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Arize Phoenix は、実験・評価・トラブルシューティングのために設計された、Arize が提供するオープンソースの AI オブザーバビリティプラットフォームです。本番環境向けのマネージドワークフローには、Arize が Arize AX も提供しています。Phoenix は以下の機能を備えています。
- トレーシング - OpenTelemetry ベースの計装により、LLM アプリケーションの実行時の動作をトレースします。
- 評価 - LLM を活用し、応答および検索（リトリーバル）の評価によってアプリケーションのパフォーマンスをベンチマークします。
- データセット - 実験、評価、ファインチューニングに使用する、バージョン管理されたサンプルのデータセットを作成します。
- 実験 - プロンプト、LLM、リトリーバルへの変更を追跡・評価します。
- Playground- プロンプトの最適化、モデルの比較、パラメータの調整、トレース済みの LLM 呼び出しのリプレイを行えます。
- プロンプト管理- バージョン管理、タグ付け、実験を用いて、プロンプトの変更を体系的に管理・テストします。
- PXI (Phoenix Intelligence) - Phoenix に組み込まれた AI エンジニアリングエージェント。トレースのデバッグ、プロンプトの改善、プロダクト内のナビゲーションを支援します。
- リモート MCP サーバー - Claude Code、Cursor などの MCP クライアントを Phoenix インスタンスの
/mcpエンドポイントに直接接続し、トレース、データセット、実験などをクエリできます。
Phoenix は特定のベンダーや言語に依存せず、人気のフレームワーク（OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、LangGraph、Vercel AI SDK、Mastra、CrewAI、LlamaIndex、DSPy）や LLM プロバイダー（OpenAI、Anthropic、Google GenAI、Google ADK、AWS Bedrock、OpenRouter、LiteLLM など）をすぐに利用できます。自動計装の詳細については、OpenInference プロジェクトをご覧ください。
Phoenix はローカルマシン、コンテナ化されたデプロイ環境、クラウドなど、ほぼあらゆる環境で動作します。各オプションの手順については 環境 を参照するか、すぐに トレーシングのクイックスタート に進んでください。
[!NOTE] Phoenix はオープンソースのセルフホスト型プラットフォームです。マネージドプラットフォームとしては、Arize が Arize AX を提供しており、同じ OpenTelemetry/OpenInference の計装をどちらでも利用できます。詳細な比較 をご覧ください。
目次
ローカルで実行
pip または conda で Phoenix をインストールすれば、すべての機能を備えた Phoenix を利用できます。インストールおよびホスティングのすべてのオプションについては、インストールガイド を参照してください。
pip install arize-phoenix
phoenix serve
または、uvx を使ってインストールせずに実行することもできます。
uvx arize-phoenix serve
アプリケーションをトレースする
トレースを送信する最も簡単な方法は、コーディングエージェント（Claude Code、Codex、Cursor など）にアプリの計装を任せることです。プロジェクトのディレクトリで次のコマンドを実行してください。
npx @arizeai/phoenix-cli setup
# または、Phoenix がインストール済みの場合: px setup
セットアップはお使いのフレームワークと LLM プロバイダーを検出し、適切な OpenInference 計装をインストールして、トレースのエクスポートを構成します。コードで設定したい場合は、トレーシングのドキュメント を参照してください。
デプロイ
Phoenix のコンテナイメージは Docker Hub で公開されており、Docker を使って、または Helm チャート を介して Kubernetes にデプロイできます。
Docker Compose、Kubernetes/Helm、その他のデプロイオプションについては、セルフホスティングのドキュメント を参照してください。
[!NOTE] Google Cloud ボタンは、ビルド済みの Docker Hub イメージをデプロイするのではなく、Cloud Shell 上でソースから Phoenix をビルドします。Azure テンプレートはプレーンな HTTP で提供されます（Azure Container Instances は TLS を終端しません）。本番環境で使用する前に、Application Gateway などの TLS プロキシを前段に配置してください。
パッケージ
arize-phoenix パッケージには Phoenix プラットフォーム全体が含まれています。ただし、すでに Phoenix プラットフォームをデプロイしている場合は、プラットフォームと組み合わせて使用できる軽量な Python サブパッケージや TypeScript パッケージも利用できます。
Python サブパッケージ
| パッケージ | バージョンとドキュメント | 説明 |
|---|---|---|
| arize-phoenix-otel |   |
Phoenix 向けのデフォルト設定を備えた、OpenTelemetry プリミティブの軽量ラッパーを提供 |
| arize-phoenix-client |  |
OpenAPI REST インターフェースを介して Phoenix サーバーとやり取りするための軽量クライアント |
| arize-phoenix-evals |  |
RAG の関連性、回答の関連性などを含め、LLM アプリケーションを評価するためのツール群 |
TypeScript サブパッケージ
| パッケージ | バージョンとドキュメント | 説明 |
|---|---|---|
| @arizeai/phoenix-otel |   |
Phoenix 向けのデフォルト設定を備えた、OpenTelemetry プリミティブの軽量ラッパーを提供 |
| @arizeai/phoenix-client |  |
Arize Phoenix API 用のクライアント |
| @arizeai/phoenix-evals |  |
LLM アプリケーション向けの TypeScript 評価ライブラリ（アルファ版） |
| @arizeai/phoenix-cli |  |
Claude Code、Cursor などのコーディングエージェントで使用するために、トレース、データセット、実験を取得する CLI |
トレーシング統合
