LangChain 发布与 NVIDIA 共建的企业级智能体 AI 平台

全面的智能体工程平台与 NVIDIA AI 相结合，使企业能够大规模构建、部署和监控生产级 AI 智能体

旧金山，2026 年 3 月 16 日 /PRNewswire/ — LangChain，这家打造了 LangSmith 以及下载量已突破 10 亿次的开源框架的智能体工程公司，今日宣布与 NVIDIA 达成全面集成，共同交付企业级智能体 AI 开发平台。作为此次合作的一部分，LangChain 还加入了 Nemotron Coalition，这是 NVIDIA 的全球倡议，旨在通过共享专业知识、数据和算力来推进前沿开放 AI 模型。

此次合作将 LangChain 的 LangSmith 智能体工程平台及其开源框架（Deep Agents、LangGraph 和 LangChain）与 NVIDIA Agent Toolkit 相结合，包括 NVIDIA Nemotron 模型、 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 性能分析与优化、 NVIDIA NIM 微服务以及 NVIDIA Dynamo，为开发者提供完整的堆栈，以在生产环境中构建、部署并持续改进 AI 智能体。该平台还集成了 NVIDIA OpenShell，这是一个安全运行时，可通过基于策略的护栏对自主、自演进的智能体进行沙箱隔离。开发团队往往花费数月时间构建定制基础设施，而非交付业务价值。LangChain-NVIDIA 平台旨在弥合这一差距。

该平台提供的能力

使用 LangGraph、Deep Agents 和 AI-Q 构建：LangChain-NVIDIA 组合堆栈使开发者能够构建复杂度不断提升的智能体。LangGraph 为有状态的多智能体编排提供运行时，支持复杂控制流和人在回路模式。Deep Agents 是 LangChain 的智能体框架，更进一步提供内置任务规划、子智能体生成、长期记忆和上下文管理，使智能体能够跨数十个步骤运行数分钟乃至数小时。在 Deep Agents 之上构建的 NVIDIA AI-Q Blueprint 是此次合作的旗舰成果：一个完整的生产级企业深度研究系统，在深度研究基准测试中排名第一。NeMo Agent Toolkit 让团队能够以极少的代码改动接入现有的 LangGraph 智能体，并立即获得高级性能分析、评估以及 MCP/A2A 协议支持，用于组合多智能体系统。

使用 NVIDIA 加速 LangGraph：LangChain NVIDIA 软件包提供在编译时应用的 NVIDIA 优化执行策略，无需更改节点逻辑或图边。并行执行会自动识别独立节点并并发运行它们，消除顺序瓶颈。推测执行会同时运行条件边的两个分支，并在路由条件确定后丢弃错误的分支。这些优化共同显著降低了复杂多步骤智能体工作流的端到端延迟。

使用 NVIDIA NIM 部署：NIM 微服务在云端、本地和混合环境中，相比标准部署可提供最高 2.6 倍的吞吐量。Nemotron 3 Super 的 MoE 架构支持在单块 GPU 上实现高性价比部署。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 增加了生产就绪功能，包括身份验证、速率限制以及用于调试已部署工作流的内置 UI。该工具包的 GPU 集群规模计算器让团队能够在负载下分析其 LangGraph 工作流，并预测从单用户扩展到数千个并发会话所需的精确硬件需求。

使用 LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 进行监控：LangSmith 已处理超过 150 亿条追踪和 100 万亿个 token，提供应用级可观测性：分布式追踪、成本和延迟监控、可按周期自动检测使用模式和故障模式的 Insights Agent、用于自然语言调试和提示工程的 Polly，以及用于处理追踪数据的 LangSmith CLI。NeMo Agent Toolkit 可观测性系统原生将遥测数据导出到 LangSmith，形成统一视图，将基础设施级分析（token 使用量、时序、吞吐量，精确到单个 token）与 LangSmith 的应用级追踪和 AI 驱动分析结合在单一平台中。为确保企业拥有采用负责任 AI 实践的正确工具，NVIDIA NeMo Guardrails 开箱即与 LangChain 集成，使团队能够执行内容安全和策略合规，同时按用例自定义护栏。

