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wandb/weave

Kit de herramientas de Python de Weights & Biases para trazar y evaluar agentes de IA y aplicaciones basadas en LLM.

Alternativa open source a:LangSmith

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183
Issues abiertos
164
Último commit
hace 12 horas

¿Qué es?

Weave es un kit de herramientas de Weights & Biases para trazar y evaluar agentes de IA. Registra conversaciones, turnos, llamadas a LLM y llamadas a herramientas, y las muestra en una pestaña Agents dedicada en la interfaz web de W&B. También permite trazar funciones normales con el decorador @weave.op y muestra los resultados en la pestaña Calls.

Después de llamar a weave.init(), Weave aplica parches automáticamente a los SDK de agentes compatibles, como OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK y Google ADK, y traza automáticamente las llamadas al cliente estándar de openai. Para los agentes creados sin un SDK compatible, una Conversation API con los gestores de contexto start_conversation, start_turn y start_llm permite registrar el bucle propio.

El proyecto requiere Python 3.10 o superior y una cuenta de Weights & Biases con una clave de API. Las trazas se almacenan en proyectos de W&B, por lo que debes iniciar sesión en el servicio alojado para consultarlas.

Funciones clave

  • 01Traza conversaciones de agentes, turnos, llamadas a LLM y llamadas a herramientas en la pestaña Agents.
  • 02Aplica parches automáticamente a OpenAI Agents SDK, Claude Agent SDK y Google ADK después de weave.init().
  • 03Traza funciones normales de Python con el decorador @weave.op.
  • 04Ofrece una Conversation API para trazar bucles de agentes personalizados.
  • 05Traza automáticamente las llamadas realizadas con el cliente de Python openai.

Casos de uso

  • Depurar agentes de varios turnos creados con un SDK compatible mediante la inspección de sus llamadas a herramientas y solicitudes a LLM.
  • Trazar un bucle de agente personalizado que no use un framework compatible.
  • Ejecutar evaluaciones y scorers sobre los resultados de aplicaciones basadas en LLM.
  • Registrar el uso de tokens y las respuestas del modelo en las llamadas a LLM.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala Weave y OpenAI Agents SDK

    pip install weave openai-agents requests
  2. 2

    Configura las variables de entorno WANDB_API_KEY y OPENAI_API_KEY

  3. 3

    Ejecuta el código de ejemplo del agente y, después, abre la pestaña Agents en la URL del proyecto que se muestra

Antes de usarlo

  • Necesitas una cuenta de Weights & Biases y una clave de API para ver las trazas.
  • El motor avanzado de Weave y el código de boards están en pausa y no se desarrollan activamente.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es weave?
Kit de herramientas de Python de Weights & Biases para trazar y evaluar agentes de IA y aplicaciones basadas en LLM. Weave es un kit de herramientas de Weights & Biases para trazar y evaluar agentes de IA. Registra conversaciones, turnos, llamadas a LLM y llamadas a herramientas, y las muestra en una pestaña Agents dedicada en la interfaz web de W&B. También permite trazar funciones normales con el decorador @weave.op y muestra los resultados en la pestaña Calls.
¿weave es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
weave es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿weave sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de weave fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar weave?
Depurar agentes de varios turnos creados con un SDK compatible mediante la inspección de sus llamadas a herramientas y solicitudes a LLM. Trazar un bucle de agente personalizado que no use un framework compatible. Ejecutar evaluaciones y scorers sobre los resultados de aplicaciones basadas en LLM. Registrar el uso de tokens y las respuestas del modelo en las llamadas a LLM.
¿Cómo se instala weave?
Instala Weave y OpenAI Agents SDK: pip install weave openai-agents requests Configura las variables de entorno WANDB_API_KEY y OPENAI_API_KEY Ejecuta el código de ejemplo del agente y, después, abre la pestaña Agents en la URL del proyecto que se muestra
¿Dónde consigo weave?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/wandb/weave

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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