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LangSmith

面向 LLM 应用的追踪、评测与可观测性平台,支持数据集管理与 CI 集成

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LangChain BlogT1·智能体与协同
58 分
评测驱动开发如何提升 AI 智能体可靠性

LangChain 旗下 LangSmith 团队提出评测驱动开发(EDD)方法论,主张在构建智能体的同时用一致的指标集持续度量表现,并围绕评测结果不断爬坡优化。核心流程包括先写一份简短的规格说明定义何为良好行为,再通过对比实验判断每次改动是修复还是引入回归,最后把评测常驻 CI 与生产环境,并将线上失败案例回流为新的数据集样本。