Claude Agent SDK - CoreWeave Docs

Claude Agent SDK を使用すると、Claude を活用したエージェントアプリケーションをすばやく構築できます。CoreWeave Agent Lens を Claude エージェントに統合すると、エージェントのクエリ、モデルの応答、ツールの使用、マルチターンの会話など、エージェントの Call を自動的にトレースできます。

This integration uses the Weights & Biases Weave SDK (weave), because the CoreWeave Forge SDK doesn’t support this framework yet. Traces you send with Weave appear in Agent Lens, because both products share the same trace data.

Agent Lens で Claude Agent SDK のエージェントをトレースする

Python
TypeScript

Weave SDK は Claude Agent SDK for Python に自動でパッチを適用するため、最小限のセットアップで Claude エージェントのトレースを取得できます。このガイドでは、Weave を初期化し、MCP ツールを使用するマルチターンの Claude エージェントを query() で実行する方法を説明します。Agent Lens は、会話、モデルの Call、ツール呼び出しをエンドツーエンドで自動的にトレースします。

前提条件

CoreWeave Forge アカウントと、WANDB_API_KEY 環境変数に設定した APIキー。
ANTHROPIC_API_KEY 環境変数に設定した Anthropic APIキー。
Python 3.10 以降。

Weave SDK は @anthropic-ai/claude-agent-sdk と連携し、query() の Call をエージェントスパン、モデルの応答、ツール呼び出しも含めて自動的にトレースします。

前提条件

CoreWeave Forge アカウントと、WANDB_API_KEY 環境変数に設定した APIキー。
ANTHROPIC_API_KEY 環境変数に設定した Anthropic APIキー。
Node.js 18 以降。
@anthropic-ai/claude-agent-sdk バージョン 0.3.178 以降。

パッケージをインストールする

開発環境に次のパッケージをインストールします。weave パッケージはトレースを取得し、claude-agent-sdk はエージェントのランタイムを提供します。残りのパッケージはサンプルのツールで使用します。

pip install weave claude-agent-sdk requests

npm install weave @anthropic-ai/claude-agent-sdk zod

コードで Agent Lens を初期化する

Python
TypeScript

プロジェクトのコードに weave.init を追加し、Forge のチーム名とプロジェクト名を更新してから、通常どおりにエージェントを構築します。weave.init によって自動パッチ適用が有効になり、Claude Agent SDK からトレースを取得できるようになります。この例では、wikipedia_search MCP ツールを定義し、3 ターンの会話を実行します。各ターンはそれぞれ個別の query() 呼び出しですが、2 ターン目以降では最初のターンのセッション ID を resume に渡します。これにより、すべてのターンが Agent Lens の Conversations タブで 1 つの会話としてグループ化されます。最初の 2 ターンでは Wikipedia のルックアップが実行され、3 ターン目ではツールを呼び出さずに、それまでの会話のコンテキストを使用して要約を生成します。

import anyio
import requests
import weave

from claude_agent_sdk import (
    ClaudeAgentOptions,
    ResultMessage,
    create_sdk_mcp_server,
    query,
    tool,
)

weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")

@tool(
    "wikipedia_search",
    "Search Wikipedia for a topic and return its title and intro paragraph.",
    {"query": str},
)
async def wikipedia_search(args: dict) -> dict:
    r = requests.get(
        "https://en.wikipedia.org/w/api.php",
        params={
            "action": "query", "generator": "search", "gsrsearch": args["query"], "gsrlimit": 1,
            "prop": "extracts", "exintro": True, "explaintext": True, "format": "json",
        },
        headers={"User-Agent": "weave-demo"},
    ).json()
    page = next(iter(r["query"]["pages"].values()))
    return {"content": [{"type": "text", "text": f"{page['title']}: {page['extract']}"}]}

wiki_server = create_sdk_mcp_server(
    name="wiki",
    version="1.0.0",
    tools=[wikipedia_search],
)

async def main():
    session_id = None

    for question in [
        "Who founded Anthropic?",
        "What is Claude (the AI assistant)?",
        "Summarize what we discussed in one sentence.",
    ]:
        options = ClaudeAgentOptions(
            mcp_servers={"wiki": wiki_server},
            allowed_tools=["mcp__wiki__wikipedia_search"],
            resume=session_id,
        )
        print(f"USER: {question}")

        async for message in query(prompt=question, options=options):
            if isinstance(message, ResultMessage):
                session_id = message.session_id
                print(f"AGENT: {message.result}\n")


anyio.run(main)

query() を呼び出すたびに、invoke_agent ルートスパンが 1 つ生成されます。後続のターンは同じセッションを再開するため、Weave はすべてのスパンに同じ gen_ai.conversation.id を付与し、Agent Lens はそれらを 1 つの会話としてグループ化します。再利用する ID は ResultMessage.session_id に格納されています。また、最初のターンでは resume に None を指定でき、その場合は新しいセッションが開始されます。resume を指定しない場合、ターンごとに個別のセッションが開始され、それぞれ別の会話として表示されます。ただし、ClaudeSDKClient は例外です。このクライアントは async with ブロックの有効期間中、1 つのセッションを開いたまま保持するため、同じクライアント経由で送信したターンは最初からグループ化されます。Weave はどちらの経路にもパッチを適用します。

