Deprecated Agent 365 Observability SDK

Important

この記事では、非推奨のAgent 365 Observability SDKについて説明します。既存の統合は引き続き動作しますが、新しい統合にはこのSDKは使わないでください。新規開発の場合は、Microsoft OpenTelemetry Distroをご利用ください。既存の統合を更新する前に、あなたの言語の移行ガイドを確認してください:

基盤となるデータモデル、アイデンティティと認証、スコープと同意、すべての統合経路に適用される制限については、Agent 365 のオブザーバビリティの概念を参照してください。

Note

可観測性は、「エージェント 365 開発の開始」の増分機能レベルの 1 つであり、すべてのエージェントの種類に適用されます。

Agent 365エコシステムに参加するには、エージェントにAgent 365のObservability機能を追加してください。 Agent 365 Observabilityは OpenTelemetry(OTel) を基盤とし、すべてのエージェントプラットフォームで一貫して安全にテレメトリをキャプチャするための統一フレームワークを提供します。この必要なコンポーネントを実装することで、IT管理者がMicrosoft管理センターでエージェントの活動を監視できるようになり、セキュリティチームはDefenderやPurviewを使ってコンプライアンスや脅威検出を行うことができます。

主な利点

エンドツーエンドの可視性:セッション、ツールコール、例外を含むすべてのエージェント呼び出しの包括的なテレメトリをキャプチャし、プラットフォーム間での完全なトレーサビリティを実現します。
セキュリティとコンプライアンスの有効化: 統合監査ログをDefenderと Purview にフィードし、エージェントの高度なセキュリティシナリオとコンプライアンスレポートを有効にします。
クロスプラットフォームの柔軟性: OTel 標準を基に構築し、Copilot Studio、Foundry、将来のエージェントフレームワークなどの多様なランタイムとプラットフォームをサポートします。
管理者の操作効率: Microsoft 365管理センターで一元的な監視機能を提供し、エージェントを管理する IT チームのロールベースのアクセス制御を使用して、トラブルシューティング時間を短縮し、ガバナンスを向上させます。

サポートされているエージェント

次の種類のエージェントでは、エージェント 365 の可観測性がサポートされています。

Microsoft Agent 365 対応エージェント: 監視 SDK を使用してエージェントをインストルメント化します。
カスタムエンジンエージェント: 監視 SDK を使用してエージェントをインストルメント化します。
宣言型エージェント: 可観測性は、デフォルトでサポートされています。 SDK の実装は必要ありません。

Installation

次のコマンドを使用して、Agent 365 でサポートされている言語の監視モジュールをインストールします。

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

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

// 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

// 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

Configuration

以下の設定を使って、エージェントのAgent 365 Observabilityを有効にしてカスタマイズしてください。

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。 Agent 365 SDK 2.0以降では、エクスポーターは常にサービス間 (S2S) ルートを使用し、設定されたアプリ専用資格情報 token_resolver で認証します。リゾルバなしでエクスポーターを有効にすると、Pythonはコンソールのエクスポーターのフォールバックを維持し、テレメトリをAgent 365に送りません。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure

def token_resolver(agent_id: str, tenant_id: str) -> str | None:
    # Return a validated app-only observability token for this agent and tenant.
    return "<app-only-observability-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。

パラメーター	Description	Default
`logger_name`	デバッグとコンソールログ出力に使用されるPython ロガーの名前。	`microsoft_agents_a365.observability.core`
`exporter_options`	トークンリゾルバーとクラスターカテゴリを一緒に構成する `Agent365ExporterOptions` インスタンス。	`None`
`suppress_invoke_agent_input`	`True`すると、`InvokeAgent`スパンでの入力メッセージが抑制されます。	`False`

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。

財産	Description	Default
`use_s2s_endpoint`	非推奨のため無視されます。 Agent 365 SDK 2.0以降は、この値が `False`であっても常にS2Sルートを使用します。	`False` (無視)
`max_queue_size`	バッチプロセッサの最大キューサイズ。	`2048`
`scheduled_delay_ms`	エクスポートバッチ間の遅延 (ミリ秒単位)。	`5000`
`exporter_timeout_ms`	エクスポート操作のタイムアウト (ミリ秒単位)。	`30000`
`max_export_batch_size`	エクスポート操作の最大バッチサイズ。	`512`

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。 Agent 365 SDK 2.0以降では、エクスポーターは常にS2Sルートを使用し、設定済みのアプリ専用トークンリゾルバで認証します。リゾルバーなしでAgent 365のエクスポーターを有効にすると、設定が失敗します。

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

// Define a token resolver that returns a validated app-only observability token.
const tokenResolver = (agentId, tenantId) => {
    // Your app-only 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。このオプションでバッチ処理やタイムアウトの制御が可能です。輸出ルートは変わりません。

