# トレース分析

> トレース分析 - TensileとOpenCodeを使用して、ローカルエクスペリメントダッシュボードから記録されたエージェントの実行軌跡を分析し、開発中のエージェントの誤りを見つけて修正します。

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## Primary page

- [トレース分析](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

## Sections on this page

- [仕組み](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#how-trace-analysis-works): In-page section heading.
- [トレース分析を有効にする](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#enable-trace-analysis): In-page section heading.
- [前提条件](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#trace-analysis-prerequisites): In-page section heading.
- [エージェントの計装](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#instrument-the-agent): In-page section heading.
- [キャプチャ対象](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#what-gets-captured): In-page section heading.
- [トレースの分析](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#analyze-a-trace): In-page section heading.
- [ページ上のすべてのトレースを分析する](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#analyze-all-traces-on-a-page): In-page section heading.
- [セッションの再開または再起動](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#resume-or-restart-a-session): In-page section heading.
- [どのtensileが実行されるか](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#which-tensile-runs): In-page section heading.
- [Tensileのスキルと概念](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#tensile-skills-and-concepts): In-page section heading.
- [トレース分析のトラブルシューティング](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#trace-analysis-troubleshooting): In-page section heading.
- [See also](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-trace-analysis.html.md#see-also): In-page section heading.

## Documentation content

> [!NOTE] プレビュー
> トレース分析はプレビュー機能であり、デフォルトではオフになっています。 有効にするには、 `--enable-trace-analysis` （または `DR_EXPERIMENT_ENABLE_TRACE_ANALYSIS=true` ）を指定して `dr xp` を実行します。 このフラグを指定しない場合、このページで説明されているコントロールは一切表示されず、 トレース ページは [ローカルトレース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-tracing.html.md) に記載されているとおりに動作します。 動作、プロンプト、および出力は、リリースごとに変更される場合があります。

ローカルエクスペリメントダッシュボードの トレース ページでは、トレース分析コントロールがトレースをコーディングエージェントに渡します。コーディングエージェントはエージェントの動作を報告し、誤りを指摘して、エージェントのプロンプトやコードに対する修正案を提案またはテストできます。 これらのコントロールは、分析可能な各トレースのステータスバッジの横にある✨アイコン、開いているトレースの上部にある トレースを分析 ボタン、およびページ上の分析可能なすべてのトレースをまとめて分析するツールバー内の トレースを分析 ボタンの3か所に表示されます。

トレース とは、エージェントが処理した1つのリクエストの記録であり、LLMの呼び出し、ツールの呼び出し、およびその他のステップのスパンで構成されています。 トレース ページには、エージェントや実行を問わず、--entity-idを指定してdr xpに渡したユースケースまたはデプロイへエクスポートされたトレースが、1行に1件ずつ一覧表示されます。 実行軌跡 とは、トレースのうちLLM呼び出しの部分を指し、Tensileによって完全に記録されるため、コーディングエージェントはすべてのプロンプトと回答を確認することができます。 ✨のないトレースは、LLMの呼び出しが記録されていない実行（Tensileを用いた計装が行われていないエージェント、サポートされていないLLMクライアント、またはLLMの呼び出しを一切行わなかったトレース）によって生成されたものです。

分析は、 [Tensile](https://pypi.org/project/tensile/) を用いて計装されたエージェントによって記録されたトレースを対象に行われます。エージェントが行うすべてのLLM呼び出しは、送受信されたままの状態でDataRobotのトレースに保存されます。 コントロールをクリックすると、その記録が 実行軌跡 として取得され、Tensileエージェントスキルがインストールされた [OpenCode](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/opencode-plugin.html.md) セッションが開始されます。そして、確認して送信できるように `/tensile` プロンプトが事前に入力されます。

For installation, GUI access, and port configuration, see the [DataRobot experimentation plugin](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/index.html.md) landing page.トレース ページ自体については、 [ローカルトレース](https://docs.datarobot.com/ja/docs/agentic-ai/cli/local-experimentation/experimentation-tracing.html.md) を参照してください。

