حدثت LangChain LangSmith: copilot مناوب لفرز التنبيهات، وتصحيح الأخطاء صوتيا، وDeep Agents Rubrics

نشرت LangChain ملخصها لشهر يونيو، والذي يتضمن تحديثات رئيسية لمنصة LangSmith، ونظام جديد لتقييم الوكلاء يسمى Deep Agents Rubrics، وورشة عمل تعليمية حول النشر، وإعلانات الفعاليات الشخصية للنصف الثاني من العام.

مساعد ذكي للدعم الفني للتنبيهات

التحديث الرئيسي لـ LangSmith في يونيو هو مساعد ذكي للدعم الفني من Fleet، وهي أداة للفرز السريع للتنبيهات في أنظمة الوكلاء. الغرض من الأداة هو مساعدة مهندس الدعم الفني على الوصول بسرعة إلى جذور الحادث: فهي تجمع السياق من آثار التتبع، وتحلل أنماط الأخطاء، وتقترح السبب الأكثر احتمالاً للعطل دون الحاجة إلى مراجعة مئات أسطر السجلات يدويًا. هذه المشكلة معروفة جيدًا لأي فريق يشغل الوكلاء في الإنتاج: كلما زاد تعقيد نظام الوكلاء، كلما صعب فهم المكان الذي حدث فيه الخطأ بالضبط.

قد يكون الخطأ قد حدث في التعليمات، في أداة، في آلية الذاكرة طويلة الأمد، أو في منطق تنسيق عدة وكلاء في نفس الوقت. يضيق مساعد الدعم الفني من Fleet مساحة البحث ويقلل الوقت من التنبيه الأول إلى فهم سببه.

ميزات جديدة للمطورين

بالإضافة إلى مساعد الدعم الفني، تلقى LangSmith أربع إضافات عملية:

• استخدام الكمبيوتر للوكلاء — يمكن للوكلاء الآن التفاعل مع واجهة الكمبيوتر مباشرة: النقر على الأزرار، وملء حقول النموذج، وقراءة محتوى الشاشة في الوقت الفعلي
• تصحيح الأخطاء الصوتي للآثار — يمكن للمطورين تشغيل التفاعلات الصوتية مباشرة في واجهة LangSmith ورؤية بوضوح حيث أخطأ الوكيل في تفسير الكلام
• تتبع حالة التجارب — لوحة تحكم جديدة تعرض تقدم عمليات الاختبار طويلة المدى دون الحاجة إلى فحص يدوي لكل عملية
• وكلاء فرعيون برمجيون — القدرة على تشغيل سلاسل وكلاء متداخلة مباشرة من الكود دون تكوين يدوي لطبقة التنسيق

جميع التحديثات الأربعة تلبي احتياجات هندسية محددة وظهرت من طلبات الفرق التي تعمل بالفعل على أنظمة الوكلاء في الإنتاج الفعلي، وليس فقط نماذج أولية.

أنظمة تقييم الوكلاء المتقدمة والتدريب

أعلنت LangChain عن Deep Agents Rubrics — نظام معايير منظمة لتقييم الوكلاء المعقدة متعددة الخطوات. يعالج هذا مشكلة طويلة الأمد في الصناعة: كيفية قياس جودة وكيل يحل مهمة غير خطية في خطوات متعددة بشكل موضوعي؟ المقاييس البسيطة مثل 'نجاح/فشل' ليست كافية هنا. توفر الأنظمة طريقة لتقسيم السيناريوهات المعقدة إلى مهام فرعية قابلة للتقييم وتعيين درجات لكل واحدة.

هذا مفيد بشكل خاص عند مقارنة إصدارات مختلفة من وكيل أو عند الاختيار بين الأساليب المعمارية — على سبيل المثال، بين وكيل منسق واحد كبير وعدة وكلاء منفذي متخصصين. يساعد التقييم المنظم على اتخاذ قرارات هندسية بناءً على الأدلة بدلاً من الاعتماد على الشعور الذاتي بـ 'يبدو أنه يعمل بشكل أفضل'. تم إطلاق دورة جديدة حول نشر LangSmith لأولئك الذين يريدون الانتقال من النموذج الأول إلى النشر الكامل في الإنتاج.

يتم جدولة الفعاليات الشخصية في شيكاغو وبرلين وواشنطن ولاس فيغاس للنصف الثاني من 2026.

ماذا يعني هذا

تعكس تحديثات يونيو من LangSmith تحولاً مهماً: مركز ثقل الصناعة ينتقل من تطوير الوكلاء إلى عملهم الموثوق. مساعد الدعم الفني والتتبع الصوتي وأنظمة التقييم لم تعد أدوات نماذج أولية، بل بنية تحتية تشغيلية لفرق تشغيل الوكلاء في الإنتاج الحقيقي. تنتقل وكلاء الذكاء الاصطناعي من المرحلة التجريبية إلى مرحلة الانضباط الهندسي.