LangSmith 是一个用于构建生产级 LLM 应用程序的平台。 它允许使用者调试、测试、评估和监控基于任何 LLM 框架构建的链和智能代理，并无缝集成 LangChain（用于构建 LLM 的首选开源框架）。

一、注册与登录

登录 https://smith.langchain.com/ 可以直接用Discord、GitHub、Google账号登录，也可以用自己邮箱注册。现在已经不需要邀请码。

二、环境配置

LangSmith的节目也有过多次改版，现在直接在初学者节目就能直接生成API Key了。

1. 生成API Key

2. 配置环境变量

如果是Linux环境就按照上图指南上来用export命令，如果是Windows PowerShell就如下：

setx LANGSMITH_TRACING true
setx LANGCHAIN_ENDPOINT "https://api.smith.langchain.com"
setx LANGSMITH_API_KEY ******
setx LANGSMITH_PROJECT langgraph-trace
setx OPENAI_API_KEY *****

其中LANGSMITH_API_KEY 就是上一步生成的API Key, OPENAI_API_KEY 是大模型的Key， 比如千问的Key，PROJECT名字可以自己随便取。
对于workspace, 设置环境变量的LANGSMITH_PROJECT ，LangSmith控制台的Project，实际运行的PROJECT三者的区别下文会介绍。

⚠️ 注意： powershell需要重启后，配置才会生效哦。

3.运行agent，这个也可以用指南里的示范代码

4.查看langSmith trace跟踪

三、Workspace / Project / 本地 LANGCHAIN_PROJECT 这三者的关系

1. Workspace（LangSmith 上的 Workspace）

这是 LangSmith 里的“组织/空间”，类似GitHub 的 organization、Notion 的 workspace。一个账号可以有多个 Workspace，API Key 是 绑定在 Workspace 下的。

2. LangSmith 上的 Project

Project 是 Workspace 里的一个逻辑分组，用来区分不同应用 / 实验 / 服务。比如你可以有：
Workspace: my-team

├─ project: langgraph-demo
├─ project: agent-weather
├─ project: llm-prod-chatbot

👉 LangSmith 页面左侧Tracing点开后，看到的 Projects 列表，就是这个。

3. 环境变量的LANGCHAIN_PROJECT（你本地设置的）

setx LANGCHAIN_PROJECT langchain_for_llm_application_development

它的含义是：
告诉 LangChain / LangGraph：
“把这次运行的 trace 归类到哪个 Project 里”

⚠️ 重要的是：
如果这个 Project 不存在
👉 LangSmith 会 自动帮你创建，不需要你提前手动建。

⚠️ 所以其实 LangSmith 上的 Project和环境变量的LANGCHAIN_PROJECT是一致的，如果你已经在LangSmith上有这个Project，那么会归类到里面，如果没有，LangSmith会帮你新建。

4、 本地代码的Project名字

LangSmith并不关心你本地代码的Project名字，你可以起任何名字。

👉 比如你本地是：D:\code\agentDemo\，LangSmith 完全不在意。
它只看：LANGCHAIN_PROJECT=xxx

👉 如果我随便写一个名字会怎样？
setx LANGCHAIN_PROJECT my_test_123
结果是：
LangSmith Workspace 下会自动出现一个新的 Project：my_test_123，所有 trace 都进这个 Project

👉 一个非常推荐的命名实践
推荐规则
LANGCHAIN_PROJECT = 应用名 / 服务名 / 实验名

例如：setx LANGCHAIN_PROJECT langgraph-chatbot

四、 注意事项

如果你是在windows上运行这个智能体，那么区分开powershell运行和pycharm运行。

• 如果你用powershell运行，配置环境变量后，记得重启powershell使其生效，并且之后请继续在powershell里运行python脚本，例如Python ./agentDemo.py。
• 如果你用pycharm运行，那么请在pycharm里配置环境变量。

1. File → Settings（或按 Ctrl + Alt + S ）
2. 导航到：Build, Execution, Deployment → Console → Python Console
3. 在 Environment variables 中添加变量
4. 点击 OK
   
   同样记得重启pycharm使其生效，然后再在pycharm里点击运行脚本。

⚠️ 切记，不要用powershell设置环境变量，然后再在pycharm里运行，亲测不行。 反之亦然