LangChain تطلق أداة كشف الأخطاء التلقائية بالكامل: تحديد الأعطال تلقائيًا، وتصحيح الشفرة ودفعها مباشرة للمستخدمين

وفقًا لمراقبة Beating، أعلنت LangChain في مؤتمرها Interrupt عن ترقية جوهرية تهدف إلى حل مشكلة تصحيح الأخطاء في الوكيل: قاعدة بيانات جديدة أساسية تسمى SmithDB وأداة تصحيح الأخطاء التلقائية LangSmith Engine.

لقد أصبحت البنية الأساسية القديمة غير قادرة على استيعاب تزايد بيانات تتبع (مسار التنفيذ). لقد تخلت SmithDB التي تم إصدارها حديثًا عن الحل التقليدي على القرص المحلي، واستخدمت بدلاً من ذلك التخزين القائم على الكائنات. هذا التغيير رفع أداء استعلامات الأحمال الأساسية بمقدار 15 ضعفًا.

على أساس أكثر سرعة، قام LangSmith Engine بأتمتة عملية «تصحيح الأخطاء». حيث يراقب البيئة الإنتاجية باستمرار في الخلفية، ويصنف المكالمات الفاشلة تلقائيًا، ويحدد أي جزء من الكود يسبب المشكلة. والأكثر من ذلك، أنه يجهز بشكل مباشر طلبات سحب (PR) لإصلاح الثغرات، بالإضافة إلى مجموعات الاختبار (evals) المقابلة.

بالنسبة للوكيل المعقد، أصبح تصفح كميات هائلة من تتبع الأخطاء يدويًا للعثور على الأنماط هو أكبر عائق أمام الكفاءة. التحديث الأخير لـ LangChain، هو في جوهره، جعل دورة تصحيح الأخطاء «اكتشاف الخطأ - تحديد الكود - الإصلاح التلقائي - استكمال الاختبارات» سلسلة تصحيح تلقائية بالكامل.