LangSmith
App : Un produit que vous utilisez directement
Observabilité et évaluation de LangChain, utilisable hors LangChain.
Naturel si on est déjà sur LangGraph ; sinon Langfuse est plus ouvert.
La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.
Ce que ça fait, concrètement
Quand on déploie un agent ou une application basée sur un modèle de langage, il est difficile de savoir ce qui se passe réellement à l'intérieur : quelles décisions l'agent prend, pourquoi une réponse est mauvaise, où le coût ou la latence explosent. LangSmith répond à ce besoin de visibilité en enregistrant et en analysant chaque étape d'exécution.
Concrètement, LangSmith trace les appels de votre agent étape par étape, affiche des tableaux de bord de suivi en temps réel (coût, latence, taux d'erreur) et permet de lancer des évaluations automatiques sur la qualité des réponses. Il s'intègre via des SDK pour Python, TypeScript, Go et Java, et supporte OpenTelemetry pour s'insérer dans une infrastructure d'observabilité existante.
LangSmith s'adresse aux équipes qui construisent des agents ou des pipelines LLM en production et qui ont besoin de déboguer rapidement, de surveiller les performances et de mesurer la qualité de façon continue. Il fonctionne avec n'importe quel framework : OpenAI SDK, Anthropic SDK, LlamaIndex, Vercel AI SDK, ou une implémentation personnalisée, pas seulement LangChain.
En revanche, si vous cherchez une solution entièrement neutre vis-à-vis de l'écosystème LangChain ou si votre organisation privilégie un outil communautaire plus ouvert, des alternatives comme Langfuse peuvent mieux convenir.
Ce que ça propose
- ·Traçage pas à pas des agents avec visualisation de chaque appel d'outil et de chaque décision.
- ·Tableaux de bord de monitoring en temps réel : latence (P50, P99), coût, taux d'erreur et scores de feedback.
- ·Évaluations automatiques en ligne (LLM-as-judge et évaluations par code) pour mesurer la qualité en production.
- ·Clustering automatique des traces pour détecter les patterns d'usage et les modes de défaillance récurrents.
- ·Support OpenTelemetry pour s'intégrer à une infrastructure d'observabilité existante.
- ·Alertes configurables via webhooks ou PagerDuty lorsqu'un seuil de métrique est dépassé.
- ·SmithDB, base de données dédiée à l'observabilité des agents, avec recherche plein texte et filtrage par chemin JSON sub-seconde (payant).
- ·Options de déploiement cloud géré, BYOC ou auto-hébergé sur cluster Kubernetes pour les équipes avec des exigences de résidence des données (payant).
En pratique
- Prix
- Freemium
- Usage commercial
- Usage commercial : oui
- Disponible sur
- web
Sécurité et données
- Pastille
- Sécu : rien à signaler
- Vos données
- Données chez l’éditeur
- Maintenance
- Active
Liens et dépôt vérifiés le 25 octobre 2026 · ajoutée le 1 juillet 2023
Comment installer LangSmith
pip install langsmith