Versions du SDK Weave

Modifications

• import weave ne charge plus weave.trace_server. Le code qui accède à weave.trace_server en tant qu’attribut après un simple import weave lève une AttributeError. Importez plutôt le module explicitement. Les chemins d’importation weave.trace_server existants continuent de fonctionner.
• weave prend de nouveau en charge opentelemetry-exporter-otlp-proto-http 1.45 et versions ultérieures. La limite de version introduite dans la version 0.53.11 a été supprimée.
• La rétention du projet s’applique désormais aux nouveaux spans d’agent et aux messages de chat copiés à partir de ceux-ci. Les spans et messages stockés auparavant conservent leur date d’expiration actuelle.
• Les statistiques du projet indiquent séparément le stockage des spans d’agent, via spans_storage_size_bytes. trace_storage_size_bytes continue de ne comptabiliser que les appels. Les spans stockés avant l’introduction des statistiques de spans dans la version 0.53.0 ne sont pas comptabilisés.
• Le stockage des spans d’agent ne décompose plus la charge utile JSON d’un attribut de convention sémantique connu, tel que gen_ai.tool.call.arguments, en un attribut personnalisé par champ. Les spans déjà stockés conservent leurs attributs personnalisés, et les filtres sur les attributs dérivés de la charge utile ne correspondent plus aux nouveaux spans.
• La recherche filtrée dans les charges utiles des appels lit moins de données, car la page filtrée est évaluée une seule fois au lieu de trois.
• Les recherches de spans d’agent par ID de span ne portent plus que sur la trace correspondante, et non sur toutes les traces du projet.
• Vertex AI n’est plus disponible comme fournisseur de modèles dans le Playground.
• Mise à jour des données de coûts des modèles.

Correctifs

• Correction des totaux d’utilisation et de coûts incomplets renvoyés par /calls/usage lorsque les traces demandées contenaient plus d’appels que la valeur du champ limit de la requête (10 000 par défaut). Chaque trace est désormais agrégée intégralement, et une trace unique qui dépasse la limite lève RequestTooLarge.

Modifications

• Les spans du Conversation SDK identifient le SDK au moyen des attributs de ressource OpenTelemetry wandb.sdk.name, wandb.sdk.version et wandb.sdk.language.

Correctifs

• Correction de l’échec de weave.init() avec AttributeError: 'OTLPSpanExporter' object has no attribute '_session' survenant après la publication de opentelemetry-exporter-otlp-proto-http 1.45.0. weave requiert désormais une version antérieure à 1.45.
• Les spans d’agent frères ayant la même heure de début sont triés par heure de fin, de la plus précoce à la plus tardive.

Ajouts

• Les requêtes et statistiques sur les spans d’agent acceptent insight_filters pour filtrer par catégorie d’intention, catégorie d’échec, gravité de l’échec, clusters d’intention et d’échec, et sentiment de l’intention.
• Le trace server permet désormais de router les complétions de chat du Playground vers une connexion Dedicated Inference.

Modifications

• Le SDK utilise par défaut le client généré du trace server. Pour revenir au client précédent, définissez WEAVE_USE_STAINLESS_SERVER=false.
• Les totaux de jetons signalés par le fournisseur, y compris les totaux nuls, sont conservés.

Correctifs

• Correction des appels Google GenAI qui recevaient des valeurs Weave tracées au lieu des valeurs sous-jacentes.
• Les parties de contenu Gemini conservent leur ordre d’origine.
• Les messages de chat d’agent incluent les champs error_type et status_message du span.
• Les arguments de requête non valides renvoient 400 au lieu de 403.

Modifications

• Le client trace server généré, activable sur option (WEAVE_USE_STAINLESS_SERVER=true), couvre désormais les routes restantes du trace server ainsi que le chemin d’écriture calls_complete.
• Mise à jour des données de fournisseurs de modèles et de coûts.

Correctifs

• Lorsque la requête d’informations sur le serveur échoue au démarrage, weave.init() indique la cause sous-jacente, par exemple une erreur de certificat TLS, au lieu d’un message générique.
• Avec le client trace server généré, WEAVE_INSECURE_DISABLE_SSL et le délai d’expiration des requêtes du SDK sont désormais pris en compte, et les téléversements parallèles de tables par blocs sont activés.
• Avec le client trace server généré, les erreurs 4xx permanentes échouent dès la première réponse et indiquent les appels perdus, au lieu d’être relancées.

