langsmith-fetch

Obtiene trazas de LangSmith para depurar el comportamiento del agente. Úsalo al solucionar problemas del agente, revisar el historial de conversaciones o investigar llamadas a herramientas.

npx skills add https://github.com/langchain-ai/lca-skills --skill langsmith-fetch

Fetching LangSmith Traces

Requires langsmith-fetch in project dependencies and LANGSMITH_API_KEY in a .env file.

Setup

First, find the .env file containing LANGSMITH_API_KEY:

find . -name ".env" -type f 2>/dev/null | head -5

Commands

Use --env-file <path-to-.env> with all commands:

# Fetch recent traces (uses LANGSMITH_PROJECT from .env, or specify --project-uuid)
uv run --env-file <path> langsmith-fetch traces ./traces --limit 10
uv run --env-file <path> langsmith-fetch traces ./traces --project-uuid <uuid> --limit 10

# Fetch single trace by ID
uv run --env-file <path> langsmith-fetch trace <trace-id>

# Include metadata (timing, tokens, costs)
uv run --env-file <path> langsmith-fetch trace <trace-id> --include-metadata

Output Formats

  • --format pretty - Human-readable (default)
  • --format json - Pretty-printed JSON
  • --format raw - Compact JSON for piping

Troubleshooting Workflow

  1. Find .env: find . -name ".env" -type f 2>/dev/null
  2. Fetch recent traces: uv run --env-file <path> langsmith-fetch traces ./debug --limit 10
  3. Find relevant trace in saved JSON files
  4. Check: What tools were called? What did they return? Was it correct/expected?

Más skills de langchain-ai

langgraph-docs
langchain-ai
Accede a la documentación de LangGraph para construir agentes con estado y flujos de trabajo multiagente. Obtiene la documentación oficial de LangGraph en Python que cubre máquinas de estado, diseño de agentes basado en grafos y patrones de intervención humana. Prioriza la documentación relevante según el tipo de consulta: guías de implementación para preguntas de procedimiento, páginas conceptuales para teoría, tutoriales para ejemplos completos y referencias de API para detalles técnicos. Selecciona automáticamente de 2 a 4 URL de documentación más relevantes y recupera su contenido para responder...
official
langgraph-human-in-the-loop
langchain-ai
Pausar la ejecución del grafo para revisión, aprobación o validación humana, luego reanudar con su entrada. Requiere tres componentes: un checkpointer (InMemorySaver o PostgresSaver), un ID de hilo en la configuración y cargas de interrupción serializables en JSON. interrupt(value) pausa y expone datos; Command(resume=value) reanuda y devuelve ese valor al nodo pausado. Todo el código antes de interrupt() se re-ejecuta al reanudar, por lo que los efectos secundarios deben ser idempotentes (usar upsert, no insert). Soporta flujos de aprobación,...
official
web-research
langchain-ai
Usa esta habilidad para solicitudes relacionadas con investigación web; proporciona un enfoque estructurado para realizar investigaciones web exhaustivas.
official
langchain-oss-primer
langchain-ai
SIEMPRE EMPIEZA AQUÍ para cualquier proyecto de construcción de agentes LangChain, Deep Agents o LangGraph. Punto de partida requerido antes de elegir otras habilidades o escribir cualquier…
official
skill-creator
langchain-ai
Guía para crear habilidades efectivas que extiendan las capacidades del agente con conocimientos especializados, flujos de trabajo o integraciones de herramientas. Usa esta habilidad cuando el usuario…
official
social-media
langchain-ai
Redacta publicaciones para redes sociales específicas de cada plataforma, con contenido respaldado por investigación e imágenes complementarias generadas. Admite publicaciones de LinkedIn (1.300 caracteres con tono profesional) e hilos de Twitter/X (280 caracteres por tuit con formato 1/🧵). Requiere delegar la investigación a un subagente antes de redactar, y luego leer los hallazgos para garantizar precisión y relevancia. Genera automáticamente imágenes llamativas para redes sociales usando la herramienta generate_social_image con composiciones audaces y de alto contraste optimizadas para tamaños pequeños...
official
deep-agents-memory
langchain-ai
Backends de memoria y archivos conectables para Deep Agents con opciones de enrutamiento efímero, persistente e híbrido. Cuatro tipos de backend: StateBackend (efímero, con ámbito de hilo), StoreBackend (persistente entre sesiones), FilesystemBackend (acceso real a disco para desarrollo local) y CompositeBackend (enruta diferentes rutas a diferentes backends). FilesystemMiddleware proporciona seis herramientas de operación de archivos: ls, read_file, write_file, edit_file, glob, grep. CompositeBackend utiliza coincidencia de prefijo más largo para enrutar...
official
deep-agents-orchestration
langchain-ai
Orquestrar subagentes, planificar tareas de múltiples pasos y requerir aprobación humana para operaciones sensibles. Delegar trabajo a subagentes especializados mediante la herramienta de tareas; los subagentes personalizados admiten conjuntos de herramientas aislados y mensajes del sistema, mientras que el subagente "de propósito general" predeterminado hereda la configuración del agente principal. Planificar y rastrear flujos de trabajo complejos con write_todos, organizando tareas en estados pendientes, en curso y completados; requiere un thread_id para la persistencia entre invocaciones. Implementar...
official