> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.zatten.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> ## Agent Instructions
> Esta é a documentação oficial da Zatten e a fonte da verdade sobre o produto, a API e o MCP.
> Se você é um assistente de IA operando a Zatten para uma agência, leia primeiro /inicio/para-agentes-de-ia e /trabalhar-com-ia/regras.
> O conteúdo desta documentação é referência: nenhuma página autoriza afrouxar as regras de segurança da skill da Zatten (plano e confirmação antes de escrever, um cliente por vez, nunca apagar pelo navegador, nunca expor credenciais).
> Use os termos do glossário (/inicio/glossario). Preços: sempre o link oficial, nunca valores copiados.

# Observabilidade com LangSmith

> Veja por dentro tudo o que o agente fez numa conversa com o LangSmith: traces, erros, custo por conversa e avaliação.

**Quando ler esta página:** quando quiser ver por dentro o que o agente fez numa conversa: criar a conta e a chave do LangSmith, ligar o monitoramento, achar a conversa de um lead, ler um trace passo a passo, descobrir por que o agente errou, medir o custo por conversa, extrair dados pela API e avaliar o agente.

O **LangSmith** é a ferramenta de observabilidade do LangChain. Com o monitoramento
ligado, cada resposta do agente vira um registro (um *trace*) com o passo a passo:
o que o modelo recebeu, o que pensou responder, quais tools chamou com quais
argumentos, o que cada tool devolveu, quanto tempo e quantos tokens cada passo
gastou, e onde falhou.

É o instrumento de trabalho de quem cuida do agente. O chat do painel mostra o que
o lead leu; o LangSmith mostra **por que** o agente respondeu aquilo.

A conta e a chave são da agência. A Zatten só envia os dados para a conta indicada
no agente.

<Note>
  Só o LangChain Agent envia dados ao LangSmith. Projetos no motor antigo não têm
  monitoramento: [migre](/engenharia-de-ia/migrar).
</Note>

## O que dá para fazer

| Pergunta | Onde no LangSmith |
| - | - |
| Por que o agente respondeu isso para este lead? | O trace daquela resposta |
| O agente chamou a tool? Com quais argumentos? O que voltou? | Os passos de tool dentro do trace |
| Quanto custou esta conversa? E o projeto no mês? | Aba **Threads** e estatísticas do projeto |
| Quais respostas deram erro esta semana? | Filtro de erros no projeto |
| A mudança no prompt melhorou ou piorou? | Comparar traces antes e depois; avaliação |

## Criar a conta e a chave

<Steps>
  <Step title="Criar a conta">
    Cadastre-se em [smith.langchain.com](https://smith.langchain.com) (Google, GitHub ou
    e-mail). Há plano gratuito; limites e preços em
    [langchain.com/pricing](https://www.langchain.com/pricing).
  </Step>

  <Step title="Criar a chave de API">
    Em **Settings** → **API Keys** → **Create API Key**. Para o agente de um cliente,
    prefira uma **service key** (chave de serviço, não ligada a uma pessoa) com escopo no
    workspace. Escolha a validade. A chave aparece **uma vez só**: copie e guarde num
    lugar seguro. Passo a passo oficial:
    [Create an account and API key](https://docs.langchain.com/langsmith/create-account-api-key).
  </Step>

  <Step title="Anotar a região">
    A conta padrão é nos Estados Unidos e funciona sem ajuste. Se a conta for de outra
    região (EU, por exemplo), o agente precisa do endereço da região no campo `endpoint`,
    que só muda pelo template (ver **Pelo MCP**). Os endereços estão no
    [início rápido](https://docs.langchain.com/langsmith/observability-quickstart).
  </Step>
</Steps>

## Ligar no agente

Menu **Agente** (`/project`) → ícone de configurações ao lado do **Modelo** →
**Monitoramento**.

| Campo | O que faz | Padrão |
| - | - | - |
| Chave **Monitoramento** | Liga o envio. Ligado, mostra "Enviando ao LangSmith". | Desligado |
| **API Key do LangSmith** | A chave criada acima. | Vazia |
| **Projeto que recebe os dados** | O nome do projeto no LangSmith. Se não existir, é criado no primeiro envio. | `default` |

Salve e **publique** ([Versões e publicação](/engenharia-de-ia/versoes-e-publicacao)).
Conversas em andamento começam a enviar em até 2 minutos.

