LangChain 发布 Polly：增强调试的 AI 代理工程师

LangChain 宣布推出 Polly，这是一款由 AI 驱动的助手，旨在优化其 LangSmith 平台内代理的调试和开发过程。根据LangChain 博客，这款创新工具旨在简化复杂代理架构的故障排除。

AI 在代理调试中的需求

在 LangSmith 上开发的代理经常面临挑战，由于其复杂的性质，例如长提示和多步过程，这些都很难手动管理。Polly 通过提供对代理执行的复杂分析来解决这些问题，帮助开发者识别可能被忽视的低效和错误。

LangChain 在与数千名开发者合作中发现了代理调试的常见障碍，尤其是在处理冗长的系统提示和全面的跟踪时。Polly 的推出承诺通过提供详细的代理行为分析并以自然语言提供解决方案，缓解这些担忧。

Polly 的功能和能力

Polly 具备调试单个跟踪、分析整个对话并增强提示工程的能力。在跟踪视图中，Polly 能够解构单个代理执行，让开发人员了解代理行为的细微差别，并找出低效或错误之处。

此外，Polly 分析整个对话的能力允许对代理的长期性能进行全面评估。这一功能特别有助于识别可能影响代理有效性的行为模式和变化。

Polly 在提示工程方面也表现出色，用户可以用自然语言描述所需的行为，Polly 再将其转化为优化的提示。这一能力消除了手动调整的需求，使用户更易于维护和改进代理指令，而不影响其功能性。

与 LangSmith 的集成

Polly 的功能受益于 LangSmith 强大的跟踪基础设施，该基础设施捕获有关代理运行、跟踪和线程的详细数据。这一基础设施对于 Polly 执行分析并提供可操作的见解至关重要。在 LangSmith 中设置跟踪是一个简单的过程，用户可以快速利用 Polly 的能力。

LangChain 在代理工程领域不断创新，Polly 代表了开发者可用工具的重大进步。随着平台的发展，Polly 在优化和改进代理性能方面的角色预计将进一步扩大。