綜合代理工程平台與 NVIDIA AI 的結合使企業能夠大規模構建、部署和監控生產級 AI 代理
, /PRNewswire/ -- LangChain 是代理工程公司，背後有 LangSmith 和超過 10 億次下載的開源框架，今天宣佈與 NVIDIA 進行全面集成，以提供企業級的代理 AI 開發平台。作為此次合作的一部分，LangChain 還加入了 Nemotron Coalition，這是 NVIDIA 的全球倡議，旨在通過共享專業知識、數據和計算能力推動前沿開放 AI 模型的發展。
此次合作將 LangChain 的 LangSmith 代理工程平台及其開源框架（Deep Agents、LangGraph 和 LangChain）與 NVIDIA Agent Toolkit 結合在一起，包括 NVIDIA Nemotron 模型、NVIDIA NeMo Agent Toolkit 的分析和優化、NVIDIA NIM 微服務以及 NVIDIA Dynamo，為開發人員提供了一個完整的堆棧，以構建、部署和持續改進生產中的 AI 代理。該平台還集成了 NVIDIA OpenShell，這是一個安全的運行時環境，可以對自主、自我演變的代理進行沙箱處理，並設置基於政策的保護措施。開發團隊通常花費數月時間構建自定義基礎設施，而不是提供商業價值。LangChain-NVIDIA 平台旨在縮小這一差距。
平台提供的功能
使用 LangGraph、Deep Agents 和 AI-Q 構建： 結合的 LangChain-NVIDIA 堆棧使開發人員能夠構建複雜程度不斷增加的代理。LangGraph 提供了一個用於有狀態多代理編排的運行時，支持複雜的控制流和人機協作模式。Deep Agents 是 LangChain 的代理工具，進一步提供內置的任務規劃、子代理生成、長期記憶和上下文管理，使代理能夠在數十個步驟中運行數分鐘或數小時。在 Deep Agents 的基礎上，NVIDIA AI-Q Blueprint 是此次合作的旗艦成果：一個完整的生產企業深度研究系統，在深度研究基準中排名第一。NeMo Agent Toolkit 使團隊能夠以最小的代碼更改快速接入現有的 LangGraph 代理，並立即訪問高級分析、評估和 MCP/A2A 協議支持，以構建多代理系統。
通過 NVIDIA 加速 LangGraph： LangChain NVIDIA 軟件包提供了在編譯時應用的 NVIDIA 優化執行策略，無需更改節點邏輯或圖邊。並行執行自動識別獨立節點並同時運行，消除順序瓶頸。推測執行同時運行條件邊的兩個分支，一旦路由條件解決，就丟棄錯誤的分支。這些優化顯著減少了複雜多步驟代理工作流的端到端延遲。
使用 NVIDIA NIM 部署： NIM 微服務在雲、內部部署和混合環境中提供高達 2.6 倍的吞吐量，相較於標準部署。Nemotron 3 Super 的 MoE 架構使得在單個 GPU 上進行成本高效的部署成為可能。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 增加了生產就緒特性，包括身份驗證、速率限制和用於調試已部署工作流的內置用户界面。該工具包的 GPU 集羣大小計算器使團隊能夠在負載下分析其 LangGraph 工作流，並預測從單個用户到數千個併發會話的確切硬件需求。
使用 LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 進行監控： LangSmith 已處理超過 150 億個跟蹤和 100 萬億個標記，提供應用級可觀察性：分佈式跟蹤、成本和延遲監控、Insights Agent 自動檢測使用模式和故障模式的功能、Polly 用於自然語言調試和提示工程，以及 LangSmith CLI 用於處理跟蹤數據。NeMo Agent Toolkit 的可觀察性系統原生導出遙測數據到 LangSmith，創建一個統一視圖，其中基礎設施級分析（標記使用、時間、吞吐量直至單個標記）與 LangSmith 的應用級跟蹤和 AI 驅動分析結合在一個平台上。為了確保企業擁有正確的工具來採用負責任的 AI 實踐，NVIDIA NeMo Guardrails 與 LangChain 開箱即用集成，使團隊能夠在定製保護措施的同時，強制執行內容安全和政策合規。
在 Nemotron 模型系列中進行評估： LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 一起提供全面的評估，涵蓋整個代理生命週期。LangSmith 支持離線評估（人工審查、LLM 作為評審、成對比較、通過 pytest/Vitest/GitHub 工作流的 CI/CD 集成）和在線評估，包括多輪評估，評分整個對話軌跡的任務完成和決策質量。NeMo Agent Toolkit 補充了特定於 RAG 的評估工具、代理軌跡分析以及超參數和提示優化器。這些功能在應用於 Nemotron 模型系列時尤其強大：團隊可以在 Nemotron 3 Nano（30B/3B 活躍）、Super（約 100B/10B 活躍）和 Ultra（約 500B/50B 活躍）之間對同一代理進行基準測試，測量準確性、延遲和成本之間的權衡，以便根據任務選擇合適的模型，然後使用 NeMo Agent Toolkit 的自動強化學習來微調所選的 Nemotron 模型以適應其特定工作流。
