エージェントの可観測性

コアの可観測性とランタイム パッケージをインストールします。 Agent 365 Observability を使用するすべてのエージェントには、これらのパッケージが必要です。

pip install microsoft-agents-a365-observability-core
pip install microsoft-agents-a365-runtime

エージェントが Microsoft Agents Hosting パッケージを使用している場合は、ホスティング統合パッケージをインストールします。 TurnContextから手荷物とスコープを自動的に埋め込むとともに、監視エクスポーター用のトークンキャッシュを含むミドルウェアを提供します。

pip install microsoft-agents-a365-observability-hosting

エージェントでサポートされている AI フレームワークのいずれかを使用している場合は、対応する自動インストルメンテーション拡張機能をインストールして、手動インストルメンテーション コードなしでテレメトリを自動的にキャプチャします。 構成の詳細については、「 自動インストルメンテーション」を参照してください。

# For Semantic Kernel
pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-semantic-kernel

# For OpenAI Agents SDK
pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-openai

# For Microsoft Agent Framework
pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-agent-framework

# For LangChain
pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-langchain

コアの可観測性とランタイム パッケージをインストールします。 Agent 365 Observability を使用するすべてのエージェントには、これらのパッケージが必要です。

npm install @microsoft/agents-a365-observability
npm install @microsoft/agents-a365-runtime

エージェントが @microsoft/agents-hosting パッケージを使用している場合は、ホスティング統合パッケージをインストールします。 TurnContextから手荷物とスコープを自動的に埋め込むとともに、監視エクスポーター用のトークンキャッシュを含むミドルウェアを提供します。

npm install @microsoft/agents-a365-observability-hosting

エージェントでサポートされている AI フレームワークのいずれかを使用している場合は、対応する自動インストルメンテーション拡張機能をインストールして、手動インストルメンテーション コードなしでテレメトリを自動的にキャプチャします。 構成の詳細については、「 自動インストルメンテーション」を参照してください。

// For OpenAI Agents SDK
npm install @microsoft/agents-a365-observability-extensions-openai

// For LangChain
npm install @microsoft/agents-a365-observability-extensions-langchain

コアの可観測性とランタイム パッケージをインストールします。 Agent 365 Observability を使用するすべてのエージェントには、このパッケージが必要です。

dotnet add package Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime

エージェントが Microsoft。Agents.A365.Observability.Hosting NuGet パッケージ、ホスティング統合パッケージをインストールします。 TurnContext から手荷物を自動的に取り込むミドルウェアを提供し、監視エクスポーターのトークン キャッシュを含みます。

dotnet add package Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting

エージェントでサポートされている AI フレームワークのいずれかを使用している場合は、対応する自動インストルメンテーション拡張機能をインストールして、手動インストルメンテーション コードなしでテレメトリを自動的にキャプチャします。 構成の詳細については、「 自動インストルメンテーション」を参照してください。

// For Semantic Kernel
dotnet add package Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.SemanticKernel

// For OpenAI
dotnet add package Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.OpenAI

// For Agent Framework
dotnet add package Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.AgentFramework

ENABLE_A365_OBSERVABILITY_EXPORTER環境変数をtrueに設定して観察しやすくしてください。 この設定では、ログがサービスにエクスポートされ、 token_resolver を指定する必要があります。 それ以外はコンソールのエクスポーターを使用します。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure

def token_resolver(agent_id: str, tenant_id: str) -> str | None:
    # Implement secure token retrieval here
    return "Bearer <token>"

configure(
    service_name="my-agent-service",
    service_namespace="my.namespace",
    token_resolver=token_resolver,
)

トークンリゾルバはコンソールへのログログから除外されます。

Agent365ExporterOptions インスタンスをexporter_optionsに渡すことで、エクスポーターの動作をカスタマイズできます。 exporter_optionsを指定すると、token_resolverパラメーターとcluster_categoryパラメーターよりも優先されます。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure, Agent365ExporterOptions

configure(
    service_name="my-agent-service",
    service_namespace="my.namespace",
    exporter_options=Agent365ExporterOptions(
        cluster_category="prod",
        token_resolver=token_resolver,
    ),
    suppress_invoke_agent_input=True,
)

次の表では、 configure()の省略可能なパラメーターについて説明します。

次の表では、 Agent365ExporterOptionsの省略可能なプロパティについて説明します。

ENABLE_A365_OBSERVABILITY_EXPORTER環境変数をtrueに設定して観察しやすくしてください。 この設定では、ログがサービスにエクスポートされ、トークン リゾルバーを指定する必要があります。 それ以外はコンソールのエクスポーターを使用します。

import { ObservabilityManager } from '@microsoft/agents-a365-observability';

// Define a token resolver to authenticate with the observability service for exporting logs
const tokenResolver = (agentId, tenantId) => {
    // Your token resolution logic here
    return "your-token";
};

// Advanced configuration with builder pattern
const builder = ObservabilityManager.configure(builder =>
  builder
    .withService('my-agent-service', '1.0.0')
    .withTokenResolver((agentId, tenantId) => {
      return tokenResolver(agentId, tenantId);
    })
);

builder.start();

環境変数の代わりに、 withConfigurationProvider メソッドを使用して構成プロバイダーを使用して、プログラムで可観測性を構成できます。 個々のビルダー メソッド ( withExporterOptions や withClusterCategoryなど) も使用する場合は、構成プロバイダーの値よりも個々のビルダー メソッドが優先されます。

import { ObservabilityManager } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { ObservabilityConfiguration } from '@microsoft/agents-a365-observability';

const configProvider = new ObservabilityConfiguration({
  isObservabilityExporterEnabled: () => true,
  // Set log levels as pipe-separated values (for example, 'info|warn|error')
  observabilityLogLevel: () => 'info|warn|error',
});

const builder = ObservabilityManager.configure(builder =>
  builder
    .withService('my-agent-service', '1.0.0')
    .withConfigurationProvider(configProvider)
    .withTokenResolver((agentId, tenantId) => {
      return tokenResolver(agentId, tenantId);
    })
);

builder.start();

