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LangChain
YouTube ・ 國際 ・ 英文 ・ A 級 ・ 20.6 萬 訂閱 ・ 30 筆內容 ・ 最近更新 2026/10/01
LangChain／LangGraph 教學、Interrupt 大會
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How To Build A Harness With Jev | A LangChain x TypeSafe Conversation（在新分頁開啟原站）
本影片由 LangChain 的 Sydney Runkle 與 TypeSafe AI 的 Allie Laabs 及 Hunter Lovell 進行對談，介紹 Jev 系統一模型如何作為 Agent 的排程器。
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LangSmith explained in 5 minutes（在新分頁開啟原站）
介紹 LangSmith，這是 LangChain 用於開發、測試、部署與監控 Agent 的平台。透過例項說明如何追蹤執行流程、讀取錯誤訊息以及進行效能分析，讓讀者掌握 Agent 開發的全流程管理方法。
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- 4影片進階EN
How to go from your agent's traces to a fine-tuned model in one workflow（在新分頁開啟原站）
介紹 SmithTune 工具，將 LangSmith 的 Agent 軌跡轉化為訓練資料，並直接用於微調 Qwen 模型。使用者可透過單一命令完成從軌跡準備、訓練到評估的全流程，無需手動整理資料。
8,524次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Catch Agent Regressions Before You Ship: Evals for Managed Deep Agents（在新分頁開啟原站）
教導如何在使用前檢查並修復管理型深度代理的錯誤行為，確保系統穩定執行。
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- 6影片入門EN
Schedules for Managed Deep Agents: Cron jobs, prompts, and Slack delivery（在新分頁開啟原站）
LangChain 的產品團隊成員展示如何為管理型深度代理設定 cron 作業，使其能自動執行週報並透過 Slack 傳送結果，無需人工介入。
4,121次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片入門EN
How Lyft Increased Its Agent Resolution Rate by 16% with LangSmith and LangGraph（在新分頁開啟原站）
介紹了 Lyft 如何透過 LangSmith 與 LangGraph 將 Agent 解決率提升 16%。
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Evaluating Agents in Production: Traces, LLM-as-Judge, and Prompt Management at Wonder（在新分頁開啟原站）
Wonder 團隊展示如何透過 LangSmith 的 Trace 與 LLM-as-Judge 評估 Agent 表現，並最佳化 Prompt 管理以實現自動修復。
4,165次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片進階EN
HTTP Channels for Managed Deep Agents（在新分頁開啟原站）
影片由 LangChain 產品經理 Nathan Drezner 演示如何為管理型深度代理建立自訂 HTTP 通道，使其能接收不受控服務（如 Salesforce、HubSpot）的入站請求。
3,377次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片進階EN
Inside Clay's Eval Stack: 300M Agent Runs, One LangSmith Pipeline（在新分頁開啟原站）
介紹 Clay 的評估堆疊架構，涵蓋 300 萬個代理執行與 LangSmith 管道，內容聚焦於 AI 系統如何進行效能監控與最佳化。
1.2 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Ship a GitHub PR From a Slack Message with Managed Deep Agents（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過 Slack 訊息直接發 GitHub PR，並使用管理式 Deep Agents 自動完成程式碼審查與部署，讓開發者能更快速地協作。
3,400次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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介紹了 Lyft 如何透過 LangSmith 與 LangGraph 將 Agent 解決率提升 16%。
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Share your Managed Deep Agent with your team using Slack（在新分頁開啟原站）
介紹如何將管理型深度代理與 Slack 整合，讓團隊能透過聊天工具即時執行任務。
2,900次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Catch Agent Regressions Before You Ship: Evals for Managed Deep Agents（在新分頁開啟原站）
教導如何在使用前檢查並修復管理型深度代理的錯誤行為，確保系統穩定執行。
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Build an Online LLM-as-a-Judge with the LangSmith CLI and a Coding Agent（在新分頁開啟原站）
這篇影片介紹如何運用 LangSmith CLI 與程式碼代理，打造一個線上 LLM 裁判系統。
3,600次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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How to manage shared and user credentials with Managed Deep Agents Connections（在新分頁開啟原站）
介紹如何管理共享與使用者憑證，透過 LangChain 的 Managed Deep Agents Connections 功能，讓使用者能安全地存取 AI 代理的許可權。
3,600次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Turn Flagged Traces Into a Dataset in 3 Minutes with the LangSmith CLI（在新分頁開啟原站）
教導如何將標記為錯誤的追蹤資料，僅用 3 分鐘轉換為可用的資料集。
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Inside Clay's Eval Stack: 300M Agent Runs, One LangSmith Pipeline（在新分頁開啟原站）
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Accelerate agent improvement with LangSmith Engine（在新分頁開啟原站）
LangSmith 影片介紹如何加速 AI Agent 的改進，提供實作方法與最佳實踐。
2,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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LangChain Academy Tutors: Learn LangChain with Your Coding Agent（在新分頁開啟原站）
介紹 LangChain Academy 的導師課程，教導使用者如何透過程式碼代理學習 LangChain 框架。
5,400次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Inside DeepWiki: How Cognition Builds Wikis for Devin at Scale（在新分頁開啟原站）
介紹 DeepWiki 如何透過認知能力，為 Devin 等 AI 模型建立規模化的知識庫。
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LangSmith Preview Builds: Test agent changes before production（在新分頁開啟原站）
LangSmith 預覽版推出，讓開發者能在生產環境前測試 Agent 的變更。
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Inside Toyota's Manufacturing AI: LangChain, LangSmith, and Six Figure ROI（在新分頁開啟原站）
Toyota 透過 LangChain 與 LangSmith 匯入製造業 AI，以六百萬日圓的投資獲得顯著效益。
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Managed Deep Agents - Instructions and Context Hub（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過 LangChain 建立深度代理系統，並說明如何設定指令與上下文中心。
990次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Managed Deep Agents - Quickstart（在新分頁開啟原站）
介紹如何快速上手使用 Managed Deep Agents，讓使用者能迅速開始建構 AI 驅動的自動化任務。
2,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Managed Deep Agents - Conceptual Video（在新分頁開啟原站）
介紹了「Managed Deep Agents」這個概念，即透過外部工具與 AI 模型協作，讓 AI 能自主執行複雜任務。
1,900次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Introducing: LangSmith Tuned Evaluators（在新分頁開啟原站）
介紹 LangSmith Tuned Evaluators 功能，說明如何透過此工具精確評估 AI 模型在特定任務上的表現。
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Building Docs for Agents, Not Humans: Inside OpenWiki（在新分頁開啟原站）
介紹如何為 AI 代理建立開源 Wiki，而非人類使用者，探討透過結構化資料提升代理自主性的方法。
1.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Keep model costs in check with LangSmith LLM Gateway（在新分頁開啟原站）
介紹 LangSmith LLM Gateway 如何協助使用者監控與控制模型成本。
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How Unify cut its AI agent costs 95% in two weeks（在新分頁開啟原站）
LangChain 的 Unify 在短短兩週內將 AI 代理成本降低 95%，這筆影片主要介紹了該工具如何大幅最佳化成本結構。
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