Python SDK - FailproofAI

AgentEye Python SDK は、エージェントの動作（すべてのエージェント実行、ツール呼び出し、モデルリクエスト、フック、人間による介入）に対する完全な可視性を提供します。これにより、デバッグ・監査・評価を行うことができます。構造化されたイベントをローカルの JSONL ファイルに書き込むことでエージェントコードを計測し、コレクターデーモンがそれらを自動的にプラットフォームへ送信します。

インストール

AGENTEYE_TOKEN を使用して GitHub Releases からホイールをダウンロードしてください。トークンをまだお持ちでない場合は、GitHub トークンのセットアップでセットアップ手順と必要な権限をご確認ください。 gh CLI + pip を使用する場合:

VERSION=0.0.1b9
GITHUB_TOKEN=$AGENTEYE_TOKEN gh release download "python-sdk/v${VERSION}" \
  --repo agenteye-enterprise/releases \
  --pattern 'agenteye-*.whl'
pip install "agenteye-${VERSION}-py3-none-any.whl"

gh CLI + uv を使用する場合:

VERSION=0.0.1b9
GITHUB_TOKEN=$AGENTEYE_TOKEN gh release download "python-sdk/v${VERSION}" \
  --repo agenteye-enterprise/releases \
  --pattern 'agenteye-*.whl'
uv add "./agenteye-${VERSION}-py3-none-any.whl"

curl を使用する場合（gh CLI 不要）:

VERSION=0.0.1b9
curl -fsSL \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTEYE_TOKEN" \
  -L \
  "https://github.com/agenteye-enterprise/releases/releases/download/python-sdk%2Fv${VERSION}/agenteye-${VERSION}-py3-none-any.whl" \
  -o "agenteye-${VERSION}-py3-none-any.whl"
pip install "agenteye-${VERSION}-py3-none-any.whl"

クイックスタート

import agenteye

agenteye.configure(environment="production")

agenteye.event.agent_start(session_id="run-001", agent_id="planner", goal="answer user query")

agenteye.event.tool_use(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    tool_name="web_search",
    tool_call_id="toolu_01",
    input={"query": "latest AI research"},
)

agenteye.event.tool_result(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    tool_name="web_search",
    tool_call_id="toolu_01",
    output={"results": ["..."]},
)

agenteye.event.agent_end(session_id="run-001", agent_id="planner", outcome="success")

configure()

agenteye.configure(
    base_dir=None,           # Path | str | None. デフォルト: $AGENTEYE_HOME または ~/.agenteye
    flush_interval=0.5,      # float, フラッシュ間隔（秒）
    environment=None,        # str | None. デプロイ環境のラベル
)

event.* を呼び出す前に一度だけ実行してください。省略しても問題ありません。デフォルト設定でそのまま動作します。すべての引数はキーワード専用です。上記のように名前を指定して渡してください。 base_dir が None（デフォルト）の場合、SDK は $AGENTEYE_HOME が設定されていればその値を使用し、設定されていなければ ~/.agenteye にフォールバックします。これはコレクター自身の解決方法と一致するため、AGENTEYE_HOME 環境変数を一つ設定するだけで、SDK とコレクターの両方に対して共有イベントスプールを構成できます。サイドカー構成やシングルポッドのデプロイなど、両プロセスがスプールパスを共有する必要がある場合に必要です。

環境

すべてのイベントにデプロイ環境のラベル（production、staging、qa、canary など）を付与します。一度設定するだけで、SDK が自動的にすべてのイベントに付加します。 オプション 1: configure() で設定する場合:

agenteye.configure(environment="production")

オプション 2: 環境変数で設定する場合:

export AGENTEYE_ENVIRONMENT=production

優先順位: configure(environment=...) は環境変数よりも優先されます。どちらも設定されていない場合は "dev" がデフォルト値となります。環境の値はダッシュボードのファーストクラスフィルターとして表示され、高速クエリのためにサーバー上のインデックス付きカラムとして保存されます。 制約: 環境の値にリテラルのカンマ , を含めることはできません。ダッシュボードのフィルターはカンマ区切りのマルチセレクトをワイヤ上で使用するため（?environment=prod,staging）、prod,blue という名前の環境は2つの値に分割されてしまいます。カンマを含む環境を持つイベントは、インジェスト時に拒否されます。

