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 エージェントのやり取りに対して OpenTelemetry 監視を有効化および構成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、エージェントのやり取り、LLM 呼び出し、ツール実行、トークン使用量を可視化できます。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。

トレース

エージェントの各やり取りは、完全な実行フロー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)

トレースを構成する 3 つのスパンタイプ

エージェントがサブエージェントを呼び出す際（例えば runSubagent ツール経由など）、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生成します。

メトリクス

メトリクスには、gen_ai.request.model、gen_ai.provider.name、gen_ai.tool.name、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

OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES を使用してカスタムリソース属性を追加し、チーム、部門、その他の組織境界でフィルタリングできます

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

コンテンツのキャプチャ

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、期間などのメタデータのみが含まれます。

完全なコンテンツをキャプチャするには、 github.copilot.chat.otel.captureContent VS Code で開く VS Code Insiders で開く 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の場合、OTel はアクティブになります

• github.copilot.chat.otel.enabled VS Code で開く VS Code Insiders で開く が true である
• 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。

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動作します。 github.copilot.chat.otel.otlpEndpoint VS Code で開く VS Code Insiders で開く 設定または OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT 環境変数をバックエンドの OTLP 取り込み URL に向け、バックエンドのプロトコル (otlp-http または otlp-grpc) に合わせてエクスポータータイプを構成してください。

Aspire Dashboard

Aspire Dashboard は、ローカル開発において最も簡単なオプションです。これは、組み込みの OTLP エンドポイントとトレースビューアーを備えた単一の Docker コンテナであり、クラウドのアカウントは不要です。

docker run --rm -d \
  -p 18888:18888 \
  -p 4317:18889 \
  --name aspire-dashboard \
  mcr.microsoft.com/dotnet/aspire-dashboard:latest

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

https://:18888 を開き、Traces に移動して、エージェントのやり取り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

{
  "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、Find Traces を選択します。

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 VS Code で開く VS Code Insiders で開く 設定をコレクターの OTLP エンドポイントに向け、コレクターが Application Insights の接続文字列にエクスポートするように構成します。

Langfuse

Langfuse は、ネイティブの OTLP 取り込みと OTel GenAI セマンティック規約のサポートを備えたオープンソースの LLM オブザーバビリティ・プラットフォームです。

{
  "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 環境変数で認証ヘッダーを設定します。詳細は Langfuse OTel のドキュメント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機能します。各バックエンドのドキュメントで OTLP 取り込みのセットアップを参照してください。

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になっており、明示的に有効にするまでデータは発行されません。何が収集され、どこに送られるかを制御できます。

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