台湾で展覧会を開催中です✨ ”オランダで幼少期を過ごした塩沢にとって、日本とはまったく違ったオランダの風景は喪失したアルカディアであり、自らを創作へと駆り立てる内的風景の原点である。” 土方明司 川崎市岡本太郎美術館館長 武蔵野美術大学客員教授 ”For Shiozawa, who spent her childhood in the Netherlands, the Dutch landscape, so different from Japan, is a lost Arcadia and the origin of the internal landscape that drives her to create.” （Excerpted from the critique) By Meiji Hijikata Director, Taro Okamoto Museum of Art, Kawasaki Visiting Professor, Musashino Art University 展覽｜光の秘海：塩沢凱倫個展 展期｜2026.6.13（六）- 2026.7.18（六） 地點｜白石畫廊 展間I｜台北市內湖區基湖路1號 合作夥伴｜金錦町 Jin Jin Ding 学術支持:土方明司(川崎市岡本太郎美術館館長)

# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 トレースの送信先を自由にカスタマイズしましょう。OpenAI バックエンドと並行して Langfuse や Datadog に送ったり、完全に置き換えたり -- 既存の観測基盤にシームレスに統合できます。 カスタムプロセッサで、トレースデータの送信先・加工・フィルタリングを完全にコントロールできます。 📌 タイトル：Tracing -- Custom processors / Ecosystem 🔗 URL： 🧩 概要 OpenAI Agent SDK のトレーシングは、カスタムプロセッサを追加・置換することで柔軟に拡張できます。`add_trace_processor()` で OpenAI バックエンドと並行して独自の処理を追加し、`set_trace_processors()` で送信先を Langfuse・Datadog・MLflow・Arize・Braintrust などに完全置換できます。OpenAI 以外のモデルを使用する場合でも、`set_tracing_export_api_key()` で無料のトレース可視化を利用できます。 🛠 使い方 `agents` から `add_trace_processor` と `TracingProcessor` をインポートします。`TracingProcessor` を継承した `MyProcessor` クラスを定義し、`on_trace_start`、`on_trace_end`、`on_span_start`、`on_span_end`、`shutdown` の各メソッドを実装します。` や `trace.duration_ms`、` などの情報にアクセスできます。`add_trace_processor(MyProcessor())` で登録すると、OpenAI バックエンドと並行してカスタム処理が実行されます。 🏗 実践的な使い方 **add_trace_processor() で OpenAI と並行して外部送信** OpenAI の Traces ダッシュボードはそのまま使いつつ、自社の観測基盤にもデータを送るパターンです。 `TracingProcessor` を継承して `DatadogProcessor` を作成します。`on_trace_start` で `dd_client.start_span(operation_name="agent.trace", resource= を呼び出し、`on_trace_end` で `dd_client.finish_span(metadata={"duration_ms": trace.duration_ms})` で完了を記録します。`on_span_start` では `operation_name=f"agent.{span.type}"` でスパンを開始し、`shutdown` で `dd_client.flush()` を呼びます。`add_trace_processor(DatadogProcessor(dd_client))` で登録すると、OpenAI と並行して Datadog にもトレースが送信されます。 **set_trace_processors() で送信先を完全置換** OpenAI にトレースを送らず、Langfuse や MLflow だけに送る場合はプロセッサを置き換えます。 `agents` から `set_trace_processors` をインポートし、送信先を完全に置換します。`set_trace_processors([LangfuseTracingProcessor()])` で Langfuse に、`[MLflowTracingProcessor()]` で MLflow に、`[ArizeTracingProcessor()]` で Arize に、`[BraintrustTracingProcessor()]` で Braintrust にそれぞれ切り替えられます。OpenAI バックエンドを含む既存のプロセッサはすべて置き換わります。 **set_tracing_export_api_key() で非 OpenAI モデルのトレースを無料で可視化** OpenAI 以外のモデル（Gemini、Claude 等）を使っている場合でも、トレース機能を無料で利用できます。 `agents` から `set_tracing_export_api_key` をインポートし、`set_tracing_export_api_key("your-tracing-export-key")` を呼び出します。