---
search:
  exclude: true
---
# ツール

ツールを使うと、エージェントはデータ取得、コード実行、外部 API 呼び出し、さらにはコンピュータ操作といったアクションを実行できます。SDK は 5 つのカテゴリーをサポートしています。

-   OpenAI がホストするツール: OpenAI サーバー上でモデルと並行して実行されます。
-   ローカル / ランタイム実行ツール: `ComputerTool` と `ApplyPatchTool` は常にあなたの環境で実行され、`ShellTool` はローカルまたはホストされたコンテナで実行できます。
-   Function Calling: 任意の Python 関数をツールとしてラップします。
-   Agents as tools: 完全なハンドオフなしで、エージェントを呼び出し可能なツールとして公開します。
-   実験的: Codex ツール: ツール呼び出しからワークスペーススコープの Codex タスクを実行します。

## ツールタイプの選択

このページをカタログとして使い、次にあなたが制御するランタイムに一致するセクションへ進んでください。

| 〜したい場合 | ここから開始 |
| --- | --- |
| OpenAI 管理ツール ( Web 検索、ファイル検索、Code Interpreter、ホスト型 MCP、画像生成 ) を使う | [ホストツール](#hosted-tools) |
| 自分のプロセスまたは環境でツールを実行する | [ローカルランタイムツール](#local-runtime-tools) |
| Python 関数をツールとしてラップする | [関数ツール](#function-tools) |
| ハンドオフなしで 1 つのエージェントから別のエージェントを呼び出す | [Agents as tools](#agents-as-tools) |
| エージェントからワークスペーススコープの Codex タスクを実行する | [実験的: Codex ツール](#experimental-codex-tool) |

## ホストツール

OpenAI は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] 使用時に、いくつかの組み込みツールを提供します。

-   [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] は、エージェントに Web 検索を行わせます。
-   [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は、OpenAI ベクトルストアから情報を取得できます。
-   [`CodeInterpreterTool`][agents.tool.CodeInterpreterTool] は、LLM がサンドボックス環境でコードを実行できるようにします。
-   [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] は、リモート MCP サーバーのツールをモデルに公開します。
-   [`ImageGenerationTool`][agents.tool.ImageGenerationTool] は、プロンプトから画像を生成します。

高度なホスト検索オプション:

-   `FileSearchTool` は、`vector_store_ids` と `max_num_results` に加えて、`filters`、`ranking_options`、`include_search_results` をサポートします。
-   `WebSearchTool` は、`filters`、`user_location`、`search_context_size` をサポートします。

```python
from agents import Agent, FileSearchTool, Runner, WebSearchTool

agent = Agent(
    name="Assistant",
    tools=[
        WebSearchTool(),
        FileSearchTool(
            max_num_results=3,
            vector_store_ids=["VECTOR_STORE_ID"],
        ),
    ],
)

async def main():
    result = await Runner.run(agent, "Which coffee shop should I go to, taking into account my preferences and the weather today in SF?")
    print(result.final_output)
```

### ホストコンテナ shell + skills

`ShellTool` は OpenAI ホストコンテナ実行もサポートします。モデルにローカルランタイムではなく管理されたコンテナで shell コマンドを実行させたい場合は、このモードを使用してください。

```python
from agents import Agent, Runner, ShellTool, ShellToolSkillReference

csv_skill: ShellToolSkillReference = {
    "type": "skill_reference",
    "skill_id": "skill_698bbe879adc81918725cbc69dcae7960bc5613dadaed377",
    "version": "1",
}

agent = Agent(
    name="Container shell agent",
    model="gpt-5.2",
    instructions="Use the mounted skill when helpful.",
    tools=[
        ShellTool(
            environment={
                "type": "container_auto",
                "network_policy": {"type": "disabled"},
                "skills": [csv_skill],
            }
        )
    ],
)

result = await Runner.run(
    agent,
    "Use the configured skill to analyze CSV files in /mnt/data and summarize totals by region.",
)
print(result.final_output)
```

後続の実行で既存コンテナを再利用するには、`environment={"type": "container_reference", "container_id": "cntr_..."}` を設定します。

