LangSmith BYOC 现已扩展至 Azure 和 Google Cloud，赋能 AI 智能体

运行自主 AI 智能体带来的基础设施开销，对于多云团队来说刚刚迎来了一个加速期。根据 LangChain Blog 的报道，LangSmith“自备云”（BYOC）已将其服务范围从最初的仅支持 AWS，扩展到在 AWS 上全面可用，并在 Azure 和 Google Cloud 上推出测试版。

发生了什么

LangChain 宣布其 BYOC 模型现已跨越三大主流云服务商。该模型将平台管理拆分为由 LangChain 运行的控制面板和用户拥有的数据平面。根据 LangChain Blog 的介绍，控制面板负责处理身份验证、组织和工作空间配置、计费元数据、哈希 API 密钥以及静态 UI 资产。同时，数据平面完全驻留在客户的云账户和虚拟网络中，从而保护诸如追踪（traces）、提示词、数据集、实验、智能体部署以及工作空间密钥等敏感资产的安全。

此次扩展为每个云服务商带来了特定的原生实现。据该公司透露，Azure BYOC 运行在一个专用的虚拟网络中，带有私有的 AKS API 端点，利用 Istio 和带有 Helm 的 KEDA 进行入口路由和事件驱动扩展，并结合 Azure Monitor 进行系统 telemetry（遥测）。Google Cloud 数据平面可以使用命名空间范围内的名称在任何区域运行，以防止冲突。AWS 部署则直接运行在现有的 VPC 中，数据库位于用户选择的子网中，允许安全团队附加自定义安全组。

在此之前，具有严格合规需求的小型团队必须部署和维护自托管的 LangSmith 实例，这需要专门的平台工程师来修补有状态服务并运行架构迁移。通过 BYOC，LangChain 在客户的虚拟网络内部署和运营基础设施，同时处理扩展、架构更新和运行时依赖项。组织可以使用开源迁移工具和 LangChain 提供的内部工具来迁移现有的自托管数据。

为什么这对小型工程团队至关重要

对于构建智能体工作流的小型团队来说，合规性和基础设施维护之间一直存在冲突。要么你花费宝贵的工程时间去维护自托管工具的 Kubernetes 集群和 Helm 图表，要么你做出妥协，将敏感的智能体追踪和提示词发送到 SaaS 厂商的多租户云中。

BYOC 终于弥补了这一鸿沟，且无需庞大的平台工程部门。通过让 LangChain 管理数据平面的运维生命周期（扩展、修补和更新），同时将追踪和提示词锁在你自己的 Azure、AWS 或 GCP 账户中，你无需承担任何运维负担即可获得企业级的合规性。如果你的小型团队正在部署触及专有业务数据的智能体，这种架构可以让你的安全利益相关者在几分钟内感到安心，而不必指派全职开发人员去维护基础设施。

本周行动指南

1. 审查当前的智能体遥测和存储边界，确定团队的生产和测试工作负载目前所在的云服务商。
2. 查看 LangChain 的 GitHub 仓库中提供的公共 Terraform 模块，以评估在你选定的云环境中部署数据平面的实施工作量。
3. 联系 LangChain 销售团队，讨论配置 BYOC 数据平面，如果你目前正在运行自托管实例，则评估他们的开源迁移工具。

来源

• LangSmith BYOC is now available on AWS, Azure, and Google Cloud — LangChain Blog