langsmith-fetch
por ComposioHQlangsmith-fetch es una skill de depuración para agentes LangChain y LangGraph. Guía a los asistentes para instalar la CLI, configurar credenciales de LangSmith, recuperar trazas recientes y analizar errores, llamadas a herramientas, actividad de memoria, latencia y uso de tokens con evidencia basada en trazas.
Esta skill obtiene 78/100, lo que la convierte en una candidata sólida para usuarios del directorio que ya usan LangSmith con LangChain o LangGraph. Ofrece señales de activación claras, pasos de configuración y flujos prácticos para depurar trazas, aunque su adopción depende de una CLI externa y la evidencia del repositorio se limita a un único archivo de documentación de la skill.
- Alta capacidad de activación: el frontmatter y la sección “When to Use” conectan solicitudes habituales de depuración con casos de uso de obtención de trazas de LangSmith, como errores, llamadas a herramientas, operaciones de memoria y uso de tokens.
- Útil a nivel operativo: incluye configuración previa con `pip install langsmith-fetch`, variables de entorno obligatorias, comandos de verificación e invocaciones concretas de la CLI, como la obtención de trazas recientes.
- Buen apoyo para agentes al depurar LangChain/LangGraph: los flujos de trabajo indican al agente qué ejecutar y qué devolver en el informe, reduciendo la incertidumbre frente a un prompt genérico de depuración.
- Requiere la CLI externa `langsmith-fetch`, además de `LANGSMITH_API_KEY` y `LANGSMITH_PROJECT`; la skill no incluye scripts ni archivos de soporte propios.
- La evidencia del repositorio muestra solo un único `SKILL.md`, por lo que los usuarios deben confiar en los comandos de la CLI documentados en lugar de revisar implementación, ejemplos o pruebas dentro de esta carpeta de la skill.
Descripción general de langsmith-fetch skill
Qué hace langsmith-fetch
langsmith-fetch es una skill de depuración para aplicaciones de LangChain y LangGraph que necesitan investigar problemas a nivel de trazas desde LangSmith Studio. En lugar de pedirle a un asistente que adivine por qué falló un agente, la skill lo guía para recuperar trazas recientes de LangSmith con la CLI langsmith-fetch, inspeccionar ejecuciones, errores, llamadas a herramientas, actividad de memoria, tiempos y uso de tokens, y luego resumir qué probablemente ocurrió.
Mejor encaje para depurar LangChain y LangGraph
La langsmith-fetch skill resulta más útil cuando ya ejecutas agentes con trazabilidad de LangSmith habilitada y quieres acelerar el diagnóstico durante el desarrollo o la revisión de incidentes. Encaja con preguntas como “¿por qué falló este agente?”, “¿qué herramientas se llamaron?”, “¿por qué la latencia es alta?”, “¿la memoria se actualizó correctamente?” o “¿qué ocurrió en los últimos minutos?”.
Es menos útil si tu aplicación no está enviando trazas a LangSmith, si no tienes acceso al proyecto relevante o si necesitas profiling a nivel de código fuera de los datos de traza.
Diferenciador principal: análisis de agentes basado en evidencia
Un prompt normal puede describir causas probables, pero langsmith-fetch orienta al asistente hacia evidencia observable: trazas recientes, estados de ejecución, flujo de ejecución, invocaciones de herramientas, errores, tiempos y uso de tokens. Esto hace que la salida sea más accionable para depurar el comportamiento de agentes, especialmente cuando los fallos dependen del estado en tiempo de ejecución y no solo del código estático.
Cómo usar langsmith-fetch skill
Instalación y configuración de langsmith-fetch
Instala la CLI antes de depender de la skill:
pip install langsmith-fetch
Configura las credenciales de LangSmith y el proyecto que debe consultar la CLI:
export LANGSMITH_API_KEY="your_langsmith_api_key"
export LANGSMITH_PROJECT="your_project_name"
Verifica que ambas estén disponibles en la shell donde se ejecutará tu asistente o el comando de terminal:
echo $LANGSMITH_API_KEY
echo $LANGSMITH_PROJECT
Si faltan estas variables o apuntan al proyecto equivocado, la skill puede producir resultados de depuración vacíos o engañosos.
Datos que la skill necesita de ti
Para obtener mejores resultados, dale al asistente un objetivo de depuración, una ventana de tiempo y el síntoma. Un prompt débil sería: “depura mi agente”. Un prompt más sólido sería:
Use langsmith-fetch to inspect the last 15 minutes of traces in my LangSmith project. Focus on failed LangGraph runs, tool call errors, memory writes, latency spikes, and token usage. Summarize the likely root cause and list the trace evidence you used.
