LangChain：Agent 需要 trace 反馈学习，也要可替换模型

hwchase17 · x · 2026-07-21

LangChain 的 Harrison Chase 结合 Jeff Huber 的「12-factor companies」文章，提出了两点关于 agent 系统的看法： - **Agent 应该在使用中持续学习。** 他认为 traces 是核心：先观察执行发生了什么，再收集反馈，最后更新系统。 - **要拥有上下文，租用智能。** 公司应保留自己的隐性知识和组织知识，同时让模型保持可替换。他也提到这句话里的“intelligence”容易混淆，并借 Satya Nadella 的说法补充：模型提供的是可租用的通用智能，而企业会在使用过程中形成属于自己的“公司智能”。整体上，这是一条把组织知识、trace 反馈闭环和 agent 架构联系起来的实质性思考。