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不過,這則回覆所稱的「這些資訊」並未出現在提供的貼文中,也沒有揭露抽樣方式、時間範圍或具體發現

中文摘要

LangChain 表示,已透過 LangSmith Observability 橫跨數十億次代理執行的資料進行分析,並計畫以「LangSmith Signals」持續公布開發者如何建構代理系統的量化資訊。不過,這則回覆所稱的「這些資訊」並未出現在提供的貼文中,也沒有揭露抽樣方式、時間範圍或具體發現。

一龍馬判讀

大規模實際執行資料有機會補足代理開發只靠基準測試的盲點,但資料來自 LangSmith 使用者,代表性、隱私處理與分析方法仍須進一步說明。

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LangChain · @LangChain

R to @LangChain: 📊 We analyzed this information from LangSmith Observability data across billions of agent runs, and we're just getting started.…

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R to @LangChain: 📊 We analyzed this information from LangSmith Observability data across billions of agent runs, and we're just getting started. Stay tuned for more LangSmith Signals as we share how devs are building agents, by the numbers. https://www.langchain.com/langsmith-platform

收錄日期
2026-09-05
來源
Nitter RSS(公開貼文)
抓取時間
2026/09/05 06:13(台北)