LangChain 关于评估深度智能体的见解

realtime news Dec 04, 2025 16:16

LangChain 分享了他们在评估深度智能体方面的经验，详细介绍了四个应用程序的开发过程和他们采用的测试模式，以确保功能正常。

LangChain 最近公布了他们在评估深度智能体方面的经验，这是一个他们已经开发超过一个月的框架。这项工作促成了四个应用程序的创建：DeepAgents CLI、LangSmith Assist、个人电子邮件助理和智能体生成器。根据 LangChain 博客的描述，这些应用程序基于深度智能体框架开发，每个都有独特的功能，旨在增强用户交互和任务自动化。

开发和评估深度智能体

LangChain 在开发这些智能体的过程中经历了严格的测试和评估。DeepAgents CLI 作为一个编码智能体，而 LangSmith Assist 则是一个用于 LangSmith 相关任务的应用内智能体。个人电子邮件助理旨在从用户交互中学习，智能体生成器则提供了一个无代码平台，用于智能体创建，由元深度智能体驱动。

为了确保这些智能体有效运作，LangChain 针对每个数据点实施了定制的测试逻辑。这种方法不同于传统的 LLM 评估，后者通常使用统一的数据集和评估器。相反，深度智能体需要特定的成功标准和与它们的轨迹和状态相关的详细断言。

测试模式和技术

LangChain 在评估过程中识别了几个关键模式。例如，单步评估用于验证决策过程，并能节省计算资源。而完整的智能体回合则提供了智能体行为的全面视图并有助于测试最终状态断言。

此外，跨多回合测试智能体模拟了真实世界的用户交互，尽管需要小心管理以确保测试环境保持一致。考虑到深度智能体是有状态的，且通常参与复杂、长时间运行的任务，这尤其重要。

设置评估环境

LangChain 强调了干净且可再现的测试环境的重要性。例如，编码智能体在每个测试用例中都在一个临时目录下操作，以确保结果的一致性和可靠性。他们还建议模拟 API 请求，以避免现场服务评估的高成本和潜在的不稳定性。

与 Pytest 和 Vitest 的 LangSmith 集成支持这些测试方法，允许对智能体性能进行详细的日志记录和评估。这促进了问题的识别并跟踪智能体的发展。

结论

LangChain 的经验突显了评估深度智能体所需的复杂性和细微差别。通过采用灵活的评估框架，他们成功地开发和测试了展示其深度智能体框架能力的应用程序。欲获得更多见解和详细方法论，LangChain 通过其 LangSmith 集成提供了资源和文档。

欲了解更多信息，请访问LangChain 博客。

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