Premiers pas
- Accédez à https://wandb.ai et sélectionnez votre projet.
- Dans le menu latéral, sélectionnez Agents pour afficher toutes les conversations d’agents enregistrées dans votre projet.
Onglet Dashboard

Onglet Agents

- Surveiller une flotte d’agents. La grille de cartes vous permet de comparer la latence et le taux d’erreur de tous les agents en un coup d’œil, sans ouvrir chaque conversation. Un pic de latence ou un taux d’erreur qui passe au rouge sur une carte signale une régression qui mérite d’être examinée.
- Identifier des agents inactifs. Le tri par Dernière activité met en évidence les agents qui n’ont pas enregistré d’activité récemment. Cela est utile pour confirmer qu’un déploiement est bien en ligne ou pour repérer des agents qui ont pu cesser de journaliser des traces de façon inattendue.
- Comparer les versions. Le nombre de versions sur chaque carte indique combien de versions distinctes de cet agent ont été déployées. Un nombre élevé de versions, associé à une hausse du taux d’erreur, peut indiquer une régression introduite dans un déploiement récent.
- Examiner un agent. Cliquez sur n’importe quelle carte pour ouvrir le panneau de détail de cet agent, depuis lequel vous pouvez accéder à ses conversations ou à ses spans :

Cartes des agents
| Champ | Description |
|---|---|
| Nom de l’agent | Le nom enregistré avec les traces de l’agent. |
| Dernière activité | Le temps écoulé depuis la dernière activité enregistrée par l’agent. |
| Version | Le nombre de valeurs agent_version distinctes enregistrées dans les spans de l’agent. |
| Histogramme d’activité | Un graphique en barres du volume récent de conversations, qui donne un aperçu rapide des tendances d’utilisation. |
| Conversations | Nombre total de conversations enregistrées. |
| Spans | Nombre total de spans enregistrés dans l’ensemble des conversations. |
| Coût | Coût total engagé dans l’ensemble des conversations de l’agent. Affiche un tiret (-) lorsque les données de coût ne sont pas disponibles. |
| Latence (moy.) | Durée de bout en bout moyenne par invocation. |
| Taux d’erreur | Pourcentage d’invocations ayant renvoyé une erreur. S’affiche en rouge lorsqu’il est supérieur à 0 %. |
Trouver et trier les agents
- Dernière activité : les agents actifs le plus récemment s’affichent en premier.
- Le plus d’invocations : le volume de conversations le plus élevé s’affiche en premier.
- Le plus de jetons d’entrée : la consommation de jetons la plus élevée s’affiche en premier.
- Le plus d’erreurs : le nombre d’erreurs le plus élevé s’affiche en premier.
Onglet Conversations

Tableau des conversations
| Colonne | Description |
|---|---|
| Conversation | L’identifiant de la conversation et un aperçu du premier message. |
| Dernier message | Un aperçu du message le plus récent, avec un indicateur de rôle. |
| Spans | Nombre total de spans enregistrés, affiché à côté d’une bande colorée (décrite ci-dessous). Un nombre de spans plus élevé indique davantage de branchements ou d’utilisation d’outils. |
| Tags | Les tags de signal et les scores appliqués à la conversation. |
| Agent | Le nom du ou des agents impliqués. |
| Invocations | Le nombre de fois où l’agent a été invoqué pendant la conversation. |
| Jetons d’entrée | Jetons d’entrée consommés. |
| Jetons de sortie | Jetons de sortie générés. |
| Coût | Coût total de la conversation. |
| Début | Le moment où la conversation a commencé. |
| Dernière activité | Le temps écoulé depuis l’enregistrement du dernier message. |
Filtres et fenêtre temporelle
Détail d’une conversation d’agent

