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Humanloop
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AIツールDead Man Walking
自動エージェント評価の力を解き放とう
高度な可視化とワークフローの自動化で、あなたのLLMアプリケーションを向上させましょう。
shipped 2025年11月14日automatepaid
1自動化されたマルチターン評価で理解を深めましょう。
2複雑な会話の糸を監視し、より良い洞察を得る。
3エンドツーエンドの可視性とリアルタイムのパフォーマンス追跡を実現しましょう。
Stork Quadrant
Dead Man Walking· 11/100
An LLM can do most of what this tool's UI promises. No moat, no agent presence.
“LangSmith is observability and evals for LLM apps — both tasks an LLM can increasingly do itself or that open-source tools (Weights & Biases, custom eval harnesses, local logging) can replicate. The moat is LangChain ecosystem lock-in, which is eroding as agents become native to Claude, GPT, and other platforms. Without proprietary data, regulatory gates, or coordination value, this is a UI layer over commoditizing capabilities.”
Defensibility · 0/100
- Physical-world coupling
- Regulatory moat
- Network liquidity
- Proprietary refreshing data
- High-trust catastrophic workflows
- Multi-party coordination
- Brand / community / taste
An LLM alone could replace
- Generate trace logs and execution timelines of LLM calls
- Evaluate agent outputs against test datasets and scoring rubrics
- Create dashboards showing token usage, latency, and error rates
- Build and run evaluation suites to compare model performance
Agent-Readiness · 25/100
- Verified MCP
- Listed on agent surfaces
- Usage-based pricing— pricing page heuristic match: https://www.langchain.com/pricing
- Headless agent auth
- Public OpenAPI
- Active changelog— https://blog.langchain.com/ (2026-05-19)
- llms.txt
How to defend
Pivot from generic evals to vertical-specific evaluation frameworks (e.g., legal contract review, medical coding) where domain expertise and liability matter. Alternatively, become the eval infrastructure that agents themselves call — shift from dashboard to API-first, making LangSmith the standard eval layer agents use natively rather than a tool humans inspect.
- Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
- Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
- Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
- Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).
- Ship an /llms.txt file pointing agents to your most important docs (+5, easy win).
コンタクト
</>Embed "Featured on Stork" Badge▼
<a href="https://www.stork.ai/en/langsmith" target="_blank" rel="noopener noreferrer"><img src="https://www.stork.ai/api/badge/langsmith?style=dark" alt="LangSmith - Featured on Stork.ai" height="36" /></a>
[](https://www.stork.ai/en/langsmith)
overview
LangSmithとは何ですか？
LangSmithは、LLMアプリケーションのためのトレース、評価、ワークフロー自動化を行う強力なツールを提供します。AI開発者とチーム向けに設計されており、エージェントのパフォーマンスの可視性を向上させ、情報に基づいた意思決定を促進します。
- 1生産グレードのエージェントに対する包括的な評価機能。
- 2フレームワークに依存しないサポートで、人気のあるAIやLLMフレームワークと互換性があります。
- 3管理されたクラウド環境とセルフホスティング環境の両方にシームレスに統合。
features
LangSmithの主な特長
LangSmithは、効果的なエージェント評価とパフォーマンス監視に特化した高度な機能を誇っています。これらのツールは、開発者が会話型AIの実装を大幅に改善するのを可能にします。
- 1利用パターンを分析するための自動インサイトエージェント。
- 2マルチターンのインタラクションを監視するための一流のサポート。
- 3重要なパフォーマンス指標を追跡するためのカスタマイズ可能なダッシュボード。
use cases
エージェントのポテンシャルを最大限に引き出しましょう
LangSmithは、エージェントの能力を向上させたいAIエンジニアに最適です。プロンプト管理とチームコラボレーションをサポートし、継続的な改善と最適なエージェントのパフォーマンスを実現します。
- 1エージェント開発における効果的なチームコラボレーションを促進します。
- 2フィードバックループを活用し、継続的な更新と改善を可能にします。
- 3専門家によるレビューのための組み込みアノテーションキューを備えた展開をサポートします。
❓
よくある質問
+LangSmithはどのような種類のアプリケーションにメリットをもたらしますか？
LangSmithは、様々なLLMアプリケーションに対応するよう設計されており、会話型AIの使用例におけるエージェント評価と可視性に重点を置いています。
+LangSmithは、私の既存のフレームワークに互換性がありますか？
はい、LangSmithはフレームワークに依存せず、LangChainやLangGraph、その他多くのAIフレームワークとシームレスに連携します。
+LangSmithを始めるにはどうすればいいですか？
LangSmithの始め方は簡単です。私たちのウェブサイトにアクセスし、リソースを探索し、強力な評価ツールへのアクセスのためにサインアップしてください。
For builders
This page is doing a job for someone else’s tool.
AI agents read it. Buyers find it. Backlinks accrue. Your tool can have one too — live in 24 hours, indexed by Claude, ChatGPT, and Perplexity, queryable via MCP.