エージェントのバッチログ

LLM Call がすでに完了しており、記録だけが必要なフレームワークでは、CoreWeave Forge SDK の tracing.log_turn と tracing.log_conversation を使用します。すべてのスパンは作成と同時に終了するため、コンテキストマネージャーを開いたままにしておく必要はありません。この方法でログするデータは過去のものでもかまいません。進行中の会話は必要ありません。conversation_id には、会話を一意に識別する任意の固定文字列を設定します。同じ conversation_id を持つターンは、Conversations タブで 1 つの会話としてまとめて表示されます。独自のエージェントループを構築する場合は、代わりにエージェントをトレースするで説明しているリアルタイムのインストルメンテーション API を使用してください。

ターンをログする

完了したターンを 1 件ずつ事後に記録するには、tracing.log_turn を使用します。このメソッドは、すべての LLM スパンとツールスパンを含む完全な形のターンを受け入れます。LLM オブジェクトと Tool オブジェクトは、start_* ファクトリーを使わずに直接構築してください。直接構築したスパンは log_turn に渡すまで何も送信しないため、これらのオブジェクトは単なるデータとして扱えます。

Python
TypeScript

from coreweave.forge.agentlens import tracing
from coreweave.forge.agentlens.tracing import LLM, Message, Tool, Usage

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

llm_span = LLM(
    model="gpt-4o",
    provider_name="openai",
    input_messages=[Message(role="user", content="What is the weather?")],
    output_messages=[Message(role="assistant", content="Let me check.")],
    usage=Usage(input_tokens=100, output_tokens=20),
)

tool_span = Tool(
    name="get_weather",
    arguments='{"city": "Tokyo"}',
    result='"24°C, sunny"',
)

llm_span2 = LLM(
    model="gpt-4o",
    provider_name="openai",
    input_messages=[Message(role="user", content="What is the weather?")],
    output_messages=[Message(role="assistant", content="It is 24°C and sunny.")],
    usage=Usage(input_tokens=150, output_tokens=30),
)

# すべてのスパンを含むターンをログします。
tracing.log_turn(
    conversation_id="my-conversation-abc",
    agent_name="weather-bot",
    messages=[
        Message(role="user", content="What is the weather in Tokyo?"),
        Message(role="assistant", content="It is 24°C and sunny in Tokyo."),
    ],
    spans=[llm_span, tool_span, llm_span2],
)

This feature is not available in the TypeScript SDK yet.

log_turn は、送信されたスパンのトレース ID を含む LogResult を返します。 log_turn のオプションの model パラメーターは、子の LLM スパンではなく、ターン自体のスパンにモデルを設定します。各 LLM スパンは、それぞれ独自の model を個別に保持します。1 つのターンで複数のモデルを使用する場合は、そのターンのプライマリモデルと見なすモデルを log_turn の model に設定してください。ログした時刻ではなく、ターンが実際に発生した時刻を記録するには、started_at と ended_at をタイムゾーン情報付きの datetime 値で渡します。

会話をログする

マルチターンの会話全体を一度にまとめてインポートするには、tracing.log_conversation を使用します。turns パラメーターは Turn オブジェクトのリストを受け入れます。各オブジェクトは、前述の log_turn の例で示したスパンと同じ方法で構築します。

Python
TypeScript

tracing.log_conversation(
    conversation_id="my-conversation-abc",
    agent_name="weather-bot",
    turns=[turn_1, turn_2],
)

This feature is not available in the TypeScript SDK yet.

​ターンをログする

​会話をログする

ターンをログする

会話をログする