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。

財産	Description	Default
`useS2SEndpoint`	非推奨のため無視されます。 Agent 365 SDK 2.0以降は、この値が `false`であっても常にS2Sルートを使用します。	`true` (無視)
`maxQueueSize`	バッチプロセッサの最大キューサイズ。	`2048`
`scheduledDelayMilliseconds`	エクスポートバッチ間の遅延 (ミリ秒単位)。	`5000`
`exporterTimeoutMilliseconds`	エクスポート操作全体のタイムアウト (ミリ秒単位)。	`90000`
`httpRequestTimeoutMilliseconds`	バックエンドへの個々の HTTP 要求のタイムアウト (ミリ秒)。	`30000`
`maxExportBatchSize`	エクスポート操作の最大バッチサイズ。	`512`

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。 Agent 365 SDK 2.0以降では、エクスポーターは常にS2Sルートを使用し、設定済みのアプリ専用トークンリゾルバで認証します。 TokenResolverやContextualTokenResolverなしでエクスポーターを有効にすると、エクスポーターの構築が失敗します。

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) =>
            {
                // Return a cached, validated app-only observability token for this agent and tenant.
                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。

財産	Description	Default
`UseS2SEndpoint`	非推奨のため無視されます。 Agent 365 SDK 2.0以降は、この値が `false`であっても常にS2Sルートを使用します。	`false` (無視)
`MaxQueueSize`	バッチプロセッサの最大キューサイズ。	`2048`
`ScheduledDelayMilliseconds`	エクスポートバッチ間の遅延 (ミリ秒単位)。	`5000`
`ExporterTimeoutMilliseconds`	エクスポート操作のタイムアウト (ミリ秒単位)。	`30000`
`MaxExportBatchSize`	エクスポート操作の最大バッチサイズ。	`512`

バゲッジ属性

BaggageBuilder を使用して、要求のすべてのスパンを流れるコンテキスト情報を設定します。 SDKは、空でないすべての手荷物エントリを既存の属性を上書きせずに新たに開始したスパンにコピーする SpanProcessor を実装しています。

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();

手荷物ミドルウェア

エージェントがホスティング統合パッケージを使用している場合は、手荷物ミドルウェアを登録して、すべての着信要求に対して自動的に手荷物を設定します。この手順により、各アクティビティハンドラーで BaggageBuilder を手動で呼び出す必要がなくなります。

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 });

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());

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);
});

トークンリゾルバー

Agent 365 SDK 2.0以降でAgent 365エクスポーターを使用する場合は、エクスポートを行うエージェントインスタンスの最終的なアプリのみの観測性トークンを返すトークンリゾルバを提供します。エクスポーターは常にテレメトリをS2Sルートに送り、委任ルートには戻りません。 Agent 365 に登録されたエージェントインスタンスは、このルートでエクスポートするのに Agent365.Observability.OtelWrite の許可や管理者の同意は必要ありません。

アプリ専用トークンを取得するには、2段階のFederated Managed Identity(FMI)交換を利用します。

client_credentialsがエージェントインスタンスのクライアントIDに設定されたapi://AzureADTokenExchange/.defaultのfmi_pathのブループリントトークンを取得してください。
api://9b975845-388f-4429-889e-eab1ef63949c/.default のエージェントインスタンス client_credentials トークンを取得してください。ステップ1のトークンを client_assertionとして渡し、 client_assertion_type を urn:ietf:params:oauth:client-assertion-type:jwt-bearerに設定します。

完全な認証設定については、S2S を使用する Agent 365-enabledを参照してください。トークンサービスの完全な実装については、Node.js、Python、.NETのAgent 365サンプルをご覧ください。

リゾルバは次の条件を満たす必要があります:

エクスポートエージェントのインスタンスとテナントに対してアプリ専用のトークンを返します。中間ブループリントのアサーション、ブループリントトークン、ユーザートークン、またはOBOトークンを返してはいけません。
返却する前にトークンを検証してください。承諾する idtyp=app。 idtypが存在しない場合は、空でないrolesクレームを持つトークン、またはsubに等しい空でないoidクレームを持つトークンのみを受け入れます。 scpクレームやその他のidtyp値があるトークン、期限切れのトークン、9b975845-388f-4429-889e-eab1ef63949c が api://9b975845-388f-4429-889e-eab1ef63949c または aud でないトークンは拒否してください。
トークンをキャッシュして、期限切れ前にリフレッシュしてください。エクスポーターは各エクスポートバッチで、各テナントおよび各エージェント ID ごとにリゾルバーを一度呼び出します。

Note

SDK 1.xからの移行: SDK 2.0では、オブザーバビリティエクスポートのための委任トークン交換が削除されます。以下の例に示すように、エージェント内の委任トークンコードをアプリ専用リゾルバーに置き換えてください。 SDK 1.xに留まり、委任フローでエクスポートするエージェントは、委任された Agent365.Observability.OtelWrite 権限と管理者の同意が必要です。 a365 setup allコマンドはBlueprintエージェントに対してその権限を設定するものではありません。許可を付与するには「許可を付与する」を参照してください。

