OpenTelemetry を使用したエージェント使用状況の監視

この記事では、VS Code における Copilot Chat エージェントのインタラクションについて、OpenTelemetry 監視を有効化および設定する方法を説明します。

Copilot Chat は OpenTelemetry (OTel) を介してトレース、メトリクス、イベントをエクスポートでき、エージェントのインタラクション、LLM 呼び出し、ツール実行、トークン使用量などを可視化できます。すべてのシグナル名と属性は OTel GenAI セマンティック規約に従っているため、データは OTel 互換のあらゆるバックエンドで機能します。

収集されるデータ

Copilot Chat は、トレース、メトリクス、イベントという 3 種類の OTel シグナルを出力します。

属性の名前空間

Copilot Chat は、以下の 3 つの名前空間の下で OTel 属性を出力します。

レガシーな copilot_chat.* キーは、既存のコレクター、ダッシュボード、およびダウンストリームの消費者が変更なしで動作し続けるよう、無期限に出力されます。終了日はありません。このセクションの表では、二重に出力される行を「レガシー」と表記し、推奨されるキーへのポインタを示しています。

トレース

各エージェントのインタラクションは、実行フロー全体をキャプチャする階層的なスパンツリーを生成します。

invoke_agent copilot                           [~15s]
  ├── chat gpt-4o                              [~3s]  (LLM requests tool calls)
  ├── execute_tool readFile                    [~50ms]
  ├── execute_tool runCommand                  [~2s]
  ├── chat gpt-4o                              [~4s]  (LLM generates final response)
  └── (span ends)

エージェントがサブエージェントを呼び出す際（例：runSubagent ツール経由）、トレースコンテキストは自動的に伝播されます。サブエージェントの invoke_agent スパンは、親エージェントの execute_tool スパンの子として表示され、非同期境界を越えて接続されたトレースツリーを作成します。

invoke_agent スパン

すべての LLM 呼び出しとツール実行を含む、エージェントオーケストレーション全体をラップします。

chat スパン

LLM API 呼び出しごとに 1 つのスパン

execute_tool スパン

ツール呼び出しごとに 1 つのスパン

execute_hook スパン

フック実行ごとに 1 つのスパン（例：PreToolUse, Stop）

メトリクス

GenAI セマンティック規約のメトリクス

拡張機能固有のメトリクス

エージェントのアクティビティと結果に関するメトリクスは、すべてのインターフェース（インラインチャット、ローカルエージェント、Copilot CLI エージェント、Claude エージェント、Copilot コーディングエージェント）にわたるエージェントによるコード変更を追跡します。

メトリクスには、gen_ai.request.model、gen_ai.provider.name、gen_ai.tool.name、copilot_chat.edit.source、error.type などのフィルタリング用属性が含まれます。

イベント

リソース属性

すべてのシグナルには、以下のリソース属性が含まれます。

チーム、部門、その他の組織境界でフィルタリングするために、OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES を使用してカスタムリソース属性を追加します。

export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="team.id=platform,department=engineering"

コンテンツキャプチャ

デフォルトでは、プロンプトの内容、応答、ツール引数はキャプチャされません。モデル名、トークン数、時間などのメタデータのみが含まれます。

完全な内容をキャプチャするには、 github.copilot.chat.otel.captureContent Open in VS Code Open in VS Code Insiders 設定を有効にするか、COPILOT_OTEL_CAPTURE_CONTENT=true を設定してください。これにより、スパン属性に完全なプロンプトメッセージ、応答メッセージ、システムプロンプト、ツールスキーマ、ツール引数、ツール結果が格納されます。

OTel 監視の有効化

以下のいずれかの条件が真である場合、OTel がアクティブになります。

• github.copilot.chat.otel.enabled Open in VS Code Open in VS Code Insiders が true
• github.copilot.chat.otel.dbSpanExporter.enabled Open in VS Code Open in VS Code Insiders が true
• COPILOT_OTEL_ENABLED=true
• OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT が設定されている

