Get started
- https://wandb.ai にアクセスし、project を選択します。
- サイドバー メニューで Agents を選択し、project に保存されているすべてのエージェントとの会話を表示します。
- タブバーで シグナル を選択します。

主要な用語
- Turn: ユーザーとエージェントの1往復のやり取りです。
- Rating: 一致したスパンに割り当てられる、0.0〜1.0の数値スコアです。
- Tags: 一致したスパンに割り当てられるラベルです。たとえば、“user-frustration” や “nsfw” などがあります。
シグナルの表
時間範囲セレクターと Filter バーを使用して、Scorer、エージェント、スコア範囲、または期間で結果を絞り込みます。Score volume タイムラインには、Weave が評価またはタグ付けしたシグナルの件数が表示されます。これは表に表示されている行を反映しており、タイムライン上でドラッグしてフィルターできます。
新しいシグナルを作成する
- タグ:
user-frustrationやnsfwなど、一致するスパンにラベルを自動的に付与します。タグ を使用すると、スパンを分類したり、望ましくない動作にフラグを付けたりできます。signals UI には少なくとも 1 つのタグに一致したスパンの行だけが表示されるため、出力が表示されなくても、タグ シグナルが正常に実行されている場合があります。 - 評価: 一致するスパンに 0 から 1 のスコアを割り当てます。評価 を使用してエージェントのパフォーマンスを評価し、時間の経過に伴う改善を測定します。
プリセットシグナル
評価プリセット
カスタムシグナル
- Prompt template: 必要に応じて、1 つ以上のプリセットテンプレートをベースに Scorer を設定できます。テンプレートを選択すると、Scorer prompt に内容が自動入力されます。複数のテンプレートを組み合わせることも、プロンプトを最初から作成することもできます。
- Scorer prompt: スコアリング時に Inference モデルへ送信されるプロンプトです。Weave は、
{input_messages}、{output_messages}、{system_instructions}、{agent_name}などのテンプレート変数を、スコアリング時に解決します。 - Scorer name: このシグナルの表示名です。
- Inference model: スコアリングに使用する LLM です。デフォルトは Serverless Inference です。CoreWeave Serverless Inference を使用すると、W&B アカウントのクレジットが消費されます。
- Advanced: 展開して追加オプションを設定します。
- Only score turns matching: 1 つ以上のフィルターを追加して、シグナルがスコアリングするターンを絞り込めます。たとえば、エージェント、operation、tool、またはモデルで条件を指定できます。空のままにすると、すべてのエージェントターンがスコアリングされます。Weave は複数のフィルターを
ANDロジックで結合します。 - Sample rate: トラフィックの多いエージェントでは、サンプルレートを下げることで、すべてのターンではなく条件に一致したターンの一部のみをスコアリングし、コストを削減できます。
- Only score turns matching: 1 つ以上のフィルターを追加して、シグナルがスコアリングするターンを絞り込めます。たとえば、エージェント、operation、tool、またはモデルで条件を指定できます。空のままにすると、すべてのエージェントターンがスコアリングされます。Weave は複数のフィルターを