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# Journalisation par lot pour votre agent

> Enregistrez manuellement les traces de l’agent pour les frameworks qui ont déjà effectué l’appel au LLM et doivent le consigner.

Pour les frameworks qui ont déjà effectué l’appel au LLM et doivent simplement l’enregistrer, utilisez `weave.log_turn` et `weave.log_conversation`. Tous les spans sont créés et terminés immédiatement, sans laisser de gestionnaires de contexte ouverts.

Les données enregistrées de cette façon peuvent être historiques — aucune conversation en direct n’est nécessaire. Définissez `conversation_id` sur n’importe quelle chaîne stable qui identifie de manière unique la conversation. Les tours de conversation qui partagent le même `conversation_id` sont regroupés en une seule conversation dans la vue **Agents**.

Si vous implémentez votre propre boucle d’agent, utilisez plutôt les API d’instrumentation en temps réel décrites dans [Tracez vos agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents) à la place.

<div id="log-a-turn">
  ## Enregistrer un tour de conversation
</div>

Pour enregistrer un tour de conversation terminé une fois qu’il a eu lieu, utilisez `weave.log_turn`. Il accepte un tour de conversation entièrement formé, y compris tous les spans LLM et d’outil.

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```python lines highlight="1,3,28" theme={null}
    weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")

    from weave.conversation import LLM, Message, Tool, Usage

    llm_span = LLM(
        model="gpt-4o",
        provider_name="openai",
        input_messages=[Message(role="user", content="What is the weather?")],
        output_messages=[Message(role="assistant", content="Let me check.")],
        usage=Usage(input_tokens=100, output_tokens=20),
    )

    tool_span = Tool(
        name="get_weather",
        arguments='{"city": "Tokyo"}',
        result='"24°C, sunny"',
    )

    llm_span2 = LLM(
        model="gpt-4o",
        provider_name="openai",
        input_messages=[Message(role="user", content="What is the weather?")],
        output_messages=[Message(role="assistant", content="It is 24°C and sunny.")],
        usage=Usage(input_tokens=150, output_tokens=30),
    )

    # Enregistrer un tour de conversation avec tous ses spans.
    weave.log_turn(
        conversation_id="my-conversation-abc",
        agent_name="weather-bot",
        messages=[
            Message(role="user", content="What is the weather in Tokyo?"),
            Message(role="assistant", content="It is 24°C and sunny in Tokyo."),
        ],
        spans=[llm_span, tool_span, llm_span2],
    )
    ```
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    ```plaintext theme={null}
    Cette fonctionnalité n’est pas encore disponible dans le SDK TypeScript.
    ```
  </Tab>
</Tabs>

`log_turn` renvoie un `LogResult` contenant les ID de trace des spans émis.

Un paramètre `model` facultatif de `log_turn` définit le modèle sur le span propre au tour de conversation, et non sur les spans LLM enfants. Chaque span `LLM` porte son propre `model` indépendamment. Si un tour de conversation utilise plusieurs modèles, définissez `model` dans `log_turn` sur celui que vous considérez comme le modèle principal pour ce tour de conversation.

<div id="log-a-conversation">
  ## Enregistrer une conversation
</div>

Pour importer en bloc une conversation complète à plusieurs tours de conversation, utilisez `weave.log_conversation`. Le paramètre `turns` accepte une liste d'objets `Turn`, chacun étant construit de la même manière que dans l'exemple `log_turn` précédent.

<Tabs>
  <Tab title="Python">
    ```python lines theme={null}
    weave.log_conversation(
        conversation_id="my-conversation-abc",
        agent_name="weather-bot",
        turns=[turn_1, turn_2],
    )
    ```
  </Tab>

  <Tab title="TypeScript">
    ```plaintext theme={null}
    Cette fonctionnalité n'est pas encore disponible dans le SDK TypeScript.
    ```
  </Tab>
</Tabs>