展望未來
使用 GPU 加速計算的 Deep Agents
此次合作為 Deep Agents 奠定了基礎，Deep Agents 是 LangChain 的框架，用於執行需要規劃、持久記憶和子代理協調的長期複雜任務，能夠在由 NVIDIA CUDA-X 庫驅動的 GPU 加速計算沙箱中運行。這將使代理能夠使用 NVIDIA cuDF 等工具進行計算密集型數據處理，以處理大規模結構化數據，以及使用 NVIDIA NeMo Curator 進行 PB 級數據管理，為金融服務和醫療等行業開闢新的可能性。
加入 Nemotron 聯盟
LangChain 正在加入 Nemotron 聯盟，這是一個全球性的模型構建者和 AI 開發者的合作組織，旨在共同構建前沿級的開放基礎模型。該聯盟允許參與者貢獻數據、評估框架和後期訓練創新，以支持共享基礎，同時獨立專注於為各自行業和用例構建差異化的 AI 系統。
通過加入該聯盟，LangChain 旨在幫助塑造前沿開放模型的能力，考慮到代理開發者的需求，確保為生產代理提供動力的模型是由大規模部署它們的團隊提供輸入構建的。這一合作反映了對開放、透明的 AI 開發的共同承諾，以及共同提供幫助客户更快從原型轉向生產的工具和基礎設施。
高管引用
“隨着 LangChain 框架每月下載量超過 1 億，我們看到前沿模型必須超越原始智能，以實現可靠的工具使用、長遠推理和代理協調，”LangChain 聯合創始人兼首席執行官 Harrison Chase 説。 “通過 NVIDIA Nemotron 聯盟，我們將為這些模型構建最佳代理工具，嚴格評估其能力，並提供對代理行為的全面可觀察性，幫助使 Nemotron 模型成為下一代 AI 代理的最佳基礎。”
“企業需要開放、靈活的工具來構建定製化的 AI 代理，以適應其工作流程並安全地大規模部署。LangChain 的框架和 LangSmith 的可觀察性，結合 NVIDIA Nemotron 模型、代理工具包和 NIM 微服務，為開發者提供了從原型到生產的完整基礎，”NVIDIA 企業 AI 副總裁 Justin Boitano 説。
可用性
LangChain-NVIDIA 集成現已可用。LangGraph 和 LangChain 框架在 github.com/langchain-ai 上開源。LangSmith 可在 smith.langchain.com 上訪問。NVIDIA Nemotron 3 Nano 和 Super 通過 NVIDIA NIM 微服務在 Hugging Face 上提供，並與 LangChain 生態系統進行了更新集成，Nemotron 3 Ultra 預計將在 2026 年上半年發佈。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 可在 github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit 上獲取。
關於 LangChain
LangChain 是為頂尖工程團隊提供動力的代理工程平台，從 AI 初創公司到全球企業。其開源框架，包括 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents，累計下載量已超過 10 億次，擁有超過 100 萬名從業者。LangSmith 是可觀察性和評估平台，服務於超過 300 家企業客户，處理了超過 150 億條追蹤記錄和 100 萬億個標記。LangChain 得到了紅杉資本、Benchmark 和 IVP 的支持。欲瞭解更多信息，請訪問 langchain.com。
來源：LangChain
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LangChain 宣佈與 NVIDIA 進行全面整合，以創建一個企業級的智能 AI 開發平台。這一合作將 LangChain 的 LangSmith 平台和開源框架與 NVIDIA 的 Agent Toolkit 結合起來，使企業能夠大規模構建、部署和監控 AI 代理。該平台具有多代理編排、任務規劃和增強的性能分析等先進功能。它還包括 NVIDIA 的 NIM 微服務，以提高部署效率，並提供可觀察性和合規性的監控工具。此次合作旨在簡化開發過程，並提升 AI 代理在生產環境中的性能

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">綜合代理工程平台與 NVIDIA AI 的結合使企業能夠大規模構建、部署和監控生產級 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，背後有 LangSmith 和超過 10 億次下載的開源框架，今天宣佈與 NVIDIA 進行全面集成，以提供企業級的代理 AI 開發平台。作為此次合作的一部分，LangChain 還加入了 Nemotron Coalition，這是 NVIDIA 的全球倡議，旨在通過共享專業知識、數據和計算能力推動前沿開放 AI 模型的發展。
