LangSmith Insights Agent: как отлаживать AI-агентов, когда их тысячи

Проблема: ваш агент работает идеально. До тех пор, пока не запустите его в продакшн

Представьте: вы разработали AI-агента для анализа финансовых отчетов. В тестах он идеально извлекает данные, строит графики, делает выводы. Вы запускаете его на 100 реальных документах. 87 обработаны корректно, 10 выдают странные результаты, а 3 вообще зацикливаются и сжирают весь ваш месячный бюджет на OpenAI.

Что пошло не так? В традиционном ПО вы бы посмотрели логи. Но здесь логи - это тысячи трасс (traces), каждая из которых содержит десятки шагов: вызовы LLM, инструментов, проверки условий. Ручной анализ невозможен. А автоматический... до недавнего времени его просто не существовало.

LangSmith Insights Agent: не просто инструмент, а новый способ думать

В начале 2025 года LangChain выпустил LangSmith Insights Agent - первую систему, которая сама анализирует трассы ваших агентов. Не просто собирает метрики, а понимает контекст, находит закономерности и объясняет, почему что-то пошло не так.

Почему это прорыв? Потому что до этого вы могли видеть только сырые данные. Сколько токенов потрачено. Сколько времени заняло. Но не могли ответить на главные вопросы:

• Почему агент в 15% случаев выбирает не тот инструмент?
• Из-за каких конкретно промптов возникают зацикливания?
• Какие типы запросов чаще всего приводят к дорогим вызовам GPT-4.5 Turbo?
• Есть ли корреляция между временем суток и качеством ответов? (Да, есть - у моделей бывают "плохие дни")

Insights Agent построен на основе GPT-4.5 Turbo (на 20.01.2026 это все еще самая продвинутая модель для анализа текста) и обучен специально на понимании структуры трасс LangSmith. Он не просто парсит JSON - он понимает семантику каждого шага.

1Настройка: не просто включить, а правильно сконфигурировать

Первая ошибка - думать, что Insights Agent работает из коробки. Да, он собирает данные автоматически. Но какие именно данные - решаете вы.

# Плохой пример: просто включили и забыли
from langsmith import Client
client = Client()
# ... ваш агент работает ...

Что не так? Вы собираете все подряд. Через неделю у вас терабайты данных, 90% из которых - успешные выполнения. Анализировать такое - искать иголку в стоге сена.

# Правильный подход: целенаправленный сбор
from langsmith import Client
from datetime import datetime, timedelta

client = Client()

# 1. Определяем, что считать "аномалией"
anomaly_filters = {
    "min_duration": 30000,  # Выполнение дольше 30 секунд
    "max_tokens": 10000,    # Больше 10к токенов
    "error_exists": True,   # Любые ошибки
    "custom_tags": ["expensive", "loop_detected"]  # Ваши кастомные метки
}

# 2. Создаем датасет для анализа
dataset_name = f"anomalies_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}"
client.create_dataset(dataset_name)

# 3. Автоматически добавляем подозрительные трассы
# (это делается через webhook или scheduled task)

Ключевой момент: Insights Agent учится на примерах. Если вы дадите ему 1000 нормальных трасс и 50 проблемных, он найдет паттерны. Если дадите все подряд - результаты будут бесполезными.

2Анализ: задаем правильные вопросы

Интерфейс Insights Agent выглядит как чат. Вы задаете вопросы на естественном языке. И здесь большинство разработчиков совершают вторую ошибку: спрашивают слишком общее.

Лучшие вопросы начинаются с конкретных наблюдаемых явлений:

• "В трассах с тегом 'calculation_error' часто вызывается инструмент 'math_solver'. Есть ли паттерн в входных данных?"
• "Покажи все случаи, где агент менял решение после первого шага. Что заставляло его передумать?"
• "Сравни стоимость выполнения одинаковых запросов в 9 утра и в 21 вечера. Есть ли разница в качестве?"

3Интерпретация результатов: где скрыты настоящие инсайты

Insights Agent выдает не просто ответы, а развернутый анализ с примерами. И вот что большинство пропускает:

Пример из реального кейса (анонимизировано):

Запрос: "Почему в 12% случаев агент неправильно определяет категорию документа?"

Основной ответ Insights: "В 89% ошибок агент использовал сокращенную версию системного промпта (v2.short), тогда как при правильной классификации в 94% случаев использовалась полная версия (v2.full)".

Казалось бы, все ясно. Используем полный промпт. Но в Additional Observations было:

• "Ошибки кластеризуются вокруг документов, загруженных между 14:00 и 16:00 UTC"
• "При использовании модели GPT-4.5 Turbo ошибок на 40% меньше, чем с GPT-4o-mini, но стоимость в 7 раз выше"
• "В 30% успешных случаев с сокращенным промптом пользователь явно указывал тип документа в запросе"

Настоящее решение? Не просто менять промпт, а реализовать адаптивную логику: если время между 14-16 UTC → использовать полный промпт; если пользователь явно указывает тип → можно использовать сокращенный.

Масштабирование: когда агентов становится больше, чем разработчиков

Одиночного агента можно отлаживать и вручную. Но что делать, когда у вас десятки агентов, как в случае Vodafone и Fastweb? Или когда агенты работают в командах, как в мультиагентных системах?

Здесь Insights Agent переходит из категории "инструмент отладки" в категорию "система управления производством".

