LangSmith est un outil de traçage et d'évaluation puissant pour les applications LangChain. Mais ses propres utilisateurs ont demandé des traces signées cryptographiquement et à preuve de falsification — et l'équipe LangChain a fermé cette demande en tant que "non prévu." AIAgentree est construit précisément pour combler cette lacune : enregistrer les décisions des agents comme des preuves à preuve de falsification, conformes au règlement européen sur l’IA, et pas seulement des traces de débogage. Voici une comparaison honnête, côte à côte — y compris là où LangSmith est réellement le meilleur outil.
LangSmith est un outil de traçage et d'évaluation puissant pour les applications LangChain. Mais ses propres utilisateurs ont demandé des traces signées cryptographiquement et à preuve de falsification — et l'équipe LangChain a fermé cette demande en tant que "non prévu." AIAgentree est construit précisément pour combler cette lacune : enregistrer les décisions des agents comme des preuves à preuve de falsification, conformes au règlement européen sur l’IA, et pas seulement des traces de débogage. Voici une comparaison honnête, côte à côte — y compris là où LangSmith est réellement le meilleur outil.
Dernière mise à jour : July 4, 2026
| Capacité | LangSmith | AIAgentree |
|---|---|---|
| Traces de décision — raisonnement en tant qu'artefacts structurés | Traces d'exécution | |
| Justifications structurées (étapes de délibération, politiques) | ||
| Piste de vérification à preuve de falsification | ||
| Alignement des journaux de l'article 12 du règlement européen sur l’IA | De niveau débogage | |
| Flux de travail de supervision / approbation humaine de l'article 14 | ||
| Suivi des résultats (tentative vs résultat, 3 horizons) | ||
| Recherche de précédents à travers les décisions passées | ||
| Conservation adaptée à l'audit (≥6 mois, Art. 19) | Jusqu'à 400 jours (payant) | |
| Prévisibilité des prix | Par siège + par trace | Niveaux de trace fixes |
| Résidence des données dans l'UE | Région UE disponible | UE (Allemagne) |
| Posture d'auto-hébergement | Niveau entreprise uniquement | Option d'auto-hébergement |
| Couplage de cadre | LangChain d'abord | Indépendant du cadre |
| Support OpenTelemetry | ||
| Points de terminaison natifs MCP + A2A | ||
| Impact de latence (<10ms traitement par lots asynchrones) | ||
| Profondeur de l'écosystème LangChain / LangGraph | ||
| Profondeur des évaluations / ensembles de données / LLM-en-juge | Basique | |
| Visualisation des traces / UX de débogage | Bon |
Équipes LangChain et LangGraph qui souhaitent le traçage natif le plus approfondi, ainsi que le développement axé sur l'évaluation avec des ensembles de données et LLM-en-juge. Si le débogage des chaînes et l'itération sur les invites est le travail principal, LangSmith est excellent pour cela.
Équipes gérant des agents réglementés ou audités — en particulier sur des piles non LangChain — qui ont besoin de responsabilité décisionnelle : enregistrements à preuve de falsification, flux de travail de supervision humaine et conservation qui survit à un audit. AIAgentree est la couche de preuve, pas un débogueur.
L'article 12 exige que les systèmes d'IA à haut risque enregistrent automatiquement, tout au long de la durée de vie du système, sous une forme pouvant servir de preuve. Les traces de LangSmith sont excellentes pour le débogage, mais elles sont modifiables — et la demande de les rendre signées cryptographiquement (LangChain RFC #35691) a été fermée "non prévu."
AIAgentree scelle chaque décision dans un enregistrement à preuve de falsification avec le raisonnement, les alternatives et l'approbation humaine attachée — la forme que l'article 12 et l'article 14 demandent réellement. Les utilisateurs de LangChain demandent cela aussi : une demande ComplianceCallbackHandler (problème #35357) est toujours ouverte et sans réponse.
Vous n'avez pas besoin de retirer quoi que ce soit. AIAgentree ingère vos spans existants via le pont OpenTelemetry, vous pouvez donc faire fonctionner les deux côte à côte : garder LangSmith pour le débogage et sceller les décisions des flux qui doivent réellement être défendables.
Un chemin typique : pointez votre exportateur OTel vers AIAgentree, enveloppez les décisions qui comptent avec le SDK (3 à 10 lignes), et passez aux flux de travail critiques pour la conformité une fois que la piste de preuve semble correcte. Gardez LangSmith pour le débogage quotidien des chaînes si votre équipe l'apprécie.
Non. LangSmith est un produit commercial hébergé par l'équipe LangChain ; l'auto-hébergement est réservé au niveau entreprise. Le cadre LangChain lui-même est open source, mais la plateforme d'observabilité LangSmith ne l'est pas.
Oui — c'est le chemin recommandé. Gardez LangSmith pour le débogage et l'évaluation, et ajoutez AIAgentree comme couche de preuve de décision. AIAgentree ingère les spans OpenTelemetry, donc les deux fonctionnent côte à côte sans remplacement.
LangSmith capture des traces de niveau débogage, mais elles sont modifiables et non signées cryptographiquement — la demande de changement a été fermée "non prévu." L'article 12 attend des enregistrements automatiques, à preuve de falsification, conservés pendant toute la durée de vie du système, ce qu'AIAgentree est conçu pour produire.
Non. AIAgentree est indépendant du cadre — SDK Python et TypeScript, API REST, points de terminaison MCP et A2A, et un pont OpenTelemetry. Il fonctionne avec LangChain, LangGraph, des agents personnalisés, ou sans cadre du tout.
LangSmith facture par siège plus par trace, avec des options de conservation pour garder les traces plus longtemps. AIAgentree utilise des niveaux de comptage de traces fixes, donc les charges de travail des agents qui génèrent de nombreux spans ne se transforment pas en une facture surprise. Vérifiez les prix actuels sur chaque site avant de décider.
Conservez les outils que vous aimez. Ajoutez des enregistrements de décisions à preuve de falsification acceptés par les auditeurs — gratuit pour commencer.