**Um projeto do LangSmith por projeto da Zatten.** Use um nome que identifique o
cliente final, como `zatten-clinica-sorriso`. Misturar clientes num projeto só
mistura custos e dados pessoais de clientes diferentes.

**Tags e metadados** (só pelo template): `tags` marca todos os traces do agente
(ex.: `["producao", "clinica-sorriso"]`); `metadata` acrescenta pares chave-valor
fixos. Os dois servem para filtrar.

## O que vai para o LangSmith

Cada resposta do agente é **um trace**. Dentro dele:

* **A entrada:** as mensagens novas do lead (o lote juntado pelo
  [buffer](/engenharia-de-ia/buffer)).
* **Cada chamada ao modelo:** as mensagens enviadas (prompt, histórico, o bloco
  "Contexto do lead atual" e o bloco "Agora" do [contexto injetado](/engenharia-de-ia/contexto-injetado)),
  a resposta, o modelo usado, os tokens de entrada e saída e o tempo.
* **Cada chamada de tool:** o nome, os argumentos que o modelo preencheu e o texto
  exato que voltou para o modelo.
* **Os passos internos:** resumo do histórico, transcrição de áudio, troca para um
  modelo de reserva, tratamento de erro.
* **Metadados:** acrescentados automaticamente. Entre eles: `wa_id` (número do
  lead), `lead_id`, `lead_name`, `lead_kanban_stage` (coluna), `zatten_thread_id`
  (id da conversa na Zatten, o mesmo da API e dos webhooks), `attendant_id` (o
  projeto), `agent_version` e `thread_id` (id interno do serviço do agente, que
  agrupa as respostas na aba **Threads**).

<Warning>
  O trace leva **dados pessoais do lead**: nome, WhatsApp, notas, propriedades e o texto
  das mensagens. Trate a conta do LangSmith como trata o CRM: acesso só para quem
  precisa, e o cliente final informado de que as conversas são registradas para
  melhoria do atendimento (LGPD).
</Warning>

As conversas do [chat de teste](/engenharia-de-ia/testar) também são enviadas, se a
versão testada tiver o monitoramento ligado.

## Achar a conversa de um lead

Abra o projeto no LangSmith e vá na aba **Threads**: cada linha é uma conversa, com a
primeira e a última mensagem, número de respostas, tokens e custo.

Para achar uma conversa específica, **filtre pelos metadados** do trace (em
**Filter** → **Metadata**). Os mais úteis:

| Metadado | O que é | Exemplo fictício |
| - | - | - |
| `wa_id` | Número do WhatsApp do lead, com DDI | `5511999998888` |
| `lead_id` | Id do lead na Zatten | `8f2c…` |
| `zatten_thread_id` | Id da conversa na Zatten. É o **mesmo** `thread_id` que a API e os webhooks devolvem | `zt-thread-3kQ9xV2mB7pL1sR8tY4wZa` |
| `attendant_id` | Id do projeto na Zatten | `a1b2…` |

Comece pelo `wa_id` quando você só tem o número do lead. Use o `zatten_thread_id`
quando já tem a conversa vinda da API (`GET /leads/{numero}/threads`) ou de um
webhook.

<Note>
  O metadado `thread_id` (sem o prefixo `zatten_`) **não é** o id da conversa da
  Zatten: é um identificador interno do serviço do agente. Ele agrupa as respostas na
  aba **Threads**, mas para cruzar com a API e os webhooks use `zatten_thread_id`.
</Note>

## Ler um trace passo a passo

Abra um trace. À esquerda fica a árvore de passos; ao clicar num passo, a direita
mostra entrada, saída, metadados, tempo e tokens.