Ajouts

• Prise en charge de l’identité fédérée. Lorsque WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE pointe vers un JWT, le SDK l’échange contre un jeton d’accès et met ce jeton en cache dans le fichier d’identifiants d’authentification (WANDB_CREDENTIALS_FILE), comme le fait le SDK wandb.

Modifications

• Mise à jour des données de coût des modèles.

Ajouts

• EvaluationLogger accepte trace_scores. Définissez trace_scores=False pour enregistrer les valeurs de score sur Evaluation.predict_and_score sans créer d’appel distinct pour chaque score. La valeur par défaut est True.

Modifications

• Le trace server nécessite clickhouse-connect 1.6.

Correctifs

• Correction d’une ImportError lors de l’importation du trace server après l’installation de weave[trace_server]. L’extra déclare désormais tous les paquets importés par le trace server.
• Correction de l’échec de l’enregistrement des évaluations sans nom lorsque le nom du dataset atteignait la limite de 128 caractères, ce qui attribuait à l’évaluation le même ID d’objet que son dataset.
• Les synthèses d’évaluation conservent les lignes n’ayant produit aucun score.
• Les échecs de flux ClickHouse renvoient une erreur 502, et le trace server lit les codes d’erreur structurés de ClickHouse.

Ajouts

• Un appel @weave.op est lié aux spans d’agent qu’il produit, et un appel enregistre le span d’agent qui l’a invoqué.
• record_error() sur les spans Tool, LLM, SubAgent et Turn du Conversation SDK enregistre une exception sans clôturer le span.
• L’intégration Claude Agent SDK trace les sous-agents.

Correctifs

• Correction des complétions de chat en streaming pour Playground et Inference, qui se fermaient avant la consommation complète du flux.
• Correction des requêtes asynchrones itérables du Claude Agent SDK, qui n’étaient pas tracées par tour de conversation, et de l’attribution de tours de conversation à la mauvaise requête asynchrone.
• Correction d’une UnboundLocalError dans le wrapper MCP read_resource.
• Correction de la télémétrie en double du SDK OpenAI Agents.
• Correction du mappage des jetons d’écriture en cache d’OpenAI.
• Les traces affichent les détails des événements d’exception OpenTelemetry.
• Les statistiques de latence ignorent les appels non terminés, et les statistiques d’utilisation racine incluent les spans OpenTelemetry.
• Les horodatages des coûts sont générés en UTC.
• Correction des coûts des nouveaux modèles, qui n’étaient pas ajoutés lorsque le schéma de la base de données était déjà à jour.

Ajouts

• WeaveClient.register_custom_runtime() enregistre ou remplace un environnement d’exécution personnalisé, c’est-à-dire un point de terminaison compatible avec OpenAI associé à une liste d’ID de runtime. weave.CustomRuntimeID définit une limite de jetons pour un ID donné.
• Les tours de conversation du Conversation SDK enregistrent les messages de sortie via Turn.output_messages et l’argument output_messages de Turn.record().
• L’intégration Claude Agent SDK trace les prompts contenant des images.
• Le stockage des fichiers de traces sur Azure prend en charge Workload Identity via DefaultAzureCredential lorsqu’aucune chaîne de connexion ni clé de compte n’est configurée.
• Données de coût pour Claude Opus 5.

Modifications

• L’intégration OpenTelemetry du Claude Agent SDK repose désormais sur le Conversation SDK.
• Le trace server journalise et ignore les champs de requête inconnus au lieu de rejeter la requête.

Correctifs

• Les requêtes de coûts sont limitées au projet demandé.
• Le trace server valide les qualificateurs de champ dans les requêtes.
• Les noms de fournisseurs personnalisés sont conservés dans les sélecteurs de modèles.

Ajouts

• WeaveClient.add_cost() accepte les prix des jetons de lecture et de création de cache, et query_costs() les renvoie.
• L’API de complétion accepte reasoning_effort.
• Type d’objet AgentDashboard permettant d’enregistrer, de charger et de dupliquer les configurations de tableau de bord d’agent.
• Les requêtes de feedback renvoient total_count.
• Les spans d’agent marqués avec des métadonnées d’évaluation sont liés aux résultats d’évaluation.

Correctifs

• Correction de l’échec des requêtes d’appels avec une erreur 400, dû à une collision entre des paramètres booléens et entiers.
• Les valeurs cached_tokens d’OpenAI dans les spans OpenTelemetry sont comptabilisées comme jetons de lecture de cache.
• Les traces des appels Serverless Inference effectués via le SDK d’OpenAI affichent le modèle demandé.
• Normalisation des jetons d’entrée mis en cache issus de l’intégration Claude Agent SDK.

