Workday 如何基于 LangGraph 与 LangSmith 构建企业级 AI 智能体平台

Workday 是一家值得信赖的人力资源、财务与 IT 智能体平台，服务于半数以上的《财富》500 强企业。为了在 Workday 自身的基础设施上构建、部署并在生产环境中运行 AI 智能体，团队着手打造了一套内部开发者平台。他们选用 LangGraph 进行智能体编排，并借助 LangSmith 实现了追踪、可观测性与评测。

仅凭 4 人团队，快速交付智能体平台

2025 年，Workday 领导层看到了构建智能体解决方案的市场机遇，定下了在 2026 年底前让智能体投入生产环境的宏伟目标。产品团队亟需一个既能支持快速原型设计、又能满足生产环境部署的平台。鉴于 Workday 在企业软件领域执行着业内数一数二严格的安全与数据治理要求，这一任务尤为艰巨——任何内部服务想要投入生产，都必须满足极为严苛的审计、合规和数据留存政策。

对于一个只有四人的团队来说，需要覆盖的技术范畴极其庞大：既要打造稳定且高可扩展的智能体服务器、与 Workday 审计政策紧密绑定的数据访问控制，还要提供协同评测平台，以及把这一切抽象封装起来的 SDK。

专为开发者而生：为 Workday 智能体团队抽象底层基础设施

Workday 的智能体平台团队面向两类用户：一是内部负责构建智能体的 Workday 工程团队，二是这些智能体的最终客户。平台负责处理认证、安全、合规和基础设施，让各团队能专心投入功能需求的开发。

团队交付的首个重要产品是 Workday 的 Agent System of Record（智能体记录系统），这是一个用于控制智能体 API 访问权限的治理层。智能体平台团队构建了支撑该记录系统运行的后端服务器及评测基础设施。

团队还开发了高级机器学习工程师 Alex Gatto 所称的“Workday LangChain”——这是一个 Python SDK，它封装了 LangChain 的底层原语，并将其路由至 Workday 的内部服务（包括大模型网关、RAG 检索服务及其他内部工具）。Alex 解释道：“每当 LangChain 推出某种 AI 概念，我们都会尝试在 Workday 内部针对相同概念构建对应的 Python SDK。”

借助 LangGraph 与 LangSmith 兼顾设计灵活性与极简后端负担

Workday 选择使用 LangGraph 进行智能体编排，旨在为内部开发者赋予设计层面的最大灵活性，同时在底层提供标准化的基础设施。

相比将智能体建模为对话序列或人设的平台，LangGraph 基于图的模型让工程师既能构建简单的 ReAct 循环，也能搭建复杂的确定性工作流，平台本身不会对智能体的形态做任何预设。

“关于 LangChain 的 Agent Server 和 LangSmith，我最满意的一点就是它们开箱即用的能力极其丰富。这完全得益于他们对智能体开发的深思熟虑，”Alex 说道。例如，当高层询问团队 Workday 针对 A2A 与 MCP 协议的策略时，团队可以直接回答：这些功能早已在生产环境中上线。

由于 LangChain 的智能体服务器实现本身就支持 A2A 和 MCP，智能体平台团队运行的每个智能体服务器都已天然兼容这两种协议。开发者对其图结构的任何更新，都会立即同步到服务器中。“后端根本不是难题，”Alex 称，“LangChain 替我们搞定了一切。”

原型开发耗时从 5 个月缩短至不到 1 天

过去，搭建一个智能体原型要耗费 4 到 5 个月，而且还无法保证一定能上线投产。有了新平台，团队不到一天就能在预发环境中跑起一个原型，认证和安全规范也已内置其中。开发团队唯一需要考虑的问题就变成了：这个智能体究竟要实现什么功能，其执行图又该如何设计？

团队人数也从最初的 4 人扩展到了约 30 人，后续还计划继续加大投入。Alex 表示：“正是得益于我们与 LangChain 的成功合作以及取得的成果，团队规模才得以扩大到原来的三倍多。”

在 Alex 看来，该平台的意义远不仅是一个智能体部署层。多年来，Workday 的工程师打造了数十种内部服务（包括大模型网关、RAG 检索器、推荐引擎、提示词服务等），但大多数都各自为政，本团队之外的人几乎一无所知。而 Agent Platform 凭借 Python SDK 和基于 LangChain 的基础原语，成为了将所有这些资产调动起来的连接层；这也是首个能够真正深度调动 Workday 内部整套底层基础设施的统一智能体构建接口。

“与 LangChain 的合作对我们的智能体研发至关重要，”Alex 说道，“与他们的合作让我们获得了极其深入的技术支持。要是没有 LangSmith 的交付速度和成熟度，我们根本无法为客户创造出这样的价值。”

‍

正在搭建生产级智能体基础设施？进一步了解 LangGraph，以及用于部署和可观测性的 LangSmith。