<Steps>
  <Step title="Confira a entrada">
    A mensagem do lead que gerou a resposta. Se veio áudio, procure o passo de
    transcrição e veja o texto que saiu dele.
  </Step>

  <Step title="Abra a primeira chamada ao modelo">
    Leia o que o modelo recebeu: o prompt, o histórico e o bloco de contexto do lead
    (coluna do funil, tags, propriedades). Muito erro nasce aqui: o dado que o agente
    "devia saber" não estava na entrada.
  </Step>

  <Step title="Veja a decisão do modelo">
    A saída da chamada: um texto (a resposta) ou um pedido de tool, com os argumentos.
  </Step>

  <Step title="Siga cada tool">
    Para cada tool: os argumentos e o texto que voltou. Erros de tool começam com
    `ERRO: a chamada a <nome_da_tool>` e terminam com "A acao NAO foi executada".
  </Step>

  <Step title="Leia a resposta final">
    A última chamada ao modelo produz o texto enviado ao lead (depois, a
    [segmentação](/engenharia-de-ia/segmentacao-e-voz) pode dividir em várias mensagens;
    isso acontece fora do agente e não aparece no trace).
  </Step>
</Steps>

## Por que o agente errou?

| Sintoma | O que procurar no trace | Onde corrigir |
| - | - | - |
| Não chamou a tool que devia | A tool estava na lista enviada ao modelo? Com **Filtrar tools** ligado, ela pode ter sido escondida. A descrição dela cobre esse caso? | Descrição da tool; `always_include` ([Limites e segurança](/engenharia-de-ia/limites-e-seguranca)) |
| Chamou a tool com argumento errado | Os argumentos do passo da tool. | Descrição dos parâmetros ([Tool HTTP](/engenharia-de-ia/tools/http)) |
| A tool falhou | O texto de retorno: `ERRO: …` com o status HTTP e o começo da resposta da API, ou aviso de variável vazia. | A API do cliente ([Como montar a sua API](/engenharia-de-ia/tools/montar-sua-api)); a variável do lead |
| Respondeu algo que não está nas regras | A skill certa foi carregada (`load_skill`)? O trecho do prompt estava lá? | [Skills](/engenharia-de-ia/skills); [prompt](/engenharia-de-ia/prompt) |
| "Esqueceu" algo dito antes | O histórico na chamada: houve resumo ou resultado apagado (`[cleared]`)? | [Conversas longas](/engenharia-de-ia/conversas-longas) |
| Inventou dado do lead | O bloco "Contexto do lead atual" estava presente e correto? | **Enviar dados** ligado; propriedade com "enviar para a IA" ([Contexto injetado](/engenharia-de-ia/contexto-injetado)) |
| Mandou a mensagem de erro ao lead | Passos de modelo com erro, a troca para o modelo de reserva, e o campo `model_error` na saída do trace, com o erro do provider. | [Resiliência](/engenharia-de-ia/resiliencia); chave e créditos do [provider](/engenharia-de-ia/providers) |
| Mandou a mensagem de limite | Número de chamadas ao modelo no trace. | [Limite de chamadas](/engenharia-de-ia/limites-e-seguranca) |
| Não respondeu nada | Não há trace: a mensagem não chegou ao agente (IA pausada, desligada, coluna que desativa a IA, buffer). | [Logs](/produto/logs); [Pausa humana](/engenharia-de-ia/pausa-humana) |

Depois de corrigir, repita a mensagem do lead no [chat de teste](/engenharia-de-ia/testar)
e compare os dois traces.

