产品简介
The platform for agent engineering 是一个致力于提升智能体开发效率与可靠性的综合平台。在大语言模型技术变革的背景下，单独使用模型往往不足以构建强大的应用程序。该平台通过将大语言模型与其他计算资源或知识来源相结合，覆盖了从构建、测试、部署到监控的智能体开发生命周期全过程，帮助开发团队更快地交付高质量的应用。
核心功能模块
平台围绕智能体开发的核心需求，提供了以下关键功能模块：
- 构建（Build）：支持使用 LangChain、LangGraph 以及 Deep Agents 进行代码化开发，为开发者提供灵活的构建工具。
- 测试（Test）：提供基于数据集的评估工具、自动化评估流程以及提示词工程优化能力，确保智能体行为的准确性。
- 部署（Deploy）：支持智能体的大规模部署与服务化，满足生产环境的高并发需求。
- 监控（Monitor）：提供生产环境下的追踪、调试和观察功能，帮助团队实时掌握智能体运行状态。
平台特色能力
除了基础的开发流程支持，该平台还集成了多项增强型基础设施能力：
- LLM 网关：能够跨不同提供商路由、控制和观察大语言模型流量，优化成本与性能。
- 无代码智能体：通过 LangSmith Fleet，用户无需编写代码即可构建和运行智能体，降低了使用门槛。
- 智能引擎：LangSmith Engine 能够自动查找并修复 recurring 的智能体问题，提升系统稳定性。
- 终端开发辅助：提供开源的 dcode CLI，允许开发者在终端中通过与 AI 智能体交互来编写代码。
使用流程概览
典型的使用流程始于平台设置，用户可以选择云端部署或自托管 LangSmith 环境，并进行用户管理与合规性配置。随后，开发者进入构建阶段，利用代码或无代码工具创建智能体。在测试阶段，通过数据集验证智能体表现并优化提示词。最后，将智能体部署至生产环境，并利用监控工具和 LLM 网关进行持续的运维与流量管理。
适用人群与场景
该平台主要适用于需要构建复杂大语言模型应用的软件开发团队、AI 工程师以及企业技术部门。常见应用场景包括：
- 需要结合外部知识库或计算资源的复杂问答系统。
- 对智能体响应准确性和稳定性有高要求的企业级应用。
- 希望降低开发门槛，快速原型验证的业务团队。
- 需要严格合规性与流量控制的多模型混合调用场景。
学习资源与支持
为了帮助用户更好地掌握平台用法，官方提供了丰富的学习与支持渠道：
- LangChain Academy：提供关于使用 LangChain 和 LangGraph 进行构建的免费课程。
- 社区论坛：用户可以在这里提问、分享解决方案并讨论最佳实践。
- 支持门户：用于提交工单并跟踪支持请求，解决技术问题。
常见问题
平台是否支持无代码开发？
是的，平台通过 LangSmith Fleet 提供了无代码智能体构建和运行能力，允许非技术人员或希望快速原型的开发者在不编写代码的情况下创建智能体。
如何管理不同模型提供商的流量？
平台内置了 LLM 网关功能，可以跨多个提供商路由、控制和观察大语言模型流量。这有助于统一管理接口、优化成本并监控使用情况。
平台是否符合企业合规要求？
平台重视数据安全与合规性，其信任中心提供了关于 HIPAA、SOC 2 Type 2 和 GDPR 合规性的详细信息。用户还可以选择自托管 LangSmith 以满足特定的数据治理需求。
数据统计
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