AgenticTokenCache.refresh_observability_token(agent_id, tenant_id, acquire_app_only_obs_token)からtoken_resolverに電話して。キャッシュは可観測性 /.default スコープを取得コールバックに渡し、キャッシュされたトークンを返します。

from microsoft_agents_a365.observability.core import configure
from microsoft_agents_a365.observability.hosting.token_cache_helpers import AgenticTokenCache

cache = AgenticTokenCache()

async def acquire_app_only_obs_token(
    agent_id: str,
    tenant_id: str,
    scopes: list[str],
) -> str:
    # Run the FMI exchange described earlier, validate the token, and return it.
    return "<app-only-observability-token>"

async def token_resolver(agent_id: str, tenant_id: str) -> str:
    return await cache.refresh_observability_token(
        agent_id, tenant_id, acquire_app_only_obs_token
    )

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

Pythonはまた、スレッド安全なキャッシュからトークンを返す同期リゾルバもサポートしています。 Agent 365のサンプルではこのパターンが使用されており、これによりエクスポータースレッドで非同期リゾルバを実行する際の制約を回避できます。

SDK 1.xからの移行には、観測可能性スコープを要求したAGENT_APP.auth.exchange_tokenコールとAgenticTokenCache.register_observability を渡した AgenticTokenStruct コールを削除してください。 SDK 2.0では、 register_observability は非推奨の no-opとなっています。

withTokenResolver で AgenticTokenCacheInstance.RefreshObservabilityToken(agentId, tenantId, acquireAppOnlyObsToken) を使用する。取得コールバックは (agentId, tenantId, scopes) を受け取り、最終的なアプリのみのオブザーバビリティトークンを返します。キャッシュされたトークンをAgenticTokenCacheInstance.getObservabilityToken(agentId, tenantId)で読みます。

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

async function acquireAppOnlyObsToken(
  agentId: string,
  tenantId: string,
  scopes: readonly string[]
): Promise<string> {
  // Run the FMI exchange described earlier, validate the token, and return it.
  return "<app-only-observability-token>";
}

const builder = ObservabilityManager.configure(builder =>
  builder
    .withService('my-agent-service', '1.0.0')
    .withTokenResolver(async (agentId, tenantId) => {
      await AgenticTokenCacheInstance.RefreshObservabilityToken(
        agentId, tenantId, acquireAppOnlyObsToken
      );
      return AgenticTokenCacheInstance.getObservabilityToken(agentId, tenantId);
    })
);

builder.start();

SDK 1.xから移行するには、観測可能性スコープを要求した agentApplication.authorization.exchangeToken コールを削除し、例では RefreshObservabilityToken(agentId, tenantId, context, authorization, scopes) をリゾルバ形式に置き換えます。 SDK 2.0は委任されたオーバーロードを除去します: TypeScript呼び出し元はコンパイルエラー、型指定のない呼び出し元では、一度だけエラーログが出力され、トークンは取得されません。

AddAgenticTracingExporter()を使って、IExporterTokenCache<ObservabilityTokenResolver>と、キャッシュからトークンを読み取るエクスポーターオプションを登録します。

using Microsoft.Agents.A365.Observability.Hosting;

builder.Services.AddAgenticTracingExporter();

エージェントアプリケーションで、エージェントとテナントのためにアプリのみのリゾルバを RegisterObservability(agentId, tenantId, resolver, scopes)呼び出して登録します。エージェントと入居者の最初の登録が優先されます。

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

public class MyAgent : AgentApplication
{
    private readonly IExporterTokenCache<ObservabilityTokenResolver> _agentTokenCache;

    public MyAgent(AgentApplicationOptions options, IExporterTokenCache<ObservabilityTokenResolver> agentTokenCache)
        : base(options)
    {
        _agentTokenCache = agentTokenCache;
    }

    protected async Task MessageActivityAsync(ITurnContext turnContext, ITurnState turnState, CancellationToken cancellationToken)
    {
        var agentId = turnContext.Activity.Recipient.AgenticAppId;
        var tenantId = turnContext.Activity.Recipient.TenantId;

        _agentTokenCache.RegisterObservability(
            agentId,
            tenantId,
            AcquireAppOnlyObservabilityTokenAsync,
            EnvironmentUtils.GetObservabilityAuthenticationScope());

        using var baggageScope = new BaggageBuilder()
            .TenantId(tenantId)
            .AgentId(agentId)
            .Build();

        // Handle the message.
    }

    private static Task<string?> AcquireAppOnlyObservabilityTokenAsync(
        string agentId,
        string tenantId,
        string[] observabilityScopes)
    {
        // Run the FMI exchange described earlier, validate the token, and return it.
        return Task.FromResult<string?>("<app-only-observability-token>");
    }
}

AgenticTokenCacheインスタンスを直接管理する場合は、RefreshObservabilityToken(agentId, tenantId, resolver)を呼び出してデフォルトの観測可能性スコープを使うか、RefreshObservabilityToken(agentId, tenantId, resolver, scopes)を呼び出してスコープを明示的に渡してください。

