ホワイトペーパー: AI Agent開発を支えるLLM Observability Tool - W&B Weave
AI Agentが本番で使い続けられるためのOps
生成AIの活用が広がるにつれ、単に「動くものを作る」だけではなく、「本番で使い続けられる品質を保ちつつ、継続的に改善できること」が重要になってきました。特に業務・プロダクトに深く組み込まれるAI Agentでは、同じ入力でも出力がぶれる非決定性や、モデル・プロンプト・ツール定義の変更に伴うリグレッション（デグレ）によって、従来の監視やログだけでは品質を担保しきれない場面が増えています。そこで鍵になるのが、実行時の推論経路やツール呼び出しをトレースし、評価・改善・監視を一体で回すための LLM Observability です。
本ホワイトペーパーではまず、企業における生成AIの活用パターンの中でも、主に「業務・プロダクトに組み込まれるAI Agent」を対象に、継続的に利用されるAI Agentの開発サイクルと、その難しさを整理します。そのうえで、LLM Observability tool に求められる役割がどのように進化してきたかを概観し、W&B Weave を例に、LLM Observability tool がもたらすOpsを解説していきます。
本ホワイトペーパーを通じて、読者の皆様が以下の問いに答えるようになることを目指しています。
- 本番で使い続けられる品質を保ちつつ、継続的に改善できるAI Agent開発とは
- それを支えるLLM Observability toolとは
- LLM Observability toolに求められる機能はどのように変わってきたか
- LLM Observability toolであるWeaveが提供するOpsとは
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