Dashboards with Claude Fable 5 (LIVE: Watch Me Work)

Claude Fable 5로 AI Agent Dashboards를 만드는 핵심은 화려한 3D 화면보다, 에이전트 상태·작업·리소스 병목을 실시간으로 믿고 볼 수 있는 운영 대시보드로 만드는 데 있다.

Clearmud

#ai-agent-observability #multi-agent-dashboard #openclaw-gateway-dashboard #hermes-skill-routing

Article2026년 6월 11일

Evaluate AI agents systematically with Agent-EvalKit

Agent EvalKit은 최종 응답만 보는 평가의 한계를 넘어, AI 에이전트의 도구 호출·중간 상태·근거 충실성까지 추적해 코드 수준 개선으로 연결하는 오픈소스 평가 도구입니다.

Amazon Web Services

#agent-evalkit #amazon-bedrock #amazon-web-services #strands-agents-sdk

Article2026년 6월 2일

How Rippling built production AI in 6 months with Deep Agents and LangSmith

Rippling은 HR·IT·급여·재무 전반에 걸친 방대한 데이터 온톨로지 문제를 해결하기 위해 Deep Agents 기반 멀티 에이전트 구조와 LangSmith 평가·관측 체계를 결합해 약 6개월 만에 운영용 AI를 구축했다.

LangChain

#langchain #langsmith #rippling #deep-agents