LangSmith Fetch: когда веб-интерфейс начинает бесить
Вы когда-нибудь отлаживали AI-агента? Тот момент, когда нужно постоянно переключаться между терминалом, где запущен агент, и браузером с LangSmith UI, чтобы посмотреть, что же там наворотила нейросеть. Это похоже на попытку одновременно жарить яичницу и чистить картошку — руки не успевают.
LangSmith Fetch появился как ответ на эту боль. Это CLI-инструмент, который вытаскивает трейсы LangSmith прямо в терминал. Больше не нужно открывать браузер, авторизовываться, искать нужный трейс. Просто команда — и все данные перед глазами.
LangSmith Fetch — это неофициальный инструмент от сообщества LangChain. Он работает с любыми агентами, которые используют LangSmith для логирования, включая Claude Code, Cursor и другие локальные агенты.
Что умеет этот CLI
По сути, LangSmith Fetch делает три вещи, но делает их хорошо:
- Получает список трейсов по фильтрам (по дате, по названию, по тегам)
- Выводит детали конкретного трейса в читаемом формате
- Экспортирует трейсы в JSON для дальнейшего анализа
Звучит просто? Так и есть. Но эта простота — именно то, что нужно, когда вы в потоке разработки. Не нужно сложных конфигураций, не нужно изучать новый API. Просто терминал и данные.
Установка: проще некуда
LangSmith Fetch — это Python-пакет. Устанавливается через pip. Но есть нюанс — вам нужен API-ключ от LangSmith. Без него ничего не заработает.
1Устанавливаем пакет
pip install langsmith-fetchЕсли вы используете Poetry или другой менеджер зависимостей — адаптируйте команду под свою систему. Никаких особых зависимостей, только стандартные библиотеки Python.
2Настраиваем API-ключ
Создаем файл .env в корне проекта (или добавляем в существующий):
LANGSMITH_API_KEY=ваш_ключ_тут
LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.comКлюч берем из настроек LangSmith. Если вы еще не зарегистрированы — придется это сделать. Бесплатный тариф дает достаточно для отладки.
Не храните API-ключи в коде! Особенно если вы работаете с уязвимыми AI-агентами. Используйте .env файлы или секреты в CI/CD.
Базовое использование: что можно делать
После установки у вас появляется команда langsmith-fetch. Давайте разберем основные сценарии.
Список последних трейсов
Хотите посмотреть, что запускалось за последний час?
langsmith-fetch list --limit 10 --hours-ago 1Вы получите таблицу с ID трейсов, их названиями, временем выполнения и статусом. Удобно, когда нужно быстро найти конкретный запуск.
Детали конкретного трейса
Нашли нужный ID? Теперь посмотрим, что же там внутри:
langsmith-fetch show TRACE_IDИнструмент выведет всю цепочку вызовов: какие промпты отправлялись, какие ответы получились, какие инструменты вызывались. Форматирование читаемое, с отступами и подсветкой.
Фильтрация по тегам
Если вы запускаете несколько coding-агентов параллельно, теги — ваш лучший друг. LangSmith Fetch умеет фильтровать по ним:
langsmith-fetch list --tags "agent:code-review,branch:main"Экспорт в JSON
Иногда нужно сохранить трейс для дальнейшего анализа или обучения. Или передать коллеге. Или закоммитить в репозиторий (хотя я бы не советовал).
langsmith-fetch export TRACE_ID --output trace.jsonПолучите чистый JSON со всеми данными. Можно парсить, анализировать, строить графики — что душе угодно.
Альтернативы? Есть, но...
LangSmith Fetch не единственный инструмент для работы с LangSmith из терминала. Вот с чем его можно сравнить:
| Инструмент | Плюсы | Минусы |
|---|---|---|
| LangSmith Fetch | Простая установка, читаемый вывод, фильтрация | Только базовые операции |
| Официальный LangSmith SDK | Полный API, все возможности | Нужно писать код, сложнее для быстрой отладки |
| LangSmith UI | Визуализация, графики, удобный поиск | Требует браузер, переключение контекста |
Лично я использую LangSmith Fetch для ежедневной отладки, а когда нужно что-то сложное — переключаюсь на UI. Это как молоток и шуруповерт: для простых задач достаточно молотка, но иногда нужен именно шуруповерт.
Реальные кейсы использования
Давайте посмотрим, где LangSmith Fetch реально экономит время.
Отладка падения агента
Ваш автономный QA-агент упал с ошибкой. В логах только "Something went wrong". Что делать?
Вместо того чтобы лезть в UI, просто:
langsmith-fetch list --limit 5 --status errorНаходите последний упавший трейс, смотрите детали, понимаете, что агент пытался вызвать несуществующий эндпоинт. Фиксите конфигурацию. Все за 30 секунд.
Сравнение производительности
Вы запустили два разных промпта для одной задачи. Какой сработал лучше?
langsmith-fetch list --name "optimize-query-*" --hours-ago 24Смотрите время выполнения, количество шагов, результаты. Выбираете лучший вариант. Особенно полезно, когда оптимизируете латентность поиска для AI-агентов.
Анализ паттернов ошибок
Экспортируете все трейсы с ошибками за неделю:
langsmith-fetch list --status error --days-ago 7 --output errors.jsonПарсите JSON, находите общие паттерны. Может быть, агент всегда падает на определенном типе запроса? Или когда в ответе приходит слишком много данных?
Ограничения и подводные камни
LangSmith Fetch — не серебряная пуля. У него есть свои ограничения:
- Нет возможности редактировать трейсы. Только чтение.
- Не показывает визуализации цепочек как в UI.
- Не умеет сравнивать трейсы side-by-side.
- Для сложных запросов все равно нужен браузер.
Но для 80% задач этого достаточно. Остальные 20% — это уже продвинутая аналитика, для которой лучше использовать полноценный UI.
Кому подойдет этот инструмент
LangSmith Fetch — не для всех. Но если вы попадаете в одну из этих категорий, он сэкономит вам часы:
- Разработчики AI-агентов, которые проводят больше времени в терминале, чем в браузере
- Инженеры, отлаживающие сложные цепочки вроде тех, что используются в Code Execution Agent на LangGraph
- Команды, которые автоматизируют тестирование агентов и нуждаются в быстром доступе к логам
- Люди, работающие с ограниченным интернетом — CLI потребляет меньше трафика, чем веб-интерфейс
Если же вы только начинаете работать с LangSmith, возможно, сначала стоит освоить веб-интерфейс. Он более наглядный и дает лучшее понимание того, как работает платформа.
Что дальше? Будущее терминальной отладки
LangSmith Fetch — только начало. В 2026 году я ожидаю больше инструментов, которые переносят отладку AI-агентов в терминал. Представьте:
- Real-time streaming трейсов прямо в консоль
- Интерактивные дашборды в терминале (как htop, но для агентов)
- Автоматические алерты при аномальном поведении агентов
- Интеграция с Fluid.sh для безопасного доступа к инфраструктуре
Уже сейчас некоторые команды Google Cloud используют AI-агентов для решения бизнес-задач. Им нужны инструменты для быстрой отладки. CLI — естественный выбор.
Мой совет: установите LangSmith Fetch сегодня. Даже если вы не сразу начнете им активно пользоваться. Когда в следующий раз агент начнет вести себя странно, вы будете благодарны, что не нужно открывать браузер. Просто введете команду и поймете, в чем дело.
А если хочется чего-то более мощного — смотрите в сторону кастомных скриптов на основе официального SDK. Но для начала LangSmith Fetch более чем достаточно. Он делает одну вещь, но делает ее хорошо. А в мире перегруженных фичами инструментов это редкое качество.
