langsmith-fetch

โดย langchain-ai

ดึงข้อมูลการติดตามของ LangSmith เพื่อดีบักพฤติกรรมของเอเจนต์ ใช้เมื่อแก้ไขปัญหาเอเจนต์ ตรวจสอบประวัติการสนทนา หรือสอบสวนการเรียกใช้เครื่องมือ

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?

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
ตรวจสอบและอธิบายบทสนทนาในคลังเก็บเซสชัน SQLite ของ Deep Agents Code ในเครื่อง ใช้เป็นตัวสำรองเมื่อเครื่องมือติดตาม LangSmith ไม่พร้อมใช้งาน สำหรับ...
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ขนาดเล็กในเครื่องของคุณโดยใช้ Python ตามคู่มือเริ่มต้นใช้งานอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบดั้งเดิมของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการ…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ภายในเครื่องขั้นต่ำใน TypeScript โดยทำตามคู่มือเริ่มต้นอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบเนทีฟของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้...
eval-engineering
langchain-ai
ตรวจสอบ agent repository และ traces ที่ผู้ใช้ให้มา (ถ้ามี) แบบวนซ้ำ สัมภาษณ์ผู้ใช้ และสร้าง รัน และตรวจสอบ Harbor evals ทีละรายการ ใช้สำหรับ…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้เมื่อสร้างระบบการสร้างเสริมการค้นคืน (RAG) ใดๆ ครอบคลุมตัวโหลดเอกสาร, RecursiveCharacterTextSplitter, การฝังข้อความ (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — ทักษะที่สามารถติดตั้งได้สำหรับเอเจนต์ AI เผยแพร่โดย langchain-ai/langchain-skills
LangSmith Datasets
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างชุดข้อมูลประเมินผลจาก trace หรืออัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง LangSmith หรือสอบถามชุดข้อมูล ครอบคลุมประเภทชุดข้อมูล (final_response, …)
langsmith-evaluator
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างไปป์ไลน์การประเมินสำหรับ LangSmith ครอบคลุมสามองค์ประกอบหลัก: (1) การสร้างตัวประเมิน - LLM-as-Judge, โค้ดที่กำหนดเอง; (2)…