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LangSmith 无代码代理构建器正式发布

LangSmith 推出无代码代理构建器,让非技术人员也能轻松创建具有记忆、引导式提示和 MCP 工具的 AI 代理。该构建器通过对话式引导、内置记忆和子代理功能,降低了代理开发的门槛,适用于内部生产力场景。

LangSmith 今日宣布推出无代码代理构建器(Agent Builder),旨在让更多业务用户能够构建 AI 代理,而不仅仅是开发者。虽然大量高流量的面向客户代理仍将由技术团队构建,但几乎每个业务用户在日常工作中都有代理应用的需求。LangSmith 代理构建器提供了无代码的代理构建体验,包含记忆和引导式提示创建,降低了构建代理的门槛。

与可视化工作流构建器不同,LangSmith 代理构建器专注于让用户构建真正的代理,而不是预定义的工作流。可视化工作流构建器存在两大问题:入门门槛并不低,且复杂任务很快变得难以管理。代理则将更多决策权交给大语言模型,实现更动态的响应,从而处理更复杂的任务。

每个 LangSmith 代理由四个核心组件构成:提示(agent 的大脑,包含逻辑描述)、工具(通过 MCP 连接外部服务,支持 Gmail、Slack 等)、触发器(基于事件或时间自动启动代理)和子代理(用于管理复杂系统)。

为了简化代理构建,LangSmith 提供了两大功能:首先,用户可以通过对话描述需求,系统自动提问并生成系统提示、连接工具和设置触发器,无需提示工程经验。其次,代理具有内置记忆,不仅能记住提示,还能记住工具访问权限,并能在用户修正后自动更新记忆。

LangSmith 代理构建器适用于内部生产力场景,例如日程摘要、邮件代理(可创建 Linear 工单、草拟回复或发送 Slack 消息)等。用户可以在发送前批准所有消息。

在技术层面,LangSmith 代理构建器基于 deepagents 包构建,提供规划能力、持久记忆和将复杂任务分解为子任务的能力。对于已经使用 LangChain 生态的用户,团队提供了何时使用构建器与开源框架的对比指南。

目前代理构建器处于私有预览阶段,欢迎用户尝试并提供反馈,以帮助改进产品。