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Weave では、AI スタックと統合する方法が 2 つあります。
  • エージェントをトレース: エージェント SDK (OpenAI Agents SDK や Google ADK など) で構築したマルチターンのエージェント アプリケーション、またはエージェント ハーネス (Claude Code、Codex、Pi.dev など) 内で実行されるアプリケーション向けです。これらのインテグレーションでは、セッション、ターン、LLM calls、ツールコール を取得し、Weave の Agents ビューに表示します。
  • LLM アプリケーションをトレース: LLM プロバイダ (OpenAI、Anthropic、Bedrock など) を呼び出すコード、またはオーケストレーション フレームワーク (LangChain、LlamaIndex、DSPy など) を使用するコード向けです。これらのインテグレーションでは、個々の LLM calls とパイプラインのステップを、Traces ビューで Weave Calls として取得します。
どちらを選べばよいかわからない場合は、新しいマルチターンのエージェント開発には エージェントをトレースする から、既存の LLM 呼び出しワークフローには LLM アプリケーションをトレースする から始めてください。

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エージェントをトレースする

マルチターンのエージェント アプリケーションを構築していて、セッション、ターン、ツールコールを Weave の Agents ビューに表示したい場合は、これらのインテグレーションを使用してください。Agents ビューに表示されるエージェント SDK、ハーネス、カスタム インストルメンテーションについては、エージェントのインテグレーションを選択するを参照してください。

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LLM アプリケーションをトレースする

アプリケーションが LLM プロバイダの API を直接呼び出す場合や、オーケストレーション フレームワークを使用する場合、Weave は多くのライブラリやフレームワークで、トレースを自動的にインターセプトできます (パッチ適用 を使用) 。コードに Weave SDK をインポートし、weave.init で初期化すると、Weave は各リクエストを入力、出力、レイテンシ、token 使用量、コストを含む Call として記録します。 Weave が autopatch していないライブラリについては、コードに Weave Ops を手動で適用して、トレースを取得できます。

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LLM プロバイダ

LLM プロバイダとは、予測を生成するための大規模言語モデルへのアクセスを提供するベンダーです。Weave はこれらのプロバイダーと連携し、それぞれの API とのやり取りをログし、トレースします。

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フレームワーク

フレームワークは、AI アプリケーションで実行パイプラインをオーケストレーションするために役立ちます。複雑なワークフローを構築するためのツールや抽象化を提供します。Weave はこれらのフレームワークと連携し、パイプライン全体をトレースします。

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強化学習フレームワーク

Weave は、トレーニングと評価の run をトレースするために、強化学習フレームワークと連携します。

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プロトコル

Weave は、AI アプリケーションとそれを支えるサービス間の通信を可能にする標準化プロトコルと連携できます。