Accédez à ces éléments via le module tracing :
log_turn
Émet de manière impérative un tour de conversation et ses spans enfants vers OTel.
À utiliser lorsque les gestionnaires de contexte ne sont pas envisageables (conteneurs sans état, callbacks,
workers de file d’attente). Chaque span enfant transmis doit avoir started_at /
ended_at définis ; les horodatages des spans OTel émis proviennent de ces champs.
Si le tour de conversation ne fournit pas ses propres horodatages, l’horodatage le plus ancien/le plus récent des enfants est utilisé, puis now().
agent_id / agent_description /
agent_version reproduisent le comportement du chemin de streaming.
Les attributes sont apposés sur chaque span émis ; le chemin de streaming, lui, les lit
depuis la conversation active. Utilisez des clés personnalisées, hors conventions sémantiques : une
clé qui entre en conflit avec un attribut gen_ai.* / weave.* propre à un span
n’est pas prise en charge (la valeur retenue dépend du chemin).
messages enregistre l’entrée du tour de conversation et output_messages enregistre la
réponse finale de l’agent sur le même span invoke_agent.
log_conversation
Émet de manière impérative une conversation complète.
L’attribut .spans de chaque Turn fournit ses enfants. Génère automatiquement
conversation_id s’il est vide. Par défaut, chaque tour de conversation reçoit sa propre trace OTel.
agent_name / model / agent_id / agent_description /
agent_version sont des valeurs par défaut définies au niveau de la conversation. La valeur propre d’un Turn est prioritaire ;
la valeur de la conversation ne s’applique que si le Turn ne la renseigne pas. Le
paramètre continue_parent_trace de la conversation s’applique à chaque tour de conversation et
remplace la valeur définie au niveau de chaque Turn.
Les attributes sont appliqués à chaque span émis. Utilisez des clés personnalisées, hors conventions sémantiques :
une clé qui entre en conflit avec un attribut gen_ai.* / weave.* propre à un span
n’est pas prise en charge (la valeur retenue dépend du chemin d’exécution).
LogResult
Résultat d’un appel log_* par lot.
LogResult est un modèle Pydantic. Lors de sa construction, vous pouvez définir chacun des champs ci-dessous en tant qu’argument nommé.
Champs
Dernière modification le 30 septembre 2026
