综合代理工程平台与 NVIDIA AI 的结合使企业能够大规模构建、部署和监控生产级 AI 代理
, /PRNewswire/ -- LangChain 是代理工程公司，背后有 LangSmith 和超过 10 亿次下载的开源框架，今天宣布与 NVIDIA 进行全面集成，以提供企业级的代理 AI 开发平台。作为此次合作的一部分，LangChain 还加入了 Nemotron Coalition，这是 NVIDIA 的全球倡议，旨在通过共享专业知识、数据和计算能力推动前沿开放 AI 模型的发展。
此次合作将 LangChain 的 LangSmith 代理工程平台及其开源框架（Deep Agents、LangGraph 和 LangChain）与 NVIDIA Agent Toolkit 结合在一起，包括 NVIDIA Nemotron 模型、NVIDIA NeMo Agent Toolkit 的分析和优化、NVIDIA NIM 微服务以及 NVIDIA Dynamo，为开发人员提供了一个完整的堆栈，以构建、部署和持续改进生产中的 AI 代理。该平台还集成了 NVIDIA OpenShell，这是一个安全的运行时环境，可以对自主、自我演变的代理进行沙箱处理，并设置基于政策的保护措施。开发团队通常花费数月时间构建自定义基础设施，而不是提供商业价值。LangChain-NVIDIA 平台旨在缩小这一差距。
平台提供的功能
使用 LangGraph、Deep Agents 和 AI-Q 构建： 结合的 LangChain-NVIDIA 堆栈使开发人员能够构建复杂程度不断增加的代理。LangGraph 提供了一个用于有状态多代理编排的运行时，支持复杂的控制流和人机协作模式。Deep Agents 是 LangChain 的代理工具，进一步提供内置的任务规划、子代理生成、长期记忆和上下文管理，使代理能够在数十个步骤中运行数分钟或数小时。在 Deep Agents 的基础上，NVIDIA AI-Q Blueprint 是此次合作的旗舰成果：一个完整的生产企业深度研究系统，在深度研究基准中排名第一。NeMo Agent Toolkit 使团队能够以最小的代码更改快速接入现有的 LangGraph 代理，并立即访问高级分析、评估和 MCP/A2A 协议支持，以构建多代理系统。
通过 NVIDIA 加速 LangGraph： LangChain NVIDIA 软件包提供了在编译时应用的 NVIDIA 优化执行策略，无需更改节点逻辑或图边。并行执行自动识别独立节点并同时运行，消除顺序瓶颈。推测执行同时运行条件边的两个分支，一旦路由条件解决，就丢弃错误的分支。这些优化显著减少了复杂多步骤代理工作流的端到端延迟。
使用 NVIDIA NIM 部署： NIM 微服务在云、内部部署和混合环境中提供高达 2.6 倍的吞吐量，相较于标准部署。Nemotron 3 Super 的 MoE 架构使得在单个 GPU 上进行成本高效的部署成为可能。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 增加了生产就绪特性，包括身份验证、速率限制和用于调试已部署工作流的内置用户界面。该工具包的 GPU 集群大小计算器使团队能够在负载下分析其 LangGraph 工作流，并预测从单个用户到数千个并发会话的确切硬件需求。
使用 LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 进行监控： LangSmith 已处理超过 150 亿个跟踪和 100 万亿个标记，提供应用级可观察性：分布式跟踪、成本和延迟监控、Insights Agent 自动检测使用模式和故障模式的功能、Polly 用于自然语言调试和提示工程，以及 LangSmith CLI 用于处理跟踪数据。NeMo Agent Toolkit 的可观察性系统原生导出遥测数据到 LangSmith，创建一个统一视图，其中基础设施级分析（标记使用、时间、吞吐量直至单个标记）与 LangSmith 的应用级跟踪和 AI 驱动分析结合在一个平台上。为了确保企业拥有正确的工具来采用负责任的 AI 实践，NVIDIA NeMo Guardrails 与 LangChain 开箱即用集成，使团队能够在定制保护措施的同时，强制执行内容安全和政策合规。
在 Nemotron 模型系列中进行评估： LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 一起提供全面的评估，涵盖整个代理生命周期。LangSmith 支持离线评估（人工审查、LLM 作为评审、成对比较、通过 pytest/Vitest/GitHub 工作流的 CI/CD 集成）和在线评估，包括多轮评估，评分整个对话轨迹的任务完成和决策质量。NeMo Agent Toolkit 补充了特定于 RAG 的评估工具、代理轨迹分析以及超参数和提示优化器。这些功能在应用于 Nemotron 模型系列时尤其强大：团队可以在 Nemotron 3 Nano（30B/3B 活跃）、Super（约 100B/10B 活跃）和 Ultra（约 500B/50B 活跃）之间对同一代理进行基准测试，测量准确性、延迟和成本之间的权衡，以便根据任务选择合适的模型，然后使用 NeMo Agent Toolkit 的自动强化学习来微调所选的 Nemotron 模型以适应其特定工作流。
展望未来
使用 GPU 加速计算的 Deep Agents
