1影片入門EN
Langfuse Walkthrough - Full Demo of Agent Tracing, Evals, Experiments and Prompt Management（在新分頁開啟原站）
Marc 演示 Langfuse 平台，展示其如何追蹤 AI 代理的執行過程、評估效能，並管理實驗與提示詞。
4,185次觀看
※ 摘要僅根據標題與說明
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Langfuse Intro - Prompt Management Deep Dive（在新分頁開啟原站）
介紹 Langfuse 的 Prompt 管理功能，讓使用者能輕鬆檢視、編輯與追蹤 AI 回應。
1.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 3影片入門EN
Claude Code in Action: Trace Tool Calls & Decisions with Langfuse（在新分頁開啟原站）
教導使用者如何將 Langfuse 整合進 Claude Code，透過單一介面即時追蹤所有工具呼叫與決策過程。讀者將掌握如何讀取並利用這些資料，讓 AI 工作流更加高效與智慧。
3,196次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 4影片入門EN
Replace Vibes with Evals: Testing AI Features the Right Way（在新分頁開啟原站）
介紹 Langfuse 如何透過真實資料與自動評估功能，取代僅靠提示詞的測試方式，幫助使用者在使用者問題出問題前發現 AI 的退化現象。
1,568次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 5影片進階EN
Continuous Evaluation, Monitoring, and Operations of AI Agents with AWS Bedrock AgentCore & Langfuse（在新分頁開啟原站）
介紹如何運用 AWS Bedrock AgentCore 與 Langfuse 來持續評估、監控與運作的 AI 代理，並提供實作步驟。
5,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 6影片入門EN
LLM Observability with Langfuse: Debugging a Broken RAG Agent（在新分頁開啟原站）
本影片演示如何透過 Langfuse 追蹤並修復一個錯誤的 RAG 代理。作者逐步分析錯誤，發現路由表中的不良資料導致模型給出自信但錯誤的答案，並成功定位與修正問題。
1,057次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 7影片入門EN
RAG Observability and Evaluations with Langfuse（在新分頁開啟原站）
介紹如何使用 Langfuse 進行 RAG 的觀察與評估，透過視覺化分析讓開發者快速定位問題。
3,100次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 8影片入門EN
Langfuse Town Hall: V4 Data Model Upgrade, Faster Queries, New UI & Roadmap（在新分頁開啟原站）
Marc 介紹 Langfuse V4 更新，涵蓋產品發布與下季度計畫，重點在於 V4 架構升級、查詢速度提升及全新介面。
430次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 9影片入門EN
Tool calling and structured outputs in Langfuse playground（在新分頁開啟原站）
介紹 Langfuse 遊戲場中工具呼叫與結構化輸出的使用方式，讓使用者能更靈活地控制 AI 回應格式。
2,000次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
- 10影片入門EN
Collect User Feedback of your LLM Agent in Langfuse（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過 Langfuse 收集大語言模型代理的使用者反饋，讓使用者能即時看到並最佳化 AI 行為。
1,500次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Langfuse Walkthrough - Full Demo of Agent Tracing, Evals, Experiments and Prompt Management（在新分頁開啟原站）
Marc 演示 Langfuse 平台，展示其如何追蹤 AI 代理的執行過程、評估效能，並管理實驗與提示詞。
4,185次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Langfuse Town Hall: V4 Data Model Upgrade, Faster Queries, New UI & Roadmap（在新分頁開啟原站）
Marc 介紹 Langfuse V4 更新，涵蓋產品發布與下季度計畫，重點在於 V4 架構升級、查詢速度提升及全新介面。
430次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Replace Vibes with Evals: Testing AI Features the Right Way（在新分頁開啟原站）
介紹 Langfuse 如何透過真實資料與自動評估功能，取代僅靠提示詞的測試方式，幫助使用者在使用者問題出問題前發現 AI 的退化現象。
1,568次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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LLM Observability with Langfuse: Debugging a Broken RAG Agent（在新分頁開啟原站）
本影片演示如何透過 Langfuse 追蹤並修復一個錯誤的 RAG 代理。作者逐步分析錯誤，發現路由表中的不良資料導致模型給出自信但錯誤的答案，並成功定位與修正問題。
1,057次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Add Full Observability to Your OpenClaw Agent with Langfuse（在新分頁開啟原站）
這篇影片教導讀者如何安裝 Langfuse 外掛，讓 OpenClaw Agent 在執行每一筆程式碼、工具呼叫與成本時，都能即時看到完整行為。
341次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Stop Flying Blind: Add Observability to Your Vercel AI SDK App（在新分頁開啟原站）
教導使用者如何透過 Langfuse 在幾分鐘內為 Vercel AI SDK 應用程式新增完整的可觀測性。讀者將學會檢視即時追蹤、Token 成本、延遲時間及提示詞版本，確保生產環境中不會再次迷失方向。
570次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Claude Code in Action: Trace Tool Calls & Decisions with Langfuse（在新分頁開啟原站）
教導使用者如何將 Langfuse 整合進 Claude Code，透過單一介面即時追蹤所有工具呼叫與決策過程。讀者將掌握如何讀取並利用這些資料，讓 AI 工作流更加高效與智慧。
3,196次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Langfuse Context: All things MCP with Adam Jones (Tech Lead at Anthropic)（在新分頁開啟原站）
Adam Jones 解釋了 Langfuse 如何透過 MCP 技術整合多個 AI 工具，讓使用者能更靈活地管理上下文與工作流。
※ 摘要僅根據標題與說明
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Continuous Evaluation, Monitoring, and Operations of AI Agents with AWS Bedrock AgentCore & Langfuse（在新分頁開啟原站）
介紹如何運用 AWS Bedrock AgentCore 與 Langfuse 來持續評估、監控與運作的 AI 代理，並提供實作步驟。
5,200次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Collect User Feedback of your LLM Agent in Langfuse（在新分頁開啟原站）
介紹如何透過 Langfuse 收集大語言模型代理的使用者反饋，讓使用者能即時看到並最佳化 AI 行為。
1,500次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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RAG Observability and Evaluations with Langfuse（在新分頁開啟原站）
介紹如何使用 Langfuse 進行 RAG 的觀察與評估，透過視覺化分析讓開發者快速定位問題。
3,100次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Error Analysis to Evaluate LLM Applications with Langfuse (open source)（在新分頁開啟原站）
介紹如何使用 Langfuse 的 Error Analysis 功能來評估大型語言模型（LLM）的應用表現。
1,700次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Langfuse Intro - Prompt Management Deep Dive（在新分頁開啟原站）
介紹 Langfuse 的 Prompt 管理功能，讓使用者能輕鬆檢視、編輯與追蹤 AI 回應。
1.1 萬次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Langfuse Context with Lars Grammel (Vercel AI SDK) - Aug 07, 2025（在新分頁開啟原站）
介紹了如何將 Lars Grammel 的 Langfuse Context 功能整合到 Vercel AI SDK 中，讓使用者能更靈活地管理 AI 對話上下文。
702次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Tool calling and structured outputs in Langfuse playground（在新分頁開啟原站）
介紹 Langfuse 遊戲場中工具呼叫與結構化輸出的使用方式，讓使用者能更靈活地控制 AI 回應格式。
2,000次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
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Langfuse Prompt Composability（在新分頁開啟原站）
介紹 Langfuse 的 Prompt Composability 功能，說明如何將多個 Prompt 組合成一個完整的 Prompt。
1,300次觀看※ 摘要僅根據標題與說明
