How Candidly Built State-Aware Agent Harnesses in LangSmith
Candidly 的代理 Cait 利用 LangSmith 标注管道，通过阅读部分追踪记录在对话中途推断用户状态并引导回复，该流程的人为一致性达到 92.3%。
摘要由 AI 生成
2026 年 8 月 26 日，LangChain Blog 披露两项进展：一是 Candidly 推出的代理 Cait 利用 LangSmith 标注管道，通过分析对话追踪记录推断用户状态并引导回复，该流程的人为一致性达 92.3%；二是 LangSmith 推出名为 LangSmith Engine 的技术引擎，旨在分析大规模追踪数据，将重复性故障转化为可操作问题，识别运行模式并生成评估者与修复方案，从而提升智能体自身的优化能力。
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CaitCandidlyLangSmith
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2026-08-26
LangSmith Engine: How We Built an Agent…
LangSmith 推出了名为 LangSmith Engine 的技术引擎，旨在分析大规模追踪数据、将重复性故障转化为可操作问题并提出评估者与修复方案。该引擎通过深入分析运行轨迹，识别模式并生成具体的改进建议，从而提升智能体自身的优化能…
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LangSmith Engine: How We Built an Agent for Improving Agents
LangSmith 推出了名为 LangSmith Engine 的技术引擎，旨在分析大规模追踪数据、将重复性故障转化为可操作问题并提出评估者与修复方案。该引擎通过深入分析运行轨迹，识别模式并生成具体的改进建议，从而提升智能体自身的优化能力。