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Textes sur React, Node.js, TypeScript et AI. Un corps traduit est affiché quand il existe. Sinon vous voyez le texte anglais et une note qui le dit.
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Création d’une boucle d’amélioration des agents avec les outils d’évaluation de LangGraph et LangSmith.
Une boucle étape par étape de LangGraph et LangSmith : collecte des traces, trois niveaux d’évaluation, regroupement des échecs, ensembles de données de régression hors ligne et évaluations avant déploiement.
24 min de lectureManaged Deep Agents Beta : Une méthode basée sur des répertoires pour déployer des agents LangChain
Les Managed Deep Agents de LangChain transforment un dossier de projet en un agent hébergé. Ce que fait chaque fichier, le fonctionnement de la déploiement MDA, ainsi que les lacunes de la version bêta à connaître.
12 min de lectureLes agents avancés ont-ils besoin de modèles spécifiques ? Une démonstration bancaire avec LangSmith
LangChain Deep Agents est théoriquement indépendant des modèles, mais en pratique sensible aux modèles. Un agent bancaire doté de cinq outils, analysé via LangSmith, montre quel modèle est utilisé pour chaque tâche.
9 min de lectureLangChain, LangGraph, LangSmith et Langflow : à quoi sert chaque outil
Quatre outils Lang résolvent des problèmes différents. Découvrez, à l’aide de code, quand utiliser les pipelines LangChain, les flux étatiques LangGraph, le suivi de performance LangSmith et l’éditeur visuel de Langflow.
5 min de lectureDonnez à votre agent IA une mémoire — puis observez tout ce qu’il fait
Un agent d’IA doté de mémoire, ainsi qu’une visibilité totale sur tout ce qu’il fait : un LLM local sur Ollama, LangGraph pour l’agent, et LangSmith pour les traces.
16 min de lectureOrchestration multi-agents : Création et observation de systèmes multi-agents
Orchestration multi-agents avec LangGraph et LangSmith : comment l’orchestrateur dirige les tâches vers les agents, la configuration, ainsi qu’un exemple reproductible que vous pouvez suivre pas à pas.
7 min de lectureGraphes des crimes financiers multi-agents avec LangChain, LangGraph et LangSmith
Un graphe des crimes financiers à plusieurs agents avec LangChain, LangGraph et LangSmith : routage par superviseur, sous-graphes, interruptions par un intervenant humain, évaluations, mécanismes de contrôle.
10 min de lectureLes agents Catalogue et Facture de LangGraph avec la visibilité offerte par LangSmith.
Les agents de catalogue et de facturation dans LangGraph : routage supervisé, interruptions par un intervenant humain, mémoire à long terme et boucles d’évaluation LangSmith qui assurent l’exactitude.
21 min de lectureÉvaluation du comportement des agents : résultats, trajectoires et retours d’information sur la production
Comment évaluer les systèmes agents au-delà de la réponse finale : associer LangChain, LangGraph et LangSmith à des rôles, analyser les trajectoires de score et le contexte, ainsi que prendre en compte les échecs de production dans les évaluations.
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