OpenAI 以外のモデル（Gemini、Claude 等）を使っている場合でも、この設定でトレース機能を無料で利用できます。 **複数プロセッサの組み合わせ** 本番環境では、複数の観測ツールにトレースを送るのが一般的です。 `set_trace_processors` にリストで複数のプロセッサを渡します。`LangfuseTracingProcessor()` で詳細な LLM 分析、`DatadogProcessor(dd_client)` でインフラ監視との統合、`CustomAuditProcessor()` で社内監査ログを同時に実現できます。 💡 ユースケース 📡 add_trace_processor() で OpenAI ダッシュボードを維持しつつ Datadog にもトレースを並行送信 🔀 set_trace_processors() で Langfuse/MLflow/Arize/Braintrust に送信先を完全切り替え 🆓 set_tracing_export_api_key() で非 OpenAI モデル（Gemini、Claude）のトレースを無料で可視化 🔧 複数プロセッサ（Langfuse + Datadog + 監査ログ）を組み合わせた本番観測パイプラインの構築 ⚠️ 注意点 - `set_trace_processors()` は既存のプロセッサを**すべて置換**します。OpenAI バックエンドも含めて消えるので、残したい場合は `add_trace_processor()` を使ってください。 - カスタムプロセッサの `shutdown()` メソッドは必ず実装し、バッファに残ったデータをフラッシュしてください。 - 複数プロセッサを使う場合、各プロセッサの処理時間がトレース送信のオーバーヘッドになります。非同期送信を検討してください。 ✨ カスタムプロセッサを使えば、トレースデータを既存の観測スタックにそのまま流し込めます。まずは add で並行送信を試し、安定したら set で送信先を最適化していきましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 トレースデータをOpenAI以外の観測基盤にも送りたいと思ったことはありませんか？ カスタムトレースプロセッサを使えば、W&B、Arize、DataDogなど好みのプラットフォームにトレースを送信できます。 📌 タイトル：カスタムトレースプロセッサ 🔗 URL： 🧩 概要 `add_trace_processor()` を使うと、デフォルトのトレースプロセッサに加えて独自のプロセッサを追加できます。一方、`set_trace_processors()` を使うとデフォルトのプロセッサを完全に置き換えることができます。これにより、Weights & Biases、Arize、DataDog、独自のログ基盤など、任意のバックエンドにトレースデータを送信するカスタム連携が実現できます。 🛠 使い方 ```python from agents.tracing import ( add_trace_processor, set_trace_processors, TracingProcessor, ) # カスタムプロセッサを定義 class DataDogProcessor(TracingProcessor): def on_trace_start(self, trace): dd_tracer.start_span( def on_trace_end(self, trace): dd_tracer.finish_span() def on_span_start(self, span): dd_tracer.start_child_span( def on_span_end(self, span): dd_tracer.finish_child_span() # shutdown と force_flush も抽象メソッドなので実装が必要 def shutdown(self): dd_tracer.shutdown() def force_flush(self): dd_tracer.flush() # デフォルトに追加（OpenAIとDataDog両方に送信） add_trace_processor(DataDogProcessor()) # または、デフォルトを置き換え（DataDogのみに送信） set_trace_processors([DataDogProcessor()]) ``` 🏗 本番システムへの組み込み方 ・`add_trace_processor()` で既存のOpenAIトレースを維持しつつ、社内の観測基盤にも並行送信する ・障害調査用に独自のログストレージにトレースを保存するプロセッサを追加する ・環境変数でプロセッサの切り替えを制御し、開発/本番で送信先を変える ・プロセッサ内でのエラーが本体処理に影響しないよう、例外ハンドリングを適切に行う 💡 ユースケース 📊 Weights & Biasesでエージェント実行のメトリクスを可視化 🔍 Arize AIでLLM出力の品質モニタリング 📈 DataDogでエージェントのパフォーマンスダッシュボードを構築 🗄 社内データレイクへのトレースデータのアーカイブ ⚠️ 注意点 `set_trace_processors()` を使うとデフォルトのOpenAIトレースプロセッサが無効になります。OpenAIダッシュボードでのトレース確認も必要な場合は `add_trace_processor()` を使いましょう。カスタムプロセッサのパフォーマンスがエージェント全体の速度に影響する可能性があるため、軽量な実装を心がけてください。 ✨ カスタムトレースプロセッサで、既存の観測基盤とシームレスに統合しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#