此次合作为 Deep Agents 奠定了基础，Deep Agents 是 LangChain 的框架，用于执行需要规划、持久记忆和子代理协调的长期复杂任务，能够在由 NVIDIA CUDA-X 库驱动的 GPU 加速计算沙箱中运行。这将使代理能够使用 NVIDIA cuDF 等工具进行计算密集型数据处理，以处理大规模结构化数据，以及使用 NVIDIA NeMo Curator 进行 PB 级数据管理，为金融服务和医疗等行业开辟新的可能性。
加入 Nemotron 联盟
LangChain 正在加入 Nemotron 联盟，这是一个全球性的模型构建者和 AI 开发者的合作组织，旨在共同构建前沿级的开放基础模型。该联盟允许参与者贡献数据、评估框架和后期训练创新，以支持共享基础，同时独立专注于为各自行业和用例构建差异化的 AI 系统。
通过加入该联盟，LangChain 旨在帮助塑造前沿开放模型的能力，考虑到代理开发者的需求，确保为生产代理提供动力的模型是由大规模部署它们的团队提供输入构建的。这一合作反映了对开放、透明的 AI 开发的共同承诺，以及共同提供帮助客户更快从原型转向生产的工具和基础设施。
高管引用
“随着 LangChain 框架每月下载量超过 1 亿，我们看到前沿模型必须超越原始智能，以实现可靠的工具使用、长远推理和代理协调，”LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 说。 “通过 NVIDIA Nemotron 联盟，我们将为这些模型构建最佳代理工具，严格评估其能力，并提供对代理行为的全面可观察性，帮助使 Nemotron 模型成为下一代 AI 代理的最佳基础。”
“企业需要开放、灵活的工具来构建定制化的 AI 代理，以适应其工作流程并安全地大规模部署。LangChain 的框架和 LangSmith 的可观察性，结合 NVIDIA Nemotron 模型、代理工具包和 NIM 微服务，为开发者提供了从原型到生产的完整基础，”NVIDIA 企业 AI 副总裁 Justin Boitano 说。
可用性
LangChain-NVIDIA 集成现已可用。LangGraph 和 LangChain 框架在 github.com/langchain-ai 上开源。LangSmith 可在 smith.langchain.com 上访问。NVIDIA Nemotron 3 Nano 和 Super 通过 NVIDIA NIM 微服务在 Hugging Face 上提供，并与 LangChain 生态系统进行了更新集成，Nemotron 3 Ultra 预计将在 2026 年上半年发布。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 可在 github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit 上获取。
关于 LangChain
LangChain 是为顶尖工程团队提供动力的代理工程平台，从 AI 初创公司到全球企业。其开源框架，包括 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents，累计下载量已超过 10 亿次，拥有超过 100 万名从业者。LangSmith 是可观察性和评估平台，服务于超过 300 家企业客户，处理了超过 150 亿条追踪记录和 100 万亿个标记。LangChain 得到了红杉资本、Benchmark 和 IVP 的支持。欲了解更多信息，请访问 langchain.com。
来源：LangChain
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LangChain 宣布与 NVIDIA 进行全面整合，以创建一个企业级的智能 AI 开发平台。这一合作将 LangChain 的 LangSmith 平台和开源框架与 NVIDIA 的 Agent Toolkit 结合起来，使企业能够大规模构建、部署和监控 AI 代理。该平台具有多代理编排、任务规划和增强的性能分析等先进功能。它还包括 NVIDIA 的 NIM 微服务，以提高部署效率，并提供可观察性和合规性的监控工具。此次合作旨在简化开发过程，并提升 AI 代理在生产环境中的性能

Comprehensive agent engineering platform combined with NVIDIA AI enables enterprises to build, deploy, and monitor production-grade AI agents at scale
<div class="lb-trans">综合代理工程平台与 NVIDIA AI 的结合使企业能够大规模构建、部署和监控生产级 AI 代理
</div>, /PRNewswire/ -- LangChain, the agent engineering company behind LangSmith and open-source frameworks that have surpassed 1 billion downloads, today announced a comprehensive integration with NVIDIA to deliver an enterprise-grade agentic AI development platform. As part of this collaboration, LangChain is also joining the Nemotron Coalition, NVIDIA's global initiative to advance frontier open AI models through shared expertise, data, and compute.
