LangChain Blog
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Remote如何利用LangChain和LangGraph通过AI快速接入数千名客户
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Remote通过构建代码执行代理，自动化HR和薪资数据迁移，解决了大规模数据处理中的准确性和合规性问题，提升了数据处理的速度和可靠性。
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关键要点
- Remote是一家快速发展的初创公司，帮助企业在全球范围内雇佣、管理和支付员工。
- Remote的客户在多个国家和监管环境中运营，依赖Remote作为员工、薪资和合规数据的记录系统。
- 数据迁移的准确性和速度对客户的入职至关重要，手动处理无法扩展。
- Remote构建了一个代码执行代理，利用大型语言模型的推理能力和确定性代码执行的精确性来自动化数据迁移。
- 大型语言模型（LLMs）有上下文窗口限制，直接处理大文件可能导致错误。
- Remote的代码执行代理将“思考”和“执行”分开，通过LangChain的工具调用接口决定步骤，并运行Python代码进行数据转换。
- 代理的工作流程包括文件上传、任务推理、沙箱执行、迭代优化和结构化输出。
- Remote选择LangChain是因为其成熟的提示处理和工具调用抽象，支持多模型集成。
- 通过结合LLM推理和确定性代码执行，Remote将手动流程转变为自动化工作流，显著提高了速度和可靠性。
- 构建AI代理的过程中，Remote学到了多个重要经验，包括将LLMs用于规划而非处理、结构化工作流的重要性等。
- Remote计划将代码执行代理作为其更广泛AI平台的一部分，持续改进工具并贡献回LangChain的开源生态系统。