Ajouts

• WeaveClient.get_agent_span_feedback(), get_agent_turn_feedback() et get_agent_conversation_feedback() renvoient des requêtes de feedback pour les spans, les tours de conversation et les conversations d’agent. Les réactions ajoutées par ce biais s’affichent sous forme de pouces dans la vue de l’agent.
• SubAgent.start_subagent() imbrique un sous-agent dans un autre sous-agent.
• Échantillonnage côté serveur pour les spans d’agent. Les paramètres existants d’échantillonnage des appels, tels que WEAVE_INGEST_SAMPLE_RATE, s’appliquent également aux spans, et les traces comportant des attributs weave.eval.* sont toujours conservées.
• Le trace server stocke le contenu base64 et les URL de données issus des exportations OpenTelemetry d’agent sous forme d’objets de contenu, comme pour les traces du SDK.
• Les réponses de suppression d’objets indiquent les versions supprimées.
• Données de coût et de fournisseur pour de nouveaux modèles, dont GPT-5.6.

Modifications

• Les méthodes de fabrique de Turn et SubAgent sont renommées en start_llm(), start_tool() et start_subagent(). Les anciennes méthodes llm(), tool() et subagent() fonctionnent toujours, mais émettent un DeprecationWarning.
• Amélioration des performances de lecture et d’écriture du stockage calls_complete.

Correctifs

• Les appels directs à openai sont de nouveau tracés lorsque use_otel_v2 est activé, ce qui est le cas par défaut. De la version 0.52.43 à la version 0.53.1, les appels directs n’étaient tracés que si vous appeliez weave.integrations.patch_openai().
• Correction du détachement des spans enfants de leur parent lorsqu’ils démarrent après la sortie du bloc with du parent, y compris depuis un autre thread.
• Correction de l’absence des jetons de cache Bedrock dans les réponses Converse en streaming.
• Correction de l’absence des coûts pour les appels de modèle Serverless Inference.
• Les input_tokens de la synthèse incluent désormais les jetons du cache de prompts d’Anthropic.
• Les empreintes côté client sont stables pour les dictionnaires dont les clés ne sont pas des chaînes.
• Prise en charge de google-adk 2.3.0 et versions ultérieures.
• Correction des erreurs de récursion lors de la conversion des réf. dans les charges utiles profondément imbriquées.
• Les échecs de validation des requêtes renvoient 400 au lieu de 500.
• Les migrations ClickHouse sont idempotentes et se rétablissent automatiquement après une exécution partielle.

Ajouts

• Conversation accepte les valeurs par défaut agent_id, agent_description et agent_version, dont hérite chaque tour de conversation. start_turn() accepte les mêmes arguments.
• Les synthèses des résultats d’évaluation incluent un coût total limité à la prédiction.
• Le skill d’agent weave-instrument du dépôt wandb/weave aide un agent de développement à ajouter le traçage Weave à une base de code Python ou TypeScript.
• Données de coût et de fournisseur pour de nouveaux modèles, dont Claude Sonnet 5.

Modifications

• add_event() sur les spans du Conversation SDK est obsolète. Utilisez plutôt set_attributes().
• L’extra trace_server n’installe plus ddtrace.
• Les téléversements de pièces jointes s’exécutent en parallèle pour toutes les écritures.

Correctifs

• Les traces d’agent sont envoyées vers le projet actif lorsque vous rappelez weave.init().
• Les charges utiles d’erreur de complétion conservent le code de statut HTTP du fournisseur.
• Les indices de tableau négatifs dans les chemins JSON renvoient 422 au lieu de 502.

Ajouts

• Méthodes WeaveClient pour lire les données des agents, notamment get_agents(), get_agent_versions(), get_agent_spans(), get_agent_turn(), get_agent_turns() et get_agent_span_stats().
• Turn.record() et SubAgent.record() définissent de nombreux champs en un seul appel, et log_turn() accepte agent_id, agent_description et agent_version.
• start_conversation(), log_turn() et log_conversation() acceptent des attributes personnalisés, qui sont appliqués à chaque span de la conversation.
• Les spans de tour de conversation et de sous-agent enregistrent les instructions système.
• Exportateur natif OpenTelemetry pour l’intégration OpenAI Realtime, sélectionné par défaut.
• Les résultats d’évaluation prennent en charge le filtrage « correspond à l’un » et « correspond à tous » sur plusieurs évaluations, ainsi que le filtrage sur les entrées.
• Les résumés des résultats d’évaluation incluent un total de jetons limité à la prédiction.
• Les API de spans d’agent et de statistiques incluent les coûts calculés au moment de la requête.

