설명
LangSmith는 AI 에이전트 및 LLM에 대한 포괄적인 관찰 가능성을 제공하도록 설계되었으며, 프로덕션 환경에서 성능을 이해하고 최적화할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 개발자는 에이전트 동작을 추적하고, 지연 시간, 비용 및 응답 품질에 영향을 미치는 문제를 정확히 찾아내며, 사용 패턴 및 실패 모드에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
주요 기능으로는 추적, 모니터링 및 통찰력이 있습니다. 추적을 통해 사용자는 에이전트가 수행하는 작업을 단계별로 정확하게 확인할 수 있어 문제 식별을 용이하게 합니다. 모니터링은 에이전트 성능에 대한 실시간 보기를 제공하여 조기 문제 감지 및 영향 평가를 가능하게 합니다. 통찰력은 사용 패턴과 일반적인 에이전트 동작을 감지하기 위해 추적을 자동으로 분석하고 클러스터링합니다. 이 플랫폼은 인기 있는 에이전트 프레임워크에 대한 네이티브 추적과 다양한 프로그래밍 언어에 대한 OpenTelemetry SDK를 지원합니다.
SmithDB는 에이전트 관찰 가능성을 위해 특별히 제작된 데이터베이스로, 수백만 개의 추적에 대해 1초 미만의 성능을 제공합니다. 개별 실행에 대한 임의 액세스, 전체 텍스트 검색 및 궤적 쿼리를 포함한 에이전트 쿼리 패턴을 지원합니다. LangSmith는 자체 호스팅 옵션을 제공하며, 자체 클라우드 사용(BYOC) 및 자체 호스팅 옵션을 포함하여 팀이 데이터가 상주하는 위치를 제어할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 기존 OpenTelemetry 파이프라인과 통합되며 토큰 사용량, 지연 시간, 오류율 및 비용 분석과 같은 메트릭을 추적하기 위한 사용자 지정 대시보드를 제공합니다.
LangSmith는 개발자, AI 엔지니어 및 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 팀에게 유용합니다. 에이전트 디버깅, 성능 향상 및 비용 절감을 지원합니다. 이 플랫폼은 프레임워크에 구애받지 않으며, OpenAI, Anthropic 및 Vercel AI SDK를 포함한 다양한 SDK로 구축된 애플리케이션을 지원합니다. 개발 및 소규모 프로덕션을 위한 무료 티어와 함께 LangSmith는 확장 가능한 유료 플랜 및 엔터프라이즈 가격 옵션을 제공합니다.
LangSmith: AI 에이전트 관찰 가능성의 핵심 기능
디버깅을 위한 에이전트 추적
실시간 모니터링 대시보드
비용 및 지연 시간 추적
오류율 모니터링
사용 패턴 분석
프레임워크에 구애받지 않는 통합
OpenTelemetry 지원
자체 호스팅 옵션
빠른 추적 쿼리를 위한 SmithDB
Webhook 및 PagerDuty 알림
사용자 정의 가능한 대시보드
LangSmith: AI 에이전트 관찰 가능성 사용 방법은?
통합: 선호하는 프레임워크를 선택하거나 SDK(Python, Typescript, Go 또는 Java)를 사용하십시오.
추적: 에이전트 동작을 캡처하기 위해 추적을 구현합니다.
모니터링: 주요 메트릭을 추적하기 위해 실시간 모니터링 대시보드를 설정합니다.
분석: 통찰력을 사용하여 사용 패턴 및 실패 모드를 감지합니다.
디버깅: 추적 데이터를 사용하여 문제를 식별하고 해결합니다.
최적화: 통찰력 및 모니터링 데이터를 기반으로 에이전트 성능을 향상시킵니다.
LangSmith: AI 에이전트 관찰 가능성의 사용 사례
- 에이전트 디버깅
- 성능 모니터링
- 비용 최적화
- 사용 분석
- 실패 감지
- LLM 평가
