랭스미스
LangSmith
LLM 앱의 개발, 테스트, 평가 및 모니터링을 위한 통합 DevOps 플랫폼
검증된 사실
- 최근 변경
- 2026-05-14 LangChain은 Interrupt 2026 컨퍼런스에서 LangSmith Engine(프로덕션 트레이스를 자동 분석해 결함 수정 PR 제안), SmithDB(최대 15배 빠른 성능), Mana
2026-06-20 직접 확인 · 자동 검증 데이터
제품 화면
2026-06-20 확인
가격 정보
Developer 플랜은 무료로 1인 사용자에게 월 5,000개의 트레이스를 제공한다. Plus 플랜은 사용자당 월 $39이며 월 10,000개의 트레이스를 포함하고 초과 시 1,000건당 $0.50의 비용이 발생한다. 기업용 Enterprise 플랜은 맞춤형 가격으로 제공된다.
최근 업데이트와 소식
- 버전 업데이트LangSmith, Interrupt 2026서 SmithDB·Managed Deep Agents·Engine 공개
LangChain이 Interrupt 2026에서 LangSmith 대규모 업데이트를 공개했습니다. 에이전트 관측성 전용 Rust DB SmithDB, API-우선 Managed Deep Agents, 보안 코드 실행 Sandboxes, 에이전트 자동 개선 Engine(퍼블릭 베타), Messages View·Context Hub·LLM Gateway를 도입했습니다.
근거: [APPROX_DATE] LangChain Blog: 'Everything we shipped at Interrupt' (Interrupt 2026, 정확 일자 미상)
소개AI 요약
활용 워크플로우
입력
랭스미스
출력
오프라인 평가 워크플로우
배포 전, 준비된 데이터셋을 바탕으로 새로운 프롬프트나 모델의 성능을 기존 버전과 비교 분석합니다.
온라인 모니터링 워크플로우
실제 운영 환경의 트래픽을 샘플링하여 실시간 품질 저하 및 환각(Hallucination) 발생 여부를 감시합니다.
데이터 큐레이션 워크플로우
사용자 피드백이 낮거나 에지가 발생한 트레이스를 선택하여 새로운 테스트 케이스나 파인튜닝 데이터로 변환합니다.
핵심 차별점: 수백만 개의 트레이스를 자동 분석하여 실패 원인을 군집화하는 '인사이트 에이전트'와 멀티턴 에이전트 흐름에 최적화된 평가 환경을 제공합니다.
주요 기능AI 요약
- 인사이트 에이전트(실패 패턴 자동 분류 및 분석)
- 분산 트레이싱으로 에이전트 실행 흐름 시각화
- 멀티턴 평가(Multi-turn Evals) 프레임워크
- LangSmith Fleet(구 Agent Builder) - 에이전트 관리 플랫폼
- 30개 이상 평가자 템플릿(안전성·응답품질·궤적·멀티모달)
- 비용 알림 및 전체 에이전트 워크플로우 통합 비용 모니터링
- 감사 로그(Audit Logs) - 조직 전체 관리 이력 추적
활용 사례AI 요약
- 대규모 에이전트 트레이스 데이터의 자동 인사이트 도출
- CI/CD 파이프라인 내 LLM 회귀 테스트 자동화
- 실시간 운영 환경에서의 비용 및 토큰 최적화
- 하이브리드·온프레미스 환경의 LLM 옵저버빌리티 구축
사용자 리뷰
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대안 도구
이 도구 대신 사용할 수 있는 대안
클로바 AI
Naver
한국어와 국내 맥락에 최적화된 하이퍼클로바 X로 AI 서비스를 개발·배포하는 통합 플랫폼
애스크코디
코드 생성부터 테스트, 문서화까지 개발 전 과정을 지원하는 멀티 모델 기반 AI 코딩 어시스턴트
컨티뉴
IDE 안에서 원하는 LLM을 선택해 코드 맥락을 제어하는 오픈소스 AI 코딩 어시스턴트
세레브라스
세계 최대 크기의 AI 전용 칩으로 기존 GPU보다 수십 배 빠른 초고속 LLM 추론 환경을 제공하는 API 플랫폼
블랙박스 AI
여러 AI 모델을 골라 쓰고 2억 개 이상의 저장소를 검색하며 실시간 자동완성까지 제공하는 AI 코딩 어시스턴트
그록
자체 LPU 칩으로 오픈소스 모델을 빠르게 돌리는 추론 전용 클라우드 플랫폼입니다. GPU 기반 서비스보다 초당 토큰 생성량이 높고 첫 응답까지의 지연이 짧은 점이 핵심입니다.