D’une question à une session examinable
- 01
Décrire le comportement
Une question en langage naturel précise le comportement recherché.
- 02
Filtrer les sessions
Les filtres limitent les trajectoires candidates.
- 03
Examiner les trajectoires
Un modèle cherche le comportement dans les échanges conservés.
- 04
Ouvrir la trace
La session retrouvée mène au détail technique ou à une revue.
Chercher ce qui s’est passé
LangChain a annoncé le 13 octobre 2026 AI Search dans LangSmith. La fonction permet de décrire un comportement en langage naturel pour retrouver des sessions correspondantes. Parmi les exemples fournis : un agent qui affirme avoir terminé sans avoir réalisé la tâche.
La recherche peut être combinée avec des filtres déjà présents, notamment les erreurs et les étiquettes. L’annonce présente AI Search comme une bêta publique de LangSmith Cloud, dans ses régions GCP américaines, européennes et Asie-Pacifique.
Des journaux techniques aux trajectoires
Cette fonction s’appuie sur les trajectoires présentées par LangChain le 24 septembre. Une trace décrit les opérations techniques d’un agent. Une trajectoire réunit les messages et les actions d’une session dans leur ordre d’apparition, en évitant les répétitions.
Une session peut comporter plusieurs échanges, appels d’outils et passages entre agents. La vue chronologique sert à reconstruire ce parcours avant d’ouvrir le détail technique. Elle ne remplace pas la trace : celle-ci reste disponible pour examiner les entrées, sorties et étapes d’exécution.
Un modèle examine le comportement demandé
AI Search utilise un modèle de décision pour examiner les trajectoires sélectionnées. LangChain précise que les conversations longues sont condensées dans un budget de contexte, ce qui implique une sélection des informations lues.
LangChain signale une difficulté : distinguer abandon et fin de conversation satisfaisante. Certains comportements demandent davantage de résultats d’outils pour être examinés.
Des sessions à relire et à réutiliser
La présentation initiale des trajectoires décrit plusieurs suites possibles : envoyer une session dans une file de revue, lui appliquer un évaluateur ou conserver un exemple dans un jeu de données. Les personnes qui connaissent le métier peuvent examiner les échanges sans parcourir toute l’arborescence technique.
Ces données montrent les actions et les réponses qui ont conduit au résultat, plutôt que le seul message final. LangChain indique qu’elles peuvent aussi être exportées pour des workflows d’entraînement supervisé. La nouvelle recherche ajoute un moyen de retrouver les sessions pertinentes dans cet ensemble.
Sources de cette actualité
- LangChain — Search agent traces by behavior with AI Search in LangSmith ↗ · 13 octobre 2026
- LangChain — Trajectories now in LangSmith ↗ · 24 septembre 2026
Synthèse originale en français, préparée avec une assistance IA à partir des sources citées. Les caractéristiques et résultats annoncés sont attribués à leurs auteurs.
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