Modification

• Le Session SDK est renommé Conversation SDK. Utilisez Conversation, weave.start_conversation(), weave.end_conversation(), weave.get_current_conversation() et weave.log_conversation(), ou le module weave.conversation. Les anciens noms basés sur « session » fonctionnent toujours, mais émettent un DeprecationWarning, et les arguments session_id et session_name sont mappés vers conversation_id et conversation_name.
• Les appels issus d’évaluations déclaratives portent des métadonnées d’évaluation, comme avec EvaluationLogger.
• Amélioration des performances des requêtes pour les résultats d’évaluation et les statistiques d’appels.

Correctif

• Correction des intégrations DSPy, GEPA et LangChain, qui publiaient une nouvelle version d’objet à chaque exécution, car la sortie de repr() incluait des adresses mémoire.
• weave peut désormais être installé avec google-adk.
• Correction de dictify, qui restait bloqué dans un cycle de références.
• LLMAsAJudgeScorer n’inclut plus les méthodes d’op dans sa charge utile publiée.
• Correction de la détection de l’ID du modèle pour les ARN de profils d’inférence Bedrock avec l’API invoke.
• Message d’erreur plus clair lorsque vous n’avez pas l’autorisation d’accéder à un projet.
• Le trace server renvoie 400 au lieu de 500 pour les paramètres de requête incorrects et les spécifications d’annotation mal formées, et les erreurs de champ non valide indiquent les champs autorisés.

Ajouts

• set_attributes() et add_event() sur les spans Turn, LLM, Tool et SubAgent du Session SDK.
• Les intégrations enregistrent des métadonnées d’intégration sur les appels et les spans qu’elles créent.
• Paramètre allow_unsafe_custom_obj_decode, True par défaut. Les workers d’évaluation côté serveur le désactivent : ils décodent ainsi les types contenant uniquement des données, comme les images et l’audio, mais refusent les ops et les autres objets contenant du code.
• Données de coût et de fournisseur pour de nouveaux modèles, dont Claude Fable 5.

Modification

• Les intégrations basées sur OpenTelemetry sont activées par défaut (use_otel_v2, WEAVE_USE_OTEL_V2). Dans ce mode, les appels directs à openai ne sont pas tracés automatiquement. Pour les tracer, appelez weave.integrations.patch_openai() ou définissez WEAVE_USE_OTEL_V2=false.
• La publication d’un objet sous un nom déjà utilisé par un objet d’un autre type échoue avec une erreur 400.
• import weave est plus rapide, car jsonschema n’est importé qu’en cas de besoin.
• Suppression du trace server SQLite.

Correctif

• Correction de la création de monitors par nom d’op, utilisée dans les exemples de la documentation.
• WEAVE_INSECURE_DISABLE_SSL est désormais pris en compte lorsque vous le définissez après import weave.
• Correction du blocage de flush() sur des appels eager non appariés lorsque calls_complete est activé.
• Correction des instances de PaginatedIterator, qui partageaient un même cache de pages.
• Les appels en streaming conservent les valeurs started_at et ended_at définies par l’appelant.
• Correction du streaming Bedrock des deltas d’utilisation d’outils et de raisonnement.
• Correction de la détection WAV pour l’audio en mémoire lorsque libmagic renvoie application/octet-stream.
• Correction de auto_summarize des évaluateurs pour les résultats mêlant BaseModel et WeaveDict.
• Les spans OpenTelemetry dont le parent_span_id est entièrement à zéro sont traités comme des spans racines.
• Le trace server renvoie des erreurs 4xx au lieu de 500 pour les champs non pris en charge ou non sélectionnables.

Ajouts

• Méthodes WeaveClient pour gérer les files d’annotation, notamment create_annotation_queue(), add_calls_to_annotation_queue() et get_annotation_queue().
• Intégration préliminaire de Google ADK qui trace automatiquement les spans d’agent via OpenTelemetry.
• Intégrations basées sur OpenTelemetry pour le SDK OpenAI Agents et le Claude Agent SDK.
• Les données d’utilisation des spans d’agent incluent les jetons d’entrée liés à la création et à la lecture du cache, ainsi que les jetons de sortie de raisonnement.
• Point de terminaison rescore du trace server, qui réexécute les évaluateurs sur un run d’évaluation existant et crée un nouveau run d’évaluation.
• Données de coût et de fournisseur pour les nouveaux modèles, notamment Claude Opus 4.8.

