Остановить отладочные агенты
с print().
Использовать ЛангСмит.
ЛангСмит LangGraph — это ведущая платформа для мониторинга, оценки и развертывания приложений LLM и Agentic AI, разработанная командой LangChain. Она отслеживает каждый вызов модели, использование инструмента и решение, принимаемое вашими агентами, а затем предоставляет вам панели мониторинга, инструменты оценки и подсказки для отладки, как у профессионального программного обеспечения. Это руководство для практикующих специалистов: учет, трассировка, отладка LangGraph, оценка и рабочий процесс производственного уровня.
Почему компания LangSmith важна в 2026 году.
По мере того, как агентный ИИ становится все более распространенным, становится проще print() Отладка больше не работает. Современный запуск агента представляет собой дерево вложенных вызовов LLM, запусков инструментов, повторных попыток и условных переходов — и отладка этого с помощью отладчика невозможна. logger.infoLangSmith предоставляет пять возможностей, которые в совокупности образуют реальный рабочий процесс:

Создайте свою учетную запись LangSmith & API-ключ.
Бесплатного уровня для разработчиков достаточно для начала работы — кредитная карта не требуется. Сервисные ключи предназначены для продакшена, персональные токены доступа — для разработки. Не смешивайте их.
- Перейти к smith.langchain.com и зарегистрироваться. План для разработчиков бесплатный. — Карта не требуется.
- Войдите через Google, GitHub или электронную почту — на ваш выбор.
- Перейти к Настройки → Ключи API.
- Создать
Персональный токен доступадля разработчиков илиСервисный ключдля развертывания в производственной среде. - Скопируйте ключ — вы увидите его только один раз. Сохраните его в менеджере секретов, а не в Git.
Установить Лонгсмит и настройте свою среду.
Установка с помощью pip, три переменные окружения. Четвертая, необязательная, предназначена для указания места жительства в ЕС или для маршрутизации пользовательских конечных точек.
пип установить langsmith Установка переменных среды — добавить в .env или экспортировать напрямую:
экспорт LANGSMITH_TRACING=истинный экспорт LANGSMITH_API_KEY=lsv2_xxxxxxxxxxxx # Необязательно: для ЕС или пользовательских регионов # export LANGSMITH_ENDPOINT=https://eu.api.smith.langchain.com
Включите трассировку в своем коде.
Он @traceable Декоратор оборачивает любую функцию и передает ее входные и выходные данные, задержку и вызовы инструментов в LangSmith. Вот и весь быстрый старт.
от langchain_openai импорт ChatOpenAI от Лонгсмит импорт отслеживаемый @traceable деф мой_агент(запрос: стр): llm = ChatOpenAI(модель="gpt-4o") возвращаться llm.invoke(query) # Или включить глобально импорт os os.environ["LANGSMITH_TRACING"] = "истинный"
Запустите свой код. Трассировка автоматически отобразится на панели мониторинга LangSmith — обычно в течение нескольких секунд.


Отладка сложных агентов с помощью LangGraph.
Компания LangSmith наиболее эффективна в сочетании с LangGraph — рабочие процессы с сохранением состояния, многоузловые, многоагентные. Дерево трассировки становится самим выполнением графа.
- Визуализируйте выполнение графа целиком. — каждый узел, каждое ребро, каждый переход состояния.
- Отслеживайте изменения состояния на каждом узле. Больше не надо
print(state)в двенадцати местах. - Воспроизведение трассировки с использованием различных моделей или запросов. — проверить гипотезу, не перезапуская производство.
- Используйте LangSmith Studio для визуальной пошаговой отладки агента.

Оценка результатов выполнения и эксперименты.
Оценки — это то, что отличает демоверсию от готового продукта. Без них любая корректировка подсказок — это гадание на кофейной гуще. LangSmith закладывает этот рабочий процесс в:
- Создание наборов данных количество тестовых случаев — начните с 10 примеров, постепенно увеличивая их число до сотен.
- Определите оценщиков — Магистр права в качестве судьи, собственный код или обратная связь от человека.
- Проведите эксперименты и сравните версии. бок о бок, с флагами регрессии.
- Отслеживайте регрессию по мере итераций. Новая подсказка сломала пример №7? Вы увидите это до того, как она будет выпущена.
Советы для опытных пользователей для развертывания в производственной среде.
- Используйте движок LangSmith. (новинка 2026 года) — слой искусственного интеллекта, который анализирует трассировки и предлагает решения для сбоев или дорогостоящих запусков.
- Интеграция с LangGraph для постоянной памяти и контрольных точек с участием человека — двух наиболее важных факторов, выходящих за рамки стадии прототипа.
- Отслеживайте затраты, задержку и частоту ошибок. В рабочем режиме. Установите пороговые значения. Получайте оповещения раньше, чем клиенты.
- Настройте оповещения об аномалиях. Трехкратный скачок количества токенов на звонок — это сигнал, а не совпадение.

Обзор цен • Уровни 2026 года.
Какие команды на самом деле существуют? для чего его использовать.
Контрольный список действий — выполнить сегодня.
- Создайте учетную запись LangSmith и сгенерируйте ключ API.
- Включите трассировку в текущем проекте — один декоратор, две переменные окружения.
- Запустите один поток обработки данных от одного агента и проанализируйте полученное дерево трассировки.
- Создайте небольшой (5–10 примеров) набор данных для оценки.
- Откройте LangSmith Studio и визуально пройдитесь по своему агенту.
Компания LangSmith стала стандартный факт Для серьезной разработки агентного ИИ в 2026 году. Начните с бесплатного уровня сегодня и повышайте уровень по мере усложнения ваших агентов. Что вы создаете с помощью LangSmith? Поделитесь своим примером использования в комментариях — с удовольствием дам конкретные советы. Последнее обновление 14 мая 2026 г.Всегда проверяйте официальную информацию. Документация LangSmith для получения доступа к новейшим функциям.


Авторизоваться














