
LangChain Agentפלטפורמה פתוחה לבניית יישומים שמשתמשת במודלים גדולים לשפה ובאג'נטים עצמאיים.
סקירה
תכונות עיקריות
- שימוש באג'נטים שמשתמשים ב- LLM
- שילוב והרכבת הצגות ורשת
- ניהול זיכרון ומצב
- חיבורים עם מאגרי וקטורים ו- API
- תמיכה במספר ספקי LLM
- הרשאות זרום ותוכנת אסינכרונית
תמחור
- מודל
- Freemium
- קטגוריה
- פיתוח זוגות (Agents)
- דירוג
- 4.6 / 5 (5)
מקרי שימוש
בניית תחלני עצמאיים
יצירת אג'נטי LLM שמסיקים על וברכבים טוטאלי
פיתוח חברצבד-מוש
בניית שליחי - דיבור
פריש
ייצור של יישומים
שיו
קב
יתרונות וחסרונות
יתרונות
- קהילה חזקה ופעילה
- תכונות ניתנות להרכבה
- תמיכה במספר ספקי LLM מרבים וחיבור לכלי
- צורך לאחרון למבצעים מורכבים
- זמינות ל- Python ו- JS/TS
חסרונות
- חדר עלייה הרף עבור חדשים
- התחלני API יכולות לשבור את הקוד
- הרחבות לאחרי יכולות לגרום הונדסה
- בחינה של ביצועי הפסכל הלא-ליניארי עלול להיות קשה
ביקורות
ממוצע מ-5 דירוגים.
התחבר כדי להשאיר ביקורת.
Use it every day
Honestly didn't expect to like it this much. Streaming and async execution is exactly what I needed, and modular, composable components. but I reach for it almost every day now and it just clicks.
Years in this space
I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is streaming and async execution — handled better than most — and good for complex multi-step workflows. Frequent API changes can break code is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and strong ecosystem and active community. Tool-using LLM agents fits neatly into how we already work, and integrations with vector stores and APIs removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.
Does the job
Pretty happy overall. Support for multiple LLM providers just works and modular, composable components. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.
Solid for our team
We rolled this out across the team last quarter and available in Python and JS/TS. Support for multiple LLM providers fits neatly into how we already work, and tool-using LLM agents removed a step we used to do by hand. Frequent API changes can break code, which is the main caveat, but it has held up under daily use.
שאלות ותשובות
What does uptime mean for LangSmith Deployment usage?
Uptime is the duration your deployment’s database is live and persisting state. Uptime will be tracked as soon as your deployment is live and ends when you shut it down. Dev agent deployments are typically short-lived (used during iteration, then deleted) – whereas Production agent deployments stay live and are updated via revisions (rather than being deleted).
Asked by Nadia Benali · May 31, 2026
Does LangSmith Deployment include any free deployments?
Plus plans include 1 free small serverless deployment. If you spin up additional serverless or dedicated deployments, you’ll be charged on usage (resource time).
Asked by Hannah Goldberg · May 31, 2026
Why would I upgrade a base trace to an extended trace?
Base traces are short-lived (14-day retention) and ideal for quick debugging or ad-hoc analysis. They’re priced for volume and short-term utility. Extended traces are retained for 400 days. This is useful when traces include valuable feedback associated with them, such as from users, evaluators, or human labelers. This feedback makes them valuable for ongoing improvement and model tuning. LangSmith lets you choose the right retention for each trace, helping you balance cost and value.
Asked by Paloma Ruiz · May 29, 2026
What is the difference between a base trace and an extended trace?
Base traces have a shorter retention period of 14 days. Extended traces have a longer retention period of 400 days. You can "upgrade" base traces to extended traces for an additional fee.
Asked by Noor Siddiqui · May 23, 2026
What is a trace? Can it contain multiple events?
A trace represents a single execution of your application—whether it’s an agent, evaluator, or playground session. It can include many individual steps, such as LLM calls and other tracked events. Here's an example of a single trace.
Asked by Lena Fischer · May 8, 2026
שאל שאלה
חלופות לפיתוח זוגות (Agents)
LangGraph Studio
פיתוח זוגות (Agents)
IDE ויזואלית לבניית, ניפוי ובדיקת רצפי סוכן ב-LangGraph
BrainSoup
פיתוח זוגות (Agents)
בנה סוכני AI מותאמים אישית שמבצעים משימות וזרימות עבודה באמצעות שפה טבעית.
Letta AI
פיתוח זוגות (Agents)
השקרה הפתוחה לצילום בנת עתרונות אינטטאצים עם כמוסד ידע וחלקים נמצאים בפתרונות נהנים, רמת מתמישת.
Snorkel Flow
פיתוח זוגות (Agents)
פלטפורמת פיתוח נתונים ו-AI תוכניתית לבניית מודלים מייצרים מהר יותר
NetX
פיתוח זוגות (Agents)
רשתן מודולרי המשלב מבנן כלכלי עם יכולת AI.
Theoriq AI
פיתוח זוגות (Agents)
ניתוב מאובדד לבניית והנהגת מערכות עם-אי-את רב-מערכות ב-שרת הבטחה
Botpress
פיתוח זוגות (Agents)
פלטפורמה מקצה לקצה לבנייה, פריסה וניהול של סוכני AI וצ'אטבוטים.
LangSmith
פיתוח זוגות (Agents)
הזהה observability, אפשים ודרכן ואחים בציבים ואישים וערצון וסומרים עדסן לעדען אספסין to analyze performance, usage דיבגהן וסȗסן ומסריגאליקן קומנם ומרמבו and other observability and engineering challenges, such as feature selection, prompt tuning, and architecture exploration. Using LangSmith, organizations can bridge the gap between development, testing, and production environments using a single tool. Collaborative testing enables effective debugging and enhances נקמה מדם אטנזם, the performance
Trending now
Reducto AI
תומןול שג עװיוןשביים פלוד
API להבנת מסמכים שמפרק, מפלג, מבצע אופטיקה ומניח מידע מובנה מ-PDFs, שק
AdCrier
מסחר ופרסום
תשלומים מראש לשאלות, שוליים בקליק
Biology AI
AI למידה
עזרה מדויקת בשיעורי הבית עם הסברים מלאים
Pin AI
אוטומציה של זריעה של זריעה
מנוות AI לגיוס אשר מאצת את התהליך המיינס ריי