Modifications

• Le paramètre use_calls_complete a désormais True comme valeur par défaut. Le SDK associe le début et la fin de chaque appel et écrit l’appel sous forme d’un seul enregistrement.
• Le Session SDK respecte WEAVE_DISABLED, WEAVE_REDACT_PII, WEAVE_CAPTURE_CLIENT_INFO et WEAVE_CAPTURE_SYSTEM_INFO.

Correctifs

• str(ref) renvoie l’URI Weave, de sorte que les colonnes de leaderboard construites avec str(ref) correspondent aux résultats d’évaluation.
• Correction de l’apparition de LLM.reasoning dans les messages de sortie lorsque include_content=False.
• La taille de stockage des traces d’un projet inclut désormais les données de spans OpenTelemetry.
• Les horodatages created_at des feedbacks sont interprétés en UTC.
• Le trace server valide les URL d’images avant de les récupérer pour les complétions d’images.
• Le stockage de fichiers Azure n’écrase plus les blobs existants.

Ajouts

• Les spans émis par les intégrations GenAI au sein de l’appel predict_and_score d’une évaluation sont automatiquement liés à cette évaluation.
• L’inférence de conversion de type pour les filtres JSON dynamiques s’applique également aux requêtes de feedback.

Modifications

• Chaque publication d’objet écrit un alias latest explicite. Republier un contenu existant en fait la version latest, et lorsque vous supprimez la version latest, latest bascule sur la version suivante encore existante.
• L’intégration MCP est renommée FastMCP. weave.integrations.patch_mcp() devient patch_fastmcp(), le module weave.integrations.mcp devient weave.integrations.fastmcp et l’extra mcp devient fastmcp.
• L’exportateur OTLP respecte WEAVE_INSECURE_DISABLE_SSL.

Correctifs

• Correction de l’échec de import weave avec une TypeError protobuf lorsque wandb était installé avant weave. weave requiert désormais les paquets opentelemetry en version 1.28.0 ou ultérieure.
• Les vues enregistrées conservent expand_columns.
• Les téléversements de fichiers ayant échoué ne sont plus mis en cache : un téléversement ultérieur du même fichier est donc bien retenté.

Ajouts

• Les filtres d’appels déduisent, à partir de la valeur de comparaison, les conversions de type pour les champs JSON dynamiques sous inputs, output, attributes et summary, de sorte que de nombreuses comparaisons numériques et booléennes ne nécessitent plus $convert.
• Prise en charge par le trace server des feedbacks sur les spans d’agent, les tours de conversation et les conversations.

Modifications

• Réduction de la surcharge par op lors du traçage des fonctions asynchrones.
• Le trace server ClickHouse utilise des insertions asynchrones par défaut.

Correctifs

• Correction des filtres $not appliqués à $contains, $eq ou $in sur des champs volumineux, qui renvoyaient trop peu d’appels.
• Correction d’une fuite de mémoire potentielle dans l’accumulateur de streaming.

Ajouts

• Le Session SDK émet des spans conformes aux conventions sémantiques GenAI d’OpenTelemetry, et ajoute weave.start_tool(), weave.start_subagent() et MediaAttachment.
• Stockage et interrogation des spans d’agents GenAI dans le trace server.
• Données de coûts et de fournisseurs pour de nouveaux modèles, dont Grok 4.3.

Modifications

• weave dépend de opentelemetry-api, opentelemetry-sdk et opentelemetry-exporter-otlp-proto-http.
• weave.init() est plus rapide, car il ne demande les informations sur le serveur qu’une seule fois.
• Définir WANDB_ERROR_REPORTING=false désactive le signalement d’erreurs Sentry du SDK Weave.

Correctifs

• EvaluationLogger envoie immédiatement le début de son appel racine, de sorte que l’évaluation apparaît dans l’interface avant l’exécution de log_summary().
• Correction du vidage, qui rendait la main avant la fin des tâches d’arrière-plan chaînées.
• Correction de la gestion des nouveaux types de spans du SDK OpenAI Agents.
• Correction de la gestion des substituts UTF-8 invalides dans les données de trace.

