langsmith-fetch

tarafından langchain-ai

LangSmith izlerini getirerek ajan davranışlarını hata ayıklamak için kullanılır. Ajan sorunlarını giderirken, konuşma geçmişini incelerken veya araç çağrılarını araştırırken kullanın.

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?

langchain-ai tarafından daha fazla skill

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Python'da resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek minimal bir yerel Deep Agent oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı şu durumlarda kullanın…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.
eval-engineering
langchain-ai
Yinelemeli olarak bir ajan deposunu ve kullanıcı tarafından sağlanan isteğe bağlı izleri inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve Harbor evals'larını tek tek oluşturun, çalıştırın ve denetleyin. Şunlar için kullanın…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
Herhangi bir bilgi getirmeli üretim (RAG) sistemi oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Belge yükleyicileri, RecursiveCharacterTextSplitter, gömme vektörleri (OpenAI),… kapsar.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI ajanları için yüklenebilir bir beceri, langchain-ai/langchain-skills tarafından yayımlanmıştır.
LangSmith Datasets
langchain-ai
Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…