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LangSmith:AI 智能体可观测性

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LangSmith 是一个 AI 智能体和 LLM 可观测性平台,提供对智能体行为的全面可见性。它有助于调试智能体、识别故障以及跟踪成本和延迟。使用 Python、Typescript、Go 或 Java SDK 跟踪您喜欢的框架或与任何智能体堆栈集成。获取实时洞察以优化性能。

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描述

LangSmith 旨在为 AI 智能体和 LLM 提供全面的可观测性,提供一个平台来了解和优化它们在生产中的性能。它允许开发人员跟踪智能体行为,查明影响延迟、成本和响应质量的问题,并深入了解使用模式和故障模式。

主要功能包括跟踪、监控和洞察。跟踪允许用户逐步确切地查看其智能体正在做什么,从而有助于识别问题。监控提供智能体性能的实时视图,从而能够及早检测问题和评估影响。洞察会自动分析和聚类跟踪,以检测使用模式和常见的智能体行为。该平台支持针对流行的智能体框架和 OpenTelemetry SDK 的原生跟踪,适用于各种编程语言。

SmithDB 是一个专门构建的数据库,专为智能体可观测性而设计,可在数百万次跟踪中提供亚秒级性能。它支持智能体查询模式,包括对单个运行的随机访问、全文搜索和轨迹查询。LangSmith 提供自托管选项,包括自带云 (BYOC) 和自托管选项,允许团队控制其数据驻留的位置。该平台与现有的 OpenTelemetry 管道集成,并提供自定义仪表板来跟踪指标,例如令牌使用情况、延迟、错误率和成本细分。

LangSmith 对开发人员、AI 工程师以及构建和部署 AI 智能体的团队来说很有价值。它帮助他们调试智能体、提高性能并降低成本。该平台与框架无关,支持使用各种 SDK 构建的应用程序,包括 OpenAI、Anthropic 和 Vercel AI SDK。LangSmith 提供用于开发和小规模生产的免费套餐,以及可扩展的付费计划和企业定价选项。

LangSmith:AI 智能体可观测性的核心功能

  • 用于调试的智能体跟踪

  • 实时监控仪表板

  • 成本和延迟跟踪

  • 错误率监控

  • 使用模式分析

  • 与框架无关的集成

  • OpenTelemetry 支持

  • 自托管选项

  • 用于快速跟踪查询的 SmithDB

  • Webhook 和 PagerDuty 警报

  • 可定制的仪表板

如何使用 LangSmith:AI 智能体可观测性?

  1. 集成:选择您喜欢的框架或使用 SDK(Python、Typescript、Go 或 Java)。

  2. 跟踪:实施跟踪以捕获智能体行为。

  3. 监控:设置实时监控仪表板以跟踪关键指标。

  4. 分析:使用洞察来检测使用模式和故障模式。

  5. 调试:使用跟踪数据识别和解决问题。

  6. 优化:根据洞察和监控数据改进智能体性能。

LangSmith:AI 智能体可观测性的使用案例

  • 智能体调试
  • 性能监控
  • 成本优化
  • 使用情况分析
  • 故障检测
  • LLM 评估

LangSmith:AI 智能体可观测性的常见问题

LangSmith:AI 智能体可观测性 评价

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