랭스미스

랭스미스

LangSmith

LLM 앱의 개발, 테스트, 평가 및 모니터링을 위한 통합 DevOps 플랫폼

부분 무료WebAPISDK한국어LLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기smith.langchain.com
jcode와(과) 비교하기랭스미스 대안 모아보기

소개

LangSmith는 LangChain에서 개발한 LLM 애플리케이션 전용 MLOps 플랫폼입니다. 복잡한 AI 에이전트와 체인의 실행 과정을 시각화하는 트레이싱 기능을 중심으로, 프롬프트 엔지니어링, 자동화된 성능 평가, 데이터셋 관리 및 실시간 운영 모니터링을 지원합니다. 2026년 현재 '인사이트 에이전트' 기능을 통해 수백만 개의 트레이스에서 실패 패턴을 자동 분류하는 등 고도화된 분석 기능을 제공하며, 기업용 AI 서비스의 신뢰성을 확보하는 데 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.

활용 워크플로우

입력

LangChain/LangGraph 애플리케이션 트레이스사용자 피드백 및 주석 데이터 (Human-in-the-loop)OpenTelemetry 기반 외부 서비스 로그테스트용 황금 데이터셋 (Golden Datasets)생산 환경의 실시간 API 호출 데이터

랭스미스

인사이트 에이전트(Insights Agent)를 통한 트레이스 패턴 자동 분류LLM-as-a-Judge 기반 자동화된 성능 및 품질 평가(Evaluation)멀티턴 대화(Threads) 흐름 분석 및 상태 추적프롬프트 버전별 A/B 테스트 및 회귀 테스트 수행실시간 운영 지표(지연 시간, 비용, 토큰 사용량) 집계

출력

계층적 실패 패턴 분석 리포트실험군 간 성능 비교 대시보드정제된 퓨샷(Few-shot) 학습용 데이터셋실시간 이상 징후 및 임계값 알림시각화된 에이전트 실행 추적 스팬(Spans)

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 기능

  • 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

장점 & 단점

웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다

장점

  • LangChain 사용자에게는 설정이 거의 필요 없는 제로 컨피그(Zero-config) 경험을 제공합니다. 트레이싱 기능이 매우 강력하여 다단계 에이전트의 병목 구간을 찾기에 최적화되어 있으며, 최근 추가된 인사이트 에이전트 기능으로 대규모 데이터 분석 효율이 극대화되었습니다.

단점

  • LangChain 프레임워크에 대한 의존도가 높은 편이며, 트레이스 양이 많아질수록 비용 부담이 커질 수 있습니다. 타 프레임워크 사용 시 통합 과정이 상대적으로 복잡할 수 있습니다.

가격 정보

부분 무료시작 가격: Free / $39/user/mo (Plus)

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.

가격표 확인하기

정보 확인일:

활용 사례

  • 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

대상 사용자

AI 엔지니어 및 LLM 애플리케이션 개발자데이터 과학자엔터프라이즈 AI 팀

연동 서비스

LangChainLangGraphOpenAIAnthropicGitHub

태그

LLM 관측성MLOps디버깅AI 에이전트생산성개발 도구

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