Agentes de IA para empresas: como acelerar o desenvolvimento (o caso da Lyft)
A Lyft desenvolveu uma plataforma de autoatendimento de agentes de IA para suporte ao cliente. Com LangGraph e LangSmith, a empresa reduziu o tempo de desenvolvimento de vários meses para algumas semanas. Agora qualquer equipe pode criar e implantar essas soluções rapidamente.
Processado por IA de LangChain Blog; editado por Hamidun News
Desenvolver agentes de IA costuma exigir meses de trabalho e conhecimento profundo de machine learning. A Lyft reduziu esse prazo para semanas com LangGraph e LangSmith, criando uma plataforma de autoatendimento acessível a todos os engenheiros.
Como desenvolver um agente de IA sem experiência em aprendizado de máquina?
Segundo o exemplo da Lyft, as ferramentas certas (LangGraph e LangSmith) permitem que desenvolvedores criem agentes de IA sem conhecimento profundo de ML, reduzindo o tempo de desenvolvimento de meses para semanas.
Quais ferramentas uma empresa precisa para desenvolver agentes de IA
rapidamente? A Lyft usou o LangGraph para construir os grafos dos agentes e o LangSmith para monitoramento e melhoria. Isso democratizou o desenvolvimento de soluções de IA e o tornou acessível além dos especialistas em ML.
Perguntas frequentes sobre a notícia
Como desenvolver um agente de IA sem experiência em aprendizado de máquina?
Segundo o exemplo da Lyft, as ferramentas certas (LangGraph e LangSmith) permitem que desenvolvedores criem agentes de IA sem conhecimento profundo de ML, reduzindo o tempo de desenvolvimento de meses para semanas.
Quais ferramentas uma empresa precisa para desenvolver agentes de IA rapidamente?
A Lyft usou o LangGraph para construir os grafos dos agentes e o LangSmith para monitoramento e melhoria. Isso democratizou o desenvolvimento de soluções de IA e o tornou acessível além dos especialistas em ML.
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