Agent365ExporterOptions インスタンスをwithExporterOptionsに渡すことで、エクスポーターの動作をカスタマイズできます。 このオプションを使用すると、バッチ処理、タイムアウト、ルート モードを制御できます。

import {
  ObservabilityManager,
  Agent365ExporterOptions,
} from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { ClusterCategory } from '@microsoft/agents-a365-runtime';

const exporterOptions = new Agent365ExporterOptions();
exporterOptions.maxQueueSize = 10;

const builder = ObservabilityManager.configure(builder =>
  builder
    .withService('my-agent-service', '1.0.0')
    .withClusterCategory(ClusterCategory.prod)
    .withExporterOptions(exporterOptions)
    .withTokenResolver(tokenResolver)
);

builder.start();

次の表では、 Agent365ExporterOptionsの省略可能なプロパティについて説明します。

また、 ILogger インターフェース(info、 warn、 error、 event)を実装したカスタムロガーを提供することも可能です。 withCustomLoggerを使ってビルダーに渡します。

const builder = ObservabilityManager.configure(builder =>
  builder
    .withService('my-agent-service', '1.0.0')
    .withCustomLogger({
      info: (message, ...args) => { /* your logging logic */ },
      warn: (message, ...args) => { /* your logging logic */ },
      error: (message, ...args) => { /* your logging logic */ },
      event: (eventName, success, durationMs, message, details) => { /* your logging logic */ }
    })
    .withTokenResolver((agentId, tenantId) => {
      return tokenResolver(agentId, tenantId);
    })
);

builder.start();

EnableAgent365Exporter で true を appsettings.json に設定します。

Program.cs で、サービス コレクションに Agent365ExporterOptions を追加します。 この変更により、トレース エクスポーターがトークンの取得に使用する代理人が構成されます。

AddA365Tracing()を使って可観測性に関連する依存関係を追加してください。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Exporters;

var builder = WebApplication.CreateBuilder(args);

builder.Services.AddSingleton(sp =>
    {
        return new Agent365ExporterOptions
        {
            TokenResolver = async (agentId, tenantId) =>
            {
                // It's recommended to implement caching in your token provider for performance.
                var token = await tokenProvider.GetObservabilityTokenAsync(agentId, tenantId);
                return token;
            }
        };
    });

builder.AddA365Tracing();

構成デリゲートとエクスポーターの種類を AddA365Tracing()に渡すことで、エクスポーターの動作をカスタマイズできます。

builder.AddA365Tracing(
    configure: tracingBuilder =>
    {
        // Use the builder to add extensions (e.g., WithSemanticKernel(), WithOpenAI())
    },
    agent365ExporterType: Agent365ExporterType.Agent365ExporterAsync
);

次の表では、 Agent365ExporterOptionsの省略可能なプロパティについて説明します。

from microsoft_agents_a365.observability.core import BaggageBuilder

with (
    BaggageBuilder()
    .tenant_id("tenant-123")
    .agent_id("agent-456")
    .conversation_id("conv-789")
    .build()
):
    # Any spans started in this context will receive these as attributes
    pass

BaggageBuilderからTurnContextを自動的に設定するには、populate パッケージのmicrosoft-agents-a365-observability-hosting ヘルパーを使用します。 このヘルパーは、アクティビティから呼び出し元、エージェント、テナント、チャネル、会話の詳細を自動的に抽出します。

from microsoft_agents.hosting.core.turn_context import TurnContext
from microsoft_agents_a365.observability.core import BaggageBuilder
from microsoft_agents_a365.observability.hosting.scope_helpers.populate_baggage import populate

builder = BaggageBuilder()
populate(builder, turn_context)

with builder.build():
    # Baggage is auto-populated from the TurnContext activity
    pass

import { BaggageBuilder } from '@microsoft/agents-a365-observability';

// Create and apply baggage context
const baggageScope = new BaggageBuilder()
  // Core identifiers
  .tenantId('tenant-123')
  .agentId('agent-456')
  .conversationId('conv-789')
  .build();

// Execute operations within the baggage context
baggageScope.run(() => {
  // All spans created within this context will inherit the baggage values

  // Invoke another agent
  const agentScope = InvokeAgentScope.start(request, scopeDetails, agentDetails);
  // ... agent logic

  // Execute tools
  const toolScope = ExecuteToolScope.start(request, toolDetails, agentDetails);
  // ... tool logic
});

BaggageBuilderからTurnContextを自動的に設定するには、fromTurnContext パッケージの@microsoft/agents-a365-observability-hosting ヘルパーを使用します。 このヘルパーは、アクティビティから呼び出し元、エージェント、テナント、チャネル、会話の詳細を自動的に抽出します。

import { BaggageBuilder } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { BaggageBuilderUtils } from '@microsoft/agents-a365-observability-hosting';

const baggageScope = BaggageBuilderUtils.fromTurnContext(new BaggageBuilder(), context)
  .invokeAgentServer(context.activity.serviceUrl, 3978)
  .build();

await baggageScope.run(async () => {
  // Baggage is auto-populated from the TurnContext activity
});

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Common;

using var baggageScope = new BaggageBuilder()
    .TenantId("tenant-123")
    .AgentId("agent-456")
    .ConversationId("conv-789")
    .Build();
// Any spans started in this context will receive them as attributes.

