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Debugging-Agenten stoppen
mit drucken()Die
Verwenden LangSmith.
LangSmith ist die führende Plattform für Observability, Evaluierung und Deployment von LLM-Anwendungen und Agentic AI – entwickelt vom LangChain-Team. Sie protokolliert jeden Modellaufruf, jede Tool-Nutzung und jede Entscheidung Ihrer Agenten und bietet Ihnen anschließend Dashboards, Evaluierungen und praktische Tools zur Fehlerbehebung wie bei professioneller Software. Dies ist das Handbuch für Anwender: Kontoverwaltung, Tracing, LangGraph-Debugging, Evaluierungen und ein Workflow auf Produktionsniveau.
Warum LangSmith im Jahr 2026 eine Rolle spielt.
Da agentenbasierte KI immer mehr zum Standard wird, einfach drucken() Debugging funktioniert nicht mehr. Ein moderner Agentenlauf ist eine Baumstruktur aus verschachtelten LLM-Aufrufen, Tool-Aufrufen, Wiederholungsversuchen und bedingten Verzweigungen – und das lässt sich nicht debuggen mit logger.infoLangSmith bietet Ihnen fünf Funktionen, die zusammen einen echten Workflow ergeben:
Erstellen Sie Ihr LangSmith-Konto. & API-Schlüssel.
Die kostenlose Entwicklerversion reicht für den Einstieg völlig aus – keine Kreditkarte erforderlich. Service Keys sind für den Produktivbetrieb, persönliche Zugriffstoken für die Entwicklung. Verwenden Sie diese nicht zusammen.
- Gehe zu smith.langchain.com und melde dich an. Der Entwicklerplan ist kostenlos. — Keine Karte erforderlich.
- Melden Sie sich mit Google, GitHub oder Ihrer E-Mail-Adresse an – Sie haben die Wahl.
- Navigieren Sie zu Einstellungen → API-SchlüsselDie
- Erstellen Sie einen
Persönliches Zugriffstokenfür Entwickler oder einenServiceschlüsselfür Produktionsumgebungen. - Kopieren Sie den Schlüssel – Sie sehen ihn nur einmal. Speichern Sie ihn in Ihrem Geheimnismanager, nicht in Git.
Installieren Longsmith und konfigurieren Sie Ihre Umgebung.
Eine pip-Installation, drei Umgebungsvariablen. Die optionale vierte Variable dient der Registrierung für EU-Ansässige oder der benutzerdefinierten Endpunktweiterleitung.
Pip Langsmith installieren Umgebungsvariablen festlegen — hinzufügen zu .env oder direkt exportieren:
Export LANGSMITH_TRACING=WAHR Export LANGSMITH_API_KEY=lsv2_xxxxxxxxxxxx # Optional: Für EU- oder benutzerdefinierte Regionen # export LANGSMITH_ENDPOINT=https://eu.api.smith.langchain.com
Aktivieren Sie die Ablaufverfolgung in Ihrem Code.
Der @traceable Der Decorator umschließt jede Funktion und übergibt deren Eingaben, Ausgaben, Latenz und Tool-Aufrufe an LangSmith. Das ist die gesamte Kurzanleitung.
aus langchain_openai Import ChatOpenAI aus Longsmith Import rückverfolgbar @traceable def mein_Agent(Abfrage: str): llm = ChatOpenAI(Modell="gpt-4o") zurückkehren llm.invoke(query) # Oder global aktivieren Import os os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "WAHR"
Führen Sie Ihren Code aus. Die Protokolle werden automatisch im LangSmith-Dashboard angezeigt – in der Regel innerhalb weniger Sekunden.
Komplexe Agenten debuggen mit LangGraph.
LangSmith kommt am besten zur Geltung, wenn sie mit LangGraph — zustandsbehaftete Workflows mit mehreren Knoten und Agenten. Der Ablaufbaum wird zur eigentlichen Graphausführung.
- Visualisieren Sie die vollständige Graphausführung — jeder Knoten, jede Kante, jeder Zustandsübergang.
- Sehen Sie die Zustandsänderungen an jedem Knoten. Nicht mehr
print(state)an zwölf Orten. - Wiedergabe von Spuren mit verschiedenen Modellen oder Eingabeaufforderungen — eine Hypothese testen, ohne die Produktion erneut auszuführen.
- Verwenden Sie LangSmith Studio für visuelles, schrittweises Agenten-Debugging.
Auswertungen durchführen & Experimente.
Evaluierungen sind das, was eine Demo von einem Produkt unterscheidet. Ohne sie ist jede Anpassung der Eingabeaufforderung ein Ratespiel. LangSmith integriert den Workflow:
- Datensätze erstellen von Testfällen – beginnen Sie mit 10 Beispielen und erweitern Sie diese auf Hunderte.
- Evaluatoren definieren — LLM als Richter, kundenspezifischer Code oder menschliches Feedback.
- Führe Experimente durch und vergleiche die Versionen. Seite an Seite, mit Regressionshinweisen.
- Verfolgen Sie Regressionen während der Iteration. Hat die neue Eingabeaufforderung Beispiel Nr. 7 beschädigt? Sie werden es sehen, bevor es veröffentlicht wird.
Tipps für fortgeschrittene Benutzer für Produktionsumgebungen.
- LangSmith-Engine verwenden (neu im Jahr 2026) — eine KI-Ebene, die Ablaufverfolgungen analysiert und Korrekturen für fehlgeschlagene oder teure Läufe vorschlägt.
- Integration mit LangGraph für dauerhafte Speicherung und Kontrollpunkte mit menschlicher Interaktion – die beiden Muster, die nach dem Prototypenstadium am wichtigsten sind.
- Kosten, Latenz und Fehlerraten überwachen Im Produktivbetrieb. Schwellenwerte festlegen. Benachrichtigungen erhalten, bevor es Ihre Kunden tun.
- Anomaliewarnungen einrichten. Ein dreifacher Anstieg der Token pro Anruf ist ein Signal, kein Zufall.
Preisübersicht • 2026 Stufen.
Welche Teams sind eigentlich wofür ich es verwende.
Aktionscheckliste — Heute ausführen.
- Erstellen Sie Ihr LangSmith-Konto und generieren Sie einen API-Schlüssel.
- Aktivieren Sie das Tracing in Ihrem aktuellen Projekt – ein Decorator, zwei Umgebungsvariablen.
- Führen Sie einen Agenten-Flow aus und überprüfen Sie den resultierenden Ablaufbaum.
- Erstellen Sie einen kleinen (5–10 Beispiele) Evaluierungsdatensatz.
- Öffnen Sie LangSmith Studio und erleben Sie Ihren Makler virtuell.
LangSmith ist zum Standardfakt Für die professionelle Entwicklung von Agenten-KI im Jahr 2026. Starten Sie noch heute mit der kostenlosen Version und steigen Sie mit zunehmender Komplexität Ihrer Agenten auf. Was entwickeln Sie mit LangSmith? Teilen Sie Ihren Anwendungsfall in den Kommentaren – wir beraten Sie gerne. Zuletzt aktualisiert 14. Mai 2026Überprüfen Sie immer die offizielle Website. LangSmith-Dokumente für die neuesten Funktionen.