## 仕組み

トレース分析は、以下の3つのコンポーネントを結びつけます。

| コンポーネント | 役割 |
| --- | --- |
| Tensile | DataRobotのPythonパッケージで、エージェントのLLMとのやり取りをリプレイ可能な実行軌跡として記録し、それらを分析したり、繰り返される誤りを検出したり、統計的なリプレイを用いて是正策をテストしたりするためのエージェントスキルを提供します。 |
| OpenCode（dr opencodeプラグイン） | Tensileスキルを実行するコーディングエージェント。 プルされた実行軌跡を読み取り、エージェントの動作を報告し、エージェントのプロンプトやコードを編集することができます。 モデルはDataRobot LLM Gatewayから提供されます。 |
| dr xp（トレースページ） | 記録された実行軌跡を含むトレースを検出して、オンデマンドでプルし、ダッシュボードにOpenCodeセッションを埋め込むツールです。 |

トレース上の✨または トレースを分析 をクリックすると、 `dr xp` は起動元のディレクトリで以下を実行します。

1. Tensileプロジェクトを準備します。 tensile check を実行し、必要に応じて tensile init --refresh --agent opencode を実行します。 これにより、 .tensile/config.yaml が作成され、 .opencode/skills/ の下にTensileのエージェントスキルがインストールされて、両方が .gitignore に追加されます。 最初にクリックされるまでは、何も書き込まれません。
2. 実行軌跡をプルします。 dr xp がすでに保持しているエンティティ、エンドポイント、およびトークンを使用して、トレースに対して tensile trace pull を実行します。 結果は .tensile/trajectories/trace-<トレースIDの先頭12文字>.jsonl.gz です。 そのファイルがすでに存在する場合は、再利用されます。 DataRobot上のスパン数がローカルコピーよりも多くなった場合、自動的に更新されます。
3. OpenCodeを開きます。 共有の dr opencode serve プロセスがまだ実行されていない場合はそれを起動し（ アシスト タブで使用されているものと同じプロセスです）、コンポーザーに /tensile trace-<prefix> が事前に入力された状態で分析ビューを開きます。 プロンプトは送信 されない ため、まずプロンプトを編集したり、モデルを切り替えたりすることができます。

## トレース分析を有効にする

トレース分析は、 `--enable-trace-analysis` フラグによって制御されます。 このフラグを指定しない場合、トレース分析コントロールが トレース ページに一切表示されず、 `dr xp` は記録された実行軌跡がないかDataRobotを確認せず、 `tensile` を実行またはインストールせず、OpenCodeをオンデマンドで起動することもありません。

エージェントプロジェクトのディレクトリからダッシュボードを起動する際に、このフラグを指定します。

```
dr xp --enable-trace-analysis --entity-id <USE_CASE_ID> 
```

Alternatively, set the environment variable before launch:

```
export DR_EXPERIMENT_ENABLE_TRACE_ANALYSIS=true
dr xp --entity-id <USE_CASE_ID> 
```

For Agentic Starter projects that use `dr run dev` or `task infra:dev`, add the variable to the project root `.env` file instead. Taskfiles load `.env` automatically:

```
# .env (project root)
DR_EXPERIMENT_ENABLE_TRACE_ANALYSIS=true 
```

トレース分析が有効になっている場合、 `/api/info` の `features` に `"trace_analysis"` が含まれます。 無効になっている場合、 `/api/tensile/*` のルートでは `404` が返され、分析ビューは トレース ページにリダイレクトされます。

> [!NOTE] エージェントプロジェクトからdr xpを実行する
> トレース分析では、 `dr xp` が起動されたディレクトリにファイルを書き込み、またそのディレクトリからエージェントの `tensile` インストール環境を読み込みます。 OpenCodeがエージェントのコードを認識し、プロジェクト独自の `tensile` バージョンが自身で記録したトレースを取得できるように、分析対象のエージェントプロジェクトのルートディレクトリからダッシュボードを起動してください。

## 前提条件

| 要件 | 備考 |
| --- | --- |
| トレース分析を備えたエクスペリメントプラグイン | dr xp --helpを実行し、--enable-trace-analysisが表示されていることを確認します。 表示されていない場合は、dr plugin update xpを実行して更新します。 |
| OpenCodeプラグイン | dr plugin install opencode。 インストールされていない場合は、初めてトレースを分析する際にdr xpによって自動的にインストールされます。 自動インストールを無効にするには、DR_EXPERIMENT_ASSIST_NO_INSTALL=trueを設定します。 DataRobot OpenCodeプラグインを参照してください。 |
| LLM Gatewayへのアクセス | OpenCodeは、DataRobot LLM Gatewayのモデルを使用して分析を実行します。 |
| 資格情報 | 環境またはプロジェクトの.env内のDATAROBOT_API_TOKENおよびDATAROBOT_ENDPOINT。CLIからdr xpを実行する際は、dr auth loginでこれらの情報が提供されます。 |
| tensile CLI | エージェントプロジェクトの仮想環境内、PATH上に存在するか、またはトレースを初めて分析する際に自動的にインストールされます（uvが必要です）。 どのtensileが実行されるかを参照してください。 |
| 計装されたエージェント | エージェントはtensile.otel.install()を呼び出して、トレースをDataRobotにエクスポートする必要があります。 エージェントの計装を参照してください。 |

