OpenAI Agents SDK

W&B Weave를 OpenAI Agents SDK와 함께 사용해 에이전트 애플리케이션의 트레이스를 수집하고 모니터링할 수 있습니다.

Python
TypeScript

OpenAI Agents Python SDK는 멀티 에이전트 워크플로를 구축할 때 사용할 수 있는 가볍고 강력한 프레임워크입니다.

설치

pip를 사용해 필요한 의존성을 설치합니다:

pip install weave openai-agents

시작하기

OpenAI Agents SDK를 Weave와 함께 사용하려면 다음과 같이 합니다.

프로젝트 이름으로 Weave를 초기화합니다.
에이전트에 Weave 트레이싱 프로세서를 추가합니다.
평소처럼 에이전트를 생성하고 실행합니다.

다음 코드 예제는 OpenAI Agent를 생성하고, 트레이스를 추적할 수 있도록 Weave와 통합하는 방법을 보여줍니다. Weave 프로젝트를 초기화하고 실행 트레이스를 수집하도록 WeaveTracingProcessor를 설정합니다. Weather 데이터 모델은 날씨 정보를 나타냅니다. get_weather 함수는 에이전트가 사용할 수 있는 도구로 데코레이터가 적용되며, 예시 날씨 리포트를 반환합니다. Hello world라는 이름의 에이전트는 기본 지침과 날씨 도구를 사용할 수 있도록 구성됩니다. main 함수는 예시 입력(What's the weather in Tokyo?)으로 에이전트를 비동기적으로 실행하고 최종 응답을 출력합니다.

from pydantic import BaseModel
from agents import Agent, Runner, function_tool
import agents
import weave
import asyncio

weave.init("openai-agents")

class Weather(BaseModel):
    city: str
    temperature_range: str
    conditions: str

@function_tool
def get_weather(city: str) -> Weather:
    return Weather(city=city, temperature_range="14-20C", conditions="Sunny with wind.")

agent = Agent(
    name="Hello world",
    instructions="You are a helpful agent.",
    tools=[get_weather]
)

async def main():
    result = await Runner.run(agent, input="What's the weather in Tokyo?")    
    print(result.final_output)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

트레이스 보기

위 코드 샘플을 실행하면 Weave 대시보드 링크가 생성됩니다. 링크를 열어 에이전트 run의 트레이스를 확인하세요.

OpenAI Agents Node SDK는 멀티 에이전트 워크플로를 구축하기 위한 가볍고 강력한 프레임워크입니다.

설치

npm을 사용해 필요한 의존성을 설치합니다:

npm install weave @openai/agents zod

시작하기

대부분의 Node.js 환경에서는 수동 계측이 필요하지 않습니다. Weave는 모듈이 로드되면 @openai/agents를 자동으로 계측합니다.자동 계측은 모듈 로더 훅을 등록하는 방식으로 동작합니다.

CommonJS 프로젝트: 추가 설정이 필요하지 않습니다.
ESM 프로젝트: 계측이 다른 모듈보다 먼저 로드되도록 Node를 --import=weave/instrument 플래그와 함께 시작해야 합니다.

프로젝트 설정에 도움이 필요하거나 현재 사용 중인 유형을 확인해야 한다면, TypeScript SDK: 서드파티 인테그레이션 가이드를 참조하세요.다음 코드 예제는 OpenAI Agent를 생성하고 추적할 수 있도록 Weave와 통합합니다. Weave 프로젝트 초기화의 your-team-name/your-project-name을 자신의 entity와 프로젝트로 바꾸세요. 이 예제는 샘플 날씨 보고서를 반환하는 get_weather 도구를 정의한 다음, 기본 지침과 날씨 도구에 대한 액세스 권한이 있는 Hello world라는 이름의 agent를 설정합니다. main 함수는 샘플 입력(What's the weather in Tokyo?)으로 agent를 실행하고 최종 응답을 로그에 기록합니다.

import * as weave from "weave";
import { Agent, run, tool } from "@openai/agents";
import { z } from "zod";

const getWeather = tool({
  name: "get_weather",
  description: "Get the current weather for a given city.",
  parameters: z.object({
    city: z.string().describe("The name of the city"),
  }),
  async execute({ city }) {
    return `${city}: 14-20C, Sunny with wind.`;
  },
});

async function main() {
  // 프로젝트 정보로 업데이트하세요.
  await weave.init("your-team-name/your-project-name");

  const agent = new Agent({
    name: "Hello world",
    instructions: "You are a helpful agent.",
    tools: [getWeather],
  });

  const result = await run(agent, [
    { role: "user", content: "What's the weather in Tokyo?" },
  ]);
  console.log(result.finalOutput);
}

main();

CommonJS에서는 자동 계측을 위해 import * as weave from "weave" 구문이 import { Agent, run, tool } from "@openai/agents"보다 앞에 와야 합니다. 코드가 이 순서를 따를 수 없다면, 아래의 수동 계측 방법을 사용하세요.

수동 계측

수동 계측은 다음과 같이 모듈 로더 훅을 실행할 수 없는 경우에만 필요합니다.

의존성을 단일 파일로 번들링하는 번들러.
Node CLI 플래그를 전달할 수 없는 환경.
로더 훅을 우회하는 동적 모듈 로딩 패턴.

이 경우 instrumentOpenAIAgents()를 사용해 계측을 명시적으로 등록할 수 있습니다.

import * as weave from "weave";

await weave.init("openai-agents");
await weave.instrumentOpenAIAgents();

맞춤형 프로세서 설정이나 조건부 등록처럼 Tracing 프로세서를 완전히 제어해야 하는 경우에는, 수동으로 하나를 생성하고 등록하세요:

import { addTraceProcessor } from "@openai/agents";
import { createOpenAIAgentsTracingProcessor } from "weave";

...

const processor = createOpenAIAgentsTracingProcessor();
addTraceProcessor(processor);

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