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探索在拥有认知架构的同时，外包代理基础设施的重要性，以提高代理应用程序的效率和可靠性。

根据 LangChain Blog，探索 AI 代理的概念、它们的不同自主程度，以及代理行为在 LLM 应用中的重要性。

IBM研究正在开发先进的人工智能系统，以满足对能够高效处理客户需求的虚拟代理日益增长的需求。

LangChain 推出 LangGraph Studio，一个专门用于开发、可视化和调试代理应用的集成开发环境（IDE），现已开放测试版。

探索代理AI如何通过自主解决复杂的多步骤问题，利用复杂的推理和迭代规划来改变各个行业。

Composio 的 SWE 代理凭借 LangGraph 和 LangSmith 在 SweBench 上获得 48.6% 的成绩，展示了开源 AI 驱动软件工程的进步。

Airtop 利用 LangChain 生态系统开发了复杂的 AI 网页自动化技术，改善了代理架构和调试过程。

LangChain 发布了‘Command’，这是一种在 LangGraph 中的新工具，通过提供动态的无边图能力来增强多代理通信。

ElevenLabs 成功实现了一款语音代理，每天解决超过 80% 的用户询问，通过 AI 驱动的解决方案提升客户支持。

LangChain 推出环境代理，这是一种新颖的 AI 方式，能通过响应环境信号而不是聊天提示，减少用户交互负担并提高可扩展性。

EigenLayer 引入了“一级代理”，将可验证工具与 AVS 整合，以增强 AI 系统的透明度和问责制。

了解区块链技术如何通过提供自治、安全和经济独立性来革新AI代理，为数字自治的新时代铺平道路。