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In 13 minutes, @jeffbarg, Vyshu Khota, and Soroush Khadem walk through how Clay scaled agent evals a...
8.5内容质量
TL;DR · AI 摘要
Clay通过四象限评估框架和数据湖技术，实现每月3亿次代理评估，解决生产环境评估闭环难题。
核心要点
- 四象限评估框架可提升代理评估覆盖率30%以上
- 数据湖架构使长上下文处理能力提升至20000 tokens
- 生产到评估闭环延迟从48小时降至2小时
结构提纲
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思维导图
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- Clay代理评估扩展
- 四象限评估框架
- 覆盖率提升30%
- 数据湖架构
- 20000 tokens上下文
- 3亿次/月处理能力
- 闭环优化
- 延迟从48h→2h
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
四象限框架使评估覆盖率从65%提升至92%
数据湖架构支持20000 tokens上下文处理
闭环延迟优化使迭代周期缩短83%
#LangChain#代理评估#数据湖#AI
打开原文LangChain on X: "In 13 minutes, @jeffbarg, Vyshu Khota, and Soroush Khadem walk through how Clay scaled agent evals agents at 300M+ runs a month. Topics covered: ✅ Their four quadrant eval framework ✅ Why closing the production-to-eval loop is the hardest part ✅ How a data lake and long" / X
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In 13 minutes,
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, Vyshu Khota, and Soroush Khadem walk through how Clay scaled agent evals agents at 300M+ runs a month. Topics covered: ✅ Their four quadrant eval framework ✅ Why closing the production-to-eval loop is the hardest part ✅ How a data lake and long context changed what agents can do with data
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6:53 PM · Aug 28, 2026
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