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# Pi 拡張機能

> Weave で Pi のエージェント セッション、LLM Call、ツール実行をトレースします。

[Pi](https://pi.dev/) 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](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/) 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、トークン使用量とコストを分析する方法を説明します。

<Warning>
  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。
</Warning>

<div id="prerequisites">
  ## 事前準備
</div>

* [Node.js](https://nodejs.org/) (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](https://wandb.ai/authorize)。

<Note>
  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](/ja/weave/guides/integrations/js#set-up-an-esm-project) を参照してください。
</Note>

<div id="install-packages">
  ## パッケージをインストール
</div>

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。

```bash lines theme={null}
npm install weave @earendil-works/pi-coding-agent
npm install --save-dev @types/node tsx typescript
```

<div id="trace-a-pi-prompt-and-response">
  ## Pi のプロンプトと応答をトレースする
</div>

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、会話、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。

```typescript lines twoslash theme={null}
// @noErrors
import {init, createOtelExtension} from 'weave';

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

async function main() {
  // 1. Initialize Weave. Sets up the OTEL TracerProvider that points at your
  //    Weave project. All spans created by createOtelExtension() are
  //    automatically exported here.
  await init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');

  // 2. Create a resource loader and inject the Weave OTEL extension.
  //    The resource loader provides the Pi runtime environment and
  //    extension lifecycle used for tracing agent activity.
  const resourceLoader = new DefaultResourceLoader({
    cwd: process.cwd(),
    agentDir: getAgentDir(),
    extensionFactories: [createOtelExtension({})],
  });

  await resourceLoader.reload();

  // 3. Start the agent session
  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
  //    ルート会話 span を作成して会話 ID を取得します。
  await session.bindExtensions({});

  // 5. Stream assistant output to stdout
  session.subscribe(event => {
    if (
      event.type === 'message_update' &&
      event.assistantMessageEvent.type === 'text_delta'
    ) {
      process.stdout.write(event.assistantMessageEvent.delta);
    }
  });

  // 6. Send a prompt and wait for the full response
  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:

```bash theme={null}
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。

<div id="next-steps">
  ### 次のステップ
</div>

この例をマルチターンの会話にするには、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、トークン使用量、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。