LangChain et LangGraph - Failproof AI

Trois étapes pour obtenir votre première trace LangChain ou LangGraph. Pour le streaming, le human-in-the-loop, le nommage des spans et les options, consultez le guide complet.

Installer

pip install 'failproofai-sdk[langgraph]'

Pour LangChain sans LangGraph, utilisez failproofai-sdk[langchain].

Instrumenter

import failproofai_sdk

failproofai_sdk.configure(environment="production")
failproofai_sdk.instrument()

with failproofai_sdk.session():
    graph.invoke({"messages": [HumanMessage("...")]})

Aucune modification aux sites d’appel. instrument() enregistre un traceur que LangChain injecte dans chaque gestionnaire de callbacks qu’il instancie, de sorte que les graphes, les outils et les modèles sont capturés — y compris ceux présents dans des bibliothèques que vous n’avez pas écrites.

Vérifier que les données sont bien arrivées

Exécutez-le une fois, puis ouvrez Observe → Sessions et sélectionnez votre environnement. Votre exécution apparaît sous forme de trace reconstruite. Si rien n’arrive, vérifiez que la machine est connectée avec failproofai config --status.

Guide complet LangChain

Ce qui est enregistré, le streaming, le comptage de tokens, le nommage des spans, le contrôle de session, les options et le human-in-the-loop.