<div class="lb-trans">, /PRNewswire/ -- LangChain 是代理工程公司，背后有 LangSmith 和超过 10 亿次下载的开源框架，今天宣布与 NVIDIA 进行全面集成，以提供企业级的代理 AI 开发平台。作为此次合作的一部分，LangChain 还加入了 Nemotron Coalition，这是 NVIDIA 的全球倡议，旨在通过共享专业知识、数据和计算能力推动前沿开放 AI 模型的发展。
</div>The collaboration combines LangChain's LangSmith agent engineering platform and its open-source frameworks (Deep Agents, LangGraph, and LangChain) with NVIDIA Agent Toolkit, including NVIDIA Nemotron models, NVIDIA NeMo Agent Toolkit profiling and optimization, NVIDIA NIM microservices, and NVIDIA Dynamo giving developers a complete stack to build, deploy, and continuously improve AI agents in production. The platform also incorporates NVIDIA OpenShell, a secure runtime that sandboxes autonomous, self-evolving agents with policy‑based guardrails. Development teams often spend months building custom infrastructure rather than delivering business value. The LangChain-NVIDIA platform is designed to close that gap.
<div class="lb-trans">此次合作将 LangChain 的 LangSmith 代理工程平台及其开源框架（Deep Agents、LangGraph 和 LangChain）与 NVIDIA Agent Toolkit 结合在一起，包括 NVIDIA Nemotron 模型、NVIDIA NeMo Agent Toolkit 的分析和优化、NVIDIA NIM 微服务以及 NVIDIA Dynamo，为开发人员提供了一个完整的堆栈，以构建、部署和持续改进生产中的 AI 代理。该平台还集成了 NVIDIA OpenShell，这是一个安全的运行时环境，可以对自主、自我演变的代理进行沙箱处理，并设置基于政策的保护措施。开发团队通常花费数月时间构建自定义基础设施，而不是提供商业价值。LangChain-NVIDIA 平台旨在缩小这一差距。
</div>What the Platform Delivers
<div class="lb-trans">平台提供的功能
</div>Build with LangGraph, Deep Agents, and AI-Q: The combined LangChain-NVIDIA stack enables developers to build agents at increasing levels of complexity. LangGraph provides a runtime for stateful multi-agent orchestration with complex control flows and human-in-the-loop patterns. Deep Agents, LangChain's agent harness, goes further with built-in task planning, sub-agent spawning, long-term memory, and context management, enabling agents that run for minutes or hours across dozens of steps. Building on top of Deep Agents, NVIDIA AI-Q Blueprint is the flagship result of this collaboration: a full production enterprise deep research system that ranks #1 on deep research benchmarks. NeMo Agent Toolkit lets teams onboard existing LangGraph agents with minimal code changes and immediately access advanced profiling, evaluation, and MCP/A2A protocol support for composing multi-agent systems.
<div class="lb-trans">使用 LangGraph、Deep Agents 和 AI-Q 构建： 结合的 LangChain-NVIDIA 堆栈使开发人员能够构建复杂程度不断增加的代理。LangGraph 提供了一个用于有状态多代理编排的运行时，支持复杂的控制流和人机协作模式。Deep Agents 是 LangChain 的代理工具，进一步提供内置的任务规划、子代理生成、长期记忆和上下文管理，使代理能够在数十个步骤中运行数分钟或数小时。在 Deep Agents 的基础上，NVIDIA AI-Q Blueprint 是此次合作的旗舰成果：一个完整的生产企业深度研究系统，在深度研究基准中排名第一。NeMo Agent Toolkit 使团队能够以最小的代码更改快速接入现有的 LangGraph 代理，并立即访问高级分析、评估和 MCP/A2A 协议支持，以构建多代理系统。
</div>Accelerate LangGraph with NVIDIA: The LangChain NVIDIA software package provides NVIDIA-optimized execution strategies applied at compile time with no changes to node logic or graph edges. Parallel execution automatically identifies independent nodes and runs them concurrently, eliminating sequential bottlenecks. Speculative execution runs both branches of conditional edges simultaneously, discarding the wrong branch once the routing condition resolves. Together, these optimizations significantly reduce end-to-end latency for complex multi-step agent workflows.