BaggageBuilder から ITurnContext を自動設定するには、FromTurnContext パッケージの Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting 拡張メソッドを使用します。 このメソッドは、アクティビティから呼び出し元、エージェント、テナント、チャネル、および会話の詳細を自動的に抽出します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Common;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting.Extensions;

using var baggageScope = new BaggageBuilder()
    .FromTurnContext(turnContext)
    .Build();

アダプター ミドルウェア セットに BaggageMiddleware を登録します。 すべての着信 TurnContext から呼び出し元、エージェント、テナント、チャネル、および会話の詳細が自動的に抽出され、要求が手荷物スコープにラップされます。

from microsoft_agents_a365.observability.hosting import BaggageMiddleware

adapter.use(BaggageMiddleware())

または、 ObservabilityHostingManager を使用して、手荷物ミドルウェアとその他のホスティング機能を構成します。

from microsoft_agents_a365.observability.hosting import ObservabilityHostingManager, ObservabilityHostingOptions

options = ObservabilityHostingOptions(enable_baggage=True)
ObservabilityHostingManager.configure(adapter.middleware_set, options)

ミドルウェアは、非同期応答 (ContinueConversation イベント) の手荷物設定をスキップして、元の要求が既に設定した手荷物を上書きしないようにします。

アダプターに BaggageMiddleware を登録します。 すべての着信 TurnContext から呼び出し元、エージェント、テナント、チャネル、および会話の詳細が自動的に抽出され、要求が手荷物スコープにラップされます。

import { BaggageMiddleware } from '@microsoft/agents-a365-observability-hosting';

// Option 1: Register middleware directly on the adapter
adapter.use(new BaggageMiddleware());

または、 ObservabilityHostingManager を使用して、手荷物ミドルウェアとその他のホスティング機能を構成します。

import { ObservabilityHostingManager } from '@microsoft/agents-a365-observability-hosting';

const manager = new ObservabilityHostingManager();
manager.configure(adapter, { enableBaggage: true });

ミドルウェアは、非同期応答 (ContinueConversation イベント) の手荷物設定をスキップして、元の要求が既に設定した手荷物を上書きしないようにします。

アダプターに BaggageTurnMiddleware を登録します。 すべての着信 ITurnContext から呼び出し元、エージェント、テナント、チャネル、および会話の詳細が自動的に抽出され、要求が手荷物スコープにラップされます。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting.Middleware;

adapter.Use(new BaggageTurnMiddleware());

ミドルウェアは、非同期応答 (ContinueConversation イベント) の手荷物設定をスキップして、元の要求が既に設定した手荷物を上書きしないようにします。

HTTP レベルの手荷物 (たとえば、Bot Framework パイプラインの実行前にテナント ID とエージェント ID を設定する) が必要な場合は、ObservabilityBaggageMiddleware 拡張メソッドを使用して、ASP.NET Core パイプラインに UseObservabilityRequestContext を登録します。 HTTP コンテキストからテナント ID とエージェント ID を抽出するリゾルバー関数を指定する必要があります。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting.Middleware;

app.UseObservabilityRequestContext((httpContext) =>
{
    // Extract tenant and agent IDs from your request context
    var tenantId = GetTenantIdFromContext(httpContext);
    var agentId = GetAgentIdFromContext(httpContext);
    return (tenantId, agentId);
});

次のスニペットは、 microsoft_agents.hosting.core SDK を使用してトークンを生成する方法を示しています。 ここで生成された認証トークンは、スパンを A365 インジェスト サービスにエクスポートするために使用されます。 エージェントは、 Microsoft Authentication Library (MSAL) を使用するなどしてトークン自体を自由に生成できますが、トークンが監視スコープを持っていることを確認する必要があります。

from microsoft_agents.activity import load_configuration_from_env
from microsoft_agents.authentication.msal import MsalConnectionManager
from microsoft_agents.hosting.aiohttp import CloudAdapter
from microsoft_agents.hosting.core import (
    AgentApplication,
    Authorization,
    MemoryStorage,
    TurnContext,
    TurnState,
)
from microsoft_agents_a365.runtime import (
    get_observability_authentication_scope,
)

agents_sdk_config = load_configuration_from_env(environ)

STORAGE = MemoryStorage()
CONNECTION_MANAGER = MsalConnectionManager(**agents_sdk_config)
ADAPTER = CloudAdapter(connection_manager=CONNECTION_MANAGER)
ADAPTER.use(TranscriptLoggerMiddleware(ConsoleTranscriptLogger()))
AUTHORIZATION = Authorization(STORAGE, CONNECTION_MANAGER, **agents_sdk_config)

AGENT_APP = AgentApplication[TurnState](
    storage=STORAGE, adapter=ADAPTER, authorization=AUTHORIZATION, **agents_sdk_config
)

@AGENT_APP.activity("message", auth_handlers=["AGENTIC"])
async def on_message(context: TurnContext, _state: TurnState):
    aau_auth_token = await AGENT_APP.auth.exchange_token(
                        context,
                        scopes=get_observability_authentication_scope(),
                        auth_handler_id="AGENTIC",
                    )
    # cache this auth token and return via token resolver

AI チームメイトと Microsoft Agent 365 Observability Hosting Library パッケージを使用する A365 CLI を使用して構築されたエージェントの場合は、 AgenticTokenCache を使用してトークン キャッシュを自動的に処理します。 アクティビティ ハンドラー中にエージェントとテナントごとに 1 回トークンを登録し、監視構成のcache.get_observability_tokenとしてtoken_resolver渡します。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure
from microsoft_agents_a365.observability.hosting.token_cache_helpers import (
    AgenticTokenCache,
    AgenticTokenStruct,
)
from microsoft_agents_a365.runtime import get_observability_authentication_scope

# Create a shared cache instance
token_cache = AgenticTokenCache()

# Use the cache as your token resolver in configure()
configure(
    service_name="my-agent-service",
    service_namespace="my.namespace",
    token_resolver=token_cache.get_observability_token,
)

@AGENT_APP.activity("message", auth_handlers=["AGENTIC"])
async def on_message(context: TurnContext, _state: TurnState):
    token_cache.register_observability(
        agent_id="agent-456",
        tenant_id="tenant-123",
        token_generator=AgenticTokenStruct(
            authorization=AGENT_APP.auth,
            turn_context=context,
        ),
        observability_scopes=get_observability_authentication_scope(),
    )

