LangChain 发布博客详解评估驱动开发（EDD）方法
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LangChain 发布博客详解评估驱动开发（EDD）方法
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AI 综述
LangChain 发布官方博客，介绍借鉴测试驱动开发（TDD）的评估驱动开发（EDD）方法，称其在构建最先进的智能体时使用了该方法，并总结为三步流程：定义成功标准、先写评估再构建、改动后对比实验。 博客以内部文档智能体新增 create_ticket 工具为例，演示在 LangSmith 中建立数据集、运行基线，并通过 trace 定位工具描述过宽导致的性能回归；同时提醒用保留集避免过拟合评估集，并介绍了 pytest、Vitest 集成和线上评估等持续评估手段。
一句话影响开发者：可在构建 AI 智能体时采用 EDD 三步流程，配合 LangSmith 和 pytest、Vitest 集成做回归评估。投资者：无直接影响。
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最新进展11月10日 00:23
LangChain 详解评估驱动开发（EDD）：如何持续改进 AI 智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月10日
- LangChain 官方博客LangChain 详解评估驱动开发（EDD）：如何持续改进 AI 智能体
LangChain 发布博客介绍评估驱动开发（EDD），借鉴测试驱动开发（TDD），提出三步流程：定义智能体成功标准、先写评估再构建、做出改动后对比实验。文章以内部文档智能体新增 create_ticket 工具为例，演示在 LangSmith 中建数据集、跑基线、用 trace 定位工具描述过宽导致的回归，并提醒用保留集避免过拟合，以及 pytest、Vitest 集成和线上评估等持续评估方法。
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