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#langsmith

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총 46건 중 1-24건

Scaling Agents in Europe & The Middle East: Lessons from Schneider Electric, Vodafone, and monday.com
Article2026년 9월 3일·👁️ 1

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
AI Agent Latency 101: How do I speed up my AI agent?
Article2026년 8월 26일

AI Agent Latency 101: How do I speed up my AI agent?

AI 에이전트의 지연 개선은 병목 진단을 출발점으로 사용자 경험 개선, LLM 호출 축소·가속·병렬화를 적용하고 성능·비용·기능 사이의 균형을 맞추는 작업이다.

langchain.com
#langgraph#langsmith#gemini-flash#llm
Announcing LangGraph v0.1 & LangGraph Cloud: Running agents at scale, reliably
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
Applying OpenAI's RAG Strategies
Article2026년 8월 26일

Applying OpenAI's RAG Strategies

OpenAI의 고객 대상 RAG 실험을 바탕으로 질의 변환, 라우팅, 질의 구성, 인덱스 구축, 후처리 전략을 설명하며 애플리케이션별 평가의 중요성을 강조한다.

langchain.com
#langchain#langsmith#openai#chunk-size-optimization
Building a company due diligence Agent with Deep Agents
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
LangChain Announces Enterprise Agentic AI Platform Built with NVIDIA
Article2026년 8월 26일·👁️ 2

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
LangChain raises $125M to build the platform for agent engineering
Article2026년 8월 26일·👁️ 3

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
LangChain's Second Birthday
Article2026년 8월 26일·👁️ 3

LangChain's Second Birthday

LangChain은 출시 2주년을 맞아 LLM 앱 개발의 중심이 빠른 시작에서 운영 신뢰성으로 이동했다고 설명하며, langchain·LangSmith·LangGraph의 발전과 역할을 정리했다.

langchain.com
#langchain#langgraph#langsmith#ai-architecture
LangChain State of AI 2023
Article2026년 8월 26일·👁️ 2

LangChain State of AI 2023

2023년 하반기 LangSmith의 익명 사용 데이터는 LLM 애플리케이션 개발이 검색, 맞춤형 구성, 다중 평가를 중심으로 진행됐으며 에이전트는 신뢰성과 성능 제약으로 제한적으로 채택됐음을 보여준다.

langchain.com
#langchain#langsmith#agent-reliability-gap#application-specific-retrieval
LangChain State of AI 2024 Report
Article2026년 8월 26일·👁️ 3

LangChain State of AI 2024 Report

LangChain의 2024년 보고서는 LangSmith 사용 데이터를 통해 오픈소스 모델과 다단계 AI 에이전트의 확산, LLM 호출 효율화, 평가와 인간 피드백 활용을 보여준다.

langchain.com
#langchain#langgraph#langsmith#openai
How Podium optimized agent behavior and reduced engineering intervention by 90% with LangSmith
Article2026년 8월 26일

How Podium optimized agent behavior and reduced engineering intervention by 90% with LangSmith

Podium은 LangSmith를 활용해 AI Employee의 대화 종료 판단 품질을 높이고 고객지원에 필요한 엔지니어 개입을 90% 줄였다.

langchain.com
#langgraph#langsmith#podium#ai-employee
Reflections on Three Years of Building LangChain
Article2026년 8월 26일·👁️ 2

Reflections on Three Years of Building LangChain

LangChain은 지난 3년간 단일 파이썬 패키지에서 신뢰할 수 있는 에이전트 구축을 위한 생태계로 성장했으며, LangChain 1.0 출시와 LangSmith 확장, 1억 2,500만 달러 투자 유치를 발표했다.

langchain.com
#langchain#langgraph#langsmith#langchain-1-0
Why We Rebuilt LangChain’s Chatbot and What We Learned
Article2026년 8월 26일·👁️ 1

Why We Rebuilt LangChain’s Chatbot and What We Learned

LangChain은 지원 엔지니어의 문서·지식 기반·코드 검색 방식을 재현해 챗봇을 재구축하고, 빠른 createAgent와 심층 분석용 Deep Agent를 결합했다.

langchain.com
#createagent#langchain#langsmith#deep-agent
Automating Web Research
Article2026년 8월 25일

Automating Web Research

LangChain 팀은 자율 웹 연구 에이전트를 실험한 뒤, 병렬 검색과 문서 검색을 결합한 단순하고 설정 가능한 리트리버를 구현했다.

langchain.com
#gpt4all#langchain#langsmith#retrieval-observability
Debugging Deep Agents with LangSmith
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
Introducing Pytest and Vitest integrations for LangSmith Evaluations
Article2026년 8월 25일·👁️ 1

Introducing Pytest and Vitest integrations for LangSmith Evaluations

LangSmith는 기존 테스트 개발 흐름에서 LLM 애플리케이션을 평가하고 결과를 추적·공유할 수 있도록 Pytest 및 Vitest/Jest 통합을 베타로 공개했다.

langchain.com
#langsmith#pytest#vitest#evaluation-feedback-tracing
Making Data Ingestion Production Ready: a LangChain-Powered Airbyte Destination
Article2026년 8월 25일·👁️ 2

Making Data Ingestion Production Ready: a LangChain-Powered Airbyte Destination

LangChain과 Airbyte의 통합은 정기적인 데이터 수집·갱신과 텍스트 분할·임베딩을 결합해 검색 기반 애플리케이션의 프로덕션 전환을 지원한다.

langchain.com
#airbyte#langchain#langsmith#scheduled-reindexing
Multi-modal RAG on slide decks
Article2026년 8월 25일·👁️ 1

Multi-modal RAG on slide decks

Datadog 슬라이드의 10개 질문 평가에서 이미지 요약 기반 멀티 벡터 검색은 정확도 90%로 멀티모달 임베딩 60%와 텍스트 전용 RAG 20%를 앞섰지만, 요약 사전 생성에 따른 복잡성과 비용이 발생했다.

langchain.com
#langsmith#openclip#gpt-4v#retrieval-quality-bottleneck
The rise of \"context engineering\
Article2026년 8월 25일·👁️ 2

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
Using LangSmith to Support Fine-tuning
Article2026년 8월 25일

Using LangSmith to Support Fine-tuning

LangSmith로 지식 그래프 삼중항 추출의 데이터 관리와 평가를 지원한 실험에서 LLaMA2 7b chat과 gpt 3.5 turbo의 파인튜닝 효과를 확인했지만, 최고 점수는 퓨샷 GPT 4가 기록했다.

langchain.com
#langsmith#llama2-7b-chat#format-quality-separation#task-specific-adaptation
Workspaces in LangSmith for improved collaboration and organization
Article2026년 8월 25일

Workspaces in LangSmith for improved collaboration and organization

LangSmith의 워크스페이스는 조직 내 사용자와 리소스를 분리하고 조직·워크스페이스별 권한을 구분해 협업, 자원 관리, 보안을 지원한다.

langchain.com
#langchain#langsmith#workspace-resource-isolation#llm
Toyota Scales Enterprise AI with Deep Agents and LangSmith
Article2026년 8월 24일·👁️ 1

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
Test Agent Changes with LangSmith Preview Builds
Article2026년 8월 20일·👁️ 3

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
Introducing LangSmith Tuned Evaluators
Article2026년 8월 18일·👁️ 3

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