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Weave を AI スタックと統合する方法は 2 つあります。
  • エージェントのトレース: エージェント SDK (OpenAI Agents SDK や Google ADK など) で構築された、またはエージェントハーネス (Claude Code、Codex、Pi.dev など) 内で実行されるマルチターンのエージェント型アプリケーション向けです。これらのインテグレーションは、セッション、ターン、LLM Call、ツール呼び出しを取得し、Weave の Agents ビューにレンダリングします。
  • LLM アプリケーションのトレース: LLM プロバイダ (OpenAI、Anthropic、Bedrock など) を呼び出すコードや、オーケストレーションフレームワーク (LangChain、LlamaIndex、DSPy など) を使用するコード向けです。これらのインテグレーションは、個々の LLM Call とパイプラインのステップを Weave の Calls として取得し、Traces ビューに表示します。
どちらを選べばよいかわからない場合は、マルチターンのエージェントを新たに開発するなら エージェントをトレースする から、既存の LLM Call のワークフローであれば LLM アプリケーションをトレースする から始めてください。

エージェントをトレースする

マルチターンのエージェント型アプリケーションを構築していて、セッション、ターン、ツール呼び出しを Weave の Agents ビューに表示したい場合は、これらのインテグレーションを使用してください。エージェント SDK、ハーネス、カスタムインストルメンテーションについては、エージェントインテグレーションを選択するを参照してください。

LLM アプリケーションのトレース

アプリケーションが LLM プロバイダの API を直接呼び出す場合や、オーケストレーションフレームワークを使用する場合、Weave は多くのライブラリやフレームワークでトレースを自動的に取得できます (自動パッチ適用を使用) 。コードに Weave SDK をインポートし、weave.init で初期化すると、Weave は各リクエストを Call として記録し、入力、出力、レイテンシー、トークン使用量、コストを取得します。 Weave が自動パッチ適用を行わないライブラリでは、コードに Weave Op を手動で適用してトレースを取得できます。

LLM プロバイダ

LLM プロバイダは、予測を生成するための大規模言語モデルへのアクセスを提供するベンダーです。Weave はこれらのプロバイダーと連携し、各 API とのやり取りをログし、トレースします:

フレームワーク

フレームワークは、AI アプリケーションの実行パイプラインをオーケストレーションするためのもので、複雑なワークフローを構築するためのツールや抽象化を提供します。Weave はこれらのフレームワークと連携し、パイプライン全体をトレースします。

強化学習フレームワーク

Weave は強化学習フレームワークと連携し、トレーニングと評価の run をトレースします。

プロトコル

Weave は、AI アプリケーションとそれを支えるサービスとの間の通信を実現する標準プロトコルと連携します。
最終更新日 2026年9月30日