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Search agent traces by behavior with AI Search in LangSmith
LangChain · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- LangSmith ajoute AI Search pour trouver des traces d'agents en décrivant des comportements en langage naturel, comme « fuite de données personnelles ? » ou « utilisateur frustré ».
- Pourquoi ça compte
- Utile pour les équipes debuggant des agents en production, cherchant des exemples d'évaluation ou découvrant des motifs dans des milliers de conversations sans révision manuelle.
- Vigilance
- AI Search utilise un budget de 8K tokens par trace, priorisant les messages utilisateur et réponses d'agent, donc les différences comportementales subtiles dans les longs dialogues pourraient être manquées.
- agent
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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