Ajouts

• weave.link_prompt_to_registry() et la méthode WeaveClient correspondante lient un prompt publié ou une version d’objet à un registre.
• Surface d’API du Session SDK pour instrumenter manuellement les agents : Session, Turn, LLM, Tool et SubAgent, ainsi que des fonctions telles que weave.start_session() et weave.start_turn(). Dans cette version, l’API est un stub qui n’émet pas de spans.
• Intégration préliminaire de GEPA qui journalise automatiquement les traces dans Weave, installée avec l’extra gepa.
• L’API /eval_results prend en charge le tri, le filtrage et la pagination côté serveur, et résout les entrées d’évaluation issues de datasets.
• Données de coûts et de fournisseurs pour de nouveaux modèles, dont GPT-5.5.

Modifications

• wandb est de nouveau une dépendance facultative.
• Les migrations ClickHouse sur les clusters répliqués utilisent des bases de données Atomic avec des tables ReplicatedMergeTree et des instructions ON CLUSTER au lieu du moteur de base de données Replicated.

Correctifs

• Le SDK relance les lectures d’objets qui échouent avec une erreur 404 en raison de la latence de réplication.
• Correction des appels responses.create du SDK OpenAI Agents qui n’étaient pas liés aux traces d’agent.
• Correction de la gestion des erreurs lors du déballage des réponses brutes d’OpenAI.

Ajouts

• Les intégrations OpenTelemetry suivent désormais les dernières conventions sémantiques.
• Les calculs de coûts et les intégrations de fournisseurs tiennent compte de l’utilisation des jetons de cache.

Modifications

• Amélioration des performances de certaines requêtes d’appels grâce à la possibilité d’ignorer une sous-requête imbriquée.
• ClassifierMonitor est exporté depuis le package weave de premier niveau.
• L’API des appels accepte un paramètre facultatif query pour un filtrage plus fin.

Correctifs

• Correction du SQL de l’API des résultats d’évaluation pour certaines combinaisons de filtres.
• Correction d’un bug qui pouvait amener le SDK TypeScript à supprimer le schéma d’URL de WANDB_BASE_URL.
• Correction d’un bug qui pouvait faire apparaître plusieurs fois dans les résultats de liste des appels comportant plusieurs lignes de feedback.
• Correction de la gestion des horodatages ISO-8601 pour les requêtes s’appuyant sur ClickHouse.
• Correction des mutations ClickHouse distribuées qui ajoutaient à tort un suffixe _local aux noms de tables.
• Correction de spans manquants lors du traçage des flows du SDK OpenAI Agents.
• Correction du traçage Google GenAI lorsque les réponses contiennent des parties non textuelles.
• Correction de l’assainissement des chemins pour les artifacts de fichiers de trace en mémoire et de la gestion des noms d’hôte des fournisseurs dans les clients HTTP.

Ajouts

• Les requêtes d’appels peuvent résoudre des noms d’utilisateur lisibles.
• ref.get() fonctionne sans initialisation explicite du client dans certains flows.
• API et chemins de stockage pour les résultats d’évaluation textuels, avec une meilleure gestion des jeux d’évaluation volumineux.

Modifications

• La version de LiteLLM est figée pour garantir la compatibilité avec les intégrations fournies.
• Moonshot est disponible en tant que fournisseur de modèles.
• L’infrastructure sous-jacente de journalisation à écriture anticipée améliore la durabilité des écritures de traces.

Correctifs

• Correction d’un bug où l’abandon d’un générateur en streaming pouvait faire remonter GeneratorExit à tort.
• Correction de la désérialisation lorsque les objets stockés contiennent des champs de métadonnées supplémentaires.
• Correction des filtres de feedback lorsqu’un appel comporte plusieurs lignes de feedback.
• Correction du suivi des coûts des appels avec SQLite et de la gestion des trace_id invalides dans les upserts par lots.
• Amélioration du comportement des migrations ClickHouse, notamment avec de nouvelles tentatives en cas d’erreurs transitoires et un statut de sortie du migrateur plus clair.
• Correction d’un bug qui pouvait empêcher le chargement des runs d’évaluation comportant plus de 1000 appels pour la prédiction et le scoring.

Ajouts

• Prise en charge d’un journal à écriture anticipée pour l’ingestion des traces.
• Requêtes de statistiques de feedback pour l’analyse des données de feedback.

Modifications

• Ref.uri peut être lu comme une propriété (ref.uri) sans appeler ref.uri().
• La taille maximale de l’historique de scoring avec anti-rebond (debounce) est désormais configurable via des variables d’environnement.