知っておくべきこと:

-   Hosted shell は Responses API の shell ツール経由で利用できます。
-   `container_auto` はリクエスト用にコンテナをプロビジョニングし、`container_reference` は既存のコンテナを再利用します。
-   `container_auto` には `file_ids` と `memory_limit` も含められます。
-   `environment.skills` は skill 参照とインライン skill バンドルを受け付けます。
-   ホスト環境では、`ShellTool` に `executor`、`needs_approval`、`on_approval` を設定しないでください。
-   `network_policy` は `disabled` と `allowlist` モードをサポートします。
-   allowlist モードでは、`network_policy.domain_secrets` は名前によってドメインスコープのシークレットを注入できます。
-   完全な例は `examples/tools/container_shell_skill_reference.py` と `examples/tools/container_shell_inline_skill.py` を参照してください。
-   OpenAI プラットフォームガイド: [Shell](https://platform.openai.com/docs/guides/tools-shell) と [Skills](https://platform.openai.com/docs/guides/tools-skills)。

## ローカルランタイムツール

ローカルランタイムツールは、モデル応答自体の外側で実行されます。呼び出しタイミングは引き続きモデルが決定しますが、実際の処理はあなたのアプリケーションまたは構成済み実行環境が行います。

`ComputerTool` と `ApplyPatchTool` は常に、あなたが提供するローカル実装を必要とします。`ShellTool` は両方のモードに対応します。管理実行が必要な場合は上記のホストコンテナ構成を、コマンドを自分のプロセスで実行したい場合は以下のローカルランタイム構成を使用してください。

ローカルランタイムツールでは、実装を提供する必要があります。

-   [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool]: GUI / ブラウザ自動化を有効にするには、[`Computer`][agents.computer.Computer] または [`AsyncComputer`][agents.computer.AsyncComputer] インターフェースを実装します。
-   [`ShellTool`][agents.tool.ShellTool]: ローカル実行とホストコンテナ実行の両方に対応する最新の shell ツールです。
-   [`LocalShellTool`][agents.tool.LocalShellTool]: レガシーなローカル shell 統合です。
-   [`ApplyPatchTool`][agents.tool.ApplyPatchTool]: 差分をローカル適用するために [`ApplyPatchEditor`][agents.editor.ApplyPatchEditor] を実装します。
-   ローカル shell skills は `ShellTool(environment={"type": "local", "skills": [...]})` で利用できます。

```python
from agents import Agent, ApplyPatchTool, ShellTool
from agents.computer import AsyncComputer
from agents.editor import ApplyPatchResult, ApplyPatchOperation, ApplyPatchEditor


class NoopComputer(AsyncComputer):
    environment = "browser"
    dimensions = (1024, 768)
    async def screenshot(self): return ""
    async def click(self, x, y, button): ...
    async def double_click(self, x, y): ...
    async def scroll(self, x, y, scroll_x, scroll_y): ...
    async def type(self, text): ...
    async def wait(self): ...
    async def move(self, x, y): ...
    async def keypress(self, keys): ...
    async def drag(self, path): ...


class NoopEditor(ApplyPatchEditor):
    async def create_file(self, op: ApplyPatchOperation): return ApplyPatchResult(status="completed")
    async def update_file(self, op: ApplyPatchOperation): return ApplyPatchResult(status="completed")
    async def delete_file(self, op: ApplyPatchOperation): return ApplyPatchResult(status="completed")


async def run_shell(request):
    return "shell output"


agent = Agent(
    name="Local tools agent",
    tools=[
        ShellTool(executor=run_shell),
        ApplyPatchTool(editor=NoopEditor()),
        # ComputerTool expects a Computer/AsyncComputer implementation; omitted here for brevity.
    ],
)
```

## 関数ツール

任意の Python 関数をツールとして使えます。Agents SDK がツールを自動的に設定します。

-   ツール名は Python 関数名になります ( または名前を指定できます )
-   ツール説明は関数の docstring から取得されます ( または説明を指定できます )
-   関数入力のスキーマは関数引数から自動生成されます
-   各入力の説明は、無効化しない限り関数の docstring から取得されます

