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Textos sobre React, Node.js, TypeScript y AI. El cuerpo traducido se muestra cuando existe. Si no, ve el texto en inglés y una nota que lo dice.
Etiqueta: langsmith
Creación de un bucle de mejora de agentes con las herramientas de evaluación de LangGraph y LangSmith.
Un bucle paso a paso de LangGraph y LangSmith: recolección de datos, tres capas de puntuación, agrupamiento de fallos, conjuntos de datos de regresión sin conexión y evaluaciones previas al envío.
24 min de lecturaManaged Deep Agents Beta: Un método basado en directorios para desplegar agentes de LangChain
Los Agentes Profundos Gestionados de LangChain convierten una carpeta de proyecto en un agente alojado. Qué hace cada archivo, cómo funciona el despliegue de MDA y las limitaciones de la versión beta que es importante conocer.
12 min de lectura¿Necesitan los agentes avanzados modelos específicos? Una demostración bancaria con LangSmith
LangChain Deep Agents es teóricamente agnóstico a los modelos, pero en la práctica es sensible a ellos. Un agente bancario con cinco herramientas analizado en LangSmith muestra dónde se sitúa cada modelo.
9 min de lecturaLangChain, LangGraph, LangSmith y Langflow: qué hace cada herramienta
Cuatro herramientas Lang resuelven problemas distintos. Vea cuándo usar los pipelines de LangChain, los flujos con estado de LangGraph, el trazado de LangSmith y el constructor visual de Langflow, con código.
5 min de lecturaDale a tu agente de IA una memoria; luego observa todo lo que hace.
Un agente de IA con memoria, además de una observabilidad total de todo lo que hace: un LLM local en Ollama, LangGraph para el agente y LangSmith para los registros.
16 min de lecturaOrquestación multiagente: Construcción y observación de sistemas multiagente
Orquestación multiagente con LangGraph y LangSmith: cómo el orquestador dirige las tareas a los agentes, la configuración y un ejemplo reproducible que se puede seguir paso a paso.
7 min de lecturaGráficos de delitos financieros multiagente con LangChain, LangGraph y LangSmith
Un grafo de delitos financieros con múltiples agentes utilizando LangChain, LangGraph y LangSmith: enrutamiento por supervisor, subgrafos, interrupciones por intervención humana, evaluaciones y medidas de control.
10 min de lecturaAgentes de catálogo e facturación de LangGraph con visibilidad de LangSmith
Catalogar e facturar a los agentes en LangGraph: enrutamiento por supervisor, interrupciones por intervención humana, memoria a largo plazo y bucles de evaluación de LangSmith que garantizan la integridad.
21 min de lecturaEvaluación del comportamiento del agente: resultados, trayectorias y retroalimentación sobre la producción
Cómo evaluar los sistemas agentes más allá de la respuesta final: asociar LangChain, LangGraph y LangSmith a roles, analizar las trayectorias de puntuación y el contexto, e incorporar los fallos en la producción a las evaluaciones.
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