Pi 拡張機能 - Weights & Biases Documentation

Weave for Agents はパブリックプレビューです。一般提供前に、機能、API、Agents view UI は変更される可能性があります。

Pi は、ターミナルベースのコーディングエージェントです。Weave は、GenAI semantic conventions に準拠した createOtelExtension インテグレーションを使用して、Pi のセッション、LLM Call、ツールの実行を自動的にトレースします。このページでは、Pi アプリケーションで Weave のトレースを有効にして、エージェントの動作を観察し、Runs をデバッグし、token の使用量とコストを分析する方法を説明します。

このインテグレーションは、Pi のセッションデータを Weave に送信します。このデータには、ユーザーのプロンプト、モデルの応答、ツールの入力と出力、Pi ツールが読み取った file の内容、シェルコマンドとその出力、取得した URL やページの内容が含まれる場合があります。このインテグレーションでは、PII の除去や機密データのマスキングは実装されていません。セキュリティ要件またはコンプライアンス要件のためにこのデータを Weave に送信できない場合は、Pi アプリケーションで Weave のトレースを有効にしないでください。

事前準備

Node.js (v18 以降)。
W&B アカウントと、WANDB_API_KEY 環境変数として設定された APIキー。

Pi は TypeScript と Node.js のフレームワークで、Python に相当するものはありません。Pi では ESM モジュールシステムが必要です。package.json で "type": "module" を使用するか、TypeScript を ESM 出力にコンパイルする必要があります。CommonJS プロジェクトではエラーが発生します。ESM project の設定について詳しくは、TypeScript SDK integration を参照してください。

パッケージをインストール

Weave、Pi、Node のタイプ定義を、ローカルの project の依存関係としてインストールします。

npm install weave @earendil-works/pi-coding-agent
npm install --save-dev @types/node tsx typescript

Pi のプロンプトと応答をトレースする

以下の例は、単一の Pi のプロンプトと応答をトレースするために必要な最小限のセットアップを示しています。エージェントのセッションを作成する前に weave.init() を呼び出し、拡張機能ファクトリとして createOtelExtension() を渡します。Weave は、セッション、各プロンプト/応答サイクル (invoke_agent) 、個々の LLM Call (chat) 、およびツール実行 (execute_tool) を含む、エージェントのライフサイクル全体をトレースします。SessionManager.inMemory() はセッション ID を自動的に生成します。

import {init, createOtelExtension} from 'weave';

import {
  createAgentSession,
  DefaultResourceLoader,
  SessionManager,
  getAgentDir,
} from '@earendil-works/pi-coding-agent';

async function main() {
  // 1. Weave を初期化します。OTEL TracerProvider を設定して Weave プロジェクトに向けます。
  //    createOtelExtension() で作成されたすべての span は
  //    自動的にここにエクスポートされます。
  await init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');

  // 2. リソースローダーを作成し、Weave OTEL 拡張機能を注入します。
  //    リソースローダーは Pi ランタイム環境と、
  //    エージェントアクティビティのトレースに使用する拡張機能のライフサイクルを提供します。
  const resourceLoader = new DefaultResourceLoader({
    cwd: process.cwd(),
    agentDir: getAgentDir(),
    extensionFactories: [createOtelExtension({})],
  });

  await resourceLoader.reload();

  // 3. エージェントセッションを開始する
  const {session} = await createAgentSession({
    resourceLoader,
    sessionManager: SessionManager.inMemory(),
  });

  // 4. 拡張機能をバインドします。session_start イベントをトリガーし、OTEL アダプターが
  //    ルートセッション span を作成して会話 ID を取得します。
  await session.bindExtensions({});

  // 5. アシスタントの出力を stdout にストリーミングする
  session.subscribe(event => {
    if (
      event.type === 'message_update' &&
      event.assistantMessageEvent.type === 'text_delta'
    ) {
      process.stdout.write(event.assistantMessageEvent.delta);
    }
  });

  // 6. プロンプトを送信し、応答が完了するまで待機する
  await session.prompt('What files are in the current directory?');
  console.log();
}

main();

tsx を使用してスクリプトをコンパイルし、実行します。[FILENAME] は TypeScript file の名に置き換えてください:

npx tsx [FILENAME].ts

コードを実行すると、トレースが Weave プロジェクトの Agents タブ (https://wandb.ai/[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]/weave/agents) に表示されます。Weave は、アプリケーションの各 run について、Pi セッション、LLM Call、およびツール実行を取得します。

次のステップ

この例をマルチターンのセッションにするには、プロンプトを追加します。Weave は session.prompt() を呼び出すたびに、それぞれが単一のルート span の下にネストされた個別の invoke_agent span としてトレースします。エージェントはプロンプト間で自動的にコンテキストを保持します。コードを実行すると、Agents タブに、ネストされた LLM Call、ツール実行、token 使用量、コストを含む、マルチターンの完全なタイムラインが表示されます。

​事前準備

​パッケージをインストール

​Pi のプロンプトと応答をトレースする

​次のステップ

事前準備

パッケージをインストール

Pi のプロンプトと応答をトレースする

次のステップ