使用 LangChain 构建和运行代理时，您需要了解它们的行为方式：哪些 工具 它们调用、生成什么提示，以及如何做出决策。使用 @[ 构建的 LangChain 代理create_agent] 自动支持通过 LangSmith进行追踪，这是一个用于捕获、调试、评估和监控 LLM 应用程序行为的平台。

追踪记录 记录代理执行的每一步，从初始用户输入到最终响应，包括所有工具调用、模型交互和决策点。这些执行数据帮助您调试问题、评估不同输入的性能，以及监控生产环境中的使用模式。

本指南向您展示如何为 LangChain 代理启用追踪并使用 LangSmith 分析其执行情况。

前提条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

• LangSmith 账户：在 smith.langchain.com.
• LangSmith API 密钥：按照 创建 API 密钥 guide.

启用追踪

所有 LangChain 代理自动支持 LangSmith 追踪。要启用它，请设置以下环境变量：

快速入门

无需额外代码即可将追踪记录到 LangSmith。只需像平常一样运行您的代理代码：

from langchain.agents import create_agent


def send_email(to: str, subject: str, body: str):
    """Send an email to a recipient."""
    # ... email sending logic
    return f"Email sent to {to}"

def search_web(query: str):
    """Search the web for information."""
    # ... web search logic
    return f"Search results for: {query}"

agent = create_agent(
    model="gpt-5.5",
    tools=[send_email, search_web],
    system_prompt="You are a helpful assistant that can send emails and search the web."
)

# Run the agent - all steps will be traced automatically
response = agent.invoke({
    "messages": [{"role": "user", "content": "Search for the latest AI news and email a summary to john@example.com"}]
})

默认情况下，追踪会记录到名为 default的项目中。要配置自定义项目名称，请参阅 记录到项目.