AI Briefing#langsmith
#langsmith와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
#langsmith와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
LangSmith Fleet가 Arcade.dev와 연동돼 7,500개+ 도구를 안전하게 쓸 수 있게 됐다.
LangSmith Fleet, Polly GA, NVIDIA 연동, Open SWE 등 3월 업데이트를 묶어 소개한다.
MongoDB Atlas 위에 벡터 검색, 상태 저장, Text-to-MQL, 관측성을 묶은 AI 에이전트 스택이 나왔다.
에이전트의 실제 동작을 정확히 측정하기 위해 타겟팅된 평가(Evals)를 설계하고 관리하는 전략을 다룬다.
에이전트의 정확도와 신뢰성을 높이기 위해 실제 운영 환경의 동작을 반영한 타겟팅된 평가 체계를 구축해야 한다.
LangSmith Fleet가 에이전트에 도메인 지식을 부여하고 팀 내에서 공유할 수 있는 'Skills' 기능을 출시했다.
Moda는 Deep Agents와 LangSmith를 활용해 복잡한 시각적 디자인을 수행하는 프로덕션급 멀티 에이전트 시스템을 구축했다.
LangChain이 Google Cloud Next 2026에 참가하여 에이전트 개발을 위한 최신 기술과 LangSmith 업데이트를 공개한다.
LangSmith가 모든 작업 환경에서 트레이스 분석과 프롬프트 수정 등을 지원하는 AI 어시스턴트 Polly를 정식 출시했다.
LangChain은 영업 프로세스 자동화를 위해 Deep Agents 기반의 GTM 에이전트를 구축하여 리드 전환율을 250% 높였다.
AI 에이전트의 성능을 효과적으로 측정하기 위해 작업 정의, 성능 지표 설정 및 LangSmith를 활용한 반복적인 평가 프로세스가 필요하다.
monday Service는 LangSmith를 활용해 개발 초기 단계부터 에이전트의 품질을 검증하는 코드 중심 평가 프레임워크를 구축했다.
LLM의 발전과 함께 에이전트 프레임워크는 단순 체이닝에서 자율적인 워크플로 오케스트레이션으로 진화하고 있다.
LangChain이 LangSmith Agent Builder GA 및 실험 비교 기능 등 1월 주요 업데이트를 공개했다.
LangChain이 개발자뿐만 아니라 일반 비즈니스 사용자도 쉽게 에이전트를 구축할 수 있는 LangSmith Agent Builder를 출시했다.
Monte Carlo가 LangGraph를 활용해 데이터 파이프라인 문제를 병렬로 조사하고 해결하는 AI 에이전트를 구축했다.
LangSmith가 OpenTelemetry를 지원하여 LLM 애플리케이션의 트레이싱을 표준화하고 통합 관측성을 제공한다.
LangChain이 2024년 AI 개발 트렌드와 LLM 인프라 사용 현황을 담은 연례 보고서를 발표했다.
LangSmith가 OpenTelemetry 형식을 지원하여 분산 트레이싱 및 관측성 기능을 강화했다.
LangChain 팀이 데이터셋과 평가 지표를 기반으로 프롬프트를 자동 개선하는 Promptim 라이브러리를 공개했다.