関数シグネチャの抽出には Python の `inspect` モジュールを使用し、docstring の解析には [`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) を、スキーマ生成には `pydantic` を使用します。

```python
import json

from typing_extensions import TypedDict, Any

from agents import Agent, FunctionTool, RunContextWrapper, function_tool


class Location(TypedDict):
    lat: float
    long: float

@function_tool  # (1)!
async def fetch_weather(location: Location) -> str:
    # (2)!
    """Fetch the weather for a given location.

    Args:
        location: The location to fetch the weather for.
    """
    # In real life, we'd fetch the weather from a weather API
    return "sunny"


@function_tool(name_override="fetch_data")  # (3)!
def read_file(ctx: RunContextWrapper[Any], path: str, directory: str | None = None) -> str:
    """Read the contents of a file.

    Args:
        path: The path to the file to read.
        directory: The directory to read the file from.
    """
    # In real life, we'd read the file from the file system
    return "<file contents>"


agent = Agent(
    name="Assistant",
    tools=[fetch_weather, read_file],  # (4)!
)

for tool in agent.tools:
    if isinstance(tool, FunctionTool):
        print(tool.name)
        print(tool.description)
        print(json.dumps(tool.params_json_schema, indent=2))
        print()

```

1.  関数引数には任意の Python 型を使用でき、関数は sync / async のどちらでも構いません。
2.  docstring がある場合、説明と引数説明の取得に使用されます。
3.  関数は任意で `context` ( 必ず第 1 引数 ) を受け取れます。また、ツール名、説明、使用する docstring スタイルなどのオーバーライドも設定できます。
4.  デコレートした関数をツール一覧に渡せます。

??? note "出力を表示"

    ```
    fetch_weather
    Fetch the weather for a given location.
    {
    "$defs": {
      "Location": {
        "properties": {
          "lat": {
            "title": "Lat",
            "type": "number"
          },
          "long": {
            "title": "Long",
            "type": "number"
          }
        },
        "required": [
          "lat",
          "long"
        ],
        "title": "Location",
        "type": "object"
      }
    },
    "properties": {
      "location": {
        "$ref": "#/$defs/Location",
        "description": "The location to fetch the weather for."
      }
    },
    "required": [
      "location"
    ],
    "title": "fetch_weather_args",
    "type": "object"
    }

    fetch_data
    Read the contents of a file.
    {
    "properties": {
      "path": {
        "description": "The path to the file to read.",
        "title": "Path",
        "type": "string"
      },
      "directory": {
        "anyOf": [
          {
            "type": "string"
          },
          {
            "type": "null"
          }
        ],
        "default": null,
        "description": "The directory to read the file from.",
        "title": "Directory"
      }
    },
    "required": [
      "path"
    ],
    "title": "fetch_data_args",
    "type": "object"
    }
    ```

### 関数ツールからの画像またはファイルの返却

テキスト出力を返すことに加えて、関数ツールの出力として 1 つまたは複数の画像 / ファイルを返せます。そのためには、以下のいずれかを返します。

-   画像: [`ToolOutputImage`][agents.tool.ToolOutputImage] ( または TypedDict 版の [`ToolOutputImageDict`][agents.tool.ToolOutputImageDict] )
-   ファイル: [`ToolOutputFileContent`][agents.tool.ToolOutputFileContent] ( または TypedDict 版の [`ToolOutputFileContentDict`][agents.tool.ToolOutputFileContentDict] )
-   テキスト: 文字列または文字列化可能なオブジェクト、あるいは [`ToolOutputText`][agents.tool.ToolOutputText] ( または TypedDict 版の [`ToolOutputTextDict`][agents.tool.ToolOutputTextDict] )

### カスタム関数ツール

場合によっては、Python 関数をツールとして使いたくないことがあります。その場合は [`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を直接作成できます。必要なのは以下です。

