LangWatch a commencé comme outil open source d'observabilité LLM et est devenu une plateforme de bout en bout pour les équipes plateforme IA. La couche de traçage est native OpenTelemetry : les agents construits avec LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI ou le Vercel AI SDK envoient des spans sans réécriture. Les traces contiennent tokens, coûts et cache, s'explorent en cascade, flame graph, topologie ou diagramme de séquence, et sont interrogeables via des vues enregistrées, le langage naturel et un regroupement automatique par thème.
Au-dessus du traçage, LangWatch ajoute l'évaluation et les tests. Les équipes notent une sortie ou une conversation entière avec un juge LLM, du code maison ou un workflow ; lancent des évaluations depuis un notebook ou l'interface partagée ; et évaluent le trafic de production en temps réel. Les tests agentiques simulent des utilisateurs texte et voix qui poussent l'agent tour après tour, tandis que le red teaming lance des simulations adverses pour détecter jailbreaks, violations de politique et appels d'outils dangereux avant les utilisateurs.
Les ajouts récents visent l'exploitation quotidienne : une passerelle IA route les appels OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock, Mistral et autres via un seul point d'entrée avec des budgets par personne, équipe et client et une surcharge d'environ 11 microsecondes ; les agents de code comme Claude Code et Codex rejoignent le même standard d'observabilité en une commande ; et Langy transforme l'objectif en langage naturel d'un product manager en plan de scénarios puis en pull requests. LangWatch propose des déploiements cloud, auto-hébergé et hybride, et déclare la certification ISO 27001, la conformité RGPD et la résidence des données dans l'UE.