次のスニペットは、 @microsoft/agents-hosting SDK を使用してトークンを生成する方法を示しています。 ここで生成された認証トークンは、スパンを A365 インジェスト サービスにエクスポートするために使用されます。 エージェントは、 Microsoft Authentication Library (MSAL) を使用するなどしてトークン自体を自由に生成できますが、トークンが監視スコープを持っていることを確認する必要があります。

import {
  TurnState,
  AgentApplication,
  MemoryStorage,
  TurnContext,
} from '@microsoft/agents-hosting';
import { ActivityTypes } from '@microsoft/agents-activity';
import { getObservabilityAuthenticationScope } from '@microsoft/agents-a365-runtime';

interface ConversationState {
  count: number;
}
type ApplicationTurnState = TurnState<ConversationState>;

const storage = new MemoryStorage();

export const agentApplication = new AgentApplication<ApplicationTurnState>({
  authorization: {
    agentic: {}, // We have the type and scopes set in the .env file
  },
  storage,
});

agentApplication.onActivity(
  ActivityTypes.Message,
  async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    const aauAuthToken = await agentApplication.authorization.exchangeToken(context, 'agentic', {
      scopes: getObservabilityAuthenticationScope()
    });
    // cache this auth token and return via token resolver
  }
);

AI チームメイトと @microsoft/agents-a365-observability-hosting パッケージを使用する A365 CLI で構築されたエージェントの場合は、 AgenticTokenCacheInstance を使用してトークン キャッシュを自動的に処理します。 アクティビティ ハンドラー中にエージェントとテナントごとに 1 回RefreshObservabilityToken呼び出し、監視構成のAgenticTokenCacheInstance.getObservabilityTokenとしてtokenResolverを渡します。

import { ObservabilityManager } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { AgenticTokenCacheInstance } from '@microsoft/agents-a365-observability-hosting';
import { getObservabilityAuthenticationScope } from '@microsoft/agents-a365-runtime';

// Use the cache as your token resolver in configure()
const builder = ObservabilityManager.configure(builder =>
  builder
    .withService('my-agent-service', '1.0.0')
    .withTokenResolver((agentId, tenantId) =>
      AgenticTokenCacheInstance.getObservabilityToken(agentId, tenantId)
    )
);

builder.start();

agentApplication.onActivity(
  ActivityTypes.Message,
  async (context: TurnContext, state: ApplicationTurnState) => {
    const agentId = context.activity.recipient?.agenticAppId || '';
    const tenantId = context.activity.recipient?.tenantId || '';

    await AgenticTokenCacheInstance.RefreshObservabilityToken(
      agentId,
      tenantId,
      context,
      agentApplication.authorization,
      getObservabilityAuthenticationScope()
    );
  }
);

次のスニペットは、 Microsoft.Agents ホスティング SDK を使用してトークンを生成する方法を示しています。 生成する認証トークンは、スパンを A365 インジェスト サービスにエクスポートするために使用されます。 エージェントは、 たとえば Microsoft Authentication Library (MSAL) を使用してトークン自体を生成できますが、トークンに監視スコープがあることを確認する必要があります。

Agent365ExporterOptionsに登録することで、TokenResolverトークンリゾルバーを提供します。 デリゲートは、 agentId と tenantId を受け取り、認証トークンを返します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Exporters;

builder.Services.AddSingleton(sp =>
    {
        return new Agent365ExporterOptions
        {
            TokenResolver = async (agentId, tenantId) =>
            {
                // Implement your token retrieval logic here
                return await GetTokenAsync(agentId, tenantId);
            }
        };
    });

AI チームメイトと Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting NuGet パッケージを使用する A365 CLI を使用して構築されたエージェントの場合は、 AddAgenticTracingExporter() メソッドを使用して、依存関係の挿入によってトークン キャッシュを自動的に処理します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting;

builder.Services.AddAgenticTracingExporter();

エージェント アプリケーションで、トークンを登録します。

using Microsoft.Agents.Builder;
using Microsoft.Agents.Builder.App.UserAuth;
using Microsoft.Extensions.Logging;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting.Caching;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Common;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class MyAgent : AgentApplication
{
    private readonly IExporterTokenCache<AgenticTokenStruct> _agentTokenCache;
    private readonly ILogger<MyAgent> _logger;

    public MyAgent(AgentApplicationOptions options, IExporterTokenCache<AgenticTokenStruct> agentTokenCache, ILogger<MyAgent> logger)
        : base(options)
    {
        _agentTokenCache = agentTokenCache ?? throw new ArgumentNullException(nameof(agentTokenCache));
        _logger = logger ?? throw new ArgumentNullException(nameof(logger));
    }

    protected async Task MessageActivityAsync(ITurnContext turnContext, ITurnState turnState, CancellationToken cancellationToken)
    {
        using var baggageScope = new BaggageBuilder()
            .TenantId(turnContext.Activity.Recipient.TenantId)
            .AgentId(turnContext.Activity.Recipient.AgenticAppId)
            .Build();

        try
        {
            _agentTokenCache.RegisterObservability(
                turnContext.Activity.Recipient.AgenticAppId,
                turnContext.Activity.Recipient.TenantId,
                new AgenticTokenStruct(
                    userAuthorization: UserAuthorization,
                    turnContext: turnContext,
                    authHandlerName: "AGENTIC"
                ),
                EnvironmentUtils.GetObservabilityAuthenticationScope()
            );
        }
        catch (Exception ex)
        {
            _logger.LogWarning($"Error registering for observability: {ex.Message}");
        }
    }
}

パッケージをインストールします。

pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-semantic-kernel

可観測性を構成します。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure
from microsoft_agents_a365.observability.extensions.semantickernel.trace_instrumentor import SemanticKernelInstrumentor