VS Code 設定

設定 (⌘, (Windows, Linux Ctrl+,)) を開き、copilot otel を検索します。

環境変数

環境変数は常に VS Code 設定よりも優先されます。

コマンド

github.copilot.chat.otel.dbSpanExporter.enabled Open in VS Code Open in VS Code Insiders が true の場合、Copilot Chat は OTel スパンをローカルの SQLite データベースに保存します。これは、OTLP バックエンドを実行せずにオフラインで検査したり、トレースデータを共有したりする際に便利です。

バックグラウンドエージェントおよび Claude エージェントのトレース構造

OTel が有効になると、すべてのエージェントタイプが自動的にインストゥルメントされます。フォアグラウンドエージェントのトレースを有効にする設定は、Copilot CLI および Claude エージェントのトレースも有効にします。

Copilot CLI (バックグラウンドエージェント)

Copilot CLI SDK はチャット拡張機能と同じ VS Code プロセス内で実行され、サブエージェント、権限、フック、ツール呼び出しを含む詳細なトレース階層を生成します。拡張機能のラッパースパン (invoke_agent copilotcli, サービス copilot-chat) が SDK のネイティブスパン (サービス github-copilot) の親となります。両方ともコレクター内で同じトレースに表示されます。

CLI セッションでは、トレースビューアに表示される内容と同一の SDK 階層全体が、VS Code の Agent Debug Log パネルにも表示されます。デバッグパネルは SDK の内部トレースが常にアクティブであるため、OTel 出力が無効な場合でも機能します。

OTel 出力が無効な場合、デバッグパネルは自動的にプロンプトと応答の全内容をキャプチャします。OTel 出力が有効な場合、 github.copilot.chat.otel.captureContent Open in VS Code Open in VS Code Insiders 設定が、デバッグパネルと OTLP 出力両方のコンテンツキャプチャを制御します。

Copilot CLI (ターミナルセッション)

New Copilot CLI Session で開始されたターミナル CLI セッションは、別のプロセスで実行されます。OTel が有効な場合、拡張機能は COPILOT_OTEL_ENABLED および OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT をターミナルプロセスに転送します。ターミナルトレースは、サービス github-copilot の下の独立したルートトレースとして表示され、拡張機能のトレースにはリンクされません。

CLI ランタイムは otlp-http のみをサポートしています。otlp-grpc が構成されている場合でも、ターミナル CLI は HTTP を使用します。同じポートで両方のプロトコルを処理するバックエンド（Aspire Dashboard など）は透過的に機能します。

Claude エージェント

OTel が有効な場合、Claude エージェントセッションは、GenAI セマンティック規約に従うサービス copilot-chat の下で拡張機能レベルのスパンを生成します。拡張機能は、Claude SDK メッセージを傍受し、ローカル HTTP サーバーを介して LLM 呼び出しをプロキシすることでスパンを作成します。

invoke_agent claude ルートスパンが各ユーザーリクエストをラップし、その下に chat、execute_tool、および execute_hook スパンがネストされます。ツールが Agent（Claude サブエージェントの呼び出し）である場合、子スパンである chat および execute_tool がその下にネストされ、サブエージェントの詳細な可視性が確保されます。

エージェントタイプによるフィルタリング

トレースビューアで service.name をフィルタリングして、特定のエージェントランタイムからのトレースを表示します。

copilot-chat サービス内で、エージェントタイプを gen_ai.agent.name で区別します。

可観測性（オブザーバビリティ）バックエンドでの使用

Copilot Chat の OTel 出力は、OTLP プロトコルをサポートするすべてのバックエンドで機能します。 github.copilot.chat.otel.otlpEndpoint Open in VS Code Open in VS Code Insiders 設定または OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 環境変数をバックエンドの OTLP インジェスチョン URL に指定し、エクスポータータイプをバックエンドのプロトコル (otlp-http または otlp-grpc) に合わせて構成します。

