Latest developer news about langsmith, summarized in Vietnamese by AI.
AgentCore Payments bổ sung khả năng thanh toán x402 cho các tác nhân (agents) trong LangChain bằng cách quản lý ngân sách phiên xác định, trong khi LangSmith theo dõi toàn bộ quá trình giao dịch.
Là người phát triển LangChain, bạn nên đọc để khám phá cách tự động quản lý chi phí API cho các agent thông minh với ngân sách xác định và theo dõi chi tiết thông qua LangSmith, giúp tối ưu hiệu suất và tránh rủi ro tài chính.
Cổng (gateway) đóng vai trò là bộ điều khiển runtime cho AI doanh nghiệp, chuyển đổi chính sách thành các quyết định có thể thi hành đối với mọi cuộc gọi model, cuộc gọi tool và bước nhảy agent.
Lập trình viên phát triển hệ thống AI cho doanh nghiệp nên đọc để hiểu cách xây dựng các hệ thống thông minh có thể kiểm soát chi phí, tuân thủ quy định và đảm bảo an toàn trong từng giao tiếp với AI, từ việc gọi API đến điều khiển các agent phức tạp.
LangChain đã phát triển một tác nhân SRE (Site Reliability Engineering) tự động cho các triển khai Kubernetes bằng cách kết hợp Deep Agents, yêu cầu phê duyệt từ con người trước khi thay đổi, theo dõi bằng LangSmith, và đánh giá (evals) hiệu suất.
Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa quản lý Kubernetes mà không cần phụ thuộc vào đội ngũ SRE truyền thống sẽ tìm hiểu cách xây dựng một hệ thống tự động hóa thông minh, kết hợp trí tuệ nhân tạo và quy trình phê duyệt con người để giải quyết vấn đề theo kịp thời hiệu quả.
Hướng dẫn đánh giá voice agents trên LangSmith thông qua các yếu tố: quá trình thực thi, kết quả đầu ra, trải nghiệm người gọi bằng cách sử dụng traces, evaluators, LLM judges và đánh giá thủ công.
Lập trình viên phát triển hệ thống AI giao tiếp bằng giọng nói nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa chất lượng và hiệu suất của các bot giọng nói thông qua các công cụ tự động hóa và đánh giá đa chiều, từ hành động thực thi đến trải nghiệm người dùng.
Sử dụng LangSmith để theo dõi (trace) các tác nhân lập trình (coding agents) trên các nền tảng như Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, v.v. Kiểm tra các cuộc gọi công cụ (tool calls), tác nhân phụ (subagents), lỗi, chi phí và lần thử lại.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng LangSmith Traces để theo dõi, phân tích và tối ưu hóa quá trình hoạt động của các coding agents (như Copilot, Claude Code) để khắc phục lỗi, tối ưu hóa hiệu suất và giảm chi phí hiệu quả.
See how Toyota North America uses Deep Agents and LangSmith to run 50+ production agents, cut delivery from 6 months to 4 days, and track AI ROI.
Preview Builds cho phép đội ngũ kiểm tra các nhánh pull request trong các triển khai LangSmith tạm thời, giống như môi trường production trước khi hợp nhất thay đổi agent.
Preview Builds giúp bạn kiểm tra các thay đổi agent trong môi trường giống production trước khi merge, tránh lỗi và tiết kiệm thời gian.
LLM observability pricing depends on three variables: how the vendor counts usage, whether evaluation is bundled with tracing, and whether you run the platform yourself.
LangSmith BYOC (Bring Your Own Cloud) đã chính thức khả dụng trên AWS, cho phép các doanh nghiệp triển khai quan sát, đánh giá và triển khai (deployment) trong môi trường VPC riêng của họ.
Lập trình viên phát triển ứng dụng doanh nghiệp nên đọc để biết cách tích hợp LangSmith BYOC trên AWS để quản lý hiệu suất, theo dõi kết quả và triển khai mô hình AI/ML của mình trong môi trường riêng, tránh phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài và tối ưu hóa chi phí.
Các hãng Lyft, Vodafone và LATAM Airlines chia sẻ kinh nghiệm triển khai các tác nhân trải nghiệm khách hàng (CX Agents) trong sản xuất, nhấn mạnh vào tích hợp AI, tối ưu quy trình và nâng cao tương tác tự động.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp hệ thống tự động hóa và AI vào quy trình hỗ trợ khách hàng, từ đó tối ưu hóa hiệu suất, giảm chi phí và xây dựng trải nghiệm người dùng thông minh hơn trong các ứng dụng công nghệ.