## エージェントの計装

トレース分析コントロールは、記録された実行軌跡（LLMの呼び出し1回につき1つのtensile.envelopeログレコード）を含むトレースにのみ表示されます。 これらを記録するには、エージェントがTensileのOpenTelemetryフックをインストールする必要があります。 これらの手順は、ダッシュボードの `/tensile/setup` でも利用可能です。このページには、 トレースを分析 のツールチップや、すべての分析エラー状態からリンクされています。

1. エージェントプロジェクトにパッケージを追加します。 uvadd"tensile>=0.12.0"opentelemetry-sdkopentelemetry-exporter-otlp-proto-http Agentic Starterテンプレートから構築されたエージェントは、すでにDataRobotへトレースを送信するように設定されています。必要なのは、agent/pyproject.toml内のtensile依存関係のみです。
2. トレースをDataRobotにエクスポートします。 ヘッダーX-DataRobot-Api-Key（APIトークン）およびX-DataRobot-Entity-Id（トレースの送信先：experiment_container-<USE_CASE_ID>またはdeployment-<DEPLOYMENT_ID>）を指定して、トレーサープロバイダーの送信先をhttps://<your-datarobot-host>/otel/v1/tracesに設定します。 または、環境または.envでDATAROBOT_API_TOKEN、DATAROBOT_ENDPOINT、およびDATAROBOT_ENTITY_IDを設定すると、次の手順のフックによってプロバイダーがブートストラップされます。
3. プロバイダーの設定後、最初のLLMクライアントが作成される前に、フックを1回呼び出します。 importtensile.oteltensile.otel.install()
4. スパンを発行します。 エンベロープは、LLM呼び出しの実行時にアクティブなスパンに紐付けられます。そのため、各リクエストをルートスパンで囲むか、フレームワークのOpenTelemetry計装を有効にしてください（例：PydanticAIのAgent.instrument_all()）。 スパンがない場合、紐付ける対象がありません。

計装されたエージェントの最小構成は以下のとおりです。

```
load_dotenv()          # DATAROBOT_* variables
configure_otel()       # tracer provider aimed at DataRobot

import tensile.otel    # after the providers, before any LLM client

tensile.otel.install()

with tracer.start_as_current_span("my-agent.request"):
    client.chat.completions.create(model="azure/gpt-5-mini", messages=[...]) 
```

### キャプチャ対象

Tensileのフックは、 OpenAI Python SDK （1.x～3.x）または LiteLLM （1.70～2.0）を介して、 `/chat/completions` 、 `/responses` 、または `/llmgw/chat` で終わるパスに対して行われた呼び出しを記録します。 これには、DataRobot LLM Gateway、OpenAI、OpenAI互換サーバー、およびそれらのクライアント上に構築されたフレームワーク（PydanticAI、LangChainのOpenAI統合、 `datarobot-genai` ）が含まれます。

キャプチャされないのは、Anthropic SDK、LiteLLM（ `/v1/messages` ）を介したAnthropic、およびネイティブのGemini、Bedrock、Vertex SDKです。 これらのトレースには、トレース分析コントロールはありません。 3MBを超えるエンベロープは破棄され、エージェントのログに警告が記録されます。

