Fonctions de span - CoreWeave Docs

Accédez-y via le module tracing :

from coreweave.forge.agentlens import tracing

start_conversation

def start_conversation(
    *,
    agent_name: str = '',
    model: str = '',
    conversation_id: str = '',
    conversation_name: str = '',
    include_content: bool = True,
    continue_parent_trace: bool = False,
    attributes: Attributes = None,
) -> Conversation: ...

Crée et active une conversation. Définit la contextvar pour permettre l’accès entre modules. Les attributes sont ajoutés à chaque span émis par cette conversation (par exemple une identité d’intégration comme weave.integration.*). Utilisez des clés personnalisées, hors conventions sémantiques : définissez les champs de convention sémantique via les paramètres typés (conversation_name, model, …). 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 (streaming ou log_turn).

start_turn

def start_turn(
    *,
    user_message: str = '',
    model: str = '',
    agent_name: str = '',
    system_instructions: Union[list[str], None] = None,
) -> Turn: ...

Crée et active un tour de conversation. Utilise la conversation courante si elle est disponible. Démarre le span et en fait le span courant. Sans conversation, le tour de conversation n’a pas d’identifiant de conversation. Terminez-le avec end_turn(), end() ou with.

start_llm

def start_llm(
    *,
    model: str = '',
    provider_name: str = '',
    system_instructions: Union[list[str], None] = None,
) -> LLM: ...

Crée et active un appel LLM. Utilise le tour de conversation en cours s’il est disponible. Démarre le span et en fait le span courant, même en l’absence de tour de conversation actif. Transmettez provider_name explicitement. Le SDK ne le déduit pas de l’identifiant du modèle : une déduction fondée sur le préfixe attribue à tort les modèles fine-tunés par les utilisateurs (par exemple un modèle nommé text-...) et inscrit dans la télémétrie des hypothèses sur les futurs noms de modèles, qu’il est coûteux de corriger après coup.

start_tool

def start_tool(*, name: str, arguments: str = '', tool_call_id: str = '') -> Tool: ...

Crée et démarre un span d’exécution d’outil. Le span OTel de l’outil devient automatiquement l’enfant du span courant dans le contexte OTel, généralement un span Turn s’il en existe un actif. Aucune délégation explicite au Turn n’est nécessaire : la propagation parent-enfant s’effectue via le contexte OTel, et non via les contextvars du SDK Conversation.

start_subagent

def start_subagent(
    *,
    name: str,
    model: str = '',
    system_instructions: Union[list[str], None] = None,
    set_current: bool = True,
) -> SubAgent: ...

Crée et démarre un span d’appel de sous-agent. Le span OTel du SubAgent devient automatiquement l’enfant du span courant dans le contexte OTel, généralement un span Turn s’il y en a un actif. Même structure que start_tool : le contexte OTel gère la propagation parent-enfant, sans qu’aucune délégation explicite soit nécessaire.

end_conversation

def end_conversation() -> None: ...

Termine la conversation en cours (issue de la contextvar).

end_turn

def end_turn() -> None: ...

Termine le tour de conversation en cours (à partir de la contextvar).

end_llm

def end_llm() -> None: ...

Termine l’appel LLM en cours (à partir de la contextvar).

get_current_conversation

def get_current_conversation() -> Union[Conversation, None]: ...

Renvoie la conversation active à partir de la contextvar, ou None.

get_current_turn

def get_current_turn() -> Union[Turn, None]: ...

Renvoie le tour de conversation actif à partir de la contextvar, ou None.

get_current_llm

def get_current_llm() -> Union[LLM, None]: ...

Renvoie l’appel LLM actif depuis la contextvar, ou None.

​start_conversation

​start_turn

​start_llm

​start_tool

​start_subagent

​end_conversation

​end_turn

​end_llm

​get_current_conversation

​get_current_turn

​get_current_llm