---
search:
  exclude: true
---
# 트레이싱

Agents SDK에는 내장 트레이싱이 포함되어 있으며, 에이전트 실행 중 발생하는 이벤트(LLM 생성, 도구 호출, 핸드오프, 가드레일, 그리고 발생하는 사용자 지정 이벤트까지)에 대한 포괄적인 기록을 수집합니다. [Traces 대시보드](https://platform.openai.com/traces)를 사용하면 개발 중 및 프로덕션에서 워크플로를 디버그하고, 시각화하며, 모니터링할 수 있습니다.

!!!note

    트레이싱은 기본적으로 활성화되어 있습니다. 일반적으로 다음 세 가지 방법으로 비활성화할 수 있습니다:

    1. 환경 변수 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1`을 설정하여 전역적으로 트레이싱을 비활성화할 수 있습니다
    2. 코드에서 [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled]를 사용해 전역적으로 트레이싱을 비활성화할 수 있습니다
    3. 단일 실행에 대해 [`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][]를 `True`로 설정하여 트레이싱을 비활성화할 수 있습니다

***OpenAI API를 사용하며 데이터 미보존(Zero Data Retention, ZDR) 정책을 적용하는 조직에서는 트레이싱을 사용할 수 없습니다.***

## 트레이스와 스팬

-   **트레이스**는 “워크플로”의 단일 엔드투엔드 작업을 나타냅니다. 트레이스는 스팬으로 구성됩니다. 트레이스에는 다음 속성이 있습니다:
    -   `workflow_name`: 논리적 워크플로 또는 앱입니다. 예를 들어 “코드 생성” 또는 “고객 서비스”입니다.
    -   `trace_id`: 트레이스의 고유 ID입니다. 전달하지 않으면 자동으로 생성됩니다. `trace_<32_alphanumeric>` 형식이어야 합니다.
    -   `group_id`: 동일한 대화의 여러 트레이스를 연결하기 위한 선택적 그룹 ID입니다. 예를 들어 채팅 스레드 ID를 사용할 수 있습니다.
    -   `disabled`: True이면 트레이스가 기록되지 않습니다.
    -   `metadata`: 트레이스에 대한 선택적 메타데이터입니다.
-   **스팬**은 시작 시간과 종료 시간이 있는 작업을 나타냅니다. 스팬에는 다음이 있습니다:
    -   `started_at` 및 `ended_at` 타임스탬프
    -   `trace_id`: 스팬이 속한 트레이스를 나타냅니다
    -   `parent_id`: 이 스팬의 부모 스팬을 가리킵니다(있는 경우)
    -   `span_data`: 스팬에 대한 정보입니다. 예를 들어 `AgentSpanData`에는 에이전트에 대한 정보가 포함되고, `GenerationSpanData`에는 LLM 생성에 대한 정보가 포함됩니다.

## 기본 트레이싱

기본적으로 SDK는 다음을 트레이싱합니다:

-   전체 `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()`가 `trace()`로 래핑됩니다.
-   에이전트가 실행될 때마다 `agent_span()`으로 래핑됩니다
-   LLM 생성은 `generation_span()`으로 래핑됩니다
-   함수 도구 호출은 각각 `function_span()`으로 래핑됩니다
-   가드레일은 `guardrail_span()`으로 래핑됩니다
-   핸드오프는 `handoff_span()`으로 래핑됩니다
-   오디오 입력(음성-텍스트 변환)은 `transcription_span()`으로 래핑됩니다
-   오디오 출력(텍스트-음성 변환)은 `speech_span()`으로 래핑됩니다
-   관련 오디오 스팬은 `speech_group_span()` 아래에 배치될 수 있습니다

기본적으로 트레이스 이름은 "Agent workflow"입니다. `trace`를 사용하는 경우 이 이름을 설정할 수 있으며, [`RunConfig`][agents.run.RunConfig]를 사용해 이름 및 기타 속성을 구성할 수도 있습니다.

또한 [사용자 지정 트레이싱 프로세서](#custom-tracing-processors)를 설정하여 트레이스를 다른 대상으로 전송할 수 있습니다(대체 대상 또는 보조 대상으로).

## 장기 실행 워커와 즉시 내보내기

기본 [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor]는 몇 초마다 백그라운드에서 트레이스를 내보내거나,
인메모리 큐가 크기 트리거에 도달하면 더 빨리 내보내며,
프로세스가 종료될 때 최종 플러시도 수행합니다. Celery,
RQ, Dramatiq 또는 FastAPI 백그라운드 작업과 같은 장기 실행 워커에서는 보통 추가 코드 없이
트레이스가 자동으로 내보내지지만, 각 작업이 끝난 직후 Traces 대시보드에
즉시 나타나지 않을 수 있습니다.