エンベロープはスパンの7～30秒後に到着するため、終了したばかりのトレースには約30秒以内に✨が表示されます。

## トレースの分析

1. エージェントプロジェクトのルートから、トレース分析を有効にした状態でダッシュボードを起動し、 トレース ページを開きます。 トレース分析を有効にする を参照してください。
2. エージェントにリクエストを送信し、トレースが表示されるまで待機します。 実行軌跡が記録されたトレースには、ステータスバッジの横に✨アイコンが表示されます。 トレースを開くと、全画面表示アイコンおよび閉じるアイコンの隣（トレース上部）に、トレースを分析ボタンとして同じコントロールが表示されます。
3. ✨またはトレースを分析をクリックします。 ダッシュボードには、プロジェクトの準備、実行軌跡の取得、OpenCodeの起動が行われている間、Tensileの準備、DataRobotからの実行軌跡の取得、およびOpenCodeの起動を行っています…と表示されます。dr xpの起動後の最初のクリックには数秒かかりますが、その後、安定したトレースをクリックした場合は約1秒で結果が表示されます。
4. OpenCodeコンポーザーに事前入力されているプロンプト（/tensile trace-<prefix>）を確認します。 これを編集してコンテキスト（エージェントが実行することになっていた内容など）を追加するか、そのままにします。
5. モデルピッカーに、DataRobot LLM Gatewayモデルではなく、無料プランのOpenCodeモデルが表示された場合は、一度Gatewayモデルを選択してください（Claude Sonnetまたはそれ以上の性能を持つモデルをお勧めします）。 OpenCodeは、後のセッションのために選択内容を記憶します。
6. プロンプトを送信します。tensileスキルは、インストールを確認し、実行軌跡を一覧表示し、分析セッションを開始し、抽出された実行軌跡を読み取り、エージェントが成功したかどうか、どのツール呼び出しが適切だったか、および発見された誤りについて、ステップごとの評価結果を報告します。
7. 会話を続けます。 実行軌跡について追加の質問をしたり、エージェントに問題の是正を依頼したりします。tensileスキルはtensile-remediateワークフローへとエスカレーションされ、そこでモチーフ（誤りに対するパターン検出器）が生成され、リプレイを用いてベースライン率を測定し、エージェントに適用する前にプロンプトやツールの変更をテストします。Tensileのスキルと概念を参照してください。

> [!NOTE] リプレイにはトークンが消費されます
> 是正ワークフローでは、修正によってエージェントの挙動が変化するかどうかを測定するために、LLMリクエストをリプレイします。 リプレイは、実行軌跡が記録された際にエージェントが使用したLLMエンドポイント（エージェントが呼び出した場合はDataRobot LLM Gateway、またはエージェントに設定されていたその他のエンドポイント）に対して行われ、そこで相当数のトークンを消費する可能性があります。 初期の `/tensile` 分析では、何もリプレイされません。

### ページ上のすべてのトレースを分析する

トレース ページのツールバーにある トレースを分析 は、ページ全体を対象とするバージョンです。 この機能は、現在ページに表示されているすべてのキャプチャ済みトレースをプルし（並列処理を行い、既存のファイルを再利用します）、以下の内容で初期化されたOpenCodeセッションを1つ開きます。

```
/tensile Inspect my recent trajectories. How is the agent performing? 
```

`dr xp` ではなく、コーディングエージェントが、どの実行軌跡をまとめて分析するかを選択します。 送信前にプロンプトを編集して、別の意図を指定してください（例：「最新の4つ」や「ツールXを呼び出したものすべて」など）。 日付、ステータス、または検索フィルターを使用して、プルするトレースを絞り込むことができます。

ページ上のどのトレースにも記録された実行軌跡がない場合、このボタンは無効になります。 その理由についてはツールチップに説明があり、セットアップガイドへのリンクも表示されます。 トレースが開かれている間は、ツールバーのボタンは非表示になるので、代わりに開いているトレースの トレースを分析 ボタンを使用してください。

プルされたすべての実行軌跡ファイルは、最新のステップのタイムスタンプに遡って日付が設定されます。そのため、 `tensile ls` コマンドは、ファイルがプルされた日時ではなく、エージェントが実行された日時を報告し、「最近」という表現は、期待どおりの意味となります。

### セッションの再開または再起動

トレースの分析ビューに戻ると、最初からやり直すのではなく、そのOpenCodeセッションが再開されます。 実行軌跡とセッションの対応関係は、ブラウザーのローカルストレージに保存されます。 分析ヘッダーにある 新しく開始 をクリックすると、記憶されているセッションが破棄され、プロンプトが再設定された状態で新しいセッションが開かれます。

## どのtensileが実行されるか

`dr xp` は、以下の順序で `tensile` CLIを検索します。

1. アクティブ化された仮想環境（ $VIRTUAL_ENV ）。
2. 起動ディレクトリから最大3階層下にある、 tensile を含む .venv または venv （例： agent/.venv ）。階層が最も浅いものが優先。
3. PATH 、次に ~/.local/bin 、 ~/.cargo/bin 、そして $UV_TOOL_BIN_DIR 。
4. dr xp が自身のためにインストールしたコピー。

