LangSmith 推出 AI Search 自然语言搜索功能
先了解这件事
LangChain 在 LangSmith 中推出 AI Search 功能，允许用户通过自然语言描述直接检索 Agent 轨迹中的特定行为。该功能基于 SmithDB 将多源轨迹去重并转化为统一视图，利用快速决策模型在有限 token 预算下识别如 PII 泄露或用户挫败等复杂语义模式，旨在解决传统向量搜索难以捕捉细微逻辑差异的问题。 目前 AI Search 处于公开测试阶段，仅支持 GCP 区域的美国、欧盟和亚太地区，且不收取额外费用。组织管理员需在设置中手动开启该功能，启用后将在追踪页面显示。
AI 根据报道生成 · 4 天前更新
事件进展
2 个进展
- 10月15日 09:19 · 1 篇报道LangChain 解答 Agent Evals 常见疑问LangChain Blog：LangChain 解答 Agent Evals 常见疑问
- 10月13日 20:59 · 1 篇报道LangSmith 推出 AI Search 功能LangChain Blog：LangSmith 推出 AI Search，支持用自然语言搜索 Agent 轨迹行为
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- LangChain BlogLangChain 10月通讯：发布 LangSmith AI Search、Managed Deep Agents v0.9 及 LangChain v1.4.0
LangChain 在 Interrupt NYC & London 大会期间发布了多项新功能，包括支持语义搜索的 LangSmith AI Search、具备用户级记忆与工具调用的 Managed Deep Agents v0.9，以及集成 FastMCP 支持的 LangChain v1.4.0。
- LangChain BlogLangChain 解答 Agent Evals 常见疑问
LangChain 团队基于 LangSmith 平台解析智能体评估（Agent Evals）的核心问题，涵盖离线与在线评估的区别及四种主要评估器类型。文章建议从分析 Trace 入手构建小规模数据集，通过持续添加失败案例形成改进闭环，并指导用户利用代码检查或 LLM 裁判监控生产环境质量。
- LangChain BlogLangSmith 推出 AI Search，支持用自然语言搜索 Agent 轨迹行为
LangSmith 新增 AI Search 功能，允许用户通过自然语言描述直接检索 Agent 轨迹中的特定行为。该功能基于 SmithDB 将多源轨迹去重并转化为统一视图，利用快速决策模型在有限 token 预算下精准识别如 PII 泄露或用户挫败等复杂语义模式，解决了传统向量搜索难以捕捉细微逻辑差异的问题。
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- 1010月15日 10:00
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