💻 OpenSmith — это open-source инструмент для локального трейсинга LLM-пайплайнов, выступающий privacy-first альтернативой LangSmith.
Проект позволяет отслеживать шаги выполнения моделей, логировать данные и анализировать стоимость, используя только локальный SQLite или Postgres. Поддерживаются декораторы Python (@trace) и автоматический патчинг популярных бэкендов, таких как OpenAI, Anthropic и LiteLLM.
🌍 Появление инструментов класса local-first observability снижает риски утечки данных при отладке RAG-систем и LLM-агентов, позволяя работать без нарушения комплаенса.
👤 Разработчикам ИИ-приложений это дает возможность видеть весь процесс работы модели на своем компьютере и экономить на подписках облачных сервисов.
Источник 1: https://github.com/shivnathtathe/opensmith