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ツール比較: Phoenix / LangSmith / Langfuse

エージェント評価基盤の主要3ツールを機能別に比較。2026年8月時点の公開情報にもとづく。

1. 3ツールの位置づけ

3つとも「エージェントの実行を記録し、閲覧し、評価する」という同じ領域の製品ですが、出自が違うため得意分野が分かれています。

  Arize Phoenix LangSmith Langfuse
提供元 Arize AI LangChain Langfuse
2026年1月にClickHouseが買収
出自・設計思想 評価が起点。RAG品質の評価テンプレートを備え、開発時はJupyterで回し本番トレースを還流させる LangChain/LangGraphの開発体験の延長。プロンプト反復と実験管理が中核 フレームワーク非依存の記録基盤。OpenTelemetryをネイティブに採用
一言でいうと 手元で始める評価特化 LangChain前提の統合開発環境 自己ホストできる記録基盤
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2. トレース記録の規約 — OpenTelemetryとの関係

3ツールともOpenTelemetry(OTLP)でトレースを受け取れます。「LangSmithだけ別の規格」ということはありません。ただしspan構造は共通でも、属性の命名規約(semantic conventions)は各社で方言があります

  Phoenix LangSmith Langfuse
OTLP受信 対応 対応
APIがOTLPを直接受け付ける(JSON/Protobuf)
対応
OTelネイティブ設計
主に使う属性規約 OpenInference
(Arize系)
OpenLLMetry
(Traceloop系)
OTel準拠
複数規約を受け入れ
OTel公式GenAI規約
gen_ai.*
2026年時点で実験的ステータス(1.0未達)。各社とも安定化後の対応を表明。移行期は OTEL_SEMCONV_STABILITY_OPT_IN で新旧併記が可能
実務上の含意: 記録の骨格(span構造)は共通なので、ツールの乗り換えコストは「送り先の変更+属性名の対応付け」に収まります。独自形式で記録した場合と比べて、移行の負担は桁違いに小さい。これがOTel準拠にする実利です。
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3. 機能別の比較表

中核機能 / あり / なし・限定的

機能 Phoenix LangSmith Langfuse
トレース閲覧
span単位の木構造表示
評価テンプレート
RAG品質・毒性・根拠性など
豊富。設計の中心 LLM-as-judge・コード評価器
データセット管理
ゴールド事例の蓄積
実験の比較
プロンプト変更前後の差分
日常的な反復に最適化
プロンプト管理
版管理・本番配信
人手アノテーション
本番出力へのラベル付け
本番トラフィックの監視
オンライン評価・警報
Jupyterでの開発利用 ノートブックが主戦場
フレームワーク非依存 LangChain系で本領
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4. 価格と運用形態

  Phoenix LangSmith Langfuse
ライセンス オープンソース 商用(SDKのみOSS。バックエンド・UI・保存層は非公開) コアはMIT
自己ホスト 容易
単一サービス。pip または コンテナで起動
限定的 本格運用可
Postgres+ClickHouse+Redis+S3。利用量・座席の制限なし
無料枠 自己ホストは無料 無料枠あり 月5万ユニットまで無料
有料プラン
2026年時点の公開価格
商用版はArize AXへ 座席あたり課金(〜$39/人) Core $29/月、Pro $199/月
超過は10万ユニットあたり$8
大規模時の費用感
月100万イベントの試算例
自己ホストなら基盤費のみ 約$2,514/月 約$101/月
認証・コンプライアンス 自己ホスト時は自社管理 商用SaaS相当 SOC 2 Type II / ISO 27001 / GDPR
(Pro以上で報告書提供)

価格は変動するため、採用検討時は各社の公式ページで再確認すること。

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5. 選び方の指針

Phoenix — 手元で評価から始めたいとき

アカウント登録なしにローカルで起動でき、評価テンプレートが揃っている。小規模な立ち上げでは最も摩擦が少ない。プロンプト管理などの製品機能は薄いので、開発ライフサイクル全体を載せる用途には向かない。

LangSmith — LangChain/LangGraphで組んでいるとき

実行フレームワークがLangChain系なら統合の手間が最小で、プロンプトの日常的な反復・実験比較の体験が最も洗練されている。反面、バックエンドが非公開で自己ホストは限定的、大規模時の費用も高くなりやすい。

Langfuse — データを自社に置きたい・規模が読めないとき

コアがMITで、利用量や座席の制限なく本格的に自己ホストできる。OTelネイティブでフレームワークを選ばず、単価も明快。大規模になるほど費用面の優位が出る。運用する基盤(Postgres/ClickHouse/Redis/S3)を自分で持つ覚悟は要る。

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6. 本プロジェクトとの対応

本プロジェクトでは、これらの製品が提供する機能の一部を手書きで実装しています。対応関係を並べると、製品が何を肩代わりしてくれるのかが見えます。

本プロジェクトの実装製品での相当機能
agent.py のspan記録各ツールのSDK/自動計装
JSON Linesの記録+Phoenix表示トレース閲覧(3ツールとも中核機能)
stage0/questions.json(ゴールド15問)データセット管理
grader.pyrun_eval.py評価器・スコア記録
scoreboard.pyダッシュボード
stage5/judge_calibration.pyアノテーション+judge較正(製品側も発展途上の領域)
stage3/ci_check.pyCI連携

自作した理由は、製品を使わずに済ませるためではなく骨組みを理解するためです。一度自分で組んでから製品を触ると、どこが製品化されていて、どこが自分で設計すべき部分(評価器の中身・しきい値・較正セット)なのかが切り分けられます。後者は製品を導入しても消えません。

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