Лента AI

1075

Новости, обновления инструментов и кейсы в реальном времени

LangChain

20+ публикаций

Открытые модели догнали проприетарные в базовых агентских задачах

Результаты тестов LangChain показывают, что открытые модели справляются с вызовом инструментов и работой с файлами на уровне флагманов, но обходятся в десятки раз дешевле.

2 мин

Новость·31 мар.

Партнерство LangChain и MongoDB: единая инфраструктура для корпоративных ИИ-агентов

LangChain и MongoDB представили глубокую интеграцию своих платформ, позволяющую разработчикам запускать ИИ-агентов в рабочей среде без создания параллельной инфраструктуры данных.

3 мин

Новость·27 мар.

Практическое руководство по тестированию ИИ-агентов: подготовка и чек-лист

Разбираем ключевые шаги для создания надежной системы оценки ИИ-агентов: от ручного анализа логов до проверки изменений состояния системы.

2 мин

Новость·26 мар.

Оценка ИИ-агентов: подход LangChain к тестированию и улучшению систем

Команда LangChain поделилась методикой создания метрик для ИИ-агентов. Главный принцип: количество тестов не гарантирует качество, важна фокусировка на реальных сценариях использования в рабочей среде.

13 мин

Новость·25 мар.

LangSmith Fleet внедряет систему общих навыков для ИИ-агентов: как сохранить корпоративные знания

Платформа LangSmith Fleet добавила поддержку корпоративных навыков. Теперь разработчики могут наделять ИИ-агентов специфическими знаниями, которые легко переносить и обновлять.

12 мин

Новость·23 мар.

Авторизация ИИ-агентов: два подхода к управлению доступом в LangSmith Fleet

Платформа LangSmith Fleet представила два типа авторизации агентов: Ассистенты, использующие данные пользователя, и Claws с фиксированными правами доступа. Это решает проблему безопасности данных.

3 мин

Новость·19 мар.

LangChain запускает LangSmith Fleet: от создания ИИ-агентов к корпоративному управлению

Инструмент Agent Builder эволюционировал в полноценное рабочее пространство для контроля доступа, авторизации и мониторинга агентов внутри компаний.

13 мин

Новость·18 мар.

LangSmith интегрирует ИИ-ассистента Polly во все рабочие процессы платформы

Инструмент для отладки ИИ-агентов Polly стал общедоступным. Теперь он работает на всех страницах LangSmith, сохраняет контекст и помогает анализировать цепочки вызовов длиной в сотни шагов.

13 мин

Новость·17 мар.

LangSmith представляет песочницы для безопасного выполнения кода ИИ-агентами

Платформа LangSmith запустила изолированные среды для ИИ-агентов. Это решает проблему безопасного запуска сгенерированного нейросетями кода без риска для инфраструктуры разработчика.

2 мин

Новость·16 мар.

Эволюция экосистемы LangChain: от прототипов к надежным ИИ-агентам в рабочей среде

Обзор февральских обновлений LangChain: улучшенная трассировка в LangSmith, изолированные песочницы для агентов и важность инженерии среды выполнения для автономных систем.

3 мин

Новость·11 мар.

Опыт LangChain: создание ИИ-агента для продаж, который увеличил конверсию на 250%

Разбор кейса LangChain по внедрению ИИ-агента в процессы продаж: как автоматизация рутинного поиска данных сэкономила 40 часов в месяц каждому менеджеру и повысила качество коммуникации.

13 мин

Новость·5 мар.

Как правильно оценивать навыки AI-агентов: опыт LangChain

Команда LangChain делится методологией тестирования «навыков» для кодинг-агентов. Почему просто добавить инструкции недостаточно и как построить надежный пайплайн оценки.

13 мин

Новость·4 мар.

Агенты обучают агентов: новый инструмент LangSmith повышает эффективность Claude Code до 92%

LangChain представили CLI и набор «навыков» для AI-агентов. Это позволяет моделям самостоятельно управлять тестированием и отладкой, кардинально улучшая качество кода.