エージェントプロジェクト独自のコピーが最優先されるため、トレースを取得するバージョンは、そのトレースを記録したバージョンとなります。 また、そのディレクトリはOpenCodeサブプロセスの `PATH` でも最優先されるため、コーディングエージェント自身の `tensile` コマンドでも同じバージョンが使用されます。

これらのいずれにも `tensile` が含まれていない場合、トレースを初めて分析する際に、 `dr xp` は `uv tool install` を使用して `tensile>=0.12.0` を、 `dr xp` が所有するディレクトリにインストールします。

| プラットフォーム | 位置 |
| --- | --- |
| macOS | ~/Library/Application Support/dr-experimentation/tensile/ |
| Linux | ~/.config/dr-experimentation/tensile/ |

インストールには初回で約20～60秒かかります。マシン上に [uv](https://docs.astral.sh/uv/) がインストールされている必要があり、分析フレームの上部にある注記にその旨が記載されます。 このコピーは自動的にアップグレードされることはありません。再インストールするには、ディレクトリを削除してください。 プロジェクトの仮想環境は、常にこれよりも優先されます。

`dr xp` によるインストールを一切行わないようにするには、 `DR_EXPERIMENT_TENSILE_NO_INSTALL=true` を設定してください。 `uv` がない場合は、自身で `tensile` をインストールしてください（例： `pipx install "tensile>=0.12.0"` 、または `dr xp` を起動する前にアクティブ化した仮想環境内で `pip install "tensile>=0.12.0"` を実行するなど）。その後、トレースを再度分析してください。

## Tensileのスキルと概念

`tensile init` を実行すると、Tensileエージェントのスキルが `.opencode/skills/` にインストールされます。 トレース分析では、そのうちの2つが使用されます。

| スキル | 使用 |
| --- | --- |
| /tensile | デフォルトのエントリーポイント。 記録された実行軌跡を検査し、簡易な分析、エージェントの動作のデバッグ、行動パターンの特定、あるいはレイテンシーやトークンの分析を行います。 これは、トレースを分析プロンプトによって呼び出されるスキルです。 |
| /tensile-remediate | 厳密な3段階のワークフロー：誤りの特定、モチーフの作成、および統計的リプレイによる是正。 是正や実行軌跡の修復を依頼した場合、または/tensileからエスカレーションされた場合に呼び出されます。 |

分析レポートで使用される主要な概念：

- 実行軌跡。 1回のエージェント実行中に発生したすべてのLLMとのやり取りを記録したログ。 各 ステップ には、LLMに送信されたメッセージとその応答（テキストおよびツール呼び出し）が含まれます。 実行軌跡は、 .tensile/trajectories/ の下に .jsonl.gz ファイルとして保存されます。
- セッション。 分析のために1つまたは複数の実行軌跡をグループ化します。 セッションを開始すると、システムプロンプト、ユーザープロンプト、ツール定義、および各実行軌跡の読みやすいサマリーが .tensile/extracted/ に抽出され、既存のモチーフに対してスキャンされます。
- モチーフ。 特定のクラスのエージェント動作（通常は繰り返し発生する誤り）に対する再利用可能なパターン検出器。 モチーフは 注釈 （パターンが観察された実行軌跡とステップのペア）を蓄積するので、誤りの発生頻度と修正が有効かどうかを測定できます。
- リプレイ。 注釈が付けられたステップまで遡った会話履歴をLLMに再入力し、新たな回答を生成します。 変更を加えた場合と加えていない場合の多数のリプレイ間で検出率を比較することで、是正策を単なる事例報告ではなく、定量的に評価できるようになります。
- 是正。 エージェントのシステムプロンプト、ツール定義、スキル、またはコードに対する変更で、実際のエージェントに適用する前にリプレイを用いてテストされたものです。

CLIとスキルの完全なリファレンスについては、 [PyPI上のTensileパッケージ](https://pypi.org/project/tensile/) を参照してください。