イベントリファレンス

すべてのイベントメソッドには以下の2つのフィールドが必要です:

フィールド	型	説明
`session_id`	`str`	トップレベルのエージェント実行を識別する
`agent_id`	`str`	セッション内でイベントを発行したエージェントを識別する

すべてのメソッドはカスタムメタデータ用の任意の **kwargs も受け付けます（カスタムフィールドを参照）。

`event.agent_start()`

エージェントが処理を開始したときに発行されます。

agenteye.event.agent_start(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    goal="answer user query",   # str | None
    parent_id=None,             # str | None - ネストされたエージェントの親 agent_id
)

`event.agent_end()`

エージェントが処理を終了したときに発行されます。

agenteye.event.agent_end(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    outcome="success",          # str | None
    summary="Answered query",   # str | None
)

`event.tool_use()`

エージェントがツールを呼び出したときに発行されます。tool_result と対で使用し、SDK が duration_ms を自動計算します。

agenteye.event.tool_use(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    tool_name="web_search",     # str, 必須
    tool_call_id="toolu_01",    # str, 必須 - 対応する tool_result との相関キー
    input={"query": "..."},     # dict | None
)

`event.tool_result()`

ツールが結果を返したときに発行されます。tool_call_id を通じて tool_use と対応付けられます。

agenteye.event.tool_result(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    tool_name="web_search",
    tool_call_id="toolu_01",        # 対応する tool_use と一致する必要がある
    output={"results": ["..."]},    # Any | None
    error=None,                     # str | None - ツールが例外を発生させた場合に設定
    # duration_ms は自動計算されるため渡さないこと
)

`event.model_request()`

LLM にプロンプトを送信する直前に発行されます。

agenteye.event.model_request(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    model="claude-sonnet-4-6", # str | None
    messages=[                   # list[dict] | None - 会話のターン
        {"role": "user", "content": "..."},
    ],
    system="You are helpful.",   # Any | None - 文字列またはコンテンツブロックのリスト
    tools=[                      # list[dict] | None - モデルに提供するツールスキーマ
        {"name": "search", "input_schema": {"type": "object"}},
    ],
)

messages のエントリは、プレーンな文字列の content または Anthropic スタイルのブロックリスト形式の content を受け付けます。サンプリングパラメータ（temperature、max_tokens など）は追加の kwargs として渡すことができます。

`event.model_response()`

LLM がレスポンスを返したときに発行されます。

agenteye.event.model_response(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    model="claude-sonnet-4-6", # str | None
    stop_reason="end_turn",     # str | None
    input_tokens=1024,          # int | None
    output_tokens=256,          # int | None
    content=[                    # Any | None - 文字列、またはコンテンツブロックのリスト
        {"type": "text", "text": "..."},
    ],
    role="assistant",            # str | None
)

content はプレーンな文字列（汎用プロバイダー向け）または Anthropic スタイルのコンテンツブロックのリストを受け付けます。ツール呼び出しは content 内に {"type": "tool_use", ...} ブロックとして格納されており、別途 tool_calls フィールドはありません。

`event.hook_triggered()`

フックが発火したときに発行されます。hook_completed と対で使用し、SDK が duration_ms を自動計算します。

agenteye.event.hook_triggered(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    hook_name="pre_tool_use",   # str, 必須
    hook_id="hook-abc",         # str, 必須 - 相関キー
    trigger_event="tool_use",   # str | None
    input={"tool": "search"},   # Any | None
)

`event.hook_completed()`

フックが完了したときに発行されます。hook_id を通じて hook_triggered と対応付けられます。

agenteye.event.hook_completed(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    hook_name="pre_tool_use",
    hook_id="hook-abc",         # 対応する hook_triggered と一致する必要がある
    outcome="allow",            # str | None
    output=None,                # Any | None
    error=None,                 # str | None
    # duration_ms は自動計算されるため渡さないこと
)

