W&B Weave 익스포터(exporter)
Koog는 관측성(observability) 데이터를 위한 개방형 표준인 OpenTelemetry를 사용하여 에이전트 트레이스(agent traces)를 내보냅니다. W&B Weave로 해당 트레이스를 전송하기 위해, Koog는 내장된 OpenTelemetry 익스포터를 제공하므로 별도의 수동 계측(instrumentation)이 필요하지 않습니다.
연결이 완료되면 Weave의 OpenTelemetry 지원을 통해 에이전트가 LLM, 도구 및 외부 API와 상호작용하는 방식을 시각화하고 분석하며 디버깅할 수 있습니다.
설정 지침
- https://wandb.ai에서 W&B 계정을 생성합니다.
- https://wandb.ai/authorize에서 API 키를 가져옵니다.
- W&B 대시보드에서 엔티티(entity) 이름을 찾습니다. 개인 계정인 경우 사용자 이름과 일치하며, 공유 워크스페이스인 경우 팀/조직 이름입니다.
- 프로젝트 이름을 선택합니다. 프로젝트가 아직 존재하지 않는 경우, 첫 번째 트레이스가 전송될 때 자동으로 생성됩니다.
- 엔티티, 프로젝트 이름 및 API 키를
addWeaveExporter()함수에 파라미터로 제공하거나, 아래와 같이 환경 변수를 통해 제공합니다.
export WEAVE_API_KEY="<your-api-key>"
export WEAVE_ENTITY="<your-entity>"
export WEAVE_PROJECT_NAME="koog-tracing"구성
Weave 내보내기를 활성화하려면 OpenTelemetry 피처(feature)를 설치하고 addWeaveExporter()를 호출하세요.
기본 예제
=== "Kotlin"
<!--- INCLUDE
import ai.koog.agents.core.agent.AIAgent
import ai.koog.agents.features.opentelemetry.feature.OpenTelemetry
import ai.koog.agents.features.opentelemetry.integration.weave.addWeaveExporter
import ai.koog.prompt.executor.clients.openai.OpenAIModels
import ai.koog.prompt.executor.llms.all.simpleOpenAIExecutor
import kotlinx.coroutines.runBlocking
val promptExecutor = simpleOpenAIExecutor("openai-api-key")
-->
```kotlin
fun main() = runBlocking {
val entity = System.getenv()["WEAVE_ENTITY"]
?: throw IllegalArgumentException("WEAVE_ENTITY is not set")
val projectName = System.getenv()["WEAVE_PROJECT_NAME"]
?: "koog-tracing"
val agent = AIAgent(
promptExecutor = promptExecutor,
llmModel = OpenAIModels.Chat.GPT4oMini,
systemPrompt = "You are a code assistant. Provide concise code examples."
) {
install(OpenTelemetry) {
addWeaveExporter()
}
}
println("Running agent with Weave tracing")
val result = agent.run("Tell me a joke about programming")
println("Result: $result
See traces on https://wandb.ai/$entity/$projectName/weave/traces") } ```
=== "Java"
<!--- INCLUDE
import ai.koog.agents.core.agent.AIAgent;
import ai.koog.agents.features.opentelemetry.feature.OpenTelemetry;
import ai.koog.agents.features.opentelemetry.integration.weave.WeaveKt;
import ai.koog.prompt.executor.clients.openai.OpenAIModels;
import ai.koog.prompt.executor.model.PromptExecutor;
import java.util.Optional;
public class exampleWeaveExporterJava01 {
static PromptExecutor promptExecutor = PromptExecutor.builder()
.openAI("openai-api-key")
.build();
-->
<!--- SUFFIX
}
-->
```java
public static void main(String[] args) {
var entity = Optional.ofNullable(System.getenv("WEAVE_ENTITY"))
.filter(env -> !env.isBlank())
.orElseThrow(() -> new IllegalArgumentException("WEAVE_ENTITY is not set"));
var projectName = Optional.ofNullable(System.getenv("WEAVE_PROJECT_NAME"))
.filter(env -> !env.isBlank())
.orElse("koog-tracing");
var agent = AIAgent.builder()
.promptExecutor(promptExecutor)
.llmModel(OpenAIModels.Chat.GPT4oMini)
.systemPrompt("You are a helpful assistant.")
.install(OpenTelemetry.Feature, config ->
WeaveKt.addWeaveExporter(
config,
null, // weaveOtelBaseUrl: WEAVE_URL로 폴백되며, 기본값은 https://trace.wandb.ai 입니다
entity,
projectName // 나머지 파라미터(apiKey, timeout)는 기본값을 사용합니다
)
)
.build();
System.out.println("Running agent with Weave tracing");
var result = agent.run("Tell me a joke about programming");
System.out.println("Result: " + result + "
See traces on https://wandb.ai/" + entity + "/" + projectName + "/weave/traces"); } ```
트레이스 대상
Weave 익스포터는 Koog의 일반 OpenTelemetry 통합과 동일한 활동을 캡처합니다. 캡처된 스팬(spans)의 전체 목록과 LLM 프롬프트 및 응답 내용을 포함하는 방법은 트레이스 대상(What gets traced) 섹션을 참조하세요.
W&B Weave에서 시각화하면 트레이스는 다음과 같이 나타납니다. 

자세한 내용은 공식 Weave OpenTelemetry 문서를 참조하세요.
문제 해결
- 트레이스가 나타나지 않음:
WEAVE_API_KEY,WEAVE_ENTITY,WEAVE_PROJECT_NAME이 올바르게 설정되었는지, 그리고 W&B 계정이 지정된 엔티티 및 프로젝트에 액세스할 수 있는지 확인하세요. - 인증 오류:
WEAVE_API_KEY가 유효하고 선택한 엔티티에 대해 쓰기 권한이 있는지 확인하세요. - 연결 문제: 사용자 환경에서 W&B의 OpenTelemetry 수집 엔드포인트에 도달할 수 있는지 확인하세요.
일반적인 문제 해결 방법은 문제 해결(Troubleshooting)을 참조하세요.
