docs: add LangSmith tracing configuration and documentation (#1414)

Add LangSmith tracing setup instructions across the project:
- .env.example: add LANGSMITH_* env vars (commented out)
- README.md + translations (zh/ja/fr/ru): add LangSmith Tracing section
  under Advanced with setup steps and env var reference
- backend/README.md: add detailed LangSmith Tracing section with setup,
  env var table, how-it-works explanation, and Docker notes
- docker-compose.yaml: update LANGCHAIN_TRACING_V2 to LANGSMITH_TRACING
  for naming consistency with the rest of the project

Made-with: Cursor

Co-authored-by: Willem Jiang <willem.jiang@gmail.com>

README_ja.md

@@ -58,6 +58,7 @@ DeerFlowは、BytePlusが独自に開発したインテリジェント検索・
       - [サンドボックスモード](#サンドボックスモード)
       - [MCPサーバー](#mcpサーバー)
       - [IMチャネル](#imチャネル)
+      - [LangSmithトレーシング](#langsmithトレーシング)
   - [Deep Researchからスーパーエージェントハーネスへ](#deep-researchからスーパーエージェントハーネスへ)
   - [コア機能](#コア機能)
     - [スキルとツール](#スキルとツール)
@@ -342,6 +343,21 @@ FEISHU_APP_SECRET=your_app_secret
 
 > コマンドプレフィックスのないメッセージは通常のチャットとして扱われ、DeerFlowがスレッドを作成して会話形式で応答します。
 
+#### LangSmithトレーシング
+
+DeerFlowには[LangSmith](https://smith.langchain.com)による可観測性が組み込まれています。有効にすると、すべてのLLM呼び出し、エージェント実行、ツール実行がトレースされ、LangSmithダッシュボードで確認できます。
+
+`.env`ファイルに以下を追加します：
+
+```bash
+LANGSMITH_TRACING=true
+LANGSMITH_ENDPOINT=https://api.smith.langchain.com
+LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_xxxxxxxxxxxxxxxx
+LANGSMITH_PROJECT=xxx
+```
+
+Dockerデプロイでは、トレーシングはデフォルトで無効です。`.env`で`LANGSMITH_TRACING=true`と`LANGSMITH_API_KEY`を設定して有効にします。
+
 ## Deep Researchからスーパーエージェントハーネスへ
 
 DeerFlowはDeep Researchフレームワークとして始まり、コミュニティがそれを大きく発展させました。リリース以来、開発者たちはリサーチを超えて活用してきました：データパイプラインの構築、スライドデッキの生成、ダッシュボードの立ち上げ、コンテンツワークフローの自動化。私たちが予想もしなかったことです。