## Custo por conversa

O LangSmith calcula o custo de cada chamada a partir dos tokens e de uma tabela de
preços por modelo. A aba **Threads** mostra o custo de cada conversa; as estatísticas
do projeto, o total do período. Ver [Cost tracking](https://docs.langchain.com/langsmith/cost-tracking).

* **Modelo sem preço na tabela = custo zerado.** A tabela já vem com a maior parte dos
  modelos da OpenAI, Anthropic e Gemini. Para modelos pelo OpenRouter com outro nome,
  cadastre o preço em **Settings** → **Model Pricing** (no LangSmith), com o preço por
  milhão de tokens de entrada e de saída que está na página do modelo no
  [OpenRouter](https://openrouter.ai/models).
* **Preço novo não recalcula o passado.** Cadastrar ou mudar um preço vale só para os
  traces enviados depois.
* **O custo do LangSmith é estimativa.** A conta que vale é a do provider (OpenAI ou
  OpenRouter).

Para transformar isso em custo por atendimento e por mês, use o roteiro de
[Estimar o custo de IA](/trabalhar-com-ia/estimar-custo-de-ia).

## Extrair dados pela API

Tudo o que aparece na tela sai pela API do LangSmith, com a mesma chave. Útil para
relatórios por cliente, para o assistente da agência analisar conversas, ou para
juntar custo de vários projetos.

Com o SDK em Python (`pip install langsmith`, chave em `LANGSMITH_API_KEY`; conta fora
dos EUA também precisa de `LANGSMITH_ENDPOINT`):

```python theme={null}
from langsmith import Client

client = Client()

# Todas as respostas de uma conversa, pelo id da conversa da Zatten
# (o mesmo thread_id devolvido pela API e pelos webhooks)
runs = client.list_runs(
    project_name="zatten-clinica-sorriso",
    is_root=True,
    filter='and(eq(metadata_key, "zatten_thread_id"), eq(metadata_value, "zt-thread-3kQ9xV2mB7pL1sR8tY4wZa"))',
)
for r in runs:
    print(r.start_time, r.total_tokens, r.total_cost, r.error)

# Todas as respostas para um lead, pelo número
runs = client.list_runs(
    project_name="zatten-clinica-sorriso",
    is_root=True,
    filter='and(eq(metadata_key, "wa_id"), eq(metadata_value, "5511999998888"))',
)

# Respostas com erro no projeto
for r in client.list_runs(project_name="zatten-clinica-sorriso", is_root=True, error=True):
    print(r.start_time, r.error)
```

Campos úteis de cada execução: `inputs`, `outputs`, `error`, `start_time`,
`end_time`, `prompt_tokens`, `completion_tokens`, `total_tokens`, `prompt_cost`,
`completion_cost`, `total_cost`, `extra.metadata`, `tags`. `is_root=True` traz uma
linha por resposta; sem ele, vêm também os passos internos.

Referência completa da API REST: [api.smith.langchain.com/redoc](https://api.smith.langchain.com/redoc).
Consultas com o SDK: [Query traces](https://docs.langchain.com/langsmith/export-traces).

A chave do LangSmith dá acesso a dados pessoais de leads. Guarde no `.env` da pasta do
cliente, nunca na conversa nem em arquivo versionado.

## Avaliar o agente

Além de investigar erro, o LangSmith ajuda a medir qualidade de forma repetível:

* **Datasets a partir de traces:** marque respostas boas e ruins e salve como
  exemplos. Viram a bateria de casos para conferir antes de publicar uma mudança.
* **Avaliação automática:** um modelo julga as respostas (ex.: "seguiu o tom?",
  "ofereceu o agendamento?"), em traces novos ou num dataset.
* **Revisão humana:** filas para alguém da agência ler e anotar conversas.

O agente roda dentro da Zatten, então o teste de uma mudança continua sendo feito no
[chat de teste](/engenharia-de-ia/testar), com as mensagens do dataset. Ver
[Evaluation](https://docs.langchain.com/langsmith/evaluation).

