// agents · pydantic/logfire

logfire

logfire — проект с открытым исходным кодом из категории «ИИ-агенты» от pydantic (pydantic/logfire на GitHub). У него 4 510 звёзд на GitHub и 309 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 8 октября 2026.

Pydantic Logfire: Python and AI observability on OpenTelemetry — SQL-queryable traces, metrics, and logs

★ 4,5 тыс. звёзд⑂ 309 форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
pydantic/logfire
Звёзды GitHub
4 510
Форки
309
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
8 октября 2026
Категория
ИИ-агенты
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Decide your backend

    Use the Logfire cloud platform (free tier available) or export OpenTelemetry data to another backend.

  2. Install and authenticate

    Install the SDK from PyPI and run the auth command if you will send data to Logfire.

  3. Configure in code

    Call logfire.configure() in your application entry point.

  4. Instrument and inspect

    Add auto-instrumentation (for example for FastAPI) and view your first trace as a structured, queryable timeline.

// возможности

Почему его любят

OpenTelemetry foundation

Built on OTel, so data can also flow to any OTel-compatible backend — no proprietary agent.

SQL-queryable observability

Query traces, metrics, and logs with plain SQL instead of a bespoke query language.

Python-object rich display

Data is shown as rich Python objects rather than flattened JSON strings.

One-call auto-instrumentation

Instrument frameworks such as FastAPI with calls like logfire.instrument_fastapi(app).

AI and agent observability

Purpose-built views and evals for LLM calls and agent behavior.

Pydantic validation analytics

See how your Pydantic models validate in production, from the team behind Pydantic itself.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone the project and enter its directory (most users install from PyPI instead).

    git clone https://github.com/pydantic/logfire.git
    cd logfire
  2. Install and authenticate

    Install the SDK and authenticate with the Logfire platform.

    pip install logfire
    logfire auth
  3. Configure and instrument

    Add configuration and auto-instrumentation to your app, then run it and open the Logfire UI.

    import logfire
    logfire.configure()
    logfire.instrument_fastapi(app)
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Logfire?

Pydantic — the team behind the Pydantic data-validation library and Pydantic AI.

Is Logfire free?

The Python SDK in this repo is MIT-licensed and free. The hosted platform has free and paid tiers per the README, its backend is closed source, and self-hosting the platform requires an enterprise license.

Does it need a paid API key?

No paid key is required to start: the SDK is free, the cloud has a free tier, and you can export to any OpenTelemetry backend instead.

How does it compare to LangSmith or generic APM tools?

Logfire is OpenTelemetry-native and SQL-queryable, spans general Python observability (not only LLMs), and renders data as Python objects; LangSmith focuses on LLM tracing within its own platform.

How do I get started?

Run `pip install logfire`, `logfire auth`, add `logfire.configure()` to your app, and instrument your framework.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

ИИ-агенты

openllmetry

OpenTelemetry-native observability for LLM apps.

★ 7,5 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

RagaAI-Catalyst

Python SDK for Agent AI Observability, Monitoring and Evaluation Framework. Includes features like agent, llm and tools tracing, debugging multi-agentic syst…

★ 16,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

ragas

Supercharge LLM app evaluations with objective metrics, synthetic test data and feedback loops.

★ 16,0 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

magentic

Use LLMs as plain Python functions: prompts become typed, testable code.

★ 2,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

nocturne_memory

Nocturne_memory, in Python — built for a lightweight, rollbackable, and visual long-ter...

★ 1,4 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
ИИ-агенты

griptape

Modular Python framework for AI agents and workflows with tools and memory.

★ 2,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: ИИ-агенты

Другие проекты из категории «ИИ-агенты» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если logfire вам не подходит.

// ещё в категории agents

Больше проектов: ИИ-агенты

Соседние проекты из категории «ИИ-агенты» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к logfire — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить logfire

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.