> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Claude Agent SDK > Agent Lens を使用して、Claude Agent SDK で構築したエージェントをトレースします。 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

Weave SDK は [Claude Agent SDK for Python](https://github.com/anthropics/claude-agent-sdk-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](https://forge.coreweave.com/settings#apikeys)。 * `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`](https://github.com/anthropics/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](https://forge.coreweave.com/settings#apikeys)。 * `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。 ```bash Python theme={"system"} pip install weave claude-agent-sdk requests ``` ```bash TypeScript theme={"system"} npm install weave @anthropic-ai/claude-agent-sdk zod ```

コードで Agent Lens を初期化する

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。 ```python lines highlight="13,49,55" theme={"system"} 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](/ja/products/wandb/weave/guides/integrations/js)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。 ```typescript lines highlight="36" title="main.mjs" theme={"system"} 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。 ```bash theme={"system"} 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: 1. Navigate to [CoreWeave Forge](https://forge.coreweave.com) and select **Agent Lens** from the product menu. 2. Select your project. 3. 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](/products/agent-lens/conversations/view-activity).