Weave for Agents est en préversion publique. Les fonctionnalités, les API et l’interface utilisateur de la vue Agents peuvent encore évoluer avant la disponibilité générale.
Premiers pas
- Accédez à https://wandb.ai et sélectionnez votre projet.
- Dans le menu latéral, sélectionnez Agents pour afficher toutes les conversations d’agent enregistrées dans votre projet.
- Dans la barre d’onglets, sélectionnez Signals.

Termes clés
- Tour de conversation : Un échange aller-retour entre l’utilisateur et l’agent.
- Score : Un score numérique entre 0,0 et 1,0 attribué à un span correspondant.
- Tags : Des tags attribués aux spans correspondants, comme “user-frustration” ou “nsfw”.
Tableau des signaux
Utilisez le sélecteur de fenêtre temporelle et la barre Filtre pour affiner les résultats par évaluateur, agent, plage de score ou période. La chronologie Volume de scores affiche le nombre de signaux que Weave a évalués avec un score ou tagués. Elle reflète les lignes affichées dans le tableau et prend en charge le filtrage par glisser-déposer sur la chronologie.
Créer un nouveau signal
Type de scorer
- score : attribue un score entre 0 et 1 à chaque span correspondant.
- Tags : attribue jusqu’à 10 tags à chaque span correspondant. L’interface utilisateur Signals affiche uniquement des lignes pour les spans correspondant à au moins un tag. Votre scorer de tags peut donc s’exécuter correctement même si vous ne voyez aucun résultat.
Attribuez un score uniquement aux tours de conversation correspondants
Agent name, un Operation name, un Tool name ou un Request model spécifique. Weave combine plusieurs filtres avec une logique AND. Pour attribuer un score à chaque tour de conversation, sélectionnez le x à la fin de la ligne de filtre pour le supprimer.
Modèle de prompt
{input_messages}, {output_messages} et {system_instructions}, lors de l’évaluation.
Modèles de notation
Nom du scorer
Paramètres avancés
- Modèle d’inférence : le LLM à utiliser pour l’évaluation. Serverless Inference est l’option par défaut recommandée lorsqu’elle est disponible.
- Taux d’échantillonnage : pour les agents à fort trafic, définissez un taux d’échantillonnage afin d’évaluer seulement une partie des tours de conversation, plutôt que chaque tour de conversation, et de réduire les coûts.