SDK 1.xから移行するには、IExporterTokenCache<AgenticTokenStruct>とRegisterObservabilityを渡したAgenticTokenStruct呼び出しを、例にあるアプリ専用リゾルバに置き換えます。 ExchangeTurnTokenAsyncはObservability のエクスポートに使わないでください。 SDK 2.0では、AgenticTokenStruct 登録オーバーロードは廃止されており、コンパイルエラーが発生します。

自動インストルメンテーション

自動インストルメンテーションは、エージェンティックフレームワーク (SDK) の既存のテレメトリ信号をトレース用に自動的にリッスンし、それらを Agent 365 監視サービスに転送します。この機能により、開発者が手動でモニタリングコードを書く必要がなくなり、設定が簡素化され、パフォーマンスの一貫性が保証されます。

Important

自動インストルメンテーションでは、標準の OTel 属性のみが設定されます。 BaggageBuilder を使用して、Microsoft固有の属性を追加する必要があります。不足している属性を確認するには、差分セットについて、コンソールスパンの出力をストアログと照合してください。

複数のSDKおよびプラットフォームが自動計測をサポートしています:

Platform	サポートされている SDK / フレームワーク
.NET	Semantic Kernel、OpenAI、Agent Framework
Python	Semantic Kernel、OpenAI、Agent Framework、LangChain
Node.js	OpenAI、 LangChain

Note

自動インストルメンテーションのサポートは、プラットフォームと SDK の実装によって異なります。

セマンティックカーネル

自動インストルメンテーションでは、バゲッジビルダーを使用する必要があります。エージェントIDとテナントIDは BaggageBuilderで設定できます。

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

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>,
          ...
      };
    }
}

OpenAI

自動インストルメンテーションには baggage builder の使用が必要です。エージェントIDとテナントIDは BaggageBuilderで設定できます。

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>);
    }
}

エージェントフレームワーク

自動インストルメンテーションには、Baggage Builder を使用する必要があります。エージェントIDとテナントIDは BaggageBuilderで設定できます。

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()

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();
    }
}

LangChain フレームワーク

Note

LangChain フレームワークの自動インストルメンテーションでは、 LangGraph および Deep Agents もサポートされます。同じ拡張機能は、これらのフレームワークのいずれかで構築されたエージェントのテレメトリを自動的にキャプチャします。

自動インストルメンテーションにはバゲッジビルダーの使用が必要です。エージェントIDとテナントIDは BaggageBuilderで設定できます。

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

手動インストルメンテーション

Agent 365のオブザーバビリティ SDKを使って、エージェントの内部動作を理解しましょう。 SDK には、開始できるスコープ ( InvokeAgentScope、 ExecuteToolScope、 InferenceScope、 OutputScope) が用意されています。

エージェント呼び出し

エージェントプロセスを開始する際に、この範囲を使用してください。インヴォークエージェントスコープを使うことで、現在呼び出されているエージェントやエージェントのユーザーデータなどのプロパティをキャプチャできます。

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; }
}

ツールの実行

以下の例は、エージェントのツール実行に観測可能性トラッキングを追加する方法を示しています。この追跡は監視および監査目的でテレメトリーを記録します。

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.\"}");

推論

次の例では、監視追跡を使用して AI モデル推論呼び出しをインストルメント化して、トークンの使用状況、モデルの詳細、応答メタデータをキャプチャする方法を示します。

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);

アウトプット

このスコープは、 InvokeAgentScope、 ExecuteToolScope、または InferenceScope が出力データを同期的にキャプチャできない非同期シナリオに使用します。子スパンとして OutputScope を開始し、親スコープの終了後に最終的な出力メッセージを記録します。

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

ローカルでの検証

Observability SDKとの統合が成功したかを確認するために、エージェントが生成したコンソールログとObservability SDKのログを確認してください。

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.

Note

DI に ILoggerFactory を登録しない場合、エクスポーターは自動的にコンソールロガーにフォールバックします。

エクスポートされたログの表示

Microsoft PurviewやMicrosoft Defenderでエージェントのテレメトリを見るには、以下の要件を満たしていることを確認してください。

Microsoft Purview: 組織の監査を有効にする必要があります。手順については、「監査のオンとオフを切り替える」を参照してください。
Microsoft Defender: CloudAppEvents テーブルにアクセスするために、高度なハンティングを設定する必要があります。詳細については、高度なハンティングスキーマの CloudAppEvents テーブルを参照してください。

ストアパブリッシングのための検証

Important

ストアの検証を成功させるには、エージェントで、InvokeAgentScope、およびInferenceScopeスコープを実装するExecuteToolScope。公開には、これら 3 つのスコープが必要です。

発行する前に、コンソールログを使用して、必要な invoke agent、 execute tool、 inference、および output スコープを実装して、エージェントの可観測性の統合を検証します。次に、エージェントのログを以下の属性リストと比較し、必要な属性がすべて揃っているか確認します。各スコープや手荷物ビルダーで属性を取得でき、オプションの属性も自由に加えてください。