작업 단위가 끝날 때 즉시 전달이 보장되어야 하는 경우,
트레이스 컨텍스트가 종료된 후 [`flush_traces()`][agents.tracing.flush_traces]를 호출하세요.

```python
from agents import Runner, flush_traces, trace


@celery_app.task
def run_agent_task(prompt: str):
    try:
        with trace("celery_task"):
            result = Runner.run_sync(agent, prompt)
        return result.final_output
    finally:
        flush_traces()
```

```python
from fastapi import BackgroundTasks, FastAPI
from agents import Runner, flush_traces, trace

app = FastAPI()


def process_in_background(prompt: str) -> None:
    try:
        with trace("background_job"):
            Runner.run_sync(agent, prompt)
    finally:
        flush_traces()


@app.post("/run")
async def run(prompt: str, background_tasks: BackgroundTasks):
    background_tasks.add_task(process_in_background, prompt)
    return {"status": "queued"}
```

[`flush_traces()`][agents.tracing.flush_traces]는 현재 버퍼링된 트레이스와 스팬이
내보내질 때까지 블록하므로, 부분적으로 생성된 트레이스를 플러시하지 않도록 `trace()`가 닫힌 후 호출하세요. 기본 내보내기 지연 시간이 허용 가능한 경우에는
이 호출을 건너뛸 수 있습니다.

## 상위 수준 트레이스

때로는 `run()`을 여러 번 호출한 결과가 단일 트레이스의 일부가 되기를 원할 수 있습니다. 전체 코드를 `trace()`로 래핑하면 이를 수행할 수 있습니다.

```python
from agents import Agent, Runner, trace

async def main():
    agent = Agent(name="Joke generator", instructions="Tell funny jokes.")

    with trace("Joke workflow"): # (1)!
        first_result = await Runner.run(agent, "Tell me a joke")
        second_result = await Runner.run(agent, f"Rate this joke: {first_result.final_output}")
        print(f"Joke: {first_result.final_output}")
        print(f"Rating: {second_result.final_output}")
```

1. 두 번의 `Runner.run` 호출이 `with trace()`로 래핑되어 있으므로, 개별 실행은 두 개의 트레이스를 생성하는 대신 전체 트레이스의 일부가 됩니다.

## 트레이스 생성

[`trace()`][agents.tracing.trace] 함수를 사용하여 트레이스를 생성할 수 있습니다. 트레이스는 시작되고 종료되어야 합니다. 이를 위한 두 가지 방법이 있습니다:

1. **권장**: 트레이스를 컨텍스트 매니저로 사용합니다. 즉 `with trace(...) as my_trace`처럼 사용합니다. 그러면 적절한 시점에 트레이스가 자동으로 시작되고 종료됩니다.
2. [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start]와 [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish]를 수동으로 호출할 수도 있습니다.

현재 트레이스는 Python [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html)를 통해 추적됩니다. 즉 동시성 환경에서도 자동으로 작동합니다. 트레이스를 수동으로 시작/종료하는 경우 현재 트레이스를 업데이트하려면 `start()`/`finish()`에 `mark_as_current`와 `reset_current`를 전달해야 합니다.

## 스팬 생성

다양한 [`*_span()`][agents.tracing.create] 메서드를 사용하여 스팬을 생성할 수 있습니다. 일반적으로 스팬을 수동으로 생성할 필요는 없습니다. 사용자 지정 스팬 정보를 추적하기 위해 [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 함수를 사용할 수 있습니다.

스팬은 자동으로 현재 트레이스의 일부가 되며, Python [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html)를 통해 추적되는 가장 가까운 현재 스팬 아래에 중첩됩니다.

## 민감한 데이터

일부 스팬은 잠재적으로 민감한 데이터를 캡처할 수 있습니다.

`generation_span()`은 LLM 생성의 입력/출력을 저장하고, `function_span()`은 함수 호출의 입력/출력을 저장합니다. 이러한 데이터에는 민감한 정보가 포함될 수 있으므로, [`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data]를 통해 해당 데이터 캡처를 비활성화할 수 있습니다.

마찬가지로 오디오 스팬에는 기본적으로 입력 및 출력 오디오에 대한 base64 인코딩 PCM 데이터가 포함됩니다. [`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]를 구성하여 이 오디오 데이터 캡처를 비활성화할 수 있습니다.

기본적으로 `trace_include_sensitive_data`는 `True`입니다. 앱을 실행하기 전에 `OPENAI_AGENTS_TRACE_INCLUDE_SENSITIVE_DATA` 환경 변수를 `true/1` 또는 `false/0`로 설정하면 코드 없이 기본값을 설정할 수 있습니다.