<div class="lb-trans">通过 NVIDIA 加速 LangGraph： LangChain NVIDIA 软件包提供了在编译时应用的 NVIDIA 优化执行策略，无需更改节点逻辑或图边。并行执行自动识别独立节点并同时运行，消除顺序瓶颈。推测执行同时运行条件边的两个分支，一旦路由条件解决，就丢弃错误的分支。这些优化显著减少了复杂多步骤代理工作流的端到端延迟。
</div>Deploy with NVIDIA NIM: NIM microservices deliver up to 2.6x higher throughput compared to standard deployments across cloud, on-premise, and hybrid environments. Nemotron 3 Super's MoE architecture enables cost-efficient deployment on a single GPU. NVIDIA NeMo Agent Toolkit adds production-readiness features including authentication, rate limiting, and a built-in UI for debugging deployed workflows. The toolkit's GPU cluster sizing calculator lets teams profile their LangGraph workflows under load and forecast exact hardware requirements for scaling from a single user to thousands of concurrent sessions.
<div class="lb-trans">使用 NVIDIA NIM 部署： NIM 微服务在云、内部部署和混合环境中提供高达 2.6 倍的吞吐量，相较于标准部署。Nemotron 3 Super 的 MoE 架构使得在单个 GPU 上进行成本高效的部署成为可能。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 增加了生产就绪特性，包括身份验证、速率限制和用于调试已部署工作流的内置用户界面。该工具包的 GPU 集群大小计算器使团队能够在负载下分析其 LangGraph 工作流，并预测从单个用户到数千个并发会话的确切硬件需求。
</div>Monitor with LangSmith and NeMo Agent Toolkit: LangSmith, which has processed over 15 billion traces and 100 trillion tokens, provides application-level observability: distributed tracing, cost and latency monitoring, Insights Agent for automatically detecting usage patterns and failure modes on a recurring schedule, Polly for natural-language debugging and prompt engineering, and LangSmith CLI for working with trace data. The NeMo Agent Toolkit observability system natively exports telemetry to LangSmith, creating a unified view where infrastructure-level profiling (token usage, timing, throughput down to individual tokens) combines with LangSmith's application-level tracing and AI-powered analysis in a single platform. To ensure enterprises have the right tools to embrace responsible AI practices, NVIDIA NeMo Guardrails integrates out of the box with LangChain, enabling teams to enforce content safety and policy compliance while customizing guardrails per use case.
<div class="lb-trans">使用 LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 进行监控： LangSmith 已处理超过 150 亿个跟踪和 100 万亿个标记，提供应用级可观察性：分布式跟踪、成本和延迟监控、Insights Agent 自动检测使用模式和故障模式的功能、Polly 用于自然语言调试和提示工程，以及 LangSmith CLI 用于处理跟踪数据。NeMo Agent Toolkit 的可观察性系统原生导出遥测数据到 LangSmith，创建一个统一视图，其中基础设施级分析（标记使用、时间、吞吐量直至单个标记）与 LangSmith 的应用级跟踪和 AI 驱动分析结合在一个平台上。为了确保企业拥有正确的工具来采用负责任的 AI 实践，NVIDIA NeMo Guardrails 与 LangChain 开箱即用集成，使团队能够在定制保护措施的同时，强制执行内容安全和政策合规。
</div>Evaluate across the Nemotron model family: LangSmith and NeMo Agent Toolkit together provide comprehensive evaluation across the full agent lifecycle. LangSmith supports offline evaluation (human review, LLM-as-judge, pairwise comparison, CI/CD integration via pytest/Vitest/GitHub workflows) and online evaluation including multi-turn evals that score entire conversation trajectories for task completion and decision quality. NeMo Agent Toolkit complements this with RAG-specific evaluators, agent trajectory analysis, and a hyper-parameter and prompt optimizer. These capabilities are especially powerful when applied across the Nemotron model family: teams can benchmark the same agent across Nemotron 3 Nano (30B/3B active), Super (~100B/10B active), and Ultra (~500B/50B active), measuring tradeoffs between accuracy, latency, and cost to right-size model selection per task, then use NeMo Agent Toolkit's automatic reinforcement learning to fine-tune the chosen Nemotron model for their specific workflows.