Weave は、モジュールローダーフックを介して query() を自動的にインストルメントします。必要なセットアップはモジュールシステムによって若干異なります。CommonJS と ESM の違い、および Weave のローダーフックの仕組みの詳細については、TypeScript SDK サードパーティインテグレーションガイドを参照してください。

CommonJS project: 追加の設定は不要です。自動インストルメンテーションが最初に実行されるように、@anthropic-ai/claude-agent-sdk より前に weave を require してください。
ESM project: インストルメンテーションが他のモジュールより先に読み込まれるように、--import=weave/instrument フラグを付けて Node を起動してください。

この例では、wikipedia_search MCP ツールを定義し、3 ターンの会話を実行します。各ターンはそれぞれ独立した query() Call ですが、2 ターン目以降は最初のターンの session_id を resume に渡すため、Agent Lens の Conversations ではすべてのターンが 1 つのセッションとしてまとめられます。最初の 2 ターンでは Wikipedia のルックアップが実行され、3 ターン目ではツール呼び出しを行わず、それまでの会話コンテキストをもとに要約を生成します。

main.mjs

import * as weave from "weave";
import { createSdkMcpServer, query, tool, type Options } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";
import { z } from "zod";

const wikipediaSearch = tool(
    "wikipedia_search",
    "Search Wikipedia for a topic and return its title and intro paragraph.",
    { query: z.string().describe("The topic to search for") },
    async ({ query }) => {
    const url = new URL("https://en.wikipedia.org/w/api.php");
    url.search = new URLSearchParams({
        action: "query",
        generator: "search",
        gsrsearch: query,
        gsrlimit: "1",
        prop: "extracts",
        exintro: "true",
        explaintext: "true",
        format: "json",
    }).toString();

    const response = await fetch(url, { headers: { "User-Agent": "weave-demo" } });
    const data = await response.json();
    const page = Object.values(data.query.pages)[0] as { title: string; extract: string };
    return { content: [{ type: "text" as const, text: `${page.title}: ${page.extract}` }] };
    },
);

const wikiServer = createSdkMcpServer({
    name: "wiki",
    version: "1.0.0",
    tools: [wikipediaSearch],
});

async function main() {
    await weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]");

    const baseOptions: Options = {
    model: "claude-sonnet-4-5",
    maxTurns: 4,
    mcpServers: { wiki: wikiServer },
    allowedTools: ["mcp__wiki__wikipedia_search"],
    };

    const questions = [
    "Who founded Anthropic?",
    "What is Claude (the AI assistant)?",
    "Summarize what we discussed in one sentence.",
    ];

    let sessionId: string | undefined;

    for (const prompt of questions) {
    const options: Options = sessionId
        ? { ...baseOptions, resume: sessionId }
        : baseOptions;

    console.log(`USER: ${prompt}`);
    for await (const message of query({ prompt, options })) {
        if (message.type === "system" && message.subtype === "init") {
        sessionId ??= message.session_id;
        }
        if (message.type === "result" && message.subtype === "success") {
        console.log(`AGENT: ${message.result}\n`);
        }
    }
    }
}

main().catch(console.error);

query() を呼び出すたびに、invoke_agent ルートスパンが 1 つ生成されます。後続のターンは同じ session_id を引き継いで再開するため、Agent Lens はすべてのスパンに同じ gen_ai.conversation.id を付与し、Conversations ビューで 1 つのセッションとしてまとめて表示します。この例を main.mjs として保存し、--import=weave/instrument フラグを付けて実行します。これにより、ローダーフックが他のどのモジュールよりも先に実行されます。

node --import=weave/instrument main.mjs

View your traces in Agent Lens

After the script runs, weave.init() prints a link to your project in Weave. The same traces appear in Agent Lens, because both products share the same trace data. To view them in Agent Lens:

Navigate to CoreWeave Forge and select Agent Lens from the product menu.
Select your project.
In the Agent Lens side menu, select Conversations, and then select your conversation.

Each turn renders as an invoke_agent span with nested chat and execute_tool spans. Each span shows its input, model, output, token usage, and tool results. For more information, see View agent activity.

​Agent Lens で Claude Agent SDK のエージェントをトレースする

​前提条件

​前提条件

​パッケージをインストールする

​コードで Agent Lens を初期化する

​View your traces in Agent Lens

Agent Lens で Claude Agent SDK のエージェントをトレースする

前提条件

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