Correctifs

• Correction de la conversion de type ClickHouse pour les valeurs numériques négatives des filtres.
• Correction des erreurs du moteur de base de données répliquée lors des migrations on-cluster.
• Correction de DelegatingTraceServerMixin, qui ne transmettait pas certaines méthodes de ServiceInterface.
• Correction des nouvelles tentatives lors des appels à l’API W&B pendant weave.init().
• Correction d’un bug où EvaluationLogger pouvait planter lorsque WEAVE_DISABLED était défini.
• Correction de cas limites de RefJSONEncoder et de l’instanciation par classmethod pour les sous-classes.

Ajouts

• Méthodes du SDK Python et modèles HTTP pour les tags et les alias d’objets.
• Instrumentation de l’API Realtime d’OpenAI, y compris les appels d’outils ainsi que la capture facultative de l’audio, du texte et de la voix (voir les exemples TypeScript dans les notes de version en amont).

Correctifs

• Correction de l’accumulation des complétions en streaming d’Anthropic dans les traces.
• Correction des requêtes PUT authentifiées dans RemoteHTTPTraceServer.
• Correction de la gestion des requêtes de coût pour les projections calls_complete.

Ajouts

• Prise en charge, par le trace server, des tags et des alias sur les objets stockés.
• Intégration de traçage pour Claude Agents.
• Horodatages et métriques de délai avant le premier jeton pour les sessions Realtime.
• Les monitors peuvent utiliser des évaluateurs fusionnés.

Modifications

• Amélioration des performances d’OpenTelemetry grâce à un cache de références d’opérations partagé entre les requêtes.

Correctifs

• Correction de plusieurs problèmes dans la construction des requêtes de coût, notamment l’échappement des champs internes et les configurations ClickHouse distribuées.
• Correction de la gestion des objets Run Pydantic v2 dans l’intégration LangChain.
• Correction de cas limites dans les résolveurs de prédictions et d’évaluateurs lorsque les entrées ou les métadonnées sont absentes.
• Correction de l’accumulation de texte Vertex AI et de la visibilité des threads dans les requêtes calls_complete.

Ajouts

• API de recalcul rétroactif des scores stockés.
• Suivi des requêtes Gemini dans le SDK TypeScript.

Modifications

• Partitionnement des tables d’appels distribuées par trace_id ou project_id pour de meilleures performances de requête.
• Simplification des plans de requête calls_complete pour réduire la latence.

Correctifs

• Correction d’un bug empêchant parfois l’affichage des médias Gemini dans l’interface Weave.
• Les insertions par lots OpenTelemetry utilisent désormais les insertions asynchrones de ClickHouse.
• Correction de la gestion de NO_PROXY dans les clients HTTP.
• Correction de la confusion entre entity et équipe dans certains messages d’erreur.

Ajouts

• Les API d’utilisation exposent les métadonnées des appels non terminés.
• Intégration facultative de python-magic pour une détection MIME plus fine.
• Les threads Realtime sont pris en compte dans les synthèses d’utilisation.
• Prise en charge, dans le schéma, des tags et des alias sur les objets Weave.
• API de requête structurée eval_results pour les tableaux d’évaluation.

Modifications

• Amélioration de l’indexation grâce au stockage des horodatages sous forme de chaînes dans ClickHouse.
• Réduction des traitements redondants lors de la création de fichiers par lots pendant l’upsert d’un appel.

Correctifs

• Correction d’un bug où les générateurs ne respectaient pas les taux d’échantillonnage configurés.
• Correction de la mise en mémoire tampon afin que les flux soient vidés immédiatement à la fin d’un appel.
• Correction des erreurs d’index dans les requêtes de tri et de la sérialisation JSON déterministe pour le calcul des empreintes.
• Correction des noms d’affichage OpenTelemetry, de la gestion de make_safe_name et de la sérialisation LangChain des modèles Pydantic.

Ajouts

• Le traçage OpenAI Realtime est en disponibilité générale.

Correctifs

• Correction d’un problème où le SDK exigeait un paquet OpenTelemetry dont il n’a pas besoin.

Ajouts

• Les requêtes d’export OpenTelemetry acceptent un ID de run pour chaque ensemble de spans de ressources, ce qui permet d’associer les spans à un run.
• Vous pouvez désormais utiliser les expressions de requête de l’ORM pour filtrer des valeurs avec des comparaisons « inférieur à » et « inférieur ou égal à ». Il est ainsi plus simple d’écrire directement des requêtes sur des dates et des plages, sans avoir à combiner $gt et $not.
• Les nouveaux projets OpenTelemetry écrivent directement dans la table calls_complete.
• Les appels renvoyés par get_calls() incluent leurs champs de run et de stockage, tels que wb_run_id, wb_run_step et storage_size_bytes.
• Vertex AI est disponible en tant que fournisseur de modèles dans le Playground.

