LangChain(@LangChainAI)

.@SchneiderElec runs 60+ AI agents in production across 100+ countries, all traced through self-host...

8.5内容质量

TL;DR · AI 摘要

施耐德电气通过自托管LangSmith平台管理全球60+ AI代理，覆盖100+国家，其AI助手服务16万员工，验证了LLMOps在大规模AI部署中的可行性。

核心要点

  • LangSmith平台支持跨100+国家的AI代理实时追踪
  • AI助手单日处理160,000员工交互请求
  • LLMOps架构需包含可观测性、安全性与可扩展性三层设计

结构提纲

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  1. §企业级AI部署挑战

    全球部署AI代理面临可观测性、安全合规与系统扩展性三重挑战

  2. ·LangSmith架构解析

    基于LangChain构建的追踪系统实现全链路可观测性，支持多租户隔离

  3. ›规模化实践

    通过160,000员工交互数据验证AI助手在制造业的落地效果

  4. ·安全控制机制

    采用动态权限控制与敏感数据脱敏技术保障跨国部署合规性

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • 施耐德LLMOps实践
    • 技术架构
      • LangSmith追踪系统
      • 多租户隔离机制
    • 实施成果
      • 60+ AI代理部署
      • 160,000员工覆盖
    • 核心挑战
      • 跨国合规难题
      • 系统扩展瓶颈

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#LLMOps#AI代理#LangChain#企业AI
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LangChain on X: "@SchneiderElec 在全球100多个国家的生产环境中运行超过60个AI代理，全部通过自托管的LangSmith进行追踪。仅其AI助手就为16万名员工提供服务。他们如何构建LLMOps基础架构以实现如此规模的代理信任。https://t.co/gIXU4aSVaO" / X

LangChain

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@SchneiderElec

在全球100多个国家的生产环境中运行超过60个AI代理，全部通过自托管的LangSmith进行追踪。仅其AI助手就为16万名员工提供服务。他们如何构建LLMOps基础架构以实现如此规模的代理信任。

施耐德电气如何使用LangSmith构建LLMOps基础架构

来自 langchain.com

7:00 PM · 2026年7月7日

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