Phoenix は OpenTelemetry の上に構築されており、ベンダー、言語、フレームワークに依存しません。トレーシング統合とサンプルアプリケーションの詳細については、OpenInference プロジェクトおよび 統合のドキュメント を参照してください。
Python 統合
| 統合 | パッケージ | バージョン | |
|---|---|---|---|
 |
OpenAI | openinference-instrumentation-openai |
 |
|
OpenAI Agents | openinference-instrumentation-openai-agents |
 |
 |
LlamaIndex | openinference-instrumentation-llama-index |
 |
| DSPy | openinference-instrumentation-dspy |
 |
|
 |
AWS Bedrock | openinference-instrumentation-bedrock |
 |
 |
LangChain | openinference-instrumentation-langchain |
 |
|
LangGraph | openinference-instrumentation-langchain |
|
 |
MistralAI | openinference-instrumentation-mistralai |
 |
 |
Cohere | openinference-instrumentation-cohere |
 |
 |
Together AI | openinference-instrumentation-together |
 |
 |
Ollama | openinference-instrumentation-ollama |
 |
 |
Google GenAI | openinference-instrumentation-google-genai |
 |
|
Google ADK | openinference-instrumentation-google-adk |
 |
| Guardrails | openinference-instrumentation-guardrails |
 |
|
 |
VertexAI | openinference-instrumentation-vertexai |
 |
 |
CrewAI | openinference-instrumentation-crewai |
 |
| Haystack | openinference-instrumentation-haystack |
 |
|
| LiteLLM | openinference-instrumentation-litellm |
 |
|
| OpenRouter | openinference-instrumentation-openai |
|
|
| OrcaRouter | openinference-instrumentation-openai |
|
|
 |
Groq | openinference-instrumentation-groq |
 |
| Instructor | openinference-instrumentation-instructor |
 |
|
 |
Anthropic | openinference-instrumentation-anthropic |
 |
 |
Smolagents | openinference-instrumentation-smolagents |
 |
| Agno | openinference-instrumentation-agno |
 |
|
| BeeAI | openinference-instrumentation-beeai |
 |
|
| Strands Agents | openinference-instrumentation-strands-agents |
 |
|
| Restate | openinference-instrumentation-openai-agents |
|
|
 |
MCP | openinference-instrumentation-mcp |
 |
 |
Pydantic AI | openinference-instrumentation-pydantic-ai |
 |
| AG2 | openinference-instrumentation-ag2 |
 |
|
| Autogen AgentChat | openinference-instrumentation-autogen-agentchat |
 |
|
| Portkey | openinference-instrumentation-portkey |
 |
|
| Agent Spec | openinference-instrumentation-agentspec |
 |
|
 |
Claude Agent SDK | openinference-instrumentation-claude-agent-sdk |
 |
| TypeSafe AI | openinference-instrumentation-typesafe |
 |
スパンプロセッサー
データを統一するスパンプロセッサーを追加することで、他の計装ライブラリのデータを正規化・変換できます。
| パッケージ | 説明 | バージョン |
|---|---|---|
openinference-instrumentation-openlit |
OpenLIT トレース向けの OpenInference スパンプロセッサー。 |  |
openinference-instrumentation-openllmetry |
OpenLLMetry (Traceloop) トレース向けの OpenInference スパンプロセッサー。 |  |
JavaScript 統合
| 統合 | パッケージ | バージョン | |
|---|---|---|---|
|
OpenAI | @arizeai/openinference-instrumentation-openai |
 |
|
OpenAI Agents | @arizeai/openinference-instrumentation-openai-agents |
 |
|
LangChain.js | @arizeai/openinference-instrumentation-langchain |
 |
| TanStack AI | @arizeai/openinference-tanstack-ai |
 |
|
 |
Vercel AI SDK | @arizeai/openinference-vercel |
 |
| BeeAI | @arizeai/openinference-instrumentation-beeai |
 |
|
|
Claude Agent SDK | @arizeai/openinference-instrumentation-claude-agent-sdk |
 |
 |
Mastra | @mastra/arize |
 |
|
MCP | @arizeai/openinference-instrumentation-mcp |