Modifications

• Amélioration des performances des analyses de tables et des requêtes de statistiques d’appels.
• Mise à jour des données de coût des modèles, notamment pour Claude Opus 4.6.

Correctifs

• Correction du filtrage des appels par ID de thread, y compris dans les cas où les filtres étaient supprimés à tort lors de l’optimisation.
• Les mises à jour d’état des files d’annotation sont désormais idempotentes.
• Correction d’un bug où weave.finish() ne vidait pas toujours les données client en attente.
• Correction de la perte des annotations de type sur les méthodes décorées avec @weave.op.
• Correction de PaginatedIterator, qui n’implémentait pas le protocole d’itérateur.
• Dataset.select() conserve désormais le nom et la description du dataset.
• Correction des requêtes de taille sur les traces volumineuses qui saturaient la mémoire.

Ajouts

• API de statistiques d’utilisation, ainsi que points de terminaison /trace/usage et /calls/usage pour l’utilisation agrégée.
• Option facultative de mode performances pour les déploiements à haut débit.
• Patch de l’analyse structurée (structured parse) d’Anthropic.
• Les vues enregistrées prennent en charge un champ column_order.

Modifications

• Amélioration de l’optimisation PREWHERE pour les requêtes sur clusters distribués.

Correctifs

• Correction d’un bug où l’échec d’insertions ClickHouse pouvait entraîner une fuite de lignes en mémoire tampon.
• Correction d’un bug où l’importation d’IPython au moment de l’import pouvait ralentir les démarrages à froid.
• Correction des migrations de mutation synchrones, du filtrage des résumés sur calls_complete et du surcomptage des jetons Google GenAI.
• Correction des spans OpenTelemetry avec les monitors et de la gestion des téléversements en double vers Google Cloud Storage.

Correctifs

• Suppression de la capture redondante des réponses HTTP dans certaines intégrations.
• Le traçage Google GenAI enregistre désormais les instructions système.
• Le traçage Google GenAI enregistre désormais les jetons de réflexion séparément des jetons de complétion.

Ajouts

• API utilitaires TypeScript pour manipuler les prompts dans le SDK Node.
• Le trace server convertit automatiquement et en toute sécurité les charges utiles Base64 lorsque c’est pertinent.
• Mises à jour du schéma du leaderboard en vue de futures fonctionnalités de comparaison.
• Paramètre redact_pii_exclude_fields pour affiner le masquage des PII.
• Entrées audio dans LLMAsAJudgeScorer et métadonnées d’ops enrichies (types et couleurs) pour les intégrations.

Correctifs

• Correction de caractères non valides qui bloquaient la création d’ops dans certains cas limites.
• Correction de la gestion des proxys HTTP et HTTPS pour le client HTTPX.
• Correction du traçage imbriqué lors de l’encapsulation de générateurs.

Ajouts

• Utilitaires d’analyse des entrées et sorties de l’instrumentation Logfire Pydantic AI.

Correctifs

• Correction de l’ordre non déterministe des évaluations sur de grands tableaux.
• Correction des requêtes de coût qui omettaient les jetons d’entrée et de sortie.
• Correction des tables ClickHouse distribuées répliquées et conditionnement du comportement de vidage Kafka à la configuration.

Ajouts

• Les prompts et les variables de modèle des LLMStructuredCompletionModels sont conservés lors des appels de complétion.

Correctifs

• Correction de problèmes de compatibilité d’importation de ClickHouse dans certains environnements.

Ajouts

• Les API de streaming de complétion acceptent les prompts et les variables de modèle.
• ObjectRef.from_uri reconstruit des objets à partir d’URI Weave.
• Le traçage de l’API OpenAI Responses enregistre les en-têtes x-request-id.
• Prise en charge de l’intégration Bedrock Agents.
• Utilitaire withAttributes du SDK TypeScript pour les métadonnées de span.

Correctifs

• Correction d’une fuite de mémoire dans le processeur de traçage OpenAI Agents.
• Correction d’un bug où des réf. pouvaient encore être publiées lorsque Weave était désactivé.
• Correction du comportement des itérateurs lors de la migration du code client HTTP de requests vers httpx.