<div class="lb-trans">在 Nemotron 模型系列中进行评估： LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 一起提供全面的评估，涵盖整个代理生命周期。LangSmith 支持离线评估（人工审查、LLM 作为评审、成对比较、通过 pytest/Vitest/GitHub 工作流的 CI/CD 集成）和在线评估，包括多轮评估，评分整个对话轨迹的任务完成和决策质量。NeMo Agent Toolkit 补充了特定于 RAG 的评估工具、代理轨迹分析以及超参数和提示优化器。这些功能在应用于 Nemotron 模型系列时尤其强大：团队可以在 Nemotron 3 Nano（30B/3B 活跃）、Super（约 100B/10B 活跃）和 Ultra（约 500B/50B 活跃）之间对同一代理进行基准测试，测量准确性、延迟和成本之间的权衡，以便根据任务选择合适的模型，然后使用 NeMo Agent Toolkit 的自动强化学习来微调所选的 Nemotron 模型以适应其特定工作流。
</div>Looking Ahead
<div class="lb-trans">展望未来
</div>Deep Agents with GPU-Accelerated Compute
<div class="lb-trans">使用 GPU 加速计算的 Deep Agents
</div>The collaboration also lays the groundwork for Deep Agents, LangChain's framework for long-running, complex tasks requiring planning, persistent memory, and sub-agent coordination, to operate within GPU-accelerated compute sandboxes powered by NVIDIA CUDA-X libraries. This would enable agents to perform computationally intensive data processing using tools like NVIDIA cuDF for large-scale structured data manipulation and NVIDIA NeMo Curator for petabyte-scale data curation, opening new possibilities in industries like financial services and healthcare.
<div class="lb-trans">此次合作为 Deep Agents 奠定了基础，Deep Agents 是 LangChain 的框架，用于执行需要规划、持久记忆和子代理协调的长期复杂任务，能够在由 NVIDIA CUDA-X 库驱动的 GPU 加速计算沙箱中运行。这将使代理能够使用 NVIDIA cuDF 等工具进行计算密集型数据处理，以处理大规模结构化数据，以及使用 NVIDIA NeMo Curator 进行 PB 级数据管理，为金融服务和医疗等行业开辟新的可能性。
</div>Joining the Nemotron Coalition
<div class="lb-trans">加入 Nemotron 联盟
</div>LangChain is joining the Nemotron Coalition, a global collaboration of model builders and AI developers working together to build frontier-level open foundation models. The Coalition allows participants to contribute data, evaluation frameworks, and post-training innovation toward a shared foundation, while independently specializing and building differentiated AI systems for their own industries and use cases.
<div class="lb-trans">LangChain 正在加入 Nemotron 联盟，这是一个全球性的模型构建者和 AI 开发者的合作组织，旨在共同构建前沿级的开放基础模型。该联盟允许参与者贡献数据、评估框架和后期训练创新，以支持共享基础，同时独立专注于为各自行业和用例构建差异化的 AI 系统。
</div>By joining the Coalition, LangChain aims to help shape the capabilities of frontier open models with the needs of agent developers in mind, ensuring that the models powering production agents are built with input from the teams deploying them at scale. The partnership reflects a shared commitment to open, transparent AI development and to jointly delivering tools and infrastructure that help customers move faster from prototype to production.