 |
| TypeSafe AI | @arizeai/openinference-instrumentation-typesafe |
 |
Java 統合
| 統合 | パッケージ | バージョン | |
|---|---|---|---|
|
LangChain4j | openinference-instrumentation-langchain4j |
 |
| SpringAI | openinference-instrumentation-springAI |
 |
|
 |
Arconia （Spring AI 向け） | io.arconia:arconia-openinference-semantic-conventions |
 |
|
Google ADK | openinference-instrumentation-adk-java |
 |
Go 統合
| 統合 | パッケージ | バージョン | |
|---|---|---|---|
|
OpenAI | github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-openai-go |
 |
|
Anthropic | github.com/Arize-ai/openinference/go/openinference-instrumentation-anthropic-sdk-go |
 |
プラットフォーム
| プラットフォーム | 説明 | ドキュメント | |
|---|---|---|---|
| BeeAI | オブザーバビリティを組み込んだ AI エージェントフレームワーク | 統合ガイド | |
 |
Dify | オープンソースの LLM アプリ開発プラットフォーム | 統合ガイド |
| Envoy AI Gateway | AI ワークロード向けに Envoy Proxy 上に構築された AI ゲートウェイ | 統合ガイド | |
| LangFlow | マルチエージェントおよび RAG アプリケーションを構築するためのビジュアルフレームワーク | 統合ガイド | |
| LiteLLM Proxy | LLM 用のプロキシサーバー | 統合ガイド | |
| Flowise | LLM アプリケーションを構築するためのビジュアルフレームワーク | 統合ガイド | |
| Prompt Flow | Microsoft のプロンプトフローオーケストレーションツール | 統合ガイド | |
 |
NVIDIA NeMo | エンタープライズエージェント向けの NVIDIA NeMo Agent Toolkit | 統合ガイド |
| Graphite | ビジュアルビルダーを備えたマルチエージェント LLM ワークフローフレームワーク | 統合ガイド |
ベクトルデータベース
| 統合 | 説明 | ドキュメント |
|---|---|---|
| Qdrant | 密ベクトル・疎ベクトル・RRF による段階的ハイブリッド検索のトレーシング | 統合ガイド |
サンドボックス
Phoenix の コード評価器 をホスト型サンドボックスプロバイダー上で実行し、カーネルレベルの分離と実行時の依存関係インストールを実現します。
| 統合 | 説明 | ドキュメント |
|---|---|---|
| E2B | AI 生成コード向けのホスト型マイクロ VM サンドボックス | 統合ガイド |
| Daytona | スナップショットから起動できるマネージド開発サンドボックス | 統合ガイド |
| Vercel Sandbox | Vercel のインフラ上のエフェメラルなコンピュート環境 | 統合ガイド |
| Modal | サーバーレスで Python ファーストのコンテナプラットフォーム | 統合ガイド |
| Docker Sandboxes | Docker がホストするクラウドサンドボックス | 統合ガイド |
人間とコーディングエージェントのために
Phoenix は、人間と AI コーディングエージェントのどちらからも操作できるように設計されています。エージェント（Claude Code、Codex、Cursor など）がトレース、データセット、実験を扱うための 3 つのインターフェースがあります。
- CLI —
npx @arizeai/phoenix-cliはトレース、データセット、実験を取得し、アプリを計装します（setup）。これにより、エージェントはターミナルからコンテキストを取得して作業できます。 - Skills —
skills/には、Phoenix を使ったデバッグ、評価、トレースの方法をエージェントに教えるワークフローがパッケージ化されています。 - リモート MCP サーバー — 任意の MCP クライアントをインスタンスの
/mcpエンドポイントに接続し、Phoenix に直接クエリできます。
セットアップと使用方法については、コーディングエージェントのドキュメント を参照してください。
| スキル | 説明 |
|---|---|
| phoenix-cli | Phoenix CLI を使って LLM アプリケーションをデバッグ — トレースの取得、エラーの分析、実験のレビュー、GraphQL API のクエリ |
| phoenix-evals | Phoenix を使って AI/LLM アプリケーション向けの評価器を構築・実行 |
| phoenix-tracing | LLM アプリケーションをトレースするための OpenInference セマンティック規約と計装 |
セキュリティとプライバシー
私たちはデータのセキュリティとプライバシーを非常に重視しています。詳細については、セキュリティとプライバシーのドキュメント を参照してください。
テレメトリー
デフォルトでは、Phoenix の利用状況を把握して製品を改善するために、基本的な Web アナリティクス（ページビュー、UI 操作など）を収集します。トレースデータ、評価結果、その他の機密情報が収集されることは一切ありません。
環境変数を設定することで、テレメトリーを無効化できます: PHOENIX_TELEMETRY_ENABLED=false
コミュニティ
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- 🌍 Slack コミュニティ に参加する。
- 📚 ドキュメント を読む。
- 💡 #phoenix-support チャンネルで質問やフィードバックを送る。
- 🌟 GitHub でスターを付ける。
- 🐞 GitHub Issues でバグを報告する。
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- 💼 LinkedIn でフォローする。
- 🗺️ ロードマップ で今後の方向性を確認する。
- 🧑🏫 Arize の Learning Hub で エージェント と LLM 評価 について深く学ぶ。
破壊的変更
破壊的変更の一覧については、移行ガイド を参照してください。
著作権、特許、ライセンス
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