`event.error()`

未処理のエラーが発生したときに発行されます。

agenteye.event.error(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    error_type="TimeoutError",  # str, 必須
    message="timed out",        # str, 必須
    traceback="Traceback...",   # str | None
)

ヒューマン・イン・ザ・ループイベント

ヒューマン・イン・ザ・ループイベントは、人間がエージェントの実行に介入する瞬間（承認待ち、入力提供、一時停止、またはエージェントの停止）を監視する機能を提供します。人間が応答するまでの時間の計測（SDK は対となるイベントで duration_ms を自動計算）、エージェントを一時停止または中断した人物の監査、そしてダッシュボードに表示される承認・監視ワークフローの構築が可能になります。

`event.human_wait()`

エージェントが人間の入力を待って実行を一時停止したときに発行されます。human_input と対で使用し、SDK が duration_ms（人間が応答するまでの時間）を自動計算します。

agenteye.event.human_wait(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    input_id="inp-abc",                          # str, 必須 - 対応する human_input との相関キー
    prompt="Do you approve this action?",        # str | None - 人間に表示される質問
    options=["approve", "reject", "defer"],      # list[str] | None - 人間に提示される選択肢
    reason="approval_required",                  # str | None - エージェントが待機している理由
)

`event.human_input()`

人間が入力を提供し、エージェントが実行を再開したときに発行されます。input_id を通じて human_wait と対応付けられます。duration_ms は自動計算されるため、呼び出し元が渡す必要はありません。

agenteye.event.human_input(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    input_id="inp-abc",    # str, 必須 - 対応する human_wait と一致する必要がある
    response="approve",    # str | None - 人間の回答（自由入力または選択肢から選んだもの）
    # duration_ms は自動計算されるため渡さないこと
)

`event.human_pause()`

人間がエージェントを能動的に一時停止したとき（例: ダッシュボードのコントロールを使用）に発行されます。エージェントは中断されますが、終了はしません。

agenteye.event.human_pause(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    reason="user_requested",  # str | None
    user_id="usr_42",         # str | None - エージェントを一時停止した人物
)

`event.human_interrupt()`

人間がエージェントの実行中に能動的に停止させたときに発行されます。human_pause とは異なり、エージェントの処理は中断ではなく終了します。

agenteye.event.human_interrupt(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    reason="output_incorrect",       # str | None
    user_id="usr_42",                # str | None - エージェントを中断した人物
    at_step="tool_use:web_search",   # str | None - 停止時にエージェントが実行していた処理
)

カスタムフィールド

追加のキーワード引数はすべて、標準フィールドの後にイベントへ付加されます:

agenteye.event.tool_use(
    session_id="run-001",
    agent_id="planner",
    tool_name="db_query",
    tool_call_id="toolu_02",
    tenant_id="acme",           # カスタムフィールド
    region="us-east-1",         # カスタムフィールド
)

timestamp、type、environment は予約済みであり、カスタムフィールドとして渡した場合は ValueError（Reserved field names cannot be used as custom fields: [...]）が発生します。session_id と agent_id はすべてのイベントメソッドで必須パラメータのため、2度目に渡すことはできません。その場合、Python が TypeError を発生させます。環境の設定には configure(environment=...) または AGENTEYE_ENVIRONMENT 変数を使用してください。

イベントの書き込み方法

イベントはプロセス内でバッファリングされ、flush_interval 秒ごと（デフォルト 500 ms）にディスクへフラッシュされます。フラッシュのたびに1つの JSONL ファイルが書き込まれます:

~/.agenteye/events/event-2026-04-01T12-00-00-000Z.jsonl

コレクターはこのディレクトリを監視し、ファイルを自動的にアップロードします。これらのファイルを直接管理する必要はありません。

​インストール

​クイックスタート

​configure()

​環境

​イベントリファレンス

​event.agent_start()

​event.agent_end()

​event.tool_use()

​event.tool_result()

​event.model_request()

​event.model_response()

​event.hook_triggered()

​event.hook_completed()

​event.error()

​ヒューマン・イン・ザ・ループイベント

​event.human_wait()

​event.human_input()

​event.human_pause()

​event.human_interrupt()

​カスタムフィールド

​イベントの書き込み方法