Репортаж от Wedoany，LangChain официально выпустила автоматизированный инструмент отладки Agent — LangSmith Engine. Этот инструмент объединяет четыре этапа работы Agent в продуктивной среде: «обнаружение ошибки, локализация кода, автоматическое исправление, дополнение тестов» — в полностью автоматизированный замкнутый цикл. Система способна автоматически перехватывать сигналы о сбоях, составлять черновик PR с исправлением и генерировать тестовые примеры для регрессионной оценки; вмешательство разработчика требуется только на этапе окончательного утверждения.
Ключевая логика работы LangSmith Engine заключается в непрерывном мониторинге потока данных трассировки (trace) в продуктивной среде. Его механизм перехвата сигналов охватывает пять типичных сценариев сбоев: явные исключения ошибок, непрохождение онлайн-оценщиков, аномалии в структуре трассировки, негативная обратная связь от пользователей, а также ситуации «пустого ответа», когда Agent не может ответить на вопрос пользователя. Когда система перехватывает сигнал о сбое, Engine автоматически считывает онлайн-репозиторий кода, определяет первопричину сбоя и составляет черновик PR, содержащий план исправления, одновременно генерируя набор пользовательских оценочных тестов для данного конкретного режима сбоя и встраивая их в комплект автоматизированных тестов проекта. В примечаниях к выпуску LangChain указано, что Engine напрямую интегрирован с системой оценщиков LangSmith, и после устранения сбоя соответствующие пользовательские оценщики навсегда сохраняются в тестовом конвейере проекта, гарантируя, что аналогичные ошибки не будут внесены повторно.
Основой, обеспечивающей производительность Engine в реальном времени, является синхронно выпущенное нижележащее хранилище SmithDB. По мере того как объем данных трассировки Agent в продуктивной среде продолжает стремительно расти, прежняя архитектура хранения перестала справляться с требованиями к скорости автоматического сканирования и классификации сбоев в реальном времени. SmithDB отказалась от традиционной схемы хранения на локальных дисках, полностью перейдя на архитектуру на основе объектного хранилища, что позволило повысить производительность запросов при основных рабочих нагрузках до 15 раз по сравнению с прежним уровнем. Эта модернизация архитектуры хранения является предпосылкой, позволяющей Engine в автоматическом режиме выполнять сканирование трассировок, классификацию сбоев и локализацию кода.
При сравнении с аналогами в отрасли видно, что инструменты наблюдаемости (observability) Agent ускоренно эволюционируют от «пассивных оповещений» к «активной диагностике и автоматическому исправлению». Платформы Claude Managed Agents от Anthropic и Frontier от OpenAI интегрируют оркестровку и оценку, однако LangSmith Engine выбрал несколько иной путь — он не пытается контролировать планирование выполнения Agent, а фокусируется на полностью автоматической цепочке действий после возникновения сбоя. Для предприятий, уже управляющих Agent на платформе LangSmith, Engine может напрямую использовать их существующие данные трассировки и систему оценщиков без необходимости подключения новых инструментов наблюдаемости. Основатель Workwise Solutions Ли Кони (Leigh Coney) публично отмечал, что многие предприятия одновременно эксплуатируют несколько систем Agent, и если средства наблюдаемости разрознены по независимым инструментам разных поставщиков, предприятия будут вынуждены иметь дело с двумя несвязанными между собой массивами данных.
LangSmith — это коммерческая инженерная платформа для Agent, принадлежащая LangChain, охватывающая полный цикл отладки, оценки, развертывания и мониторинга Agent. В настоящее время она обслуживает 35% компаний из списка Fortune 500, ежедневно обрабатывая более 1 миллиарда событий. Компания LangChain была основана Харрисоном Чейзом (Harrison Chase) и Анкушем Голой (Ankush Gola) в 2023 году в Сан-Франциско, штат Калифорния, США. На сегодняшний день она завершила три раунда финансирования; в июле 2025 года был закрыт раунд B на сумму 125 миллионов долларов США под руководством IVP, в результате чего оценка компании достигла 1 миллиарда долларов.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
