Beschreibung
LangSmith wurde entwickelt, um eine umfassende Beobachtbarkeit für KI-Agenten und LLMs zu bieten und eine Plattform zur Verfügung zu stellen, um deren Leistung in der Produktion zu verstehen und zu optimieren. Es ermöglicht Entwicklern, das Verhalten von Agenten zu verfolgen, Probleme zu identifizieren, die sich auf Latenz, Kosten und Antwortqualität auswirken, und Einblicke in Nutzungsmuster und Fehlermodi zu gewinnen.
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Zu den wichtigsten Funktionen gehören Tracing, Monitoring und Insights. Tracing ermöglicht es Benutzern, Schritt für Schritt zu sehen, was ihr Agent tut, was die Identifizierung von Problemen erleichtert. Monitoring bietet eine Echtzeitansicht der Agentenleistung und ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Problemen und die Bewertung der Auswirkungen. Insights analysieren und clustern Traces automatisch, um Nutzungsmuster und gängige Agentenverhaltensweisen zu erkennen. Die Plattform unterstützt natives Tracing für gängige Agenten-Frameworks und OpenTelemetry-SDKs für verschiedene Programmiersprachen.
SmithDB, eine speziell entwickelte Datenbank, wurde für die Beobachtbarkeit von Agenten entwickelt und bietet eine Performance im Subsekundenbereich über Millionen von Traces hinweg. Sie unterstützt Agenten-Abfragemuster, einschließlich wahlfreiem Zugriff auf einzelne Läufe, Volltextsuche und Trajektorienabfragen. LangSmith bietet Self-Hosting-Optionen, einschließlich Bring-Your-Own-Cloud (BYOC) und Self-Hosted-Optionen, sodass Teams kontrollieren können, wo sich ihre Daten befinden. Die Plattform lässt sich in bestehende OpenTelemetry-Pipelines integrieren und bietet benutzerdefinierte Dashboards zur Verfolgung von Metriken wie Token-Nutzung, Latenz, Fehlerraten und Kostenaufschlüsselungen.
LangSmith ist wertvoll für Entwickler, KI-Ingenieure und Teams, die KI-Agenten erstellen und einsetzen. Es hilft ihnen, Agenten zu debuggen, die Leistung zu verbessern und Kosten zu senken. Die Plattform ist framework-agnostisch und unterstützt Anwendungen, die mit verschiedenen SDKs erstellt wurden, darunter OpenAI, Anthropic und Vercel AI SDK. Mit einer kostenlosen Stufe für die Entwicklung und kleine Produktionsumgebungen bietet LangSmith skalierbare kostenpflichtige Pläne und Enterprise-Preisoptionen.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellFreemium
- BereitstellungCloud, Selbstgehostet, BYOC
- PlattformenWeb
LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten's Kernfunktionen
Agenten-Tracing zum Debuggen
Echtzeit-Monitoring-Dashboards
Kosten- und Latenz-Tracking
Fehlerratenüberwachung
Analyse der Nutzungsmuster
Framework-agnostische Integration
OpenTelemetry-Unterstützung
Self-Hosting-Optionen
SmithDB für schnelles Trace-Abfragen
Webhook- und PagerDuty-Alarme
Anpassbare Dashboards
Wie verwendet man LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten?
Integrieren: Wählen Sie Ihr bevorzugtes Framework oder verwenden Sie die SDKs (Python, Typescript, Go oder Java).
Tracen: Implementieren Sie Tracing, um das Agentenverhalten zu erfassen.
Überwachen: Richten Sie Echtzeit-Monitoring-Dashboards ein, um wichtige Metriken zu verfolgen.
Analysieren: Verwenden Sie Insights, um Nutzungsmuster und Fehlermodi zu erkennen.
Debuggen: Identifizieren und beheben Sie Probleme mithilfe von Tracing-Daten.
Optimieren: Verbessern Sie die Agentenleistung basierend auf Erkenntnissen und Überwachungsdaten.
LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten's Anwendungsfälle
- Agenten-Debugging
- Leistungsüberwachung
- Kostenoptimierung
- Nutzungsanalyse
- Fehlererkennung
- LLM-Evaluierung