Aspire Dashboard

Aspire Dashboard はローカル開発において最もシンプルなオプションです。組み込みの OTLP エンドポイントとトレースビューアを備えた単一のアプリであり、クラウドのアカウントは不要です。

Aspire CLI を使用してダッシュボードを開始できます。

aspire dashboard run

または、Docker コンテナイメージから同じスタンドアロンダッシュボードを実行することもできます。

docker run --rm -d -p 18888:18888 -p 4318:18890 --name aspire-dashboard \
  mcr.microsoft.com/dotnet/aspire-dashboard:latest

VS Code 設定

{
  "github.copilot.chat.otel.enabled": true,
  "github.copilot.chat.otel.captureContent": true
}

https://:18888 を開き、Traces に移動してエージェントインタラクションのスパンを表示します。

Jaeger

Jaeger は、OTLP を直接受け入れるオープンソースの分散トレースプラットフォームです。

docker run -d --name jaeger -p 16686:16686 -p 4318:4318 jaegertracing/jaeger:latest

VS Code 設定

{
  "github.copilot.chat.otel.enabled": true,
  "github.copilot.chat.otel.otlpEndpoint": "https://:4318"
}

https://:16686 を開き、サービス copilot-chat を選択して Find Traces をクリックします。

Azure Application Insights

OTel Collector と Azure Monitor エクスポーター を使用して、Copilot Chat のテレメトリを Application Insights に転送します。VS Code の github.copilot.chat.otel.otlpEndpoint Open in VS Code Open in VS Code Insiders 設定をコレクターの OTLP エンドポイントに向け、Application Insights の接続文字列にエクスポートするようにコレクターを構成します。

既製のダッシュボードを使用したエンドツーエンドのセットアップについては、Monitor AI coding agents with Grafana を参照してください。このガイドでは、OTel Collector の実行、VS Code からの参照、および構築済みの Azure Managed Grafana ダッシュボードのインポート手順について説明しています。このダッシュボードでは、Copilot の操作、入力および出力トークン、チャットセッション、ツール呼び出し、モデル別の応答時間と TTFT を Application Insights から可視化します。

Langfuse

Langfuse は、OTLP ネイティブインジェスチョンを備え、OTel GenAI セマンティック規約をサポートするオープンソースの LLM 可観測性プラットフォームです。

VS Code 設定

{
  "github.copilot.chat.otel.enabled": true,
  "github.copilot.chat.otel.otlpEndpoint": "https://:3000/api/public/otel",
  "github.copilot.chat.otel.captureContent": true
}

OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS 環境変数を使用して認証ヘッダーを設定します。詳細については、Langfuse OTel docs を参照してください。

その他のバックエンド

Grafana Tempo、Honeycomb、Datadog など、OTLP 互換のあらゆるバックエンドが動作します。OTLP インジェスチョンの設定については、各バックエンドのドキュメントを参照してください。

その他のエクスポーターの例

デフォルトのエクスポーターは otlp-http です。バックエンドやデバッグワークフローに合わせて otlp-grpc、console、または file に切り替えることができます。

OTLP/gRPC

{
  "github.copilot.chat.otel.enabled": true,
  "github.copilot.chat.otel.exporterType": "otlp-grpc",
  "github.copilot.chat.otel.otlpEndpoint": "https://:4317"
}

コンソール出力（クイックデバッグ）

{
  "github.copilot.chat.otel.enabled": true,
  "github.copilot.chat.otel.exporterType": "console"
}

ファイルベース出力（オフラインまたは CI）

{
  "github.copilot.chat.otel.enabled": true,
  "github.copilot.chat.otel.exporterType": "file",
  "github.copilot.chat.otel.outfile": "/tmp/copilot-otel.jsonl"
}

リモートコレクターの認証ヘッダーは、OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS 環境変数（例：Authorization=Bearer your-token）を介してのみ設定可能です。

セキュリティとプライバシー

OTel 監視はデフォルトでオフであり、明示的に有効にするまでデータは出力されません。収集対象と出力先はすべて自分で制御できます。

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