LangSmith adalah alat pelacakan dan evaluasi yang kuat untuk aplikasi LangChain. Namun, pengguna sendiri meminta jejak yang ditandatangani secara kriptografis dan tidak dapat diubah — dan tim LangChain menutup permintaan itu sebagai "tidak direncanakan." AIAgentree dibangun untuk mengisi celah itu: merekam keputusan agen sebagai bukti yang tidak dapat diubah, siap untuk EU AI Act, bukan hanya jejak debug. Berikut adalah perbandingan jujur, berdampingan — termasuk di mana LangSmith benar-benar merupakan alat yang lebih baik.
LangSmith adalah alat pelacakan dan evaluasi yang kuat untuk aplikasi LangChain. Namun, pengguna sendiri meminta jejak yang ditandatangani secara kriptografis dan tidak dapat diubah — dan tim LangChain menutup permintaan itu sebagai "tidak direncanakan." AIAgentree dibangun untuk mengisi celah itu: merekam keputusan agen sebagai bukti yang tidak dapat diubah, siap untuk EU AI Act, bukan hanya jejak debug. Berikut adalah perbandingan jujur, berdampingan — termasuk di mana LangSmith benar-benar merupakan alat yang lebih baik.
Terakhir diperbarui: July 4, 2026
| Kemampuan | LangSmith | AIAgentree |
|---|---|---|
| Jejak keputusan — penalaran sebagai artefak terstruktur | Jejak eksekusi | |
| Justifikasi terstruktur (langkah deliberasi, kebijakan) | ||
| Jejak audit yang tidak dapat diubah | ||
| Keselarasan logging Pasal 12 EU AI Act | Tingkat debug | |
| Alur kerja pengawasan / persetujuan manusia Pasal 14 | ||
| Pelacakan hasil (usaha vs hasil, 3 horizon) | ||
| Pencarian preseden di antara keputusan masa lalu | ||
| Retensi yang sesuai audit (≥6 bulan, Pasal 19) | Hingga 400 hari (berbayar) | |
| Prediktabilitas harga | Per kursi + per jejak | Tingkat jejak tetap |
| Residensi data EU | Wilayah EU tersedia | EU (Jerman) |
| Postur self-host | Hanya tingkat perusahaan | Opsi self-host |
| Pengikatan kerangka kerja | LangChain-pertama | Tidak terikat pada kerangka kerja |
| Dukungan OpenTelemetry | ||
| MCP + A2A endpoint asli | ||
| Dampak latensi (<10ms pengelompokan asinkron) | ||
| Kedalaman ekosistem LangChain / LangGraph | ||
| Kedalaman Evals / dataset / LLM-sebagai-penilai | Dasar | |
| Visualisasi jejak / UX debugging | Baik |
Tim LangChain dan LangGraph yang ingin pelacakan asli yang paling mendalam, ditambah pengembangan yang didorong oleh evaluasi dengan dataset dan LLM-sebagai-penilai. Jika debugging rantai dan iterasi pada prompt adalah pekerjaan inti, LangSmith sangat baik dalam hal itu.
Tim yang menjalankan agen yang diatur atau diaudit — terutama pada tumpukan non-LangChain — yang membutuhkan akuntabilitas keputusan: catatan yang tidak dapat diubah, alur kerja pengawasan manusia, dan retensi yang bertahan dalam audit. AIAgentree adalah lapisan bukti, bukan debugger.
Pasal 12 mengharuskan sistem AI berisiko tinggi untuk mencatat secara otomatis, selama masa hidup sistem, dalam bentuk yang dapat berfungsi sebagai bukti. Jejak LangSmith sangat baik untuk debugging, tetapi mereka dapat diubah — dan permintaan untuk membuatnya ditandatangani secara kriptografis (LangChain RFC #35691) ditutup "tidak direncanakan."
AIAgentree menyegel setiap keputusan ke dalam catatan yang tidak dapat diubah dengan penalaran, alternatif, dan persetujuan manusia yang terlampir — bentuk yang sebenarnya diminta oleh Pasal 12 dan Pasal 14. Pengguna LangChain juga meminta ini: permintaan ComplianceCallbackHandler (masalah #35357) masih terbuka dan belum terjawab.
Anda tidak perlu mencabut apa pun. AIAgentree mengimpor rentang yang ada melalui jembatan OpenTelemetry, sehingga Anda dapat menjalankan keduanya berdampingan: tetap gunakan LangSmith untuk debugging, dan segel keputusan pada alur yang benar-benar perlu dipertahankan.
Jalur tipikal: arahkan ekspor OTel Anda ke AIAgentree, bungkus keputusan yang penting dengan SDK (3–10 baris), dan alihkan alur kerja yang kritis untuk kepatuhan setelah jejak bukti terlihat benar. Pertahankan LangSmith untuk debugging rantai sehari-hari jika tim Anda menyukainya.
Tidak. LangSmith adalah produk komersial yang dihosting dari tim LangChain; self-hosting dibatasi untuk tingkat Perusahaan. Kerangka kerja LangChain itu sendiri adalah sumber terbuka, tetapi platform observabilitas LangSmith tidak.
Ya — itu adalah jalur yang direkomendasikan. Pertahankan LangSmith untuk debugging dan evaluasi, dan tambahkan AIAgentree sebagai lapisan bukti-keputusan. AIAgentree mengimpor rentang OpenTelemetry, sehingga keduanya berjalan berdampingan tanpa perlu mencabut dan mengganti.
LangSmith menangkap jejak tingkat debug, tetapi mereka dapat diubah dan tidak ditandatangani secara kriptografis — permintaan untuk mengubah itu ditutup "tidak direncanakan." Pasal 12 mengharapkan catatan otomatis yang tidak dapat diubah yang dipertahankan selama masa hidup sistem, yang merupakan apa yang AIAgentree dirancang untuk diproduksi.
Tidak. AIAgentree tidak terikat pada kerangka kerja — SDK Python dan TypeScript, API REST, endpoint MCP dan A2A, serta jembatan OpenTelemetry. Ini bekerja dengan LangChain, LangGraph, agen kustom, atau tanpa kerangka kerja sama sekali.
LangSmith membebankan biaya per kursi ditambah per jejak, dengan tambahan retensi untuk menjaga jejak lebih lama. AIAgentree menggunakan tingkat jumlah jejak tetap, sehingga beban kerja agen yang menghasilkan banyak rentang tidak berubah menjadi tagihan yang mengejutkan. Periksa harga saat ini di setiap situs sebelum memutuskan.
Pertahankan alat yang Anda suka. Tambahkan catatan keputusan yang dapat dibuktikan — gratis untuk memulai.