# Configure observability
configure(
    service_name="my-semantic-kernel-agent",
    service_namespace="ai.agents"
)

# Enable auto-instrumentation
instrumentor = SemanticKernelInstrumentor()
instrumentor.instrument()

# Your Semantic Kernel code is now automatically traced

Semantic Kernelは JavaScript ではサポートされていません。

依存関係をサービス コレクションに追加します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.SemanticKernel;

builder.AddA365Tracing(configure: config => config.WithSemanticKernel());

AgentIdとTenantIdはBaggageBuilderを使って設定してください。 ChatCompletionAgentを作成する際に使うIDが、BaggageBuilderに渡すエージェントIDと一致していることを確認してください。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.SemanticKernel;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Common;
public class MyAgent
{
    public async Task<AgentResponse> ProcessUserRequest(string userInput)
    {
      using var baggageScope = new BaggageBuilder()
          .AgentId(<your-agent-id>) // NOTE: This will be the agent ID with which the TokenResolver delegate is invoked. 
          .TenantId(<your-tenant-id>) // NOTE: This will be the tenant ID with which the TokenResolver delegate is invoked.
          .Build();
      
      var chatCompletionAgent = new ChatCompletionAgent
      {
          // NOTE: This will be the agent ID with which the TokenResolver delegate is invoked. Should match above.
          Id = <your-agent-id>,
          ...
      };
    }
}

パッケージをインストールします。

pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-openai

可観測性を構成します。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure
from microsoft_agents_a365.observability.extensions.openai import OpenAIAgentsTraceInstrumentor

# Configure observability
configure(
    service_name="my-openai-agent",
    service_namespace="ai.agents"
)

# Enable auto-instrumentation
instrumentor = OpenAIAgentsTraceInstrumentor()
instrumentor.instrument()

# Your OpenAI Agents code is now automatically traced

パッケージをインストールします。

npm install @microsoft/agents-a365-observability-extensions-openai

可観測性を構成します。

import { ObservabilityManager } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { OpenAIAgentsTraceInstrumentor } from '@microsoft/agents-a365-observability-extensions-openai';

// Configure observability first
const sdk = ObservabilityManager.configure((builder) =>
  builder
    .withService('My Agent Service', '1.0.0')
);

// Create and enable the instrumentor
const instrumentor = new OpenAIAgentsTraceInstrumentor({
  enabled: true,
  tracerName: 'openai-agents-tracer',
  tracerVersion: '1.0.0'
});

sdk.start();

instrumentor.enable();

依存関係をサービス コレクションに追加します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.OpenAI;

builder.AddA365Tracing(configure: config => config.WithOpenAI());

AgentIdとTenantIdはBaggageBuilderを使って設定してください。 ツール呼び出しの場合は、Trace()インスタンスでChatToolCallを使ってトレースを開始します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.OpenAI;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Common;

public class MyAgent
{
    public async Task<AgentResponse> ProcessUserRequest(string userInput)
    {
      using var baggageScope = new BaggageBuilder()
          .AgentId(<your-agent-id>) // NOTE: This will be the agent ID with which the TokenResolver delegate is invoked. 
          .TenantId(<your-tenant-id>) // NOTE: This will be the tenant ID with which the TokenResolver delegate is invoked.
          .Build();
      
      // NOTE: This will be the agent and tenant ID with which the TokenResolver delegate will be invoked. 
      using var scope = chatToolCall.Trace(agentId: <your-agent-id>, <your-tenant-id>);
    }
}

パッケージをインストールします。

pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-agent-framework

可観測性を構成します。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure
from microsoft_agents_a365.observability.extensions.agentframework import (
    AgentFrameworkInstrumentor,
)

# Configure observability
configure(
    service_name="AgentFrameworkTracingWithAzureOpenAI",
    service_namespace="AgentFrameworkTesting",
)

# Enable auto-instrumentation
AgentFrameworkInstrumentor().instrument()

Agent Framework は JavaScript ではサポートされていません。

依存関係をサービス コレクションに追加します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Extensions.AgentFramework;

builder.AddA365Tracing(configure: config => config.WithAgentFramework());

AgentIdとTenantIdはBaggageBuilderを使って設定してください。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Common;

public class MyAgent : AgentApplication
{
    protected async Task MessageActivityAsync(ITurnContext turnContext, ITurnState turnState, CancellationToken cancellationToken)
    {
      using var baggageScope = new BaggageBuilder()
          .AgentId(<your-agent-id>) // NOTE: This will be the agent ID with which the TokenResolver delegate is invoked. 
          .TenantId(<your-tenant-id>) // NOTE: This will be the tenant ID with which the TokenResolver delegate is invoked.
          .Build();
    }
}

パッケージをインストールします。

pip install microsoft-agents-a365-observability-extensions-langchain

可観測性を構成します。

from microsoft_agents_a365.observability.core.config import configure
from microsoft_agents_a365.observability.extensions.langchain import CustomLangChainInstrumentor

# Configure observability
configure(
    service_name="my-langchain-agent",
    service_namespace="ai.agents"
)

# Enable auto-instrumentation
CustomLangChainInstrumentor()

# Your LangChain code is now automatically traced

パッケージをインストールします。

npm install @microsoft/agents-a365-observability-extensions-langchain

可観測性を構成します。

import { ObservabilityManager } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { LangChainTraceInstrumentor } from '@microsoft/agents-a365-observability-extensions-langchain';
import * as LangChainCallbacks from '@langchain/core/callbacks/manager';

// Configure observability first
const sdk = ObservabilityManager.configure((builder) =>
  builder
    .withService('My Agent Service', '1.0.0')
);

sdk.start();

// Enable LangChain auto-instrumentation
LangChainTraceInstrumentor.instrument(LangChainCallbacks);

