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LangChain Boston Meetup: Loop-Engineering und Offene Modelle

LangChain Boston Meetup: Loop-Engineering und Offene Modelle

27 Jul 202618:00 - 20:30 America/New_YorkCambridge, United States0 TeilnehmerOpen

Beschreibung

Begleiten Sie uns zu einem Abend in Boston (Harvard Square) mit Sydney Runkle und Mason Daugherty vom OSS-Team bei LangChain. Wir werden zwei Vorträge präsentieren, die zeigen, was es wirklich braucht, um Agenten in der Produktion zuverlässig zu machen.🎤 Vortrag 1: Die Kunst des Loop-Engineerings mit SydneyDas zuverlässige Arbeiten von Agenten erfordert mehr als nur ein gutes Modell — es erfordert ein sorgfältig entworfenes Gestell. Sydney wird dieses Gestell in einen Stapel von vier Schleifen zerlegen; sie wird auch erläutern, wo die menschliche Aufsicht in jeder Schleife ihren Platz hat und wie Primitiven den gesamten Stapel instrumentieren. 🎤 Vortrag 2: Warum offene Modelle eine Schwelle überschritten haben mit MasonOffene Modelle wie GLM 5.2 und MiniMax M3 entsprechen nun geschlossenen Frontier-Modellen bei den wichtigsten Agentenaufgaben — Dateioperationen, Werkzeugnutzung und Befehlsbefolgung — zu einem Bruchteil der Kosten und Latenz. Mason wird erläutern, was unsere Bewertungen zeigen und wie man sie in Deep Agents verwenden kann. Agenda ⏰​18:00 Uhr: Begrüßung + Erfrischungen18:30 Uhr:  Präsentation mit Sydney - Die Kunst des Loop-Engineerings18:50 Uhr: Fragen und Antworten mit Sydney19:00 Uhr: Präsentation mit Mason - Warum offene Modelle eine Schwelle überschritten haben19:15 Uhr: Fragen und Antworten mit Mason19:25 Uhr: Networking20:30 Uhr: Veranstaltung endet Veranstaltungsinfo:​🎤 Bitte beachten Sie, dass diese Veranstaltung vollständig vor Ort stattfindet und nicht live gestreamt oder aufgezeichnet wird.📍 Ort: Harvard Square — Adresse wird nach Genehmigung bereitgestellt.​🎟️ Wir können nur Gäste mit genehmigten Anmeldungen einlassen. Über den Gastgeber:LangChain steuert den gesamten Lebenszyklus der Agentenentwicklung — vom Bauen über Testen, Bereitstellen bis hin zum Überwachen — damit KI-Teams ihre Agenten systematisch verbessern können. Die LangSmith Engine beschleunigt diesen Zyklus, indem sie automatisch Probleme aufdeckt und behebt, um die Agenten im Laufe der Zeit zu verbessern. LangSmith ist von Natur aus neutral, sodass Teams ihren eigenen Stapel anpassen können, um Kosten und Leistung zu optimieren, während sich die Landschaft entwickelt. Mehr als 7.000 Kunden, darunter Nvidia, Bridgewater, LinkedIn, Workday, Harvey und Rippling, vertrauen LangSmith, um ihre Agenten zu bauen und zu verwalten. Erfahren Sie mehr: www.langchain.com

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