https://techllm.github.io/tags/langsmith/Recent content in LangSmith on TechLLMHugokoWed, 24 Jun 2026 18:25:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langchain-human-judgment-agent-improvement-loop/Wed, 24 Jun 2026 18:25:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langchain-human-judgment-agent-improvement-loop/LangChain이 정리한 'Human judgment in the agent improvement loop'. 에이전트의 워크플로·도구·컨텍스트·평가까지, 사람의 판단이 들어가야 할 자리를 어디로 보는지, 그리고 자동 평가와 운영 데이터를 어떻게 다시 학습 루프로 되돌리는지 한국어로 정리했습니다.https://techllm.github.io/posts/langchain-fleet-general-chat-specialized-agents/Wed, 24 Jun 2026 14:20:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langchain-fleet-general-chat-specialized-agents/한 번 쓰고 끝나는 일과 매주 돌아오는 일은 다른 도구가 필요하다. LangChain Fleet이 General Purpose Chat과 Specialized Agents를 분리한 이유, 그리고 두 모드를 어떻게 갈아 쓰는지 정리.https://techllm.github.io/posts/langsmith-no-code-agent-builder/Wed, 24 Jun 2026 12:27:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langsmith-no-code-agent-builder/LangChain이 LangSmith Agent Builder 프라이빗 프리뷰를 공개했습니다. 비주얼 워크플로가 아니라 대화형으로 프롬프트·도구·트리거를 짜고, 메모리까지 가진 에이전트를 코드 없이 만드는 방식을 정리합니다.https://techllm.github.io/posts/langchain-agentic-engineering-software-team/Sat, 02 May 2026 09:15:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langchain-agentic-engineering-software-team/LangChain의 Agentic Engineering 글을 바탕으로, AI 코딩 도구 이후 소프트웨어 엔지니어링이 왜 다중 에이전트 팀 운영 방식으로 이동하는지 정리한다.https://techllm.github.io/posts/langchain-production-agent-monitoring-observability/Fri, 01 May 2026 21:25:00 +0900https://techllm.github.io/posts/langchain-production-agent-monitoring-observability/LangChain의 production monitoring 글을 바탕으로, LLM 에이전트가 기존 소프트웨어와 왜 다르게 모니터링되어야 하는지, annotation queue, online evaluation, Insights Agent, dashboard/alert 설계를 정리한다.