ストア公開要件の詳細については、ストア検証ガイドラインをご覧ください。

`InvokeAgentScope` 属性

以下のリストは、 InvokeAgentScope開始時に記録される必要およびオプションのテレメトリ属性をまとめたものです。

"attributes": {
        "error.type": "Optional",
        "microsoft.a365.agent.blueprint.id": "Required",
        "gen_ai.agent.description": "Optional",
        "gen_ai.agent.id": "Required",
        "gen_ai.agent.name": "Required",
        "microsoft.a365.agent.platform.id": "Optional",
        "microsoft.agent.user.email": "Required",
        "microsoft.agent.user.id": "Required",
        "gen_ai.agent.version": "Optional",
        "microsoft.a365.caller.agent.blueprint.id": "Optional",
        "microsoft.a365.caller.agent.id": "Optional",
        "microsoft.a365.caller.agent.name": "Optional",
        "microsoft.a365.caller.agent.platform.id": "Optional",
        "microsoft.a365.caller.agent.user.email": "Optional",
        "microsoft.a365.caller.agent.user.id": "Optional",
        "microsoft.a365.caller.agent.version": "Optional",
        "client.address": "Required",
        "user.id": "Required",
        "user.name": "Optional",
        "user.email": "Required",
        "microsoft.channel.link": "Optional",
        "microsoft.channel.name": "Required",
        "gen_ai.conversation.id": "Required",
        "microsoft.conversation.item.link": "Optional",
        "gen_ai.input.messages": "Required",
        "gen_ai.operation.name": "Required",
        "gen_ai.output.messages": "Required",
        "server.address": "Required",
        "server.port": "Required",
        "microsoft.session.id": "Optional",
        "microsoft.session.description": "Optional",
        "microsoft.tenant.id": "Required"
    }

`ExecuteToolScope` 属性

以下のリストは、 ExecuteToolScope開始時に記録される必要およびオプションのテレメトリ属性をまとめたものです。

"attributes": {
        "error.type": "Optional",
        "microsoft.a365.agent.blueprint.id": "Required",
        "gen_ai.agent.description": "Optional",
        "gen_ai.agent.id": "Required",
        "gen_ai.agent.name": "Required",
        "microsoft.a365.agent.platform.id": "Optional",
        "microsoft.agent.user.email": "Required",
        "microsoft.agent.user.id": "Required",
        "gen_ai.agent.version": "Optional",
        "client.address": "Required",
        "user.id": "Required",
        "user.name": "Optional",
        "user.email": "Required",
        "microsoft.channel.link": "Optional",
        "microsoft.channel.name": "Required",
        "gen_ai.conversation.id": "Required",
        "microsoft.conversation.item.link": "Optional",
        "gen_ai.operation.name": "Required",
        "gen_ai.tool.call.arguments": "Required",
        "gen_ai.tool.call.id": "Required",
        "gen_ai.tool.call.result": "Required",
        "gen_ai.tool.description": "Optional",
        "gen_ai.tool.name": "Required",
        "gen_ai.tool.type": "Required",
        "server.address": "Optional",
        "server.port": "Optional",
        "microsoft.session.id": "Optional",
        "microsoft.session.description": "Optional",
        "microsoft.tenant.id": "Required"
    }

`InferenceScope` 属性

以下のリストは、 InferenceScope開始時に記録される必要およびオプションのテレメトリ属性をまとめたものです。

"attributes": {
        "error.type": "Optional",
        "microsoft.a365.agent.blueprint.id": "Required",
        "gen_ai.agent.description": "Optional",
        "gen_ai.agent.id": "Required",
        "gen_ai.agent.name": "Required",
        "microsoft.a365.agent.platform.id": "Optional",
        "microsoft.a365.agent.thought.process": "Optional",
        "microsoft.agent.user.email": "Required",
        "microsoft.agent.user.id": "Required",
        "gen_ai.agent.version": "Optional",
        "client.address": "Required",
        "user.id": "Required",
        "user.name": "Optional",
        "user.email": "Required",
        "microsoft.channel.link": "Optional",
        "microsoft.channel.name": "Required",
        "gen_ai.conversation.id": "Required",
        "microsoft.conversation.item.link": "Optional",
        "gen_ai.input.messages": "Required",
        "gen_ai.operation.name": "Required",
        "gen_ai.output.messages": "Required",
        "gen_ai.provider.name": "Required",
        "gen_ai.request.model": "Required",
        "gen_ai.response.finish_reasons": "Optional",
        "gen_ai.usage.input_tokens": "Optional",
        "gen_ai.usage.output_tokens": "Optional",
        "server.address": "Optional",
        "server.port": "Optional",
        "microsoft.session.description": "Optional",
        "microsoft.session.id": "Optional",
        "microsoft.tenant.id": "Required"
    }

