Interrupt 2026: LangChain تقدّم أدوات لتصحيح أخطاء وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج

عقدت LangChain مؤتمر Interrupt 2026 على مدى يومين، وقدّمت فيه أدوات جديدة لتشخيص وكلاء الذكاء الاصطناعي وتصحيح أخطائهم في بيئة الإنتاج، كما عرضت أمثلة واقعية من LinkedIn وRippling وCisco و19 شركة كبرى أخرى.

ثلاث أدوات لفرق الإنتاج

أعلنت LangChain خلال المؤتمر عن ثلاثة منتجات صُمّمت خصيصاً للفرق التي تُطلق الوكلاء في الأنظمة الفعلية:

• LangSmith Engine — منصة لتشخيص الأخطاء. تعرض تتبّعاً كاملاً لسلسلة الاستدعاءات: أي LLM قدّم إجابة خاطئة، وفي أي خطوة فُقد السياق، وأي أداة أعادت نتيجة غير متوقعة. وهذا أمر بالغ الأهمية، لأن الوكلاء الحقيقيين يتألفون من عشرات الخطوات، وقد يُفسد خطأ واحد في الخطوة 7 النتيجة بالكامل.
• Sandboxes GA — بيئة معزولة منفصلة للاختبار، أصبحت الآن متاحة للعموم (GA). يمكن للفرق تجربة إصدارات جديدة من الوكلاء، وإدخال التغييرات والتراجع عنها بأمان، دون خطر تعطيل بيئة الإنتاج. وتفيد هذه البيئة بوجه خاص في اختبارات A/B: أي إصدار من LLM يعمل بشكل أفضل، وأي prompt أكثر فعالية.
• LangChain Labs — مساحة مغلقة لتجربة الميزات التجريبية (beta). ينشر مطوّرو LangChain فيها أفكاراً جديدة، مثل استراتيجيات جديدة لإعادة المحاولة (retry)، وطرق تخزين السياق مؤقتاً، وآليات توجيه (routing) تجريبية. ويمكن لفرق الإنتاج اعتماد هذه الأفكار مبكراً وتقديم ملاحظات مباشرة للمطوّرين.

أمثلة من التطوير الميداني

تحدث في المؤتمر 23 متحدثاً، وهم مهندسون كبار من LinkedIn وRippling وCisco و19 شركة أخرى.

LinkedIn تحدثت عن وكيل توصيات بدأ فجأة بتجاهل فلتر الموقع الجغرافي. كان الوكيل على قناعة بأن مرشحاً يقيم في الهند مناسب لوظيفة في سان فرانسيسكو. وتم العثور على المشكلة في LangSmith Engine: ففي خطوة التصفية أعادت الأداة البيانات بتنسيق خاطئ، ولم يلاحظ LLM التناقض. وبعد تصحيح الخطأ، يعمل الوكيل بشكل صحيح.

Rippling عرضت كيف طوّرت آلية لضبط نفقات استدعاءات API. فقد كان وكيل إنتاج واحد يكلّف الشركة 200 دولار يومياً في استدعاءات LLM. وبعد تطبيق التخزين المؤقت للسياق وتبسيط الـ prompts، انخفضت التكلفة إلى 120 دولاراً يومياً. وهذا يعني توفير 2400 دولار شهرياً على وكيل واحد.

Cisco تحدثت عن أكبر مشكلة في تصحيح الأخطاء ضمن البنية المعمارية القائمة على الخدمات المصغّرة. فحين يتألف الوكيل من عشر خدمات مختلفة (إحداها تتصل بـ CRM، وأخرى بـ REST API، وثالثة بـ S3)، وتنقطع السلسلة عند الخدمة 6، يصبح الأمر جحيماً حقيقياً. فلا يكفي التسجيل في LangSmith، بل يجب أيضاً مزامنة سجلات التتبّع بين الخدمات. وعرضت Cisco كيف حلّت هذا النمط عبر OpenTelemetry.

ماذا يعني ذلك

تمثل وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج حدوداً جديدة في الهندسة، ولا تناسبها حزمة المراقبة القديمة. وتستثمر LangChain في أدوات تصحيح الأخطاء لأنها أصبحت عنق زجاجة (bottleneck) حرجاً للقطاع بأكمله.

جميع مقاطع فيديو المؤتمر متاحة عبر الإنترنت عند الطلب.