63 мин

Новость·4 мар.

LangChain Skills: Резкое повышение эффективности AI-агентов через динамические инструкции

LangChain представил концепцию «навыков» (Skills) — наборов инструкций, которые загружаются по требованию. Это решение увеличило точность выполнения задач Claude Code с 29% до 95%.

13 мин

Новость·26 февр.

Мониторинг AI-агентов: почему традиционные метрики не работают в продакшене

Запуск AI-агентов требует смены парадигмы наблюдения: вместо отслеживания ошибок кода приходится анализировать бесконечные вариации человеческого языка и непредсказуемое поведение моделей.

3 мин

Новость·22 февр.

Агентная наблюдаемость: почему традиционные методы отладки не работают с AI

Разработка надежных AI-агентов требует смены парадигмы: от отладки кода к отладке рассуждений. Разбираем, почему старые методы тестирования бессильны и как строить оценку на основе трассировки.

3 мин

Новость·18 февр.

Как Monday.com внедрили оценку качества AI-агентов на уровне кода

Разбор кейса Monday.com: как превратить тестирование AI-агентов из ручной проверки в автоматизированный инженерный процесс, ускорив циклы обратной связи в 8 раз.

33 мин

Новость·17 февр.

Инженерия обвязки: как улучшить AI-агента без смены модели

Команда LangChain подняла эффективность своего агента с 52% до 66% только за счет изменения архитектуры обвязки, не трогая саму модель. Разбираем их подход к harness engineering.

13 мин

Новость·13 февр.

Эволюция инструментов разработки: почему фреймворки для AI-агентов выжили и изменились

В 2026 году вопрос актуальности фреймворков для LLM всё ещё открыт. Разбираем, как инструменты прошли путь от простых цепочек до автономных агентов и почему наблюдаемость стала важнее кода.

43 мин

Новость·12 февр.

Конференция Interrupt от LangChain — фокус на реальных кейсах внедрения агентов

LangChain анонсировала конференцию Interrupt в Сан-Франциско, посвященную практическому применению AI-агентов в продакшене, с участием Эндрю Ына и Харрисона Чейза.

33 мин

Лента AI

Открытые модели догнали проприетарные в базовых агентских задачах

Партнерство LangChain и MongoDB: единая инфраструктура для корпоративных ИИ-агентов

Практическое руководство по тестированию ИИ-агентов: подготовка и чек-лист

Оценка ИИ-агентов: подход LangChain к тестированию и улучшению систем

LangSmith Fleet внедряет систему общих навыков для ИИ-агентов: как сохранить корпоративные знания

Авторизация ИИ-агентов: два подхода к управлению доступом в LangSmith Fleet

LangChain запускает LangSmith Fleet: от создания ИИ-агентов к корпоративному управлению

LangSmith интегрирует ИИ-ассистента Polly во все рабочие процессы платформы

LangSmith представляет песочницы для безопасного выполнения кода ИИ-агентами

Эволюция экосистемы LangChain: от прототипов к надежным ИИ-агентам в рабочей среде

Опыт LangChain: создание ИИ-агента для продаж, который увеличил конверсию на 250%

Как правильно оценивать навыки AI-агентов: опыт LangChain

Агенты обучают агентов: новый инструмент LangSmith повышает эффективность Claude Code до 92%

LangChain Skills: Резкое повышение эффективности AI-агентов через динамические инструкции

Мониторинг AI-агентов: почему традиционные метрики не работают в продакшене

Агентная наблюдаемость: почему традиционные методы отладки не работают с AI

Как Monday.com внедрили оценку качества AI-агентов на уровне кода

Инженерия обвязки: как улучшить AI-агента без смены модели

Эволюция инструментов разработки: почему фреймворки для AI-агентов выжили и изменились

Конференция Interrupt от LangChain — фокус на реальных кейсах внедрения агентов

Статистика