LangSmith 是一个调试、监控和分析多步骤任务（如代理执行）的工具。在这张图中，展示了一个 AgentExecutor 的过程，它利用多个步骤来处理用户请求。

了解智能体开发更多细节，访问智能体Agent轻松入门专栏，内容包括：理解什么是智能体（AI Agent），基于LangChain开源框架从零开始实现简单的智能体开发，学习如何使用 LangSmith 监控工具监控和追踪智能体的内部运行，以及综合使用PyPDF2库、Qdrant 向量数据库、Agent智能体、OpenAI 大语言模型、Gradio库等技术来进行开发实践。

AgentExecutor 执行整个过程用了约 7.48秒。该流程有多个步骤，其中包括调用多个API和处理程序。

ChatPromptTemplate 是一个模板步骤，用于生成发送给 LLM 模型的提示。它会根据输入数据自动填充提示，确保向模型发送清晰而详细的请求。

ChatOpenAI (gpt-4o) 是 gpt-4o 模型处理用户请求的核心步骤。输入是经过处理的提示，模型会根据提示生成相应的答案。

JSONAgentOutputParser 模块用于解析LLM 的输出。生成的答案往往是非结构化文本，解析器负责将其转化为JSON格式或其他结构化数据形式。

Get Relevant Document 是文档检索步骤，系统根据提示从向量库中查找相关文档或信息。这一部分是系统进行上下文提取的重要部分。Retriever： 检索子步骤，1.17s，说明查询向量库或文档的过程非常迅速。

Get Summarized Text 获取总结后的文本，以便更好地回答用户问题。时间： 1.71s，总结后的内容通过 gpt-4o 模型来生成。

LangSmith Trace 过程的优势

• 跟踪详细步骤： LangSmith Trace 显示了每个步骤的执行时间、所调用的函数以及每一步的中间结果，这使得开发者可以轻松调试和优化智能体流程。
• 多步骤任务处理： 系统不仅仅通过一个简单的API请求获取结果，而是通过多个步骤来检索、总结并回答用户的复杂问题。
• 时间监控： Trace能够精确监控每个步骤的执行时间，帮助用户发现瓶颈或优化步骤。
• 错误排查： 如果某个步骤失败，Trace将显示失败点，便于迅速修复问题。

LangSmith Trace的这种详细追踪特别适用于复杂的查询场景，如文件检索、数据分析或多步骤AI任务的执行，帮助开发人员监控和优化复杂的多步骤任务。

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