Detalles útiles:
- hora aproximada del fallo o “last N minutes”
- nombre del agente, grafo, chain o endpoint
- comportamiento esperado frente al comportamiento real
- si debe priorizar errores, herramientas, memoria, rendimiento o coste
- cualquier entrada de usuario o run ID relacionado con el incidente
Flujo práctico de uso de langsmith-fetch
Un primer comando habitual es:
langsmith-fetch traces --last-n-minutes 5 --limit 5 --format pretty
Úsalo para una clasificación rápida después de un fallo reciente. Pídele al asistente que informe:
- cuántas trazas encontró
- qué trazas fallaron o parecían anómalas
- llamadas a herramientas y sus entradas/salidas cuando sea relevante
- operaciones de memoria o estado si tu agente las utiliza
- patrones de latencia y uso de tokens
- una hipótesis concisa de causa raíz con evidencia
Para una depuración más profunda, amplía la ventana de tiempo o aumenta el límite. En proyectos con mucho ruido, acota la consulta por contexto del proyecto, rango temporal, nombre de ejecución o el síntoma específico del fallo.
Archivo del repositorio que conviene leer primero
La skill upstream está concentrada en SKILL.md; en la vista previa del repositorio no aparecen carpetas complementarias importantes como scripts/, resources/ o references/. Lee primero SKILL.md para entender las frases de activación previstas, los requisitos previos y los patrones de flujo de trabajo. La comprobación importante para adoptarla no es la complejidad del repositorio, sino si tu entorno de LangSmith y el acceso a la CLI ya están configurados.
FAQ de langsmith-fetch skill
¿langsmith-fetch es solo para LangGraph?
No. La skill está escrita para depurar agentes tanto de LangChain como de LangGraph. Es especialmente útil para ejecuciones con estructura de grafo porque las trazas pueden revelar el flujo de nodos, las llamadas a herramientas, las transiciones de estado y el punto en el que una ejecución se desvió de lo esperado.
¿En qué mejora pedirle a una IA que depure a partir de logs?
La langsmith-fetch skill es mejor cuando el problema es visible en las trazas de LangSmith. Le da al asistente un flujo concreto para recuperar datos de ejecución en lugar de depender de logs pegados en el chat o de especulaciones. Aun así, debes revisar el resultado con criterio, pero el análisis parte de ejecuciones observadas y no de consejos genéricos de depuración.
¿Los principiantes necesitan conocer LangSmith para usarla?
Los principiantes pueden usar la skill si alguien ya habilitó la trazabilidad de LangSmith y proporcionó los valores correctos de LANGSMITH_API_KEY y LANGSMITH_PROJECT. Sin esa configuración, el principal bloqueo no es cómo escribir el prompt, sino el acceso al entorno. Una familiaridad básica con trazas, ejecuciones, llamadas a herramientas y proyectos hará que la salida sea más fácil de interpretar.
¿Cuándo no debería usar langsmith-fetch?
No la uses para aplicaciones que no generan trazas en LangSmith, para depurar comportamiento exclusivamente de frontend, para problemas de base de datos que no estén representados en las trazas, ni para proyectos privados donde el entorno del asistente no debería acceder a credenciales de LangSmith. También conviene evitarla cuando ya tienes un run ID preciso y necesitas una inspección manual en la interfaz de LangSmith con capturas de pantalla o anotaciones del equipo.
Cómo mejorar langsmith-fetch skill
Mejora los prompts de langsmith-fetch con un alcance más preciso
La mayor mejora de calidad viene de acotar la pregunta. En lugar de pedir una revisión amplia, especifica la decisión que necesitas tomar:
Check recent traces for failed tool calls in the payment support agent. Determine whether failures come from tool input formatting, tool timeout, or model planning. Include trace IDs or run names if available.
Esto mejora la capacidad del asistente para separar síntomas de causas y evita un resumen genérico de cada traza.
Proporciona objetivos de evidencia, no solo síntomas
Indica a la skill qué evidencia importa. Para depuración de fiabilidad, pide errores, reintentos, mensajes de excepción y el último paso correcto. Para depuración de rendimiento, pide ejecuciones lentas, llamadas largas a herramientas, latencia del modelo y uso de tokens. Para depuración de memoria, pide operaciones de lectura/escritura, contexto faltante, actualizaciones de estado inesperadas y si los pasos posteriores usaron la información almacenada.
Vigila los modos de fallo habituales
Los problemas comunes incluyen consultar el proyecto de LangSmith equivocado, usar una ventana de tiempo demasiado corta, recuperar muy pocas trazas o tratar una sola ejecución fallida como representativa. Si los resultados parecen vacíos, confirma las variables de entorno y amplía la ventana. Si los resultados tienen demasiado ruido, reduce el alcance por nombre de agente, tiempo o síntoma. Si el análisis suena especulativo, pide al asistente que separe “trace evidence” de “hypothesis”.
Itera después de la primera salida
Después del uso inicial de langsmith-fetch, haz preguntas de seguimiento que conviertan el análisis de trazas en acciones de ingeniería:
- “Which code path should I inspect first?”
- “What prompt or tool schema change would prevent this?”
- “Compare failed and successful traces in the same window.”
- “List the minimal reproduction from the trace.”
- “What metric should I monitor to catch this earlier?”
Así la skill pasa de ser un visor de trazas a convertirse en un ciclo práctico de depuración para agentes de LangChain y LangGraph.