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LangChain 分享 Agent 人类反馈闭环实践
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AI 综述
2026年11月3日，LangChain 在官方博客提出构建更好 AI 智能体的三条人在回路原则：由领域专家定义“好”的标准、在完整对话上下文中评估智能体、把人工反馈转化为可复用的评测数据。文章介绍 LangSmith 的标注队列支持以单次运行或完整 thread 为审核单元，审核者给出的分数与理由可作为 ground truth，用于对齐 LLM judge、更新在线评估器并构建 golden dataset。
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最新进展11月3日 00:00
LangChain 提出人在回路三原则，并介绍用 LangSmith 标注队列把人工反馈转为评测数据。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- LangChain Blog为什么人类洞察是构建更好智能体的战略优势
LangChain 提出构建更好 AI 智能体的三条人在回路原则：由领域专家定义“好”的标准、在完整对话上下文中评估智能体、把人工反馈转化为可复用的评测数据。LangSmith 的标注队列支持以单次运行或完整 thread 为审核单元，审核者给出的分数与理由可作为 ground truth，用于对齐 LLM judge、更新在线评估器并构建 golden dataset。
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