LangChain 创始人：Agent 本质即代码，数据与评测环境才是核心
hwchase17 · x · 2026-08-08
LangChain 创始人 Harrison Chase 转发了关于自我改进型 Agent 的深度观点，并借此宣传了团队最新推出的 Managed Deep Agents。
被引用的核心观点认为，构建高效 Agent 系统需把握两大趋势：
- Agent 即代码：既然 Agent 非常擅长写代码，那么任何任务都可以转化为「让 Agent 编写代码来定义并执行该任务的另一个 Agent」。最优的工程实践是不断迭代代码来配置底层框架，测试不同模型，并在评测集上验证。
- 数据、评测与环境为王：降低数据闭环的启动门槛是关键。系统应开箱即用地支持链路追踪，让 Agent 持续挖掘信号并转化为评测标准，进而通过优化执行引擎或微调模型，实现更便宜、更好的效果。
所属事件:LangChain 推出 Managed Deep Agents 公测，一键部署生产级智能体(19 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 曝 OpenAI 暗测内部神秘模型 Aeon：已现身 Codex 桌面版用量面板 — cedric_chee · 2026-10-16
- 用 Codex 17分钟写好 iPhone Duo 抢购程序，41项测试通过 — xiaohu · 2026-10-16
- 多玩家长期记忆产品登顶 BEAM 记忆基准，一条 prompt 即可安装 — CurieuxExplorer · 2026-10-16
- 生成式 CAD 工具 NativeCAD 提供 177 个 MCP 工具，85% 以上英文建零件需求可通过 — burhop · 2026-10-16
- Flux AI CAD 支持导入 STEP 文件后用自然语言直接改型 — burhop · 2026-10-16
- 同时开 50 个 AI 任务是充电还是烧脑?开发者吵起来了 — zack_overflow · 2026-10-16