Similarweb ứng dụng LangSmith để đánh giá báo cáo nghiên cứu dạng dài từ agent, kết hợp rubrics, kiểm tra độ trung thực, traces và so sánh baseline.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách sử dụng LangSmith trong việc đánh giá chất lượng báo cáo nghiên cứu từ các agent AI, giúp áp dụng các kỹ thuật đánh giá tự động, tra cứu và so sánh hiệu quả trong xây dựng và tối ưu hóa các hệ thống AI phức tạp.
In this tutorial, I'll show you how to trace and monitor a local AI agent with LangSmith. We'll build a small local AI agent and then enable LangSmith tracing for it so that we can inspect model calls
Apollo uses Deep Agents and LangSmith to power an AI Assistant that handles prospecting, enrichment, outreach, analytics, and MCP integrations.
LangSmith bổ sung tính năng trace cho các voice agent sử dụng Pipecat, LiveKit, OpenAI Realtime và Gemini Live, giúp ghi lại toàn diện các chỉ số như độ trễ audio, STT/TTS, ngắt quãng, tool calls.
Lập trình viên phát triển các ứng dụng AI giao tiếp âm thanh sẽ tìm hiểu cách sử dụng tracing voice agents trong LangSmith để đo lường và tối ưu hóa hiệu suất, giảm thiểu lỗi âm thanh, và cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách theo dõi chi tiết từ âm thanh đầu vào đến kết quả đầu ra.
Learn how LangChain built IssueBench, a synthetic benchmark for evaluating how well LangSmith Engine identifies, categorizes, and groups issues in agent traces.
Tác giả xây dựng một hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) được đánh giá nghiêm ngặt trên bộ dữ liệu 19 tài liệu về an toàn, triển khai dưới dạng API và thực hiện khoảng 14 lượt đánh giá. Chi phí vận hành toàn bộ hệ thống chỉ vào khoảng 1,53 USD.
Lập trình viên muốn xây dựng hệ thống AI mạnh mẽ và đáng tin cậy nên tham khảo cách triển khai RAG (Retrieval-Augmented Generation) với chi phí hiệu quả và hiệu suất cao như trong bài này.
Your AI Voice Agent Is a Black Box. Here’s How to Open It. LangChain and LangSmith trace your agent when it types. The moment it speaks on a phone call, they see tokens, not audio. Here’s how to …
Hướng dẫn tạo hồ sơ harness cho LangChain Deep Agents trên NVIDIA Nemotron 3 Ultra nhằm cải thiện hiệu suất agent mà không cần fine-tuning. Phương pháp sử dụng benchmark để phát hiện lỗi, viết middleware tùy chỉnh (như ReadFileContinuationNoticeMiddleware cho vấn đề phân trang) và xác thực cải tiến thông qua toàn bộ bộ benchmark. Quá trình này được tự động hóa bằng vòng lặp "ralph" (tự sửa lỗi agentic) đề xuất, kiểm tra và hoàn tác thay đổi hồ sơ. Kết quả cho thấy điểm benchmark tăng từ 94/127 lên 96/127 nhờ middleware.
Lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất của các agent AI trên nền tảng Nemotron 3 Ultra mà không cần fine-tuning nên đọc bài này để học cách xây dựng và tự động hóa profile harness hiệu quả thông qua các middleware tùy chỉnh và vòng lặp tự động hóa.
The prompt management landscape has undergone a major shakeout since mid-2025, with Humanloop shutting down, Helicone acquired and in maintenance mode, Promptfoo acquired by OpenAI, Vellum pivoting to consumer AI, and PromptHub winding down. This guide evaluates the tools still actively shipping in 2026 — PromptLayer, Langfuse, LangSmith, Agenta, Braintrust, and MLflow Prompt Registry — against a consistent workflow covering versioning, codeless deployment, pre-ship evals, A/B testing, production debugging, and non-technical editing. PromptLayer is highlighted for native A/B traffic splitting and non-engineer collaboration; Langfuse and Agenta for open-source self-hosting; LangSmith for LangChain ecosystem teams; Braintrust for eval-in-CI workflows; and MLflow for teams already on Databricks. Pricing and vendor status are included for each.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.