작업 성공률 6.7%에서 68.3%로: 모델이 아니라 하네스가 10배 차이를 만들었다
LangChain의 Terminal Bench 결과와 hashline 포맷 실험이 보여준 것. 같은 모델로 리더보드 순위가 뒤집힌 이유는 프롬프트, 도구, 미들웨어 세 가지였다.
← 목록으로
langchain
2 posts
메타에 3억 달러에 인수된 Manus, LangChain과 함께 에이전트 개발 핵심 원칙을 공개하다
Manus가 LangChain과의 공동 발표에서 프로덕션 AI 에이전트를 만들며 얻은 핵심 교훈을 공유했습니다. 컨텍스트 부패부터 평가 체계 재설계까지, 실전에서 검증된 원칙들입니다.