`OutputScope` 属性

以下のリストは、 OutputScope開始時に記録される必要およびオプションのテレメトリ属性をまとめたものです。このスコープは、親スコープが出力データを同期的にキャプチャできない非同期シナリオに使用します。

"attributes": {
        "microsoft.a365.agent.blueprint.id": "Required",
        "gen_ai.agent.description": "Optional",
        "gen_ai.agent.id": "Required",
        "gen_ai.agent.name": "Required",
        "microsoft.a365.agent.platform.id": "Optional",
        "microsoft.agent.user.email": "Required",
        "microsoft.agent.user.id": "Required",
        "gen_ai.agent.version": "Optional",
        "client.address": "Required",
        "user.id": "Required",
        "user.name": "Optional",
        "user.email": "Required",
        "microsoft.channel.link": "Optional",
        "microsoft.channel.name": "Required",
        "gen_ai.conversation.id": "Required",
        "microsoft.conversation.item.link": "Optional",
        "gen_ai.operation.name": "Required",
        "gen_ai.output.messages": "Required",
        "microsoft.session.id": "Optional",
        "microsoft.session.description": "Optional",
        "microsoft.tenant.id": "Required"
    }

可観測性でエージェントをテストする

エージェントに可観測性を実装したら、それをテストして、テレメトリが正しくキャプチャされていることを確認します。テストガイドに従って環境を整えましょう。次に、監視機能の実装が期待どおりに動作していることを検証するために、主に [監視ログの表示 ] セクションに焦点を当てます。

検証:

https://admin.cloud.microsoft/#/agents/all に移動します
エージェント > アクティビティを選択してください
セッションとツール呼び出しが表示される

Troubleshooting

このセクションでは、可観測性の実装および使用における一般的な問題について説明します。

問題	Description
可観測性データが表示されない	エクスポートが有効になっていない、構成が正しくない、またはトークン解決が失敗するため、テレメトリは表示されません。
テナント ID またはエージェント ID が見つからない - スパンがスキップされました	パーティショニングに必要な識別属性がない場合、スパンはエクスポート前に除外されます。
トークンの解決に失敗しました - エクスポートはスキップされたか、許可されていません	リゾルバがトークンを返さなかったり例外が発生すると、エクスポートは失敗します。
HTTP 401 Unauthorized（認証が必要です）	認証は構文的に成功しますが、スコープ、種類、または有効期限のため、トークンはインジェストに対して無効です。
HTTP 403 Forbidden	テナントライセンスの不足、Agent 365 の登録の欠如、または必要な場合に必要な Observability のアクセス許可の欠如により、アクセスが拒否されます。
HTTP 403 Forbidden - エージェント ID の不一致	URL 内のエージェント ID がトークンによって表される ID と一致しない場合、要求は拒否されます。
HTTP 429 または 5xx エラー - 一時的なエラー	一時的な調整またはサービス側のエラーによってエクスポートが中断され、再試行のチューニングが必要になる場合があります。
エクスポートのタイムアウト	ネットワーク待機時間またはエンドポイントの応答性が原因で、テレメトリバッチが構成されたタイムアウト期間を超えています。
エクスポートは成功しますが、テレメトリは Defender または Purview に表示されません	インジェストは完了しますが、ダウンストリームの可視性は、製品の前提条件によって遅延またはブロックされます。

Tip

Agent 365トラブルシューティングガイドには、Agent 365 の開発ライフサイクルの各段階に対応した高レベルのトラブルシューティング推奨事項、ベストプラクティス、トラブルシューティングコンテンツへのリンクが含まれています。

観測データが表示されません

症状：

エージェントが走っている
管理センターにテレメトリはありません
エージェントの活動が見えません

根本原因:

観測可能性は有効になっていません
構成エラー
トークンリゾルバの問題

解決策: 問題解決のために以下の手順を試してみてください。

可観測性エクスポーターが有効になっていることを確認する

エージェント 365 エクスポーターを明示的に有効にする必要があります。無効にすると、SDK はコンソールエクスポーターにフォールバックし、テレメトリはサービスに送信されません。構成の詳細については、「構成」を参照してください。
トークンリゾルバの設定を確認する

エクスポートツールは、各エクスポートリクエストごとにアプリ専用の観測性トークンを返す有効なトークンリゾルバを必要とします。リゾルバが欠けていたり、トークンを返さなかったり、例外をスローした場合、エクスポートはリクエストを送信しません。コードにトークンリゾルバが実装されているか確認してください。詳細については、「トークンリゾルバー」を参照してください。
ログの誤りをチェックしてください

詳細ログを有効にし、 az webapp log tail コマンドを使用して、監視に関連するエラーのログを検索します。プラットフォームごとにログ記録を有効にする方法の詳細については、「ローカルで検証する」を参照してください。
```
# Look for observability-related errors
az webapp log tail --name <your-app-name> --resource-group <your-resource-group> | Select-String "observability"
```
テレメトリのエクスポートを検証してください

