概要
主な機能
- LLMを利用したエージェントの作成
- プロンプトとチェーンの組成
- メモリと状態の管理
- ベクター ストアやAPIへの統合のサポート
- 複数のLLMプロバイダーのサポート
- ストリーミングと非同期エクゼキューションのサポート
料金
- モデル
- Freemium
- 評価
- 4.6 / 5 (5)
ユースケース
ツールを利用したオートノミアスエージェントの作成
タスクについて推論するLLMを使用して、適切なツールを選択し、複数ステップのアクションを実行することができるエージェントを作成します。この操作ではAPIの呼び出し、データベースのクエリや検索、ウェブ上の情報の収集を含みます。
コンテキストに応じたチャットボットの開発
持続的なメモリーとステート管理を備えた会話付き助手を構築し、ベクターストアや外部データソースと統合することで、状況を認識して適切な応答を提示するチャットボットを作成します。
リサーチアシスタントの作成
プロンプトチェイニング機能を使用して、LLMが複数のソースから情報を収集・結びつけ、結果を推論し、ユーザに構造化のある結果を提示するようにできます。
複雑なワークフローの自動化
APIやデータシステムを経由するLLMを使用した複数ステップのワークフローを構築し、モジュラーや組み合わせ可能なPythonまたはJavaScript/TypeScriptコンポーネントを使用することで、オートノミアススエージェントを構築します。
メリット & デメリット
メリット
- 強固なエコシステムと活発なコミュニティ
- モジュラーで組成可能なコンポーネント
- 多数のLLMプロバイダーとツールのサポート
- 複雑なメルティステップフローをサポート
- PythonとJS/TSで利用可能
デメリット
- 新規ユーザにとってはきつい学習カーブ
- APIの変更がコードを破壊する可能性があります
- 抽象化によってオーバーヘッドが生じる可能性があります
- エージェントの動作をデバッグすることは難しくありません
レビュー
5件の評価の平均。
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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.
Q&A
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
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