用途：把 DSPy 程序与 ReAct 智能体的每次对话接入 Maple Agent Sessions，一个会话一个 session，一次程序调用一个 turn，包含对话记录、带 token 与成本的模型调用、带参数与结果的工具调用，以及每个 worker 模块一条 lane。
主要能力：基于 openinference-instrumentation-dspy 的 span，再通过自定义 MapleCallback 补齐插桩缺失的信息——agent span、工具名、token 与成本、session id。使用 TraceConfig(enable_genai_semconv=True) 启用 GenAI 双写；用 ThreadingInstrumentor 支持 dspy.Parallel、Evaluate 等线程场景；用 using_session(conversation_id) 绑定会话。
使用方式：要求 dspy>=3.4，安装 openinference-instrumentation-dspy>=0.1.45、openinference-instrumentation>=0.1.66、opentelemetry-sdk>=1.45、opentelemetry-exporter-otlp-proto-http>=1.45、opentelemetry-instrumentation-threading>=0.66b0。配置 OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT（美国 https://ingest.maple.dev，欧盟 https://ingest.eu.maple.dev）、OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS、OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL=http/protobuf。创建 tracing.py 设置 TracerProvider、BatchSpanProcessor(OTLPSpanExporter()) 并 instrument；创建 maple_dspy.py 注册 MapleCallback；在 dspy.configure(callbacks=[...]) 中追加该实例。每轮对话用 using_session 包裹；流式需在 dspy.configure 之后调用 dspy.streamify，并用 using_session 包住消费循环。脚本/CLI 结束调用 provider.shutdown()，Serverless 与 notebook 用 provider.force_flush()。
适用场景：DSPy 程序的会话级可观测性、ReAct 工具调用追踪、并行 worker 与子智能体分析、token 与成本统计。
限制：不支持 multiprocessing；流式调用无 gen_ai.response.id 与 TTFT；工具 span 无 gen_ai.tool.call.id；成本为 DSPy 估算，无法定价的模型显示未定价；缺少 ingest key 时应跳过导出而非报错；key 与区域绑定，401 时尝试另一区域。可设置 OPENINFERENCE_HIDE_INPUTS / OPENINFERENCE_HIDE_OUTPUTS 关闭内容采集。