Сценарий 1: регрессионный анализ после обновления

Вы обновили системный промпт с v3 до v4. Как проверить, что не сломали ничего?

Старый способ: запустить тестовый набор из 100 примеров. Новый способ:

# Автоматическое сравнение версий
question = """
Сравни трассы за последние 7 дней с тегом 'prompt_v3' 
и трассы за сегодня с тегом 'prompt_v4' для одинаковых входных данных.
Обрати внимание на:
1. Изменение средней длины цепочки рассуждения (количество шагов)
2. Сдвиги в распределении используемых инструментов
3. Аномалии в случаях, которые раньше работали корректно
4. Новые паттерны ошибок
"""

# Insights Agent проанализирует тысячи трасс и выдаст отчет
# с конкретными примерами и статистической значимостью изменений

Сценарий 2: обнаружение дрейфа данных (data drift)

Агент для анализа отзывов о продукте вдруг начал хуже работать. Почему? Insights может обнаружить, что:

• Появился новый сленг, которого нет в промптах
• Пользователи стали писать длиннее (превышаются лимиты контекста)
• Изменилось распределение тем (больше жалоб на конкретную функцию)

Это не баг агента. Это изменение реального мира. И Insights помогает адаптироваться.

Сценарий 3: экономическая оптимизация

Самый болезненный вопрос: сколько это стоит? Insights интегрирован с биллингом OpenAI, Anthropic и других провайдеров. Вы можете спросить:

"Покажи топ-10 самых дорогих типов запросов по стоимости на токен. Для каждого типа предложи альтернативные модели или оптимизации промптов."

И получите конкретный план: "Запросы типа 'сравнительный анализ' используют GPT-4.5 Turbo, но качество ответов от GPT-4o-mini отличается всего на 3%. Переход сэкономит $1240 в месяц."

Ошибки, которые совершают все (и вы тоже)

Ошибка 1: Анализировать успешные трассы

Звучит контринтуитивно, но: начинайте с провалов. Успешные трассы показывают, как должно работать. Провальные - почему не работает. Insights учится на контрастах.

Ошибка 2: Доверять первому ответу

Insights Agent - это LLM. Она может "галлюцинировать" или делать статистически некорректные выводы. Всегда проверяйте:

• Размер выборки ("на основе 5 трасс" - недостаточно)
• Статистическую значимость (p-value, если Insights его предоставляет)
• Конкретные примеры (просите показать raw трассы)

Ошибка 3: Игнорировать временные метки

Производительность LLM меняется в течение дня. Модели "устают" при пиковой нагрузке. Если вы видите кластер ошибок в определенное время - это может быть проблема инфраструктуры провайдера, а не вашего кода.

Ошибка 4: Не тегировать трассы

Без тегов Insights работает вслепую. Минимальный набор тегов для любого агента:

tags = [
    f"agent_version:{version}",
    f"prompt_version:{prompt_version}",
    f"model:{model_name}",
    f"user_tier:{tier}",  # premium/free
    f"input_type:{input_category}",  # short_text/long_document/etc
    datetime.now().strftime("hour_%H")  # Для анализа по времени
]

Интеграция в CI/CD: агенты должны тестироваться как код

Самый продвинутый use case - автоматические проверки при каждом PR. Представьте pipeline:

1. Разработчик меняет промпт агента
2. Автоматически запускается набор из 1000 тестовых запросов
3. Insights Agent анализирует новые трассы, сравнивает с baseline
4. Если обнаружены:
   • Ухудшение accuracy > 2%
   • Увеличение средней стоимости > 10%
   • Новые типы ошибок
5. PR блокируется с подробным отчетом

Это не фантастика. Компании, серьезно работающие с агентами, уже так делают. Потому что ручное тестирование агентов масштабируется хуже, чем разработка без тестов.

Что дальше? Будущее, которое уже наступает

На 20.01.2026 LangSmith Insights Agent - самый продвинутый инструмент в своем классе. Но через год он будет выглядеть примитивно. Вот куда движется индустрия:

• Автоматическое исправление: Insights не только найдет проблему в промпте, но и предложит конкретную правку, которую можно применить автоматически
• Предиктивная аналитика: "На основе паттернов в трассах, через 2 недели у вас закончатся контекстные окна для 7% запросов. Рекомендуем перейти на модель с большим контекстом или реализовать чанкинг"
• Меж-агентный анализ: Когда у вас команда агентов, Insights будет понимать, как сбои одного влияют на других (каскадные failures)
• Интеграция с бизнес-метриками: "Агент для поддержки клиентов отвечает быстрее, но удовлетворенность (CSAT) упала на 5%. Вот в каких конкретно диалогах это происходит"

Самая важная мысль: отладка агентов - это не поиск багов в коде. Это исследование поведения сложной, недетерминированной системы. Вы не исправляете ошибки - вы корректируете поведение. И для этого нужны инструменты, которые понимают не синтаксис, а семантику.

Если вы до сих пор отлаживаете агентов через логи - вы живете в 2024 году. Пора переходить на следующий уровень. Начните с малого: настройте сбор трасс для самого проблемного агента. Задайте Insights один конкретный вопрос. Увидите разницу сразу.

И помните: лучший инсайт - это тот, который заставляет вас сказать "Так вот почему оно так работало! Я бы никогда сам не догадался".