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LangChain年度大会聚焦Agent从生产验证到企业规模化落地的挑战，揭示大厂如何构建平台、评估性能和组建团队。

LangChain提出，构建可靠AI Agent的关键在于将领域专家的隐性知识和判断力系统性地融入其开发全生命周期，而非仅依赖模型自身能力。

LangChain工程师分享了一套让AI Agent在部署后自动检测回归、诊断问题并提交修复PR的完整流程，核心是结合统计方法和智能分诊来减少误报。

LangChain提出构建Agent评估体系前必须完成的6项自查，核心是先手动分析20-50条真实失败轨迹，再谈自动化测试。

LangChain分享了其构建AI智能体评估体系的核心理念：评估不是越多越好，而是要精准定义并测量你在乎的智能体行为，以此引导其进化。