コンテンツにスキップ

トレーシング

Agents SDK には組み込みのトレーシングが含まれており、エージェント実行中に発生するイベントの包括的な記録( LLM 生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、カスタムイベントなど)を収集します。 Traces ダッシュボード を使用して、開発中および本番環境でワークフローをデバッグ、可視化、監視できます。

Note

トレーシングはデフォルトで有効です。トレーシングを無効にする方法は 2 つあります。

  1. 環境変数 OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1 を設定して、トレーシングをグローバルに無効化できます
  2. 単一の実行については、agents.run.RunConfig.tracing_disabledTrue に設定して無効化できます

OpenAI の API を使用し Zero Data Retention( ZDR )ポリシーの下で運用している組織では、トレーシングは利用できません。

トレースとスパン

  • トレース(Traces) は「ワークフロー」の単一のエンドツーエンド操作を表します。複数のスパンで構成されます。トレースには次のプロパティがあります。
    • workflow_name: 論理的なワークフローまたはアプリです。例: "Code generation" や "Customer service"
    • trace_id: トレースの一意の ID。指定しない場合は自動生成されます。形式は trace_<32_alphanumeric> である必要があります。
    • group_id: 任意のグループ ID。同じ会話からの複数のトレースを関連付けるために使用します。たとえばチャットスレッドの ID などです。
    • disabled: True の場合、このトレースは記録されません。
    • metadata: トレースの任意のメタデータ。
  • スパン(Spans) は開始時刻と終了時刻を持つ操作を表します。スパンには次が含まれます。
    • started_atended_at のタイムスタンプ
    • 所属するトレースを表す trace_id
    • 親スパン(存在する場合)を指す parent_id
    • スパンに関する情報である span_data。たとえば、AgentSpanData はエージェントに関する情報、GenerationSpanData は LLM 生成に関する情報などを含みます。

デフォルトのトレーシング

デフォルトでは、 SDK は次をトレースします。

  • Runner.{run, run_sync, run_streamed}() 全体が trace() でラップされます
  • エージェントが実行されるたびに agent_span() でラップされます
  • LLM 生成は generation_span() でラップされます
  • 関数ツールの呼び出しはそれぞれ function_span() でラップされます
  • ガードレールは guardrail_span() でラップされます
  • ハンドオフは handoff_span() でラップされます
  • 音声入力(音声認識)は transcription_span() でラップされます
  • 音声出力(音声合成)は speech_span() でラップされます
  • 関連する音声スパンは speech_group_span() の下に親子付けされる場合があります

デフォルトでは、トレース名は "Agent workflow" です。trace を使用する場合はこの名前を設定できますし、RunConfig で名前やその他のプロパティを構成することもできます。

加えて、カスタムトレースプロセッサー を設定して、トレースを別の宛先に送信できます(置き換えとして、または第 2 の宛先として)。

上位レベルのトレース

run() を複数回呼び出す場合、それらを 1 つのトレースにまとめたいことがあります。これはコード全体を trace() でラップすることで実現できます。

from agents import Agent, Runner, trace

async def main():
    agent = Agent(name="Joke generator", instructions="Tell funny jokes.")

    with trace("Joke workflow"): # (1)!
        first_result = await Runner.run(agent, "Tell me a joke")
        second_result = await Runner.run(agent, f"Rate this joke: {first_result.final_output}")
        print(f"Joke: {first_result.final_output}")
        print(f"Rating: {second_result.final_output}")
  1. Runner.run への 2 回の呼び出しが with trace() でラップされているため、個々の実行は 2 つのトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部になります。

トレースの作成

trace() 関数を使用してトレースを作成できます。トレースは開始と終了が必要です。方法は 2 つあります。

  1. 推奨: トレースをコンテキストマネージャとして使用します(例: with trace(...) as my_trace)。これにより適切なタイミングで自動的にトレースの開始と終了が行われます。
  2. trace.start()trace.finish() を手動で呼び出すこともできます。

現在のトレースは Python の contextvar を通じて追跡されます。これは自動的に並行処理で機能することを意味します。トレースを手動で開始/終了する場合は、現在のトレースを更新するために start()/finish()mark_as_currentreset_current を渡す必要があります。

スパンの作成

各種の *_span() メソッドを使用してスパンを作成できます。一般的には、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムのスパン情報を追跡するための custom_span() 関数が利用可能です。

スパンは自動的に現在のトレースに属し、さらに Python の contextvar を通じて追跡される最も近い現在のスパンの下にネストされます。

機微なデータ

一部のスパンは機微なデータを取得する可能性があります。

generation_span() は LLM 生成の入出力を保存し、function_span() は関数呼び出しの入出力を保存します。これらに機微なデータが含まれる可能性があるため、RunConfig.trace_include_sensitive_data によってこれらのデータの取得を無効化できます。

同様に、音声スパンにはデフォルトで入出力の音声に対する base64 エンコードの PCM データが含まれます。VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data を設定して、この音声データの取得を無効化できます。

カスタムトレーシングプロセッサー

トレーシングの大まかなアーキテクチャは次のとおりです。

  • 初期化時にグローバルな TraceProvider を作成します。これはトレースの作成を担当します。
  • TraceProviderBatchTraceProcessor で構成し、これがトレース/スパンをバッチで BackendSpanExporter に送信します。BackendSpanExporter はスパンとトレースを OpenAI バックエンドにバッチでエクスポートします。

このデフォルト設定をカスタマイズして、別のバックエンドへの送信や追加のバックエンドへの送信、エクスポーターの動作変更を行うには、次の 2 つの方法があります。

  1. add_trace_processor() は、トレースとスパンが準備でき次第受け取る、追加のトレースプロセッサーを追加できます。これにより、 OpenAI のバックエンドへの送信に加えて独自の処理を行えます。
  2. set_trace_processors() は、デフォルトのプロセッサーを独自のトレースプロセッサーに置き換えられます。つまり、 OpenAI バックエンドにトレースを送信する TracingProcessor を含めない限り、トレースは OpenAI バックエンドに送信されません。

OpenAI 以外のモデルでのトレーシング

OpenAI の API キーを OpenAI 以外のモデルで使用して、トレーシングを無効化することなく OpenAI Traces ダッシュボードで無料のトレーシングを有効にできます。

import os
from agents import set_tracing_export_api_key, Agent, Runner
from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel

tracing_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
set_tracing_export_api_key(tracing_api_key)

model = LitellmModel(
    model="your-model-name",
    api_key="your-api-key",
)

agent = Agent(
    name="Assistant",
    model=model,
)

注記

  • Openai Traces ダッシュボードで無料のトレースを表示します。

外部トレーシングプロセッサー一覧