テレメトリが正常に生成・エクスポートされているか確認してください。
- コンソールエクスポーターを追加し、テレメトリがローカルで生成されているかどうかを確認します。コンソールエクスポーターを使用して出力を検証する方法の詳細については、「ローカルで検証する」を参照してください。

テナント ID またはエージェント ID が見つからない - 範囲がスキップされました

症状： システムは自動的にスパンをドロップし、エクスポートしません。一部の SDK では、スキップされたスパンの数や、"テナント/エージェント ID が見つかったスパンがありません" などのメッセージが記録されます。他のユーザーは、ログを記録せずに削除します。

解決方法:

エクスポートする前に、SDK パーティションはテナント ID とエージェント ID ごとにまたがっています。システムは、テナント ID またはエージェント ID を持たないスパンを削除し、サービスに送信することはありません。
スパンを作成する前に、 BaggageBuilder がテナント ID とエージェント ID で設定されていることを確認します。これらの値は OpenTelemetry コンテキストを通じて伝達され、手荷物スコープ内で作成されたすべてのスパンにアタッチされます。プラットフォーム固有の API については、「 Baggage 属性」を参照してください。
ホスティング統合パッケージの手荷物ミドルウェアまたはターンコンテキストヘルパーを使用してIDを設定する場合、TurnContext アクティビティにエージェントIDを持つ有効な受信者がいることを確認してください。

トークン解決失敗 - エクスポートがスキップされるか未承認

症状: トークンリゾルバは nullを返す、空のトークンを返すか、エラーを投げます。エクスポートはリクエストを送信せずに失敗し、エクスポーターは委任されたルートにフォールバックしません。

解決方法:

エクスポートエージェントインスタンスとテナントの最終的なアプリ専用の観測性トークンを返すリゾルバを提供します。
これらの値はトークンリゾルバーに渡されるため、 BaggageBuilderに正しいテナント ID とエージェント ID が使用されていることを確認します。
言語ごとの立ち上げ動作を確認してください。 Node.js はリゾルバなしで Agent 365 のエクスポーターを有効にすると設定に失敗し、.NET はエクスポーターの構築に失敗し、リゾルバが設定されていない場合、Python はコンソールエクスポーターにフォールバックします。
リゾルバーがトークンを返す前にそのトークンを検証することを確認してください。 scpクレームの委任トークンや、誤ったaudience向けに発行されたトークンは拒否しなければなりません。

HTTP 401 認証されていません

症状： HTTP 401 でエクスポートが失敗する。エクスポーターはこのエラーを再試行しません。

解決方法:

トークンのオーディエンスが 9b975845-388f-4429-889e-eab1ef63949c か api://9b975845-388f-4429-889e-eab1ef63949cかを確認してください。
トークンリゾルバが委任されたユーザートークン、 scp クレームのあるトークン、誤ったオーディエンス向けのトークン、期限切れのトークンを返していないか確認してください。
リゾルバが中間ブループリントのアサーションではなく、最終的なエージェントインスタンストークンを返すことを確認しましょう。

HTTP 403 Forbidden（アクセス禁止）

症状： HTTP 403 でエクスポートが失敗する。エクスポーターはこのエラーを再試行しません。

根本原因: HTTP 403 エラーの原因が異なる場合があります。次の解決策を順番に確認してください。

解決方法:

Missing license — テナントに、Microsoft 365 管理センター。
- テスト - Microsoft 365 E7
- Microsoft 365 E7
- Microsoft エージェント 365 フロンティア
エージェントインスタンスは登録されていません — S2S ルートは、Agent365.Observability.OtelWrite ロールなしのアプリ専用トークンを、Agent 365 に登録されたエージェントインスタンスからのみ受け入れます。そうでなければHTTP 403 insufficient_scopeを返します。ブループリントエージェントの場合、 a365 setup all はエージェントインスタンスを登録します。登録失敗をやり直すには a365 setup all --agent-registration-onlyを実行してください。 Microsoft Entraのアイデンティティを作成するだけではエージェントインスタンスは登録されません。
トークンはアプリ専用ではありません — トークンに scp claim が含まれていないことを確認してください。 S2Sルートはアプリ専用のトークンが必要です。
未登録のアイデンティティにはアプリロールがありません — カスタムエンジンエージェントが使う標準的なアプリ登録を含む未登録アイデンティティには、 Agent365.Observability.OtelWrite アプリロールが必要です。許可を付与するには、「許可を付与する」を参照してください。
委任ルート上の SDK 1.x エージェント — 委任ルートには委任された Agent365.Observability.OtelWrite 権限と管理者の同意が必要ですが、a365 setup all は Blueprint エージェント用にはこれらを設定しません。 SDK 2.0にアップグレードするか、権限を付与してください。
エージェントIDがトークンと一致しない — HTTP 403 Forbidden - エージェントIDの不一致を参照。