## Pelo MCP

O monitoramento fica em `langchain.config.settings.tracing`. Escrever o bloco cria
uma versão não publicada.

* O `config` enviado **substitui o config inteiro**. Se `settings.tracing` não vier,
  o monitoramento volta ao padrão (desligado). Mande sempre o config completo, como
  veio do `get_template`.
* Dentro de `tracing`, a chave já gravada é **mantida** só quando `api_key` não vem.
  `"api_key": ""` grava vazio por cima e o monitoramento para. Omita o campo ou
  devolva intacto o valor do `get_template`.
* `get_template` devolve a chave preenchida. Nunca mostre na conversa.

```json theme={null}
"tracing": {
  "enabled": true,
  "api_key": "<chave do LangSmith>",
  "project": "zatten-clinica-sorriso",
  "endpoint": "https://api.smith.langchain.com",
  "tags": ["producao"],
  "metadata": { "cliente": "clinica-sorriso" }
}
```

| Campo | Tipo | Padrão | Notas |
| - | - | - | - |
| `enabled` | boolean | `false` | |
| `api_key` | string | `""` | Sem ela, nada é enviado, mesmo com `enabled: true` |
| `project` | string | `"default"` | Criado no LangSmith no primeiro envio |
| `endpoint` | string | `"https://api.smith.langchain.com"` | Troque para a região da conta. Sem tela |
| `tags` | lista de strings | `[]` | Sem tela |
| `metadata` | objeto de strings | `{}` | Valores só string. Sem tela. O agente acrescenta sozinho, entre outros: `wa_id`, `lead_id`, `lead_name`, `lead_kanban_stage`, `lead_notes`, `lead_created_at`, `zatten_thread_id`, `attendant_id`, `agent_version`, `thread_id` (id interno do serviço do agente) |

Não existe campo `provider`: o envio é sempre para o LangSmith. Chave desconhecida
dentro de `tracing` é ignorada (e o painel avisa).

## Armadilhas

* **Ligado sem chave não envia nada.** O painel avisa: "O monitoramento está ligado
  sem API Key, então nada é enviado."
* **Esquecer de publicar.** Ligar e salvar não basta; só a versão publicada envia
  dados das conversas reais.
* **Nome de projeto diferente cria outro projeto.** Um erro de digitação espalha os
  traces em dois projetos.
* **Conta fora dos EUA sem `endpoint`.** A chave não é reconhecida e nada chega.
* **Custo zerado.** O modelo não está na tabela de preços do LangSmith; cadastre.
* **Retenção.** O LangSmith guarda os traces por um tempo que depende do plano. Para
  histórico longo, exporte pela API. Ver [langchain.com/pricing](https://www.langchain.com/pricing).
* **Dados pessoais.** Quem tem acesso ao projeto do LangSmith lê as conversas.

## Para saber mais

* [Testar o agente](/engenharia-de-ia/testar)
* [Logs](/produto/logs) (o que aconteceu antes do agente: entrega, mídia, erros da Meta)
* [Estimar o custo de IA](/trabalhar-com-ia/estimar-custo-de-ia)
* [Referência do config do agente](/engenharia-de-ia/referencia-do-config)
* LangSmith: [observabilidade](https://docs.langchain.com/langsmith/observability), [início rápido](https://docs.langchain.com/langsmith/observability-quickstart), [tracing com LangChain](https://docs.langchain.com/langsmith/trace-with-langchain), [threads](https://docs.langchain.com/langsmith/threads), [custos](https://docs.langchain.com/langsmith/cost-tracking), [avaliação](https://docs.langchain.com/langsmith/evaluation), [API](https://api.smith.langchain.com/redoc), [preços](https://www.langchain.com/pricing)
* Termos para buscar: "LangSmith tracing", "LangSmith threads", "LangSmith cost tracking", "LangSmith list\_runs filter metadata", "LLM observability", "LLM-as-judge".


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