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에이전트 개발 라이프사이클: AI 에이전트 구축, 테스트, 배포 및 모니터링 | LangChain
The Agent Development Lifecycle: Build, Test, Deploy & Monitor AI Agents | LangChain
Learn how leading engineering teams ship AI agents reliably and repeatedly using a four-phase agent development lifecycle: Build, Test, Deploy, and Monitor. Includes guidance on ev…
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Relivio: 배포 직후 15분을 STABLE/WATCH/RISK로 정리하는 도구 | GeekNews
<p>안녕하세요. 회사 다니면서 사이드프로젝트로 개발 도구를 만들고 있습니다. 배포 직후 15분의 판단을 정리하는 Relivio 를 공유합니다.</p> <p>저한테 배포가 마음에 걸리는 건 배포 자체가 아니라 직후 15분이었습니다. CI 는 통과했고 대시보드도 대체로 정상인데, 에러가 조금 늘었을 때 이게 이번 배포 탓인…
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LangSmith Engine 소개
Introducing Langsmith Engine
LangSmith Engine watches your production traces, clusters failures into named issues, and proposes targeted fixes and eval coverage. Stop manually triaging agent failures.
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우리는 SmithDB를 개발했습니다: 에이전트 옵저버빌리티를 위한 데이터 레이어
We built SmithDB, the data layer for agent observability
Introducing SmithDB: LangSmith's purpose-built distributed database for agent observability, delivering up to 12x faster performance with full portability.
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LangSmith LLM 게이트웨이: 에이전트 생명주기에 내장된 런타임 거버넌스
LangSmith LLM Gateway: runtime governance built into the agent lifecycle
Introducing LangSmith LLM Gateway: runtime governance for AI agents with spend limits, PII redaction, and trace continuity, built directly into LangSmith.
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에이전트 관찰성: 프로덕션 LLM 에이전트 모니터링 및 평가 방법
Agent Observability: How to Monitor and Evaluate LLM Agents in Production
Production monitoring for LLM agents requires new observability tools. Learn how to trace, evaluate, and improve AI agents at scale.