// Your LangChain code is now automatically traced

LangChain は、.NETではサポートされていません。

from microsoft_agents_a365.observability.core import (
    InvokeAgentScope,
    InvokeAgentScopeDetails,
    AgentDetails,
    CallerDetails,
    UserDetails,
    Channel,
    Request,
    ServiceEndpoint,
)

agent_details = AgentDetails(
    agent_id="agent-456",
    agent_name="My Agent",
    agent_description="An AI agent powered by Azure OpenAI",
    agentic_user_id="auid-123",
    agentic_user_email="agent@contoso.com",
    agent_blueprint_id="blueprint-789",
    tenant_id="tenant-123",
)

scope_details = InvokeAgentScopeDetails(
    endpoint=ServiceEndpoint(hostname="myagent.contoso.com", port=443),
)

request = Request(
    content="User asks a question",
    session_id="session-42",
    conversation_id="conv-xyz",
    channel=Channel(name="msteams"),
)

caller_details = CallerDetails(
    user_details=UserDetails(
        user_id="user-123",
        user_email="jane.doe@contoso.com",
        user_name="Jane Doe",
    ),
)

with InvokeAgentScope.start(request, scope_details, agent_details, caller_details):
    # Perform agent invocation logic
    response = call_agent(...)

import {
  InvokeAgentScope,
  InvokeAgentScopeDetails,
  AgentDetails,
  CallerDetails,
  UserDetails,
  Channel,
  Request,
  ServiceEndpoint,
} from '@microsoft/agents-a365-observability';

// Use the same agentDetails instance across all scopes in a request
const agentDetails: AgentDetails = {
  agentId: 'agent-456',
  agentName: 'Email Assistant',
  agentDescription: 'An AI agent powered by Azure OpenAI',
  agentAuid: 'auid-123',
  agentEmail: 'agent@contoso.com',
  agentBlueprintId: 'blueprint-789',
  tenantId: 'tenant-123',
};

const scopeDetails: InvokeAgentScopeDetails = {
  endpoint: { host: 'myagent.contoso.com', port: 443 } as ServiceEndpoint,
};

// Use the same request instance across all scopes in a request
const request: Request = {
  content: 'Please help me organize my emails',
  sessionId: 'session-42',
  conversationId: 'conv-xyz',
  channel: { name: 'msteams' } as Channel,
};

// Optional: Caller details (human user, or agent-to-agent)
const callerDetails: CallerDetails = {
  userDetails: {
    userId: 'user-123',
    userEmail: 'jane.doe@contoso.com',
    userName: 'Jane Doe',
  } as UserDetails,
};

const scope = InvokeAgentScope.start(request, scopeDetails, agentDetails, callerDetails);

try {
  await scope.withActiveSpanAsync(async () => {
    // Record input messages
    scope.recordInputMessages(['Please help me organize my emails', 'Focus on urgent items']);

    // Your agent invocation logic here
    const response = await invokeAgent(request.content);

    // Record output messages
    scope.recordOutputMessages(['I found 15 urgent emails', 'Here is your organized inbox']);
  });
} catch (error) {
  scope.recordError(error as Error);
  throw error;
} finally {
  scope.dispose();
}

エージェントが @microsoft/agents-a365-observability-hosting パッケージを使用している場合は、 ScopeUtils.populateInvokeAgentScopeFromTurnContext を使用して、 TurnContextから自動的に派生するエージェントの詳細、呼び出し元の詳細、チャネル情報を含むスコープを作成できます。

import { InvokeAgentScopeDetails, AgentDetails, ServiceEndpoint } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { ScopeUtils } from '@microsoft/agents-a365-observability-hosting';

const agentDetails: AgentDetails = { agentId: 'agent-456' };
const scopeDetails: InvokeAgentScopeDetails = {
  endpoint: { host: 'myagent.contoso.com', port: 443 } as ServiceEndpoint,
};

const scope = ScopeUtils.populateInvokeAgentScopeFromTurnContext(
  agentDetails,
  scopeDetails,
  context,     // TurnContext
  authToken    // authentication token string
);

try {
  await scope.withActiveSpanAsync(async () => {
    // Agent details, caller details, and channel are auto-populated from context
    const response = await invokeAgent(context.activity.text);
    scope.recordOutputMessages([response]);
  });
} finally {
  scope.dispose();
}

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Contracts;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Scopes;

public class MyAgent
{
    public async Task<AgentResponse> ProcessUserRequest(string userInput)
    {
        var agentDetails = new AgentDetails(
            agentId: "agent-456",
            agentName: "MyAgent",
            agentDescription: "Handles user requests.",
            agenticUserId: "auid-123",
            agenticUserEmail: "agent@contoso.com",
            agentBlueprintId: "blueprint-789",
            tenantId: "tenant-123"
        );

        var scopeDetails = new InvokeAgentScopeDetails(
            endpoint: new Uri("https://myagent.contoso.com")
        );

        var request = new Request(
            content: userInput,
            sessionId: "session-abc",
            channel: new Channel("msteams"),
            conversationId: "conv-xyz"
        );

        var callerDetails = new CallerDetails(
            userDetails: new UserDetails(
                userId: "user-123",
                userEmail: "jane.doe@contoso.com",
                userName: "Jane Doe"
            )
        );

        // Start the scope
        using var scope = InvokeAgentScope.Start(
            request: request,
            scopeDetails: scopeDetails,
            agentDetails: agentDetails,
            callerDetails: callerDetails
        );

        // Record input messages
        scope.RecordInputMessages(new[] { userInput });

        // ... your agent logic here ...

        var output = $"Processed: {userInput}";
        scope.RecordOutputMessages(new[] { output });

        return new AgentResponse { Content = output };
    }
}

public class AgentResponse
{
    public string Content { get; set; }
}

from microsoft_agents_a365.observability.core import (
    ExecuteToolScope,
    ToolCallDetails,
    Request,
    ServiceEndpoint,
)

