langwatch

一站式搞定LLM评估与智能体测试，从开发到上线全程可控

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开基础设施 🍴 复刻 426 🐛 待处理 478 👀 关注 16

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GitHub 星标 ★ 5019

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️基础免费，高级付费支持限时试用 · 提供免费社区版，含基础评估功能；付费版按席位或用量收费，提供高级功能与支持。

项目预览

项目数据

分类基础设施

开发团队langwatch

官网地址https://langwatch.ai

GitHubhttps://github.com/langwatch/langwatch

定价模式🏷️基础免费，高级付费

价格说明提供免费社区版，含基础评估功能；付费版按席位或用量收费，提供高级功能与支持。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言TypeScript

技术栈/模型agent-testing,ai,analytics,datasets,dspy,evaluation,gpt,llm,llm-ops,llmops,low-code,observability,observability-platform,openai,prompt-engineering,simulation-testing

GitHub 星标★ 5019

上线时间2023-09-09 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积1.03 GB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数10

项目介绍

LangWatch是一个面向LLM评估与AI智能体测试的开源平台，旨在解决大模型应用开发中评估难、调试烦、监控弱的问题。它提供从数据采集、数据集管理、评估实验到线上监控的全流程工具链，支持与OpenAI、DSPy等主流框架集成。核心能力包括：可视化评估工作流，可自定义评分规则与自动化测试；智能体行为追踪，逐步记录推理过程与工具调用；低代码界面降低使用门槛，同时提供Python SDK与API便于深度定制；内置分析与报表功能，帮助团队量化模型表现、定位失败案例。平台强调可观测性，将开发阶段的评估与生产环境的监控打通，形成闭环，适合需要系统化保障LLM应用质量的团队。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 5019

技术标签

ai analytics datasets dspy evaluation

使用教程

难度：入门约 10 分钟部署方式：命令行工具 5 步

环境要求

Node.js（使用 npx 一键启动时唯一必需的环境）
Docker 与 Docker Compose（选择容器方式部署时需要）
磁盘空间：默认开启 Langy 助手会额外占用约 45MB
如需 PII 检测评估器需额外约 670MB 语言模型空间
启动后所有文件位于 ~/.langwatch/ 目录下

安装与启动步骤

1一键本地启动

最快方式，只需 Node.js。CLI 会自动把 uv、postgres、redis、clickhouse、AI 网关等装入 ~/.langwatch/，生成带随机密钥的 .env 并并行启动全部服务。
```
npx @langwatch/server
```
2调整可选组件

启动后编辑 ~/.langwatch/.env，按需开关 Langy 助手、PII 检测评估器、语言检测评估器；改完必须重启服务才生效。
3Docker Compose 部署

不想用 CLI 时可用容器方式，克隆仓库后复制示例环境文件，再构建并后台启动，首次构建需要一定时间。
```
git clone https://github.com/langwatch/langwatch.git
cd platform/app
cp platform/app/.env.example platform/app/.env
docker compose up -d --wait --build
```
4进入控制台建项目

服务就绪后浏览器访问本地地址，创建第一个项目和 API Key，即可接入评估与追踪。
5本地开发模式

如需参与开发，先用 Docker 只启动数据库并保持运行，另开终端安装依赖并启动 LangWatch。
```
docker compose up redis postgres opensearch
make install
make start
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`LANGWATCH_ENABLE_LANGY`	否	是否启用 Langy 助手，运行时约 45MB，worker 以当前用户身份在本机非沙箱运行	`true`
`LANGWATCH_ENABLE_PRESIDIO`	否	是否启用 PII 检测评估器，会额外下载约 670MB 语言模型	`false`
`LANGWATCH_ENABLE_LINGUA`	否	是否启用语言检测评估器，会额外下载约 95MB 语言模型	`false`

如何确认成功

浏览器打开 http://localhost:5560，能正常加载控制台并成功创建第一个项目与 API Key 即启动成功。

常见问题

Q：想彻底重置本地环境怎么做？

A：直接删除 ~/.langwatch 目录即可，README 说明这是干净重置方式，所有服务数据与配置都存放在该目录。

Q：LangWatch 本地端口是多少？

A：默认为 http://localhost:5560，CLI 启动后会自动打开该地址，Docker Compose 方式启动后同样访问该端口。

Q：不装 PII 检测会漏掉敏感信息脱敏吗？

A：不会。README 明确说明 LangWatch 自身对 trace 的密钥与 PII 脱敏不依赖 Presidio，该评估器只是额外的 PII 检测能力。

Q：修改了 .env 为什么没有变化？

A：.env 中的三个开关需要重启服务后才会生效，重启后才会按新配置加载或跳过对应运行时。

Q：可以部署到服务器或云上吗？

A：可以。官方支持 Docker Compose、Kubernetes（Helm）以及 AWS、Google Cloud、Azure 的 OnPrem 方案，详见自托管文档。

注意事项

CLI 安装的服务、依赖与密钥全部位于 ~/.langwatch/ 下，rm -rf ~/.langwatch 即为干净重置。
Langy 助手的 worker 以当前用户身份在本机非沙箱运行，请自行评估安全边界。
除三个可选开关外，其余评估器无论是否开启可选组件都会被安装。
Docker 方式克隆后需先 cp .env.example 为 .env，否则缺少必要配置。

核心亮点

可视化评估工作流，无需从零搭建，低代码上手快
深度集成DSPy与OpenAI，自动捕获实验数据，减少手动整理成本
智能体逐步追踪，能定位到具体工具调用和推理节点，调试更精准

不足之处

项目较年轻，生态和文档成熟度待观察
高级功能可能依赖商业版，开源版功能边界需确认

适用场景

团队开发LLM应用，需要系统化评估模型输出质量
调试复杂AI智能体，追踪多步推理与工具调用过程
上线后监控模型表现，快速发现回归与异常

替代项目

Langfuse、Helicone、Phoenix (Arize)

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