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LLM Call が完了済みで、その記録だけが必要なフレームワークでは、weave.log_turn と weave.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構いません。進行中の会話は必要ありません。conversation_id には、会話を一意に識別できる、変化しない任意の string を設定します。同じ conversation_id を持つターンは、Agents ビューで 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、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 つ事後に記録するには、weave.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式のターンを受け入れます。
log_turn は、出力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、それぞれ独立して独自の model を保持します。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みなすものを log_turn の model に設定してください。

会話をログする

マルチターンの会話全体を一括でインポートするには、weave.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 の例と同じ方法で作成します。
最終更新日 2026年9月30日