LangSmith per tracing e monitoraggio
Utilizzi LangSmith per ottenere visibilità sul processo di ragionamento dell'agente, sull'uso degli strumenti e sul flusso complessivo di esecuzione.
LangSmith per tracing e monitoraggio è una lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 1 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include 4 lezioni in totale.
Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.
Seeing Inside Your Agent
When you build an AI agent, it often feels like a black box. You provide an input, and it gives an output, but what happens in between?
- Did it understand your prompt correctly?
- Which tools did it decide to use?
- Why did it choose that particular action?
Understanding these internal workings is crucial for debugging and improving your agents.
Introducing LangSmith
LangSmith is a developer platform by LangChain, designed specifically for building, debugging, and evaluating Large Language Model (LLM) applications.
It provides the visibility you need to understand your agent's behavior, identify issues, and ensure it performs as expected.
Core Concepts: Traces & Runs
In LangSmith, two key concepts are Runs and Traces:
- A Run represents a single execution of a component, like an LLM call, a tool invocation, or a chain step.
- A Trace is a collection of related runs that together form a complete execution of your agent or application, showing the full sequence of events.
Imagine a trace as a detailed log of your agent's entire thought process and actions.
Setting Up LangSmith
To use LangSmith, you need to set a few environment variables:
LANGCHAIN_TRACING_V2=true: Enables LangSmith tracing.LANGCHAIN_API_KEY: Your unique API key for authentication.LANGCHAIN_PROJECT: A name for your project to group related traces.
You can get your API key from the LangSmith website after signing up.
Enabling Tracing in Code
Let's see how to enable tracing for a simple LangChain application. First, ensure you have your API key and project name set up.
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# Set these environment variables before running
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "YOUR_LANGSMITH_API_KEY"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "MyFirstLangSmithProject"
# Replace with your actual OpenAI API key
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"
# Create a simple LLM chain
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a helpful assistant."),
("user", "{question}")
])
chain = prompt | llm
# Invoke the chain
response = chain.invoke({"question": "What is the capital of France?"})
print(response.content)Viewing Your First Trace
After running the previous code, a trace will be sent to your LangSmith project. Navigate to the LangSmith UI (app.langsmith.com) and select your project.
You'll see a visual representation of the 'chain' execution, including:
- The input to the prompt.
- The LLM call itself.
- The final output from the LLM.
Each step is a 'Run' within the 'Trace'.
Understanding Agent Thought Process
For more complex agents, LangSmith shines by showing the agent's thought process. You can see the sequence of:
- Thought: The agent's reasoning.
- Action: The tool it decided to use.
- Action Input: The arguments passed to the tool.
- Observation: The result returned by the tool.
This detailed breakdown helps you understand why an agent made certain decisions.
Monitoring Tool Usage
Agents often rely on various tools (e.g., search engines, calculators, custom APIs). LangSmith traces clearly show:
- Which specific tools were called.
- The exact inputs provided to each tool.
- The outputs received from the tools.
This is invaluable for verifying that your agent is using tools correctly and for debugging when a tool returns an unexpected result.
Debugging with LangSmith Traces
Traces are your best friend for debugging. If your agent behaves unexpectedly:
- Identify the exact step: Pinpoint where the incorrect logic or error occurred.
- Inspect inputs/outputs: Check if the prompt received the expected input or if the tool returned the right output.
- Review agent thoughts: Understand if the agent's reasoning led to a bad decision.
This visibility dramatically reduces debugging time compared to traditional print statements.
Check Your Knowledge
Which of the following is NOT a primary benefit of using LangSmith for AI agents?
Recap: Your Observability Ally
LangSmith is an essential tool for anyone building AI agents with LangChain. It transforms the black box of agent execution into a transparent, inspectable process.
By providing detailed traces of runs, agent thoughts, and tool usage, LangSmith empowers you to debug faster, understand your agents better, and build more robust and reliable AI applications.
Domande Frequenti
La lezione «LangSmith per tracing e monitoraggio» è gratuita?
Sì — il testo completo di «LangSmith per tracing e monitoraggio» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows, passa a CoddyKit PRO. Il corso AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include 4 lezioni in totale.
Cosa imparerò in «LangSmith per tracing e monitoraggio»?
Utilizzi LangSmith per ottenere visibilità sul processo di ragionamento dell'agente, sull'uso degli strumenti e sul flusso complessivo di esecuzione. Eserciti AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.
Ho bisogno di esperienza per iniziare AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Non è richiesta alcuna esperienza precedente. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 1 di 4.
Quanto tempo richiede la lezione «LangSmith per tracing e monitoraggio»?
La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.
Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows?
Sì. Ogni lezione AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.
Tutte le lezioni di questo corso
- LangSmith per tracing e monitoraggio
- Debugging dei processi di ragionamento degli agenti
- Valutare le prestazioni degli agenti
- Utilizzo dei token e monitoraggio dei costi