<div class="lb-trans">通过加入该联盟，LangChain 旨在帮助塑造前沿开放模型的能力，考虑到代理开发者的需求，确保为生产代理提供动力的模型是由大规模部署它们的团队提供输入构建的。这一合作反映了对开放、透明的 AI 开发的共同承诺，以及共同提供帮助客户更快从原型转向生产的工具和基础设施。
</div>Executive Quotes
<div class="lb-trans">高管引用
</div>&#34;With over 100 million monthly downloads of LangChain's frameworks, we've seen that frontier models must go beyond raw intelligence to enable reliable tool use, long-horizon reasoning and agent coordination,&#34; said Harrison Chase, Cofounder and CEO of LangChain. &#34;Through the NVIDIA Nemotron Coalition, we will build the best agent harness for these models, rigorously evaluate their capabilities and provide comprehensive observability into agent behavior, helping make Nemotron models the best foundation for the next generation of AI agents.&#34;
<div class="lb-trans">“随着 LangChain 框架每月下载量超过 1 亿，我们看到前沿模型必须超越原始智能，以实现可靠的工具使用、长远推理和代理协调，”LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 说。 “通过 NVIDIA Nemotron 联盟，我们将为这些模型构建最佳代理工具，严格评估其能力，并提供对代理行为的全面可观察性，帮助使 Nemotron 模型成为下一代 AI 代理的最佳基础。”
</div>&#34;Enterprises need open, flexible tooling to build AI agents customized for their workflows and deployed securely at scale. LangChain's framework and LangSmith's observability, combined with NVIDIA Nemotron models, Agent Toolkit and NIM microservices, give developers the complete foundation to move from prototype to production,&#34; said Justin Boitano, Vice President of Enterprise AI at NVIDIA.
<div class="lb-trans">“企业需要开放、灵活的工具来构建定制化的 AI 代理，以适应其工作流程并安全地大规模部署。LangChain 的框架和 LangSmith 的可观察性，结合 NVIDIA Nemotron 模型、代理工具包和 NIM 微服务，为开发者提供了从原型到生产的完整基础，”NVIDIA 企业 AI 副总裁 Justin Boitano 说。
</div>Availability
<div class="lb-trans">可用性
</div>The LangChain-NVIDIA integration is available today. LangGraph and the LangChain framework are open-source at github.com/langchain-ai. LangSmith is available at smith.langchain.com. NVIDIA Nemotron 3 Nano and Super are available on Hugging Face through NVIDIA NIM microservices with updated integrations with LangChain ecosystem, with Nemotron 3 Ultra expected in the first half of 2026. The NVIDIA NeMo Agent Toolkit is available at github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit.
<div class="lb-trans">LangChain-NVIDIA 集成现已可用。LangGraph 和 LangChain 框架在 github.com/langchain-ai 上开源。LangSmith 可在 smith.langchain.com 上访问。NVIDIA Nemotron 3 Nano 和 Super 通过 NVIDIA NIM 微服务在 Hugging Face 上提供，并与 LangChain 生态系统进行了更新集成，Nemotron 3 Ultra 预计将在 2026 年上半年发布。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 可在 github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit 上获取。
</div>About LangChain
<div class="lb-trans">关于 LangChain
</div>LangChain is the agent engineering platform powering top engineering teams, from AI startups to global enterprises. Its open-source frameworks, including LangChain, LangGraph, and Deep Agents, have surpassed 1 billion cumulative downloads and are used by over one million practitioners. LangSmith, the observability and evaluation platform, serves over 300 enterprise customers and has processed more than 15 billion traces and 100 trillion tokens. LangChain is backed by Sequoia Capital, Benchmark, and IVP. For more information, visit langchain.com.
<div class="lb-trans">LangChain 是为顶尖工程团队提供动力的代理工程平台，从 AI 初创公司到全球企业。其开源框架，包括 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents，累计下载量已超过 10 亿次，拥有超过 100 万名从业者。LangSmith 是可观察性和评估平台，服务于超过 300 家企业客户，处理了超过 150 亿条追踪记录和 100 万亿个标记。LangChain 得到了红杉资本、Benchmark 和 IVP 的支持。欲了解更多信息，请访问 langchain.com。
</div>SOURCE LangChain
<div class="lb-trans">来源：LangChain
</div><img src="https://imageproxy.pbkrs.com/https://rt.prnewswire.com/rt.gif/query-RGF0ZUlkPTIwMjYwMzE2Jk5ld3NJdGVtSWQ9U0YxMDI2OSZUcmFuc21pc3Npb25fSWQ9MjAyNjAzMTYxNzAwUFJfTkVXU19VU1BSX19fX19TRjEwMjY5" alt="" original-src="https://rt.prnewswire.com/rt.gif?NewsItemId=SF10269&amp;Transmission_Id=202603161700PR_NEWS_USPR_____SF10269&amp;DateId=20260316"/>

17:00 ETLangChain Announces Enterprise Agentic AI Platform Built with NVIDIA

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LangChain 宣布推出与英伟达合作构建的企业级智能代理 AI 平台