# Use the same agent_details and request instances from the InvokeAgentScope example above

tool_details = ToolCallDetails(
    tool_name="summarize",
    tool_type="function",
    tool_call_id="tc-001",
    arguments="{'text': '...'}",
    description="Summarize provided text",
    endpoint=ServiceEndpoint(hostname="tools.contoso.com", port=8080),
)

with ExecuteToolScope.start(request, tool_details, agent_details) as scope:
    result = run_tool(tool_details)
    scope.record_response(result)

import { ExecuteToolScope, ToolCallDetails } from '@microsoft/agents-a365-observability';

// Use the same agentDetails and request instances from the InvokeAgentScope example above

const toolDetails: ToolCallDetails = {
  toolName: 'email-search',
  arguments: JSON.stringify({ query: 'from:boss@company.com', limit: 10 }),
  toolCallId: 'tool-call-456',
  description: 'Search emails by criteria',
  toolType: 'function',
  endpoint: {
    host: 'tools.contoso.com',
    port: 8080,  // Will be recorded since not 443
    protocol: 'https'
  },
};

const scope = ExecuteToolScope.start(request, toolDetails, agentDetails);

try {
  return await scope.withActiveSpanAsync(async () => {
    // Execute the tool
    const result = await searchEmails(toolDetails.arguments);

    // Record the tool execution result
    scope.recordResponse(result);

    return result;
  });
} catch (error) {
  scope.recordError(error as Error);
  throw error;
} finally {
  scope.dispose();
}

エージェントが @microsoft/agents-a365-observability-hosting パッケージを使用している場合は、 ScopeUtils.populateExecuteToolScopeFromTurnContext を使用して、 TurnContextから自動的に派生したエージェントの詳細を含むスコープを作成します。

import { ToolCallDetails } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { ScopeUtils } from '@microsoft/agents-a365-observability-hosting';

const toolDetails: ToolCallDetails = {
  toolName: 'email-search',
  arguments: JSON.stringify({ query: 'from:boss@company.com' }),
  toolCallId: 'tool-call-456',
  toolType: 'function',
};

const scope = ScopeUtils.populateExecuteToolScopeFromTurnContext(
  toolDetails,
  context,     // TurnContext
  authToken    // authentication token string
);

try {
  await scope.withActiveSpanAsync(async () => {
    const result = await searchEmails(toolDetails.arguments);
    scope.recordResponse(JSON.stringify(result));
  });
} finally {
  scope.dispose();
}

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Contracts;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Scopes;

// Use the same agentDetails and request instances from the InvokeAgentScope example above

var toolCallDetails = new ToolCallDetails(
    toolName: "summarize",
    arguments: "{\"text\": \"...\"}",
    toolCallId: "tc-001",
    description: "Summarize provided text",
    toolType: "function",
    endpoint: new Uri("https://tools.contoso.com:8080")
);

using var scope = ExecuteToolScope.Start(
    request: request,
    details: toolCallDetails,
    agentDetails: agentDetails
);

// ... your tool logic here ...

scope.RecordResponse("{\"summary\": \"The text was summarized.\"}");

from microsoft_agents_a365.observability.core import (
    InferenceScope,
    InferenceCallDetails,
    InferenceOperationType,
)

# Use the same agent_details and request instances from the InvokeAgentScope example above

inference_details = InferenceCallDetails(
    operationName=InferenceOperationType.CHAT,
    model="gpt-4o-mini",
    providerName="azure-openai",
    inputTokens=123,
    outputTokens=456,
    finishReasons=["stop"],
)

with InferenceScope.start(request, inference_details, agent_details) as scope:
    completion = call_llm(...)
    scope.record_output_messages([completion.text])
    scope.record_input_tokens(completion.usage.input_tokens)
    scope.record_output_tokens(completion.usage.output_tokens)

import { InferenceScope, InferenceDetails, InferenceOperationType } from '@microsoft/agents-a365-observability';

// Use the same agentDetails and request instances from the InvokeAgentScope example above

const inferenceDetails: InferenceDetails = {
  operationName: InferenceOperationType.CHAT,
  model: 'gpt-4o-mini',
  providerName: 'azure-openai',
};

const scope = InferenceScope.start(request, inferenceDetails, agentDetails);

try {
  return await scope.withActiveSpanAsync(async () => {
    // Record input messages
    scope.recordInputMessages(['Summarize the following emails for me...']);

    // Call the LLM
    const response = await callLLM();

    // Record detailed telemetry with granular methods
    scope.recordOutputMessages(['Here is your email summary...']);
    scope.recordInputTokens(145);
    scope.recordOutputTokens(82);
    scope.recordFinishReasons(['stop']);

    return response.text;
  });
} catch (error) {
  scope.recordError(error as Error);
  throw error;
} finally {
  scope.dispose();
}

エージェントが @microsoft/agents-a365-observability-hosting パッケージを使用している場合は、 ScopeUtils.populateInferenceScopeFromTurnContext を使用して、 TurnContextから自動的に派生したエージェントの詳細を含むスコープを作成できます。

import { InferenceDetails, InferenceOperationType } from '@microsoft/agents-a365-observability';
import { ScopeUtils } from '@microsoft/agents-a365-observability-hosting';

const inferenceDetails: InferenceDetails = {
  operationName: InferenceOperationType.CHAT,
  model: 'gpt-4o-mini',
  providerName: 'azure-openai',
};

const scope = ScopeUtils.populateInferenceScopeFromTurnContext(
  inferenceDetails,
  context,     // TurnContext
  authToken    // authentication token string
);

try {
  await scope.withActiveSpanAsync(async () => {
    const response = await callLLM();
    scope.recordOutputMessages([response.text]);
    scope.recordInputTokens(response.usage.inputTokens);
    scope.recordOutputTokens(response.usage.outputTokens);
  });
} finally {
  scope.dispose();
}

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Contracts;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Scopes;

// Use the same agentDetails and request instances from the InvokeAgentScope example above

var inferenceDetails = new InferenceCallDetails(
    operationName: InferenceOperationType.Chat,
    model: "gpt-4o-mini",
    providerName: "Azure OpenAI",
    inputTokens: 123,
    outputTokens: 456,
    finishReasons: new[] { "stop" }
);

using var scope = InferenceScope.Start(
    request: request,
    details: inferenceDetails,
    agentDetails: agentDetails
);