Tours de conversation
Messages
- Le nom de l’agent et le modèle utilisé (par exemple,
gpt-5.5-2026-04-23). - L’horodatage et la durée.
- Le nombre de jetons en entrée et en sortie, ainsi que le coût (par exemple,
18823 in · 96 out · $0.0717). - Une section Raisonnement dépliable lorsque le modèle a utilisé un raisonnement approfondi.
- Le texte de la réponse, qui se replie automatiquement pour les réponses longues.
États d’erreur
Events
| Couleur | Type d’événement |
|---|---|
| Violet | Message utilisateur |
| Vert | Message de l’assistant |
| Bleu | Appel d’outil |
| Terre de Sienne | Invocation d’un sous-agent |
| Magenta | Transfert entre agents |
| Gris | Compactage du contexte |
| Rouge | Tout événement ayant renvoyé une erreur |
Scores
Synthèse des métadonnées
| Champ | Description |
|---|---|
| Jetons | Nombre total de jetons d’entrée et de sortie. |
| Coût | Coût total de la conversation. |
| Appels d’outils | Nombre d’appels d’outils sur l’ensemble des tours de conversation. |
| Messages | Nombre total de messages. |
| Durée de la conversation | Durée écoulée entre le premier et le dernier message. |
| Page des tours de conversation | Tours de conversation actuellement affichés et nombre total de tours de conversation. |
Répartition des jetons
| Champ | Description |
|---|---|
| Lecture du cache | Jetons issus du cache de prompt. |
| Écriture dans le cache | Jetons écrits dans le cache de prompt. |
| Taux de succès du cache | Pourcentage des jetons d’entrée issus du cache. Un taux plus élevé réduit le coût et la latence. |
| Raisonnement | Jetons consacrés à un raisonnement approfondi. |
| Ratio de raisonnement | Pourcentage des jetons de sortie consacrés à un raisonnement approfondi. |
Participants
Ajouter des messages d’agent à un dataset
Dataset :
- Dans l’en-tête du panneau de détails de la conversation, cliquez sur Add to dataset pour ouvrir le volet latéral Add example to dataset.
- Dans Choisir un dataset, utilisez le menu déroulant pour choisir le dataset auquel vous souhaitez ajouter des traces.
- Dans Select context, sélectionnez les messages à ajouter au dataset. Cliquez sur Next.
- Vérifiez votre sélection, puis cliquez sur Add to dataset.
Onglet Spans

Tableau des spans
| Colonne | Description |
|---|---|
| Span | Le nom et l’ID du span, avec son ID de trace en dessous. |
| Kind | Le type de span OpenTelemetry pour cette opération (par exemple INTERNAL, SERVER ou CLIENT). |
| Operation | Le type d’opération (par exemple chat, execute_tool ou invoke_agent). |
| Ratings & Tags | Les scores de signal et les tags appliqués au span. |
| Finish | La raison de fin renvoyée par le modèle (par exemple stop ou max_tokens). Cette colonne n’est renseignée que pour les spans chat lorsque le modèle indique une raison de fin. |
| Error type | Le type d’erreur renvoyé par le span, lorsqu’une erreur s’est produite. |
- Identifier les appels coûteux. Triez par jetons In ou Out pour trouver quels appels LLM individuels génèrent les coûts, au lieu d’afficher uniquement des totaux au niveau de la conversation.
- Déboguer un type d’opération spécifique. Filtrez par Operation pour isoler
tous les spans
execute_toolet vérifier les taux d’erreur, ou tous les spanschatpour un modèle spécifique. - Examiner la troncature. Filtrez Finish sur
max_tokenspour trouver les spans où le modèle a atteint sa limite de jetons au lieu de se terminer normalement. - Établir une corrélation avec un run W&B. Des colonnes masquées par défaut exposent les ID de run W&B et les étapes du run, ce qui vous permet de relier un span spécifique à un run d’entraînement ou d’évaluation dans W&B.
Groupes de traces
Détail de l’appel d’agent
- Repérer l’opération la plus longue en un coup d’œil. Les barres larges indiquent les spans qui ont le plus contribué à la latence totale.
- Voir le parallélisme. Les barres qui se chevauchent indiquent des spans exécutés en parallèle plutôt que séquentiellement.
- Inspecter n’importe quel span directement. Cliquez sur une barre de la chronologie pour charger les détails de ce span dans la vue, y compris ses messages d’entrée et de sortie, le nombre de jetons et d’autres métadonnées.
