Konferensi Agen AI pertama LangChain, Interrupt 2025, menampilkan peluncuran produk baru dan wawasan industri. Tema kunci termasuk rekayasa agen dan observabilitas AI.
Konferensi perdana LangChain, Interrupt 2025, baru-baru ini selesai di San Francisco, menarik lebih dari 800 peserta dari seluruh dunia. Acara ini berfungsi sebagai platform bagi pemimpin industri seperti Cisco, Uber, dan LinkedIn untuk berbagi pengalaman dan wawasan mereka tentang bidang agen AI yang berkembang pesat. Konferensi ini menyoroti semakin pentingnya dan potensi agen AI di berbagai sektor, menurut blog LangChain.
Sorotan Utama
Selama keynote pembukaan, Harrison dari LangChain menekankan disiplin baru yang muncul dalam rekayasa agen, menarik paralel dengan rekayasa perangkat lunak, pembelajaran mesin, dan manajemen produk. Keynote tersebut menekankan perlunya keahlian dalam pengkodean, prompting, dan memahami alur kerja bisnis untuk mengembangkan agen AI secara efektif.
Tema penting lainnya adalah ketergantungan aplikasi LLM (Large Language Model) pada model yang beragam. Paket LangChain, yang telah mencatat lebih dari 70 juta unduhan dalam sebulan, menawarkan fleksibilitas dan pilihan dalam integrasi model bagi perusahaan, bahkan melampaui popularitas SDK OpenAI.
LangGraph, kerangka orkestra agen LangChain, diperkenalkan sebagai alat untuk meningkatkan keandalan agen AI dengan memberikan kontrol menyeluruh atas arsitektur kognitif. Kerangka ini memungkinkan pengembang untuk mengelola alur kerja dan aliran informasi, membedakannya di bidang orkestra agen.
Peluncuran Produk
LangChain mengumumkan beberapa produk baru selama konferensi. Platform LangGraph, yang sekarang tersedia secara umum, menawarkan solusi penerapan dan manajemen untuk agen yang berjalan lama dan memiliki status. Ini mendukung berbagai opsi penerapan, termasuk Cloud, Hybrid, dan pengaturan yang dihosting sendiri.
Platform Agen Terbuka, pembuat agen tanpa kode yang bersifat open-source, memungkinkan non-pengembang untuk membuat agen AI dengan memilih alat, menyesuaikan prompt, dan mengintegrasikan sumber data melalui antarmuka yang ramah pengguna.
LangGraph Studio v2 juga diluncurkan, menyediakan IDE yang dapat dijalankan secara lokal untuk memvisualisasikan dan memperbaiki interaksi agen. Versi ini memperkenalkan fitur-fitur baru seperti penarikan jejak untuk investigasi dan pembaruan prompt langsung dalam UI.
Selain itu, LangGraph Pre-Builts bertujuan untuk menyederhanakan proses pembangunan arsitektur agen yang umum, sementara LangSmith Observability sekarang mencakup metrik khusus agen untuk mengoptimalkan kinerja aplikasi.
Arah Masa Depan
Ke depan, LangChain memperkenalkan LLM-as-Judge, sebuah teknik untuk mengevaluasi kinerja AI yang memerlukan kebijaksanaan, saat ini dalam pratinjau pribadi. Metode ini melibatkan kalibrasi dan audit skor dengan umpan balik manusia untuk memastikan keandalan.
Konferensi tersebut menandai langkah signifikan bagi LangChain dalam misinya untuk membuat agen AI menjadi umum. Perusahaan berencana untuk mengadakan Interrupt setiap tahun, mendorong inovasi dan kolaborasi berkelanjutan dalam komunitas AI. Untuk detail lebih lanjut tentang konferensi, kunjungi blog LangChain.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Interrupt 2025 LangChain: Era Baru untuk Agen AI
Luisa Crawford
15 Mei 2025 05:34
Konferensi Agen AI pertama LangChain, Interrupt 2025, menampilkan peluncuran produk baru dan wawasan industri. Tema kunci termasuk rekayasa agen dan observabilitas AI.
Konferensi perdana LangChain, Interrupt 2025, baru-baru ini selesai di San Francisco, menarik lebih dari 800 peserta dari seluruh dunia. Acara ini berfungsi sebagai platform bagi pemimpin industri seperti Cisco, Uber, dan LinkedIn untuk berbagi pengalaman dan wawasan mereka tentang bidang agen AI yang berkembang pesat. Konferensi ini menyoroti semakin pentingnya dan potensi agen AI di berbagai sektor, menurut blog LangChain.
Sorotan Utama
Selama keynote pembukaan, Harrison dari LangChain menekankan disiplin baru yang muncul dalam rekayasa agen, menarik paralel dengan rekayasa perangkat lunak, pembelajaran mesin, dan manajemen produk. Keynote tersebut menekankan perlunya keahlian dalam pengkodean, prompting, dan memahami alur kerja bisnis untuk mengembangkan agen AI secara efektif.
Tema penting lainnya adalah ketergantungan aplikasi LLM (Large Language Model) pada model yang beragam. Paket LangChain, yang telah mencatat lebih dari 70 juta unduhan dalam sebulan, menawarkan fleksibilitas dan pilihan dalam integrasi model bagi perusahaan, bahkan melampaui popularitas SDK OpenAI.
LangGraph, kerangka orkestra agen LangChain, diperkenalkan sebagai alat untuk meningkatkan keandalan agen AI dengan memberikan kontrol menyeluruh atas arsitektur kognitif. Kerangka ini memungkinkan pengembang untuk mengelola alur kerja dan aliran informasi, membedakannya di bidang orkestra agen.
Peluncuran Produk
LangChain mengumumkan beberapa produk baru selama konferensi. Platform LangGraph, yang sekarang tersedia secara umum, menawarkan solusi penerapan dan manajemen untuk agen yang berjalan lama dan memiliki status. Ini mendukung berbagai opsi penerapan, termasuk Cloud, Hybrid, dan pengaturan yang dihosting sendiri.
Platform Agen Terbuka, pembuat agen tanpa kode yang bersifat open-source, memungkinkan non-pengembang untuk membuat agen AI dengan memilih alat, menyesuaikan prompt, dan mengintegrasikan sumber data melalui antarmuka yang ramah pengguna.
LangGraph Studio v2 juga diluncurkan, menyediakan IDE yang dapat dijalankan secara lokal untuk memvisualisasikan dan memperbaiki interaksi agen. Versi ini memperkenalkan fitur-fitur baru seperti penarikan jejak untuk investigasi dan pembaruan prompt langsung dalam UI.
Selain itu, LangGraph Pre-Builts bertujuan untuk menyederhanakan proses pembangunan arsitektur agen yang umum, sementara LangSmith Observability sekarang mencakup metrik khusus agen untuk mengoptimalkan kinerja aplikasi.
Arah Masa Depan
Ke depan, LangChain memperkenalkan LLM-as-Judge, sebuah teknik untuk mengevaluasi kinerja AI yang memerlukan kebijaksanaan, saat ini dalam pratinjau pribadi. Metode ini melibatkan kalibrasi dan audit skor dengan umpan balik manusia untuk memastikan keandalan.
Konferensi tersebut menandai langkah signifikan bagi LangChain dalam misinya untuk membuat agen AI menjadi umum. Perusahaan berencana untuk mengadakan Interrupt setiap tahun, mendorong inovasi dan kolaborasi berkelanjutan dalam komunitas AI. Untuk detail lebih lanjut tentang konferensi, kunjungi blog LangChain.
Sumber gambar: Shutterstock