24 сентября 2026 года LangChain представил инструмент smithtune. Он справляется с главной сложностью пост-тренинга - подготовкой качественных данных. CLI не просто выгружает историю сообщений, а извлекает полные траектории: определения инструментов, контекст и результаты их работы в том виде, в котором их видела модель. Самое приятное - это избавляет от рутины с JSONL-файлами.
#Как работает цикл обучения
Процесс разбит на пять этапов. Их можно запускать по отдельности или отдать под управление ИИ-агенту через встроенный навык. Система фильтрует успешные прогоны, которые и служат эталоном.
- Pull: выгрузка данных из проекта LangSmith в локальную папку.
- Label: проверка примеров экспертом или через «совет агентов» (Council of Agents).
- Plan: расчет параметров SFT, включая learning rate и количество эпох.
- Train: запуск процесса на мощностях Fireworks AI или Baseten.
- Evaluate: автоматическое сравнение новой модели с базовой на тестовых тестах.
Используйте срезAI как инструмент поиска в ваших траекториях, чтобы обучить агента находить факты в Рунете эффективнее.
Начать бесплатно#Настройка и запуск через CLI
Сначала устанавливаем пакет. Сложность может возникнуть на этапе авторизации провайдеров, поэтому заранее проверьте ключи доступа. Команды скрывают всю внутреннюю логику взаимодействия с облаками.
pip install smithtune langsmith # Подтверждаем права на данные
smithtune acknowledge-data-rights # Собираем данные по фильтру
smithtune pull --project "my-agent-prod" --filter "feedback_key == 'user_score' AND score > 0.8" # Запускаем обучение (требуется FIREWORKS_API_KEY или BASETEN_API_KEY)
smithtune train --provider fireworks --model-name "llama-3.1-70b"Data selection - это главный драйвер роста качества. Мы видим, что инвестиции в отбор примеров дают больше, чем перебор гиперпараметров.
#Что не сработает
Метод не сработает, если у вас меньше 50 идеальных примеров поведения агента. Дообучение на логах с логическими ошибками только закрепит неверные паттерны. Сначала добейтесь стабильности через промпты в документации, а затем подключайте smithtune.
Какие модели поддерживает smithtune?
Сейчас доступны открытые семейства Llama 3 и Qwen через провайдеров Fireworks AI и Baseten.
Нужны ли свои GPU для обучения?
Свои видеокарты не требуются. Облачные платформы берут инфраструктуру на себя, вы оплачиваете только время работы API.
Можно ли использовать smithtune бесплатно?
Инструмент CLI бесплатный. Расходы ложатся на хранилище данных в LangSmith и вычислительные ресурсы провайдеров.
Как срезAI помогает в обучении?
При использовании срезAI в роли поискового инструмента, агент в ходе SFT приучается точнее работать с чистым Markdown-контентом, полученным из реальных веб-страниц.
Свой веб-доступ для агента: поиск, чтение страниц и извлечение данных по одному ключу.