HTTP 403 Forbidden — エージェント ID の不一致

症状: HTTP 403 でエクスポートが失敗し、Agent 365 トレースエンドポイントの呼び出しで 403 Forbidden エラーが発生したことを示す、agent-ID-mismatch のようなサーバーメッセージが返されます。

根本原因:このエラーは、エージェントの詳細を設定するときに、エージェントインスタンスクライアント ID ではなくブループリントクライアント ID を使用する場合に発生します。エクスポート URL のエージェント ID がトークンによって承認された ID と一致しないため、トレースエンドポイントは要求を拒否します。

解決方法:

テナント ID が Agent 365 の許可されるテナントの一覧に追加されているかどうかを確認します。
エージェントの詳細は、(ブループリント クライアント ID ではなく) エージェントインスタンスクライアント ID で設定します。
生成されたエクスポート URL を確認します。ロガーを有効にするとログに記録されます。 URL のエージェント ID がエージェントインスタンスのクライアント ID と一致であることを確認します。
SDK ごとに診断ログを有効にするには、「ローカルで検証する」を参照してください。

HTTP 429 または 5xx エラー - 一時的なエラー

症状： エクスポートは、429 や 5xx などの一時的な HTTP 状態コードで失敗します。

解決方法:

通常、これらのエラーは一時的なものであり、単独で解決されます。 Pythonおよび JavaScript SDK は、指数バックオフを使用して HTTP 408、429、および 5xx 状態コードで最大 3 回自動的に再試行します。 .NET SDK は自動的に再試行されません。
エラーが解決しない場合は、サービス正常性ダッシュボードを確認します。
バッチ間のスケジュールされた遅延を増やすか、最大エクスポートバッチサイズを増やすことで、エクスポート頻度を減らすことを検討してください。プラットフォームごとの構成オプションについては、「Agent365ExporterOptions」の表を参照してください。

エクスポートのタイムアウト

症状： エクスポートの試行がタイムアウトしました。

解決方法:

監視エンドポイントへのネットワーク接続を確認します。
タイムアウトの既定値はプラットフォームによって異なります。既定の HTTP 要求タイムアウトは 30 秒です。一部の SDK には、再試行を含むエクスポートサイクル全体をカバーする個別の全体的なエクスポータータイムアウトもあります。プラットフォームごとの正確なプロパティと既定値については、「Agent365ExporterOptions」のの表を参照してください。
タイムアウトが頻繁に発生する場合は、エクスポーターオプションで関連するタイムアウト値を増やします。

エクスポートは成功しますが、テレメトリは Defender または Purview に表示されません

Symptoms: ログにはエクスポートが成功したことが示されますが、テレメトリはMicrosoft DefenderまたはMicrosoft Purviewに表示されません。

解決方法:

エクスポートされたログを表示するための前提条件を満たしていることを確認します。 Purview の場合、監査を有効にする必要があります。 Defenderの場合は、高度なハンティングを構成する必要があります。詳細については、エクスポートされたログの表示を参照してください。
エクスポートが成功した後、テレメトリの設定には数分かかる場合があります。さらに調査する前に、データが表示されるまで待ちます。

可観測性のテストの詳細については、以下を参照してください。

エージェント 365 監視の概念 - データフロー、ID モデル、認証、スコープ、およびすべての統合パスに適用される制限。
エージェント 365 監視属性リファレンス - エージェント 365 によって取り込まれるすべてのスパンが準拠している必要がある正規スパン属性スキーマ。
Microsoft OpenTelemetry Distro - 新しい統合に推奨される統合 SDK。

フィードバック

このページはお役に立ちましたか?

最終更新: 2026-10-02

Deprecated Agent 365 Observability SDK

主な利点

サポートされているエージェント

Installation

Configuration

バゲッジ属性

手荷物ミドルウェア

トークン リゾルバー

自動インストルメンテーション

セマンティック カーネル

OpenAI

エージェント フレームワーク

LangChain フレームワーク

手動インストルメンテーション

エージェント呼び出し

ツールの実行

推論

アウトプット

ローカルでの検証

エクスポートされたログの表示

ストアパブリッシングのための検証

InvokeAgentScope 属性

ExecuteToolScope 属性

InferenceScope 属性

OutputScope 属性

可観測性でエージェントをテストする

Troubleshooting

観測データが表示されません

テナント ID またはエージェント ID が見つからない - 範囲がスキップされました

トークン解決失敗 - エクスポートがスキップされるか未承認

HTTP 401 認証されていません

HTTP 403 Forbidden（アクセス禁止）

HTTP 403 Forbidden — エージェント ID の不一致

HTTP 429 または 5xx エラー - 一時的なエラー

エクスポートのタイムアウト

エクスポートは成功しますが、テレメトリは Defender または Purview に表示されません

関連するコンテンツ

フィードバック

その他のリソース

トークンリゾルバー

セマンティックカーネル

エージェントフレームワーク

`InvokeAgentScope` 属性

`ExecuteToolScope` 属性

`InferenceScope` 属性

`OutputScope` 属性