OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK で W&B Weave を使用して、エージェントアプリケーションをトラッキングおよび監視します

OpenAI Agents SDK で W&B Weave を使用して、エージェントアプリケーションをトレースおよび監視できます。

Python

OpenAI Agents Python SDK は、マルチエージェントのワークフローを構築するための、軽量かつ強力なフレームワークです。

​

インストール

pip を使って必要な依存関係をインストールします。

pip install weave openai-agents

​

はじめに

OpenAI Agents SDK を Weave で使用するには、次の手順を行います。

• プロジェクト名を指定して Weave を初期化します。
• エージェントに Weave のトレースプロセッサを追加します。
• 通常どおりエージェントを作成して実行します。

次のコードサンプルでは、OpenAI Agent を作成し、トレースできるように Weave と統合しています。Weave プロジェクトを初期化し、実行トレースを収集するように WeaveTracingProcessor を設定します。Weather データモデルは天気情報を表します。get_weather 関数は、エージェントが使用できるツールとしてデコレートされ、サンプルの天気レポートを返します。Hello world という名前のエージェントは、基本的な指示と天気ツールへのアクセスを設定してあります。main 関数は、サンプル入力 (What's the weather in Tokyo?) を使ってエージェントを非同期で実行し、最終応答を出力します。

from pydantic import BaseModel
from agents import Agent, Runner, function_tool
import agents
import weave
import asyncio

weave.init("openai-agents")

class Weather(BaseModel):
    city: str
    temperature_range: str
    conditions: str

@function_tool
def get_weather(city: str) -> Weather:
    return Weather(city=city, temperature_range="14-20C", conditions="Sunny with wind.")

agent = Agent(
    name="Hello world",
    instructions="You are a helpful agent.",
    tools=[get_weather]
)

async def main():
    result = await Runner.run(agent, input="What's the weather in Tokyo?")    
    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

​

トレースを表示

上記のコードサンプルを実行すると、Weave ダッシュボードへのリンクが生成されます。リンクを開くと、agent run のトレースを確認できます。

TypeScript

OpenAI Agents Node SDK は、マルチエージェントのワークフローを構築するための、軽量で強力なフレームワークです。

​

インストール

npm を使用して、必要な依存関係をインストールします。

npm install weave @openai/agents zod

​

はじめに

ほとんどの Node.js 環境では、手動インストルメンテーションは必要ありません。 Weave は、モジュールの読み込み時に @openai/agents を自動的にインストルメントします。

自動インストルメンテーションは、モジュールローダーフックを登録することで動作します。

• CommonJS プロジェクト: 追加の設定は不要です。
• ESM プロジェクト: インストルメンテーションが他のモジュールより先に読み込まれるよう、Node は --import=weave/instrument フラグを付けて起動する必要があります。

プロジェクトの設定方法や、使用しているタイプの見分け方についてサポートが必要な場合は、TypeScript SDK: Third-Party Integration Guide を参照してください。

次のコードサンプルでは、OpenAI Agent を作成し、トレース可能にするために Weave と統合します。Weave プロジェクトの初期化にある your-team-name/your-project-name は、ご利用の entity とプロジェクトに置き換えてください。このサンプルでは、サンプルの天気レポートを返す get_weather ツールを定義し、続いて基本的な指示と天気ツールへのアクセス権を持つ Hello world という名前の agent を設定します。main 関数は、サンプル入力 (What's the weather in Tokyo?) で agent を実行し、最終的なレスポンスをログします。

import * as weave from "weave";
import { Agent, run, tool } from "@openai/agents";
import { z } from "zod";

const getWeather = tool({
  name: "get_weather",
  description: "Get the current weather for a given city.",
  parameters: z.object({
    city: z.string().describe("The name of the city"),
  }),
  async execute({ city }) {
    return `${city}: 14-20C, Sunny with wind.`;
  },
});

async function main() {
  // プロジェクト情報に合わせて更新してください。
  await weave.init("your-team-name/your-project-name");

  const agent = new Agent({
    name: "Hello world",
    instructions: "You are a helpful agent.",
    tools: [getWeather],
  });

  const result = await run(agent, [
    { role: "user", content: "What's the weather in Tokyo?" },
  ]);
  console.log(result.finalOutput);
}

main();

CommonJS では、自動インストルメンテーションを行うには、import * as weave from "weave" 文を import { Agent, run, tool } from "@openai/agents" よりも前に記述する必要があります。コード上この順序にできない場合は、以下の手動インストルメンテーションを使用してください。

​

手動インストルメンテーション

手動インストルメンテーションが必要なのは、次のようにモジュールローダーフックを実行できない場合に限られます。

• 依存関係を単一ファイルにバンドルするバンドラー。
• Node CLI フラグを渡せない環境。
• ローダーフックを経由しない動的なモジュール読み込みパターン。

このような場合は、instrumentOpenAIAgents() を使用してインストルメンテーションを明示的に登録できます。

import * as weave from "weave";

await weave.init("openai-agents");
await weave.instrumentOpenAIAgents();

トレースプロセッサを完全に制御したい場合 (カスタムプロセッサの設定や条件付き登録を行う場合など) は、手動で作成して登録します:

import { addTraceProcessor } from "@openai/agents";
import { createOpenAIAgentsTracingProcessor } from "weave";

...

const processor = createOpenAIAgentsTracingProcessor();
addTraceProcessor(processor);