## トレース分析のトラブルシューティング

> [!NOTE] 検出の仕組み
> `dr xp` は、どのトレースが実行軌跡を含むかについて、ローカルファイルシステムではなくDataRobotに問い合わせます。ページ上のトレースごとに1回のLogs APIプローブが実行され、 `dr xp` プロセス内にキャッシュされます。 トレースが最初に検出されてから2分間は、否定的な回答があった場合、10秒ごとに再確認が行われます（エンベロープはスパン終了後7～30秒で到着します）。その後は60秒ごとに再確認が行われます。 現在のディレクトリに `.tensile/trajectories/` が存在しなくても、コントロールは表示されます。

| 症状 | Fix |
| --- | --- |
| トレース分析コントロールがどこにも表示されない。/tracing/<id>/analyzeにアクセスすると、トレースページにリダイレクトされる | ダッシュボードがフラグなしで起動されました。 --enable-trace-analysisを指定して再起動するか、.envファイルでDR_EXPERIMENT_ENABLE_TRACE_ANALYSIS=trueを設定します。 curl -s http://127.0.0.1:8090/api/infoで確認してください。featuresに"trace_analysis"が含まれている必要があります。 |
| どのトレースにも✨が表示されない | トレースページが空の場合は、まずトレースの問題を解決します。 その後、エージェントのログでtensile.otelの行を確認します。openai adapter installedと表示されていればキャプチャは有効です。no supported LLM SDK foundまたはis outside the supported rangeと表示されている場合は、クライアントがキャプチャされていません（キャプチャ対象を参照してください）。 エージェントのX-DataRobot-Entity-Idが、dr xpのバナーに表示されているエンティティと一致していることを確認してください。dr run devセッションとデプロイは異なるエンティティです。 |
| 終了したばかりのトレースに✨が表示されない | エンベロープは、スパン終了後最大30秒ほどで到着します。 約30秒待ってからページを更新してください。 |
| トレースを分析が無効になっている | 現在のページには、記録された実行軌跡を持つトレースがありません。 ボタンにカーソルを合わせると、理由と設定ガイドへのリンクが表示されます。 フィルターを調整するか、エージェントを計装します。 |
| Could not check this page for recorded trajectories | DataRobotへのプローブが失敗しました。dr xpのターミナルログ、資格情報、およびDATAROBOT_ENDPOINTを確認してください。 |
| tensile is not installed | DR_EXPERIMENT_TENSILE_NO_INSTALLが設定されているか、uvが見つかりません。 エージェントの仮想環境またはPATHにtensileをインストールしてから、トレースを再度分析してください。 どのtensileが実行されるかを参照してください。 |
| none of these traces has a recorded trajectory | ページ上のトレースでエンベロープが失われているか、プル操作でステップが返されませんでした。 エージェントのディレクトリからtensile trace pull --entity <ENTITY_ID> --trace <TRACE_ID> --wait 60を実行して、確認してください。 1分以上経過したトレースでもLLMの呼び出しが記録されていない場合、エージェントのエンベロープはDataRobotに到達していません。上のどのトレースにも✨が表示されない行を参照してください。 |
| OpenCodeで/tensileが認識されない | OpenCodeは起動時にスキルを検出します。 最初の分析で.opencode/skills/が作成される前に、アシストタブ（--enable-assist）がOpenCodeを起動していた場合は、dr xpを再起動してください。 |
| Composerに無料プランのモデルが表示される | モデルピッカーからDataRobot LLM Gatewayモデルを一度選択してください。OpenCodeはその選択を記憶します。 |
| 分析で「実行軌跡が空であるか、古くなっている」と表示される | DataRobotがローカルファイルよりも多くのスパンを報告した場合、dr xpはトレースを再取得し、エンベロープが出揃うまで取得直後のデータを定期的に更新します。 トレースを再度分析するか、.tensile/trajectories/以下のファイルを削除して、強制的に再取得してください。 ローカルに記録された実行軌跡（同じディレクトリでtensile initを実行したエージェントによるもの）は、決して上書きされることはありません。 |
| ログタブにtensile.envelopeの記録が大量に表示される | ログタブは、フラグの設定に関わらず常にtensile.envelopeの記録を非表示にするため、これはバグです。 報告してください。 スパンの詳細には、各スパンのエンベロープが引き続き表示されます。 |

## See also

- DataRobot experimentation plugin —install, configure, and open the GUI.
- ローカルトレース — トレース ページでOpenTelemetryのスパンを確認します。
- Batch agent evaluation —score agent responses on a fixed dataset.
- DataRobot OpenCodeプラグイン — Tensileスキルを実行するコーディングエージェント。
- Implement tracing —add custom spans and attributes.
- PyPI上のTensile — パッケージ、CLIリファレンス、およびスキルの説明。