</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">此次合作將 LangChain 的 LangSmith 代理工程平台及其開源框架（Deep Agents、LangGraph 和 LangChain）與 NVIDIA Agent Toolkit 結合在一起，包括 NVIDIA Nemotron 模型、NVIDIA NeMo Agent Toolkit 的分析和優化、NVIDIA NIM 微服務以及 NVIDIA Dynamo，為開發人員提供了一個完整的堆棧，以構建、部署和持續改進生產中的 AI 代理。該平台還集成了 NVIDIA OpenShell，這是一個安全的運行時環境，可以對自主、自我演變的代理進行沙箱處理，並設置基於政策的保護措施。開發團隊通常花費數月時間構建自定義基礎設施，而不是提供商業價值。LangChain-NVIDIA 平台旨在縮小這一差距。
</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 構建： 結合的 LangChain-NVIDIA 堆棧使開發人員能夠構建複雜程度不斷增加的代理。LangGraph 提供了一個用於有狀態多代理編排的運行時，支持複雜的控制流和人機協作模式。Deep Agents 是 LangChain 的代理工具，進一步提供內置的任務規劃、子代理生成、長期記憶和上下文管理，使代理能夠在數十個步驟中運行數分鐘或數小時。在 Deep Agents 的基礎上，NVIDIA AI-Q Blueprint 是此次合作的旗艦成果：一個完整的生產企業深度研究系統，在深度研究基準中排名第一。NeMo Agent Toolkit 使團隊能夠以最小的代碼更改快速接入現有的 LangGraph 代理，並立即訪問高級分析、評估和 MCP/A2A 協議支持，以構建多代理系統。
</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">通過 NVIDIA 加速 LangGraph： LangChain NVIDIA 軟件包提供了在編譯時應用的 NVIDIA 優化執行策略，無需更改節點邏輯或圖邊。並行執行自動識別獨立節點並同時運行，消除順序瓶頸。推測執行同時運行條件邊的兩個分支，一旦路由條件解決，就丟棄錯誤的分支。這些優化顯著減少了複雜多步驟代理工作流的端到端延遲。
</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 微服務在雲、內部部署和混合環境中提供高達 2.6 倍的吞吐量，相較於標準部署。Nemotron 3 Super 的 MoE 架構使得在單個 GPU 上進行成本高效的部署成為可能。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 增加了生產就緒特性，包括身份驗證、速率限制和用於調試已部署工作流的內置用户界面。該工具包的 GPU 集羣大小計算器使團隊能夠在負載下分析其 LangGraph 工作流，並預測從單個用户到數千個併發會話的確切硬件需求。
</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 進行監控： LangSmith 已處理超過 150 億個跟蹤和 100 萬億個標記，提供應用級可觀察性：分佈式跟蹤、成本和延遲監控、Insights Agent 自動檢測使用模式和故障模式的功能、Polly 用於自然語言調試和提示工程，以及 LangSmith CLI 用於處理跟蹤數據。NeMo Agent Toolkit 的可觀察性系統原生導出遙測數據到 LangSmith，創建一個統一視圖，其中基礎設施級分析（標記使用、時間、吞吐量直至單個標記）與 LangSmith 的應用級跟蹤和 AI 驅動分析結合在一個平台上。為了確保企業擁有正確的工具來採用負責任的 AI 實踐，NVIDIA NeMo Guardrails 與 LangChain 開箱即用集成，使團隊能夠在定製保護措施的同時，強制執行內容安全和政策合規。
</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 模型系列中進行評估： LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 一起提供全面的評估，涵蓋整個代理生命週期。LangSmith 支持離線評估（人工審查、LLM 作為評審、成對比較、通過 pytest/Vitest/GitHub 工作流的 CI/CD 集成）和在線評估，包括多輪評估，評分整個對話軌跡的任務完成和決策質量。NeMo Agent Toolkit 補充了特定於 RAG 的評估工具、代理軌跡分析以及超參數和提示優化器。這些功能在應用於 Nemotron 模型系列時尤其強大：團隊可以在 Nemotron 3 Nano（30B/3B 活躍）、Super（約 100B/10B 活躍）和 Ultra（約 500B/50B 活躍）之間對同一代理進行基準測試，測量準確性、延遲和成本之間的權衡，以便根據任務選擇合適的模型，然後使用 NeMo Agent Toolkit 的自動強化學習來微調所選的 Nemotron 模型以適應其特定工作流。