// ... your inference logic here ...

scope.RecordOutputMessages(new[] { "AI response message" });
scope.RecordInputTokens(123);
scope.RecordOutputTokens(456);

from microsoft_agents_a365.observability.core import (
    OutputScope,
    Response,
    SpanDetails,
)

# Use the same agent_details and request instances from the InvokeAgentScope example above

# Get the parent context from the originating scope
parent_context = invoke_scope.get_context()

response = Response(messages=["Here is your organized inbox with 15 urgent emails."])

with OutputScope.start(
    request,
    response,
    agent_details,
    span_details=SpanDetails(parent_context=parent_context),
):
    # Output messages are recorded automatically from the response
    pass

import { OutputScope, OutputResponse, SpanDetails } from '@microsoft/agents-a365-observability';

// Use the same agentDetails and request instances from the InvokeAgentScope example above

// Get the parent context from the originating scope
const parentContext = invokeScope.getSpanContext();

const response: OutputResponse = {
  messages: ['Here is your organized inbox with 15 urgent emails.'],
};

const scope = OutputScope.start(
  request,
  response,
  agentDetails,
  undefined, // userDetails
  { parentContext } as SpanDetails
);

// Output messages are recorded automatically from the response
scope.dispose();

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Contracts;
using Microsoft.Agents.A365.Observability.Runtime.Tracing.Scopes;

// Use the same agentDetails and request instances from the InvokeAgentScope example above

// Get the parent context from the originating scope
var parentContext = invokeScope.GetActivityContext();

var response = new Response(new[] { "Here is your organized inbox with 15 urgent emails." });

using var scope = OutputScope.Start(
    request: request,
    response: response,
    agentDetails: agentDetails,
    spanDetails: new SpanDetails(parentContext: parentContext)
);
// Output messages are recorded automatically from the response

ENABLE_A365_OBSERVABILITY_EXPORTER 環境変数を false に設定します。 この設定はスパン(トレース)をコンソールにエクスポートします。

エクスポートエラーを調査するには、 ENABLE_A365_OBSERVABILITY_EXPORTER を true に設定し、アプリケーションの起動時にデバッグ ログを構成することで、詳細ログを有効にします。

import logging

logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logging.getLogger("microsoft_agents_a365.observability.core").setLevel(logging.DEBUG)

# Or target only the exporter:
logging.getLogger(
    "microsoft_agents_a365.observability.core.exporters.agent365_exporter"
).setLevel(logging.DEBUG)

キー ログ メッセージ:

DEBUG  Token resolved for agent {agentId} tenant {tenantId}
DEBUG  Exporting {n} spans to {url}
DEBUG  HTTP 200 - correlation ID: abc-123
ERROR  Token resolution failed: {error}
ERROR  HTTP 401 exporting spans - correlation ID: abc-123
INFO   No spans with tenant/agent identity found; nothing exported.

ENABLE_A365_OBSERVABILITY_EXPORTER 環境変数を false に設定します。 この設定はスパン(トレース)をコンソールにエクスポートします。

エクスポートエラーを調査するには、 .env またはシェルで環境変数を設定します。

# Enable the Agent365 exporter
ENABLE_A365_OBSERVABILITY_EXPORTER=true

# Enable verbose logging
A365_OBSERVABILITY_LOG_LEVEL=info|warn|error

次のようなメッセージのコンソール出力を確認します。

[INFO]  [Agent365Exporter] Exporting 245 spans
[INFO]  [Agent365Exporter] Partitioned into 3 identity groups (2 spans skipped)
[INFO]  [Agent365Exporter] Token resolved successfully via tokenResolver
[EVENT] export-group succeeded in 98ms {"tenantId":"...","agentId":"...","correlationId":"abc-123"}
[ERROR] [Agent365Exporter] Failed with status 401, correlation ID: abc-123
[WARN]  export-partition-span-missing-identity: 5 spans skipped due to missing tenant or agent ID

必要に応じて、カスタム ロガーを使用して、エクスポート イベントをファイルにキャプチャします。

import { setLogger, ExporterEventNames } from '@microsoft/agents-a365-observability';

setLogger({
  info: (msg, ...args) => myLogger.info(msg, ...args),
  warn: (msg, ...args) => myLogger.warn(msg, ...args),
  error: (msg, ...args) => myLogger.error(msg, ...args),
  event: (eventType: ExporterEventNames, isSuccess: boolean, durationMs: number,
          message?: string, details?: Record<string, string>) => {
    myLogger.info({ eventType, isSuccess, durationMs, message, ...details });
  }
});

EnableAgent365Exporter で false を appsettings.json に設定します。 この設定はスパン(トレース)をコンソールにエクスポートします。

エクスポートの失敗を調査するには、appsettings.jsonで詳細なログを設定します。

{
  "EnableAgent365Exporter": "True",
  "Logging": {
    "LogLevel": {
      "Microsoft.Agents.A365.Observability": "Debug"
    }
  }
}

または、環境変数を設定します。

EnableAgent365Exporter=True
A365_OBSERVABILITY_DOMAIN_OVERRIDE=https://your-test-endpoint.example.com
A365_OBSERVABILITY_SCOPE_OVERRIDE=https://api.powerplatform.com/.default

キー ログ メッセージ:

info: Agent365ExporterCore: Obtained token for agent {agentId} tenant {tenantId}.
info: Agent365ExporterCore: Sending {count} spans to {requestUri} for agent {agentId} tenant {tenantId}.
info: Agent365ExporterCore: HTTP {statusCode} exporting spans. 'x-ms-correlation-id': '{correlationId}'.
error: Agent365Exporter: Exception exporting spans: {exception}
warn: Agent365ExporterCore: No token obtained for agent {agentId} tenant {tenantId}. Skipping export.