Langtrace

Langtrace：AI Agents的开源可观察性和评估平台

什么是Langtrace？

Langtrace 是一个开源平台，旨在为 AI Agents 提供可观察性和评估能力，特别是那些由大型语言模型 (LLMs) 驱动的 AI Agents。它可以帮助开发者和组织衡量性能、提高安全性，并迭代以实现更好、更安全的 AI Agent 部署。

Langtrace 是如何工作的？

Langtrace 通过使用简单的 Python 和 TypeScript SDK 与您的 AI Agent 代码集成。然后，它会跟踪和监控 Agent 运行的各个方面，包括：

• Token 使用量和成本： 跟踪使用的 Token 数量以及相关成本。
• 推理延迟： 测量 Agent 生成响应所花费的时间。
• 准确性： 使用自动化评估和精选数据集评估 Agent 输出的准确性。
• API Requests： 自动追踪您的 GenAI 堆栈并呈现相关元数据

然后，这些数据将在仪表板中可视化，使您能够深入了解 Agent 的性能并确定需要改进的领域。主要特点

• 简单设置： Langtrace 提供了一种非侵入式的设置，只需几行代码即可集成。
• 实时监控： 仪表板提供对 Token 使用量、成本、延迟和准确性等关键指标的实时洞察。
• 评估： Langtrace 有助于衡量基准性能并创建数据集，以进行自动化评估和微调。
• Prompt 版本控制： 使用 playground 存储、版本控制和比较不同模型中 Prompt 的性能。
• 企业级安全： Langtrace 提供行业领先的安全协议，并通过了 SOC2 Type II 认证。
• 开源： Langtrace 的开源特性允许定制、审计和社区贡献。

支持的框架和集成

Langtrace 支持各种流行的 LLM 框架和向量数据库，包括：

• CrewAI
• DSPy
• LlamaIndex
• Langchain
• 广泛的 LLM 提供商
• VectorDBs

部署 Langtrace

部署 Langtrace 非常简单。它涉及创建一个项目、生成一个 API 密钥以及安装适当的 SDK。然后使用 API 密钥实例化 SDK。Python 和 TypeScript 都有代码示例。

为什么 Langtrace 很重要？

Langtrace 很重要，因为它有助于解决在实际场景中部署 AI Agents 的挑战。通过提供可观察性和评估能力，Langtrace 使组织能够：

• 提高性能： 识别并解决性能瓶颈。
• 降低成本： 优化 Token 使用量并最大限度地减少费用。
• 增强安全性： 使用企业级安全协议保护数据。
• 确保合规性： 满足严格的数据保护合规性要求。

Langtrace 适用于谁？

Langtrace 适用于任何开发和部署 AI Agents 的组织或个人，包括：

• AI 开发者
• 机器学习工程师
• 数据科学家
• 采用 AI 的企业

用户评价

用户称赞 Langtrace 易于集成、设置直观且能提供有价值的见解。

• Elastic 的首席工程师 Adrian Cole 指出，Langtrace 的开源社区在一个竞争激烈的领域中共存。
• Fulcrum AI 的创始工程师 Aman Purwar 强调了简单快速的集成过程。
• Aech AI 的创始人 Steven Moon 强调了通过本地安装帮助企业保护隐私的实际计划。
• Salomatic 的 CTO Denis Ergashbaev 发现 Langtrace 易于设置，并且对于他们基于 DSPy 的应用程序来说非常直观。

Langtrace 入门

要开始使用 Langtrace：

1. 访问 Langtrace 网站。
2. 浏览文档。
3. 加入 Discord 上的社区。

Langtrace 通过提供构建可靠、安全和高性能 AI Agents 所需的工具和洞察力，使您能够将 AI 原型转化为企业级产品。对于任何使用 LLMs 和 AI Agents 的人来说，它都是宝贵的资源。