跨 Nemotron 模型系列进行评估：LangSmith 和 NeMo Agent Toolkit 共同为整个智能体生命周期提供全面评估。LangSmith 支持离线评估（人工审查、LLM 作为评判者、成对比较、通过 pytest/Vitest/GitHub 工作流进行 CI/CD 集成）和在线评估，包括对完整对话轨迹进行任务完成度和决策质量评分的多轮评估。NeMo Agent Toolkit 则以 RAG 专用评估器、智能体轨迹分析以及超参数和提示优化器作为补充。当应用于整个 Nemotron 模型系列时，这些能力尤为强大：团队可以在 Nemotron 3 Nano（30B/3B 激活）、Super（约 100B/10B 激活）和 Ultra（约 500B/50B 激活）上对同一智能体进行基准测试，衡量准确性、延迟和成本之间的权衡，从而按任务合理选择模型，然后使用 NeMo Agent Toolkit 的自动强化学习针对其特定工作流微调所选 Nemotron 模型。

展望未来

具有 GPU 加速计算的 Deep Agents

此次合作还为 Deep Agents 奠定了基础，这是 LangChain 用于长时间运行、需要规划、持久记忆和子智能体协调的复杂任务的框架，可在由 NVIDIA CUDA-X 库驱动的 GPU 加速计算沙箱中运行。这将使智能体能够使用 NVIDIA cuDF 等工具进行大规模结构化数据操作，并使用 NVIDIA NeMo Curator 进行 PB 级数据整理，从而执行计算密集型数据处理，为金融服务和医疗保健等行业开辟新的可能性。

加入 Nemotron 联盟

LangChain 加入 Nemotron Coalition，这是一个由模型构建者和 AI 开发者组成的全球协作组织，共同致力于构建前沿水平的开放基础模型。该联盟允许参与者贡献数据、评估框架和后训练创新，共同打造一个共享的基础，同时各自独立地针对自身行业和用例进行专业化并构建差异化的 AI 系统。

通过加入该联盟，LangChain 旨在帮助塑造前沿开放模型的能力，并将智能体开发者的需求纳入考量，确保驱动生产级智能体的模型在构建时能够获得大规模部署这些模型的团队的投入。此次合作体现了双方对开放、透明 AI 开发的共同承诺，以及共同交付工具和基础设施，帮助客户更快地从原型走向生产。

“LangChain 的框架每月下载量超过 1 亿次，我们看到前沿模型必须超越单纯的智能，才能实现可靠的工具使用、长时程推理和智能体协调，”LangChain 联合创始人兼首席执行官 Harrison Chase 表示。“通过 NVIDIA Nemotron Coalition，我们将为这些模型构建最佳的智能体框架，严格评估其能力，并提供对智能体行为的全面可观测性，帮助 Nemotron 模型成为下一代 AI 智能体的最佳基础。”

“企业需要开放、灵活的工具来构建针对其工作流定制并能够大规模安全部署的 AI 智能体。LangChain 的框架和 LangSmith 的可观测性，结合 NVIDIA Nemotron 模型、Agent Toolkit 和 NIM 微服务，为开发者提供了从原型走向生产的完整基础，”NVIDIA 企业 AI 副总裁 Justin Boitano 表示。

可用性

LangChain-NVIDIA 集成现已可用。LangGraph 和 LangChain 框架已在github.com/langchain-ai开源。LangSmith 可在smith.langchain.com获取。NVIDIA Nemotron 3 Nano 和 Super 已通过 NVIDIA NIM 微服务在 Hugging Face 上提供，并更新了与 LangChain 生态系统的集成，Nemotron 3 Ultra 预计于 2026 年上半年推出。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 可在github.com/NVIDIA/NeMo-Agent-Toolkit获取。

关于 LangChain

LangChain 是驱动顶尖工程团队的智能体工程平台，服务对象涵盖 AI 初创公司到全球企业。其开源框架，包括 LangChain、LangGraph 和 Deep Agents，累计下载量已超过 10 亿次，被超过一百万从业者使用。可观测性与评估平台 LangSmith 服务超过 300 家企业客户，已处理超过 150 亿条追踪记录和 100 万亿个 token。LangChain 由 Sequoia Capital、Benchmark 和 IVP 投资。如需了解更多信息，请访问langchain.com。

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