# 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#