## 사용자 지정 트레이싱 프로세서

트레이싱의 상위 수준 아키텍처는 다음과 같습니다:

-   초기화 시 전역 [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider]를 생성하며, 이는 트레이스 생성을 담당합니다.
-   트레이스/스팬을 배치로 [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter]에 보내는 [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor]로 `TraceProvider`를 구성합니다. [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter]는 스팬과 트레이스를 배치로 OpenAI 백엔드에 내보냅니다.

트레이스를 대체 또는 추가 백엔드로 보내거나 exporter 동작을 수정하기 위해 이 기본 설정을 사용자 지정하려면 두 가지 옵션이 있습니다:

1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor]를 사용하면 트레이스와 스팬이 준비되는 즉시 이를 수신하는 **추가** 트레이스 프로세서를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 OpenAI 백엔드로 트레이스를 보내는 것에 더해 자체 처리를 수행할 수 있습니다.
2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors]를 사용하면 기본 프로세서를 자체 트레이스 프로세서로 **대체**할 수 있습니다. 즉, 이를 수행하는 `TracingProcessor`를 포함하지 않는 한 트레이스는 OpenAI 백엔드로 전송되지 않습니다.


## non-OpenAI 모델을 사용한 트레이싱

OpenAI API 키를 non-OpenAI 모델과 함께 사용하면 트레이싱을 비활성화할 필요 없이 OpenAI Traces 대시보드에서 무료 트레이싱을 활성화할 수 있습니다. 어댑터 선택 및 설정 시 주의 사항은 Models 가이드의 [타사 어댑터](models/index.md#third-party-adapters) 섹션을 참조하세요.

```python
import os
from agents import set_tracing_export_api_key, Agent, Runner
from agents.extensions.models.any_llm_model import AnyLLMModel

tracing_api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
set_tracing_export_api_key(tracing_api_key)

model = AnyLLMModel(
    model="your-provider/your-model-name",
    api_key="your-api-key",
)

agent = Agent(
    name="Assistant",
    model=model,
)
```

단일 실행에 대해서만 다른 트레이싱 키가 필요하다면, 전역 exporter를 변경하는 대신 `RunConfig`를 통해 전달하세요.

```python
from agents import Runner, RunConfig

await Runner.run(
    agent,
    input="Hello",
    run_config=RunConfig(tracing={"api_key": "sk-tracing-123"}),
)
```

## 추가 참고 사항
- OpenAI Traces 대시보드에서 무료 트레이스를 볼 수 있습니다.


## 에코시스템 통합

다음 커뮤니티 및 벤더 통합은 OpenAI Agents SDK 트레이싱 인터페이스를 지원합니다.

### 외부 트레이싱 프로세서 목록

-   [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents)
-   [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk)
-   [Future AGI](https://docs.futureagi.com/future-agi/products/observability/auto-instrumentation/openai_agents)
-   [MLflow (자체 호스팅/OSS)](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent)
-   [MLflow (Databricks 호스팅)](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/mlflow-tracing#-automatic-tracing)
-   [Braintrust](https://braintrust.dev/docs/guides/traces/integrations#openai-agents-sdk)
-   [Pydantic Logfire](https://logfire.pydantic.dev/docs/integrations/llms/openai/#openai-agents)
-   [AgentOps](https://docs.agentops.ai/v1/integrations/agentssdk)
-   [Scorecard](https://docs.scorecard.io/docs/documentation/features/tracing#openai-agents-sdk-integration)
-   [Respan](https://respan.ai/docs/integrations/tracing/openai-agents-sdk)
-   [LangSmith](https://docs.smith.langchain.com/observability/how_to_guides/trace_with_openai_agents_sdk)
-   [Maxim AI](https://www.getmaxim.ai/docs/observe/integrations/openai-agents-sdk)
-   [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/integrations/openai_agents)
-   [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents)
-   [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk)
-   [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle)
-   [Galileo](https://v2docs.galileo.ai/integrations/openai-agent-integration#openai-agent-integration)
-   [Portkey AI](https://portkey.ai/docs/integrations/agents/openai-agents)
-   [LangDB AI](https://docs.langdb.ai/getting-started/working-with-agent-frameworks/working-with-openai-agents-sdk)
-   [Agenta](https://docs.agenta.ai/observability/integrations/openai-agents)
-   [PostHog](https://posthog.com/docs/llm-analytics/installation/openai-agents)
-   [Traccia](https://traccia.ai/docs/integrations/openai-agents)
-   [PromptLayer](https://docs.promptlayer.com/languages/integrations#openai-agents-sdk)
-   [HoneyHive](https://docs.honeyhive.ai/v2/integrations/openai-agents)
-   [Asqav](https://www.asqav.com/docs/integrations#openai-agents)
-   [Datadog](https://docs.datadoghq.com/llm_observability/instrumentation/auto_instrumentation/?tab=python#openai-agents)
-   [Latitude](https://docs.latitude.so/telemetry/frameworks/openai-agents)