</div>Looking Ahead
<div class="lb-trans">展望未來
</div>Deep Agents with GPU-Accelerated Compute
<div class="lb-trans">使用 GPU 加速計算的 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">此次合作為 Deep Agents 奠定了基礎，Deep Agents 是 LangChain 的框架，用於執行需要規劃、持久記憶和子代理協調的長期複雜任務，能夠在由 NVIDIA CUDA-X 庫驅動的 GPU 加速計算沙箱中運行。這將使代理能夠使用 NVIDIA cuDF 等工具進行計算密集型數據處理，以處理大規模結構化數據，以及使用 NVIDIA NeMo Curator 進行 PB 級數據管理，為金融服務和醫療等行業開闢新的可能性。
</div>Joining the Nemotron Coalition
<div class="lb-trans">加入 Nemotron 聯盟
</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 聯盟，這是一個全球性的模型構建者和 AI 開發者的合作組織，旨在共同構建前沿級的開放基礎模型。該聯盟允許參與者貢獻數據、評估框架和後期訓練創新，以支持共享基礎，同時獨立專注於為各自行業和用例構建差異化的 AI 系統。
</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">通過加入該聯盟，LangChain 旨在幫助塑造前沿開放模型的能力，考慮到代理開發者的需求，確保為生產代理提供動力的模型是由大規模部署它們的團隊提供輸入構建的。這一合作反映了對開放、透明的 AI 開發的共同承諾，以及共同提供幫助客户更快從原型轉向生產的工具和基礎設施。
</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">“隨着 LangChain 框架每月下載量超過 1 億，我們看到前沿模型必須超越原始智能，以實現可靠的工具使用、長遠推理和代理協調，”LangChain 聯合創始人兼首席執行官 Harrison Chase 説。 “通過 NVIDIA Nemotron 聯盟，我們將為這些模型構建最佳代理工具，嚴格評估其能力，並提供對代理行為的全面可觀察性，幫助使 Nemotron 模型成為下一代 AI 代理的最佳基礎。”
</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">“企業需要開放、靈活的工具來構建定製化的 AI 代理，以適應其工作流程並安全地大規模部署。LangChain 的框架和 LangSmith 的可觀察性，結合 NVIDIA Nemotron 模型、代理工具包和 NIM 微服務，為開發者提供了從原型到生產的完整基礎，”NVIDIA 企業 AI 副總裁 Justin Boitano 説。
</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 集成現已可用。LangGraph 和 LangChain 框架在 github.com/langchain-ai 上開源。LangSmith 可在 smith.langchain.com 上訪問。NVIDIA Nemotron 3 Nano 和 Super 通過 NVIDIA NIM 微服務在 Hugging Face 上提供，並與 LangChain 生態系統進行了更新集成，Nemotron 3 Ultra 預計將在 2026 年上半年發佈。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 可在 github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit 上獲取。
</div>About LangChain
<div class="lb-trans">關於 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 是為頂尖工程團隊提供動力的代理工程平台，從 AI 初創公司到全球企業。其開源框架，包括 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents，累計下載量已超過 10 億次，擁有超過 100 萬名從業者。LangSmith 是可觀察性和評估平台，服務於超過 300 家企業客户，處理了超過 150 億條追蹤記錄和 100 萬億個標記。LangChain 得到了紅杉資本、Benchmark 和 IVP 的支持。欲瞭解更多信息，請訪問 langchain.com。
</div>SOURCE LangChain
<div class="lb-trans">來源：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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