Conversation - CoreWeave Docs

class Conversation(BaseModel): ...

대화입니다. conversation_id를 기준으로 턴을 그룹화합니다(span 없음). continue_parent_trace는 이 대화가 생성하는 턴의 트레이스 격리 방식을 제어합니다. 기본값 False로 두면 각 턴이 자체 OTel 트레이스를 시작합니다 (독립형 Conversations 탭 뷰에 적합). 에이전트 호출을 포함해야 하는 외부 트레이스(예: fastapi로 계측된 요청)가 애플리케이션에 있으면 True로 설정하세요. Conversation은 Pydantic 모델입니다. 생성할 때 아래 필드를 키워드 인수로 지정할 수 있습니다. Conversation은 컨텍스트 관리자이므로 with 문에서 사용할 수 있습니다.

필드

필드	유형	기본값	설명
`conversation_id`	`str`	`''`
`conversation_name`	`str`	`''`
`agent_name`	`str`	`''`	각 턴이 상속하는 대화 수준 기본값입니다(턴에 자체 값이 있으면 그 값이 우선합니다). system_instructions는 턴마다 달라지므로 제외됩니다.
`model`	`str`	`''`
`agent_id`	`str`	`''`
`agent_description`	`str`	`''`
`agent_version`	`str`	`''`
`include_content`	`bool`	`True`
`continue_parent_trace`	`bool`	`False`
`attributes`	`dict[str, Any]`	`{}`	이 대화가 내보내는 모든 span에 추가되는 속성입니다.

메서드

start_turn

def start_turn(
    *,
    user_message: str = '',
    model: str = '',
    agent_name: str = '',
    agent_id: str = '',
    agent_description: str = '',
    agent_version: str = '',
    system_instructions: Union[list[str], None] = None,
) -> Turn: ...

턴을 생성하고 시작합니다. 이전 턴이 아직 열려 있으면 자동으로 종료합니다. _current_turn contextvar를 설정하므로, 컨텍스트 관리자 사용 여부와 관계없이 get_current_turn()으로 턴에 접근할 수 있습니다. agent_name / model / agent_id / agent_description / agent_version은 각각 비워 두면 대화의 기본값이 사용되며, continue_parent_trace는 상속됩니다. 이 값들은 나중에 turn.record(...)로 재정의할 수 있습니다. system_instructions(에이전트의 system 프롬프트)는 턴의 invoke_agent span에 포함됩니다. start_llm과 마찬가지로, 반환된 Turn에 속성을 할당하여 나중에 설정할 수도 있습니다.

end

def end() -> None: ...

​필드

​메서드

​start_turn

​end

필드

메서드

start_turn

end