LangChainMenjelaskan cara membangun agen AI
Kanal resmi LangChain, perusahaan di balik framework agen open source LangChain, LangGraph, dan LangSmith. Isinya cara membangun, mengevaluasi, dan memperbaiki agen AI.
Putar video pertama
1How to Build Agents That Improve Over Time: Model, Harness, Context | Interrupt London20 menitMemahami bagian-bagian agen dan cara agen bisa membaik seiring waktu, yang disebut LangChain sebagai North Star.IntermediatePerishable
2Why Nobody Has Solved Continual Learning20 menitMemahami loop continual learning untuk memiliki intelligence sendiri dengan memperbarui bobot model lewat post-training.AdvancePerishable
3Three Questions Every Agent Engineer Should Be Able To Answer14 menitMemahami cara memiliki intelligence agen sendiri dari sudut praktisi, lewat tiga pertanyaan utama yang harus bisa dijawab.IntermediatePerishable
4Building Docs for Agents, Not Humans: Inside OpenWiki17 menitMengenal OpenWiki, CLI untuk membuat dan merawat dokumentasi repo yang ditulis khusus agar dikonsumsi agen AI.IntermediatePerishable
5Inside Clay's Eval Stack: 300M Agent Runs, One LangSmith Pipeline13 menitMelihat contoh nyata evaluasi agen AI di produksi lewat agen Clay (Claygent dan Sculptor).EngineerPerishableModul 43
6Managed Deep Agents | Deploying mission critical agents to production16 menitMengenal Deep Agents dan Managed Deep Agents dari LangChain untuk menjalankan agen penting (mission-critical) di produksi.IntermediatePerishable
7Interrupt NYC: Opening Keynote32 menitMengikuti keynote Interrupt New York tentang keadaan AI saat ini dan ke mana arahnya, dimulai dari tinjauan beberapa tahun terakhir.IntermediatePerishable
8Why Own Your Intelligence? Harrison Chase Keynote | Interrupt London35 menitMengikuti keynote Interrupt London tentang keadaan agen dan arah pengembangan LangChain.IntermediatePerishable
9Building Engine v2: How LangChain approaches agent improvement20 menitMengenal Engine, agen LangChain untuk agent engineering yang mengidentifikasi error dari traces, mengelompokkan masalah, dan menyusun perbaikan.IntermediatePerishable
10The Boring Version of Continual Learning21 menitMemahami argumen bahwa continual learning akan terasa membosankan karena ia menjadi siklus hidup pengembangan perangkat lunak untuk model.AdvancePerishableLogo: youtube.com