Interrupt 2025 大会回顾：LangChain 的 AI 代理大会

Interrupt 2025 于今年在旧金山举行，是 LangChain 首次举办的行业大会，吸引了来自世界各地的 800 名参与者。此次大会的主题是 AI 代理（agents），与会者包括 Cisco、Uber、Replit、LinkedIn、Blackrock、JPMorgan、Harvey 等知名公司，他们分享了在代理架构、评估、可观测性和提示策略方面的经验与教训。大会传递的核心信息是：代理已经到来，行业前景令人无比乐观。

在主题演讲中，LangChain 的创始人 Harrison 提出了几个重要观点。首先，代理工程正在成为一门新的学科，它融合了软件工程、提示工程、产品和机器学习的最佳实践，要求开发者能够编写代码、优化提示以获得正确上下文、理解业务流程并将其转化为代理，同时还要掌握类似机器学习的概率和分布知识。LangChain 的目标是让每个人都能成为百倍高效的代理工程师。其次，LLM 应用将依赖多种不同的模型。LangChain 的最新稳定版提供了丰富的集成选择，过去一个月下载量超过 7000 万次，甚至超过了 OpenAI SDK。第三，LangGraph 是构建可靠代理的关键框架，它赋予开发者对认知架构的完全控制权，从而优化工作流和信息流。最后，AI 可观测性与传统可观测性不同，它需要处理非结构化数据（如文本、音频、图像），并为代理工程师提供专门的工具支持。

在产品发布方面，LangChain 宣布了多个重要更新。LangGraph Platform 正式版提供了对长期运行、有状态代理的部署和管理功能，支持云端、混合和完全自托管部署。Open Agent Platform 是一个开源的无代码代理构建工具，允许用户通过界面选择 MCP 工具、自定义提示、选择模型、连接数据源等，所有操作无需编程。LangGraph Studio v2 现可本地运行，无需桌面应用，作为代理 IDE，它支持可视化调试、追踪分析、示例添加和提示更新。LangGraph Pre-Builts 降低了常见架构（如 Swarm、Supervisor、工具调用代理）的实现门槛，减少了配置代码量。LangSmith 可观测性新增了代理特定指标，包括工具调用和轨迹追踪，帮助用户发现瓶颈和问题。Open Evals 提供了开源评估目录，覆盖代码、提取、RAG、代理轨迹测试等场景，并支持聊天模拟和多轮对话评估。LLM-as-Judge 功能（私有预览）通过人类反馈来校准和审计评估者，确保其表现可靠。

大会结束后，LangChain 计划在未来几周内发布所有演讲的录像。公司表示，这次大会是年度性活动的开端，将继续与社区紧密合作，推动代理技术的发展。