wandb/weave

Weave by Weights & Biases

概要 – Weave は、AI エージェントとその呼び出す関数の動作を記録（「トレース」）する Python ツールキットです。記録されたデータは W&B UI の Agents（完全な会話実行用）または Calls（個々の関数呼び出し用）に表示され、エージェントの検査、デバッグ、評価が可能です。

主な機能

• エージェントトレース – OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、または Google ADK で構築されたエージェントを実行すると、各ターン、LLM リクエスト、ツール使用が自動的に記録されます。UI には会話のタイムラインが表示されます。
• カスタムエージェントサポート – 独自のループがある場合は、weave.start_conversation、weave.start_turn、weave.start_llm（コンテキストマネージャースタイル）でラップして、同じ可視化を得ることができます。
• 関数トレース – 任意の Python 関数を @weave.op でデコレートすると、入力、出力、およびネストされた LLM 呼び出しをキャプチャします。これらは Calls タブに表示され、評価やスコアリングパイプラインに役立ちます。
• 組み込み評価 – weave/flow パッケージはエージェント出力のスコアリングユーティリティを提供しますが、README ではほのめかされているだけです。
• サポート対象 SDK でのゼロ設定 – 単一の weave.init("<team>/<project>") 呼び出しでサポート対象のエージェントライブラリをパッチするため、init 以外のコード変更は不要です。

典型的なワークフロー

1. ライブラリ（および必要なエージェント SDK）をインストールします。 ```bash pip install weave openai-agents # または claude-agents、google-adk

2. weave.init("myteam/myproject") を呼び出します – W&B プロジェクトへの URL が表示されます。
3. 通常どおりエージェントを実行します。Weave が自動的に会話を記録します。
4. プロジェクト URL を開き、Agents タブでプロンプト、ツール呼び出し、LLM 使用のステップバイステップビューを確認します。
5. エージェント以外のコードでは、@weave.op で関数をラップするか、低レベルの weave.start_* コンテキストマネージャーを使用します。

例 – Wikipedia 検索ツールを呼び出せる簡単なリサーチアシスタントエージェントのトレース。README には、以下の完全なスクリプトが示されています：

• wikipedia_search ツールを定義し、
• 指示付きの Agent を作成し、
• Runner.run を使用してループで 3 つの質問を実行し、
• エージェントの応答を出力します。weave.init の後、相互作用全体が W&B UI に表示されます。

対象読者

• LLM を利用したアシスタントやチャットボットを構築し、プロンプトフローとツール使用の可視性を必要とする ML エンジニア。
• さまざまなプロンプト戦略やモデルバージョンを評価する研究者。
• 実験追跡に Weights & Biases をすでに使用しており、エージェントの可観測性のための統一された場所を望むチーム。

前提条件

• Python 3.10+。
• 無料の W&B アカウントと API キー。
• 使用予定の LLM プロバイダーの API キー（例：OpenAI）。

ドキュメントとサポート

• 完全なドキュメント：https://wandb.me/weave
• サポート対象の各エージェント SDK のクイックスタートガイド。
• GitHub 上のオープンソースリポジトリ（wandb/weave）。CI バッジと PyPI リリースがあります。

ステータス – README には、より広範な「Weave エンジン」と UI ボードは一時停止中であり、現在の焦点はトレースと評価コンポーネント（weave/trace と weave/flow）にあると記載されています。

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すべての詳細はリポジトリの README から直接取得しています。追加の機能は推測されていません。