-   `name`
-   `description`
-   `params_json_schema` ( 引数用の JSON スキーマ )
-   `on_invoke_tool` ( [`ToolContext`][agents.tool_context.ToolContext] と JSON 文字列の引数を受け取り、ツール出力 ( 例: テキスト、構造化されたツール出力オブジェクト、または出力リスト ) を返す async 関数 )

```python
from typing import Any

from pydantic import BaseModel

from agents import RunContextWrapper, FunctionTool



def do_some_work(data: str) -> str:
    return "done"


class FunctionArgs(BaseModel):
    username: str
    age: int


async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str:
    parsed = FunctionArgs.model_validate_json(args)
    return do_some_work(data=f"{parsed.username} is {parsed.age} years old")


tool = FunctionTool(
    name="process_user",
    description="Processes extracted user data",
    params_json_schema=FunctionArgs.model_json_schema(),
    on_invoke_tool=run_function,
)
```

### 引数と docstring の自動解析

前述のとおり、ツールのスキーマ抽出のために関数シグネチャを自動解析し、ツールおよび個別引数の説明抽出のために docstring を解析します。注意点は次のとおりです。

1. シグネチャ解析は `inspect` モジュールで行います。引数型の理解に型アノテーションを使い、全体スキーマを表す Pydantic モデルを動的に構築します。Python プリミティブ、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートします。
2. docstring 解析には `griffe` を使います。サポートされる docstring 形式は `google`、`sphinx`、`numpy` です。docstring 形式は自動検出を試みますが、これはベストエフォートです。`function_tool` 呼び出し時に明示設定もできます。`use_docstring_info` を `False` に設定して docstring 解析を無効化することもできます。

スキーマ抽出コードは [`agents.function_schema`][] にあります。

### Pydantic Field による引数制約と説明

Pydantic の [`Field`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/fields/) を使って、ツール引数に制約 ( 例: 数値の最小 / 最大、文字列の長さやパターン ) と説明を追加できます。Pydantic と同様に、デフォルトベース (`arg: int = Field(..., ge=1)`) と `Annotated` (`arg: Annotated[int, Field(..., ge=1)]`) の両形式をサポートします。生成される JSON スキーマとバリデーションにはこれらの制約が含まれます。

```python
from typing import Annotated
from pydantic import Field
from agents import function_tool

# Default-based form
@function_tool
def score_a(score: int = Field(..., ge=0, le=100, description="Score from 0 to 100")) -> str:
    return f"Score recorded: {score}"

# Annotated form
@function_tool
def score_b(score: Annotated[int, Field(..., ge=0, le=100, description="Score from 0 to 100")]) -> str:
    return f"Score recorded: {score}"
```

### 関数ツールのタイムアウト

async 関数ツールでは、`@function_tool(timeout=...)` で呼び出し単位のタイムアウトを設定できます。

```python
import asyncio
from agents import Agent, Runner, function_tool


@function_tool(timeout=2.0)
async def slow_lookup(query: str) -> str:
    await asyncio.sleep(10)
    return f"Result for {query}"


agent = Agent(
    name="Timeout demo",
    instructions="Use tools when helpful.",
    tools=[slow_lookup],
)
```

タイムアウトに達すると、デフォルト動作は `timeout_behavior="error_as_result"` で、モデルに見えるタイムアウトメッセージ ( 例: `Tool 'slow_lookup' timed out after 2 seconds.` ) を送信します。

タイムアウト処理は次のように制御できます。

-   `timeout_behavior="error_as_result"` ( デフォルト ): モデルにタイムアウトメッセージを返し、復旧できるようにします。
-   `timeout_behavior="raise_exception"`: [`ToolTimeoutError`][agents.exceptions.ToolTimeoutError] を送出して実行を失敗させます。
-   `timeout_error_function=...`: `error_as_result` 使用時のタイムアウトメッセージをカスタマイズします。

```python
import asyncio
from agents import Agent, Runner, ToolTimeoutError, function_tool


@function_tool(timeout=1.5, timeout_behavior="raise_exception")
async def slow_tool() -> str:
    await asyncio.sleep(5)
    return "done"


agent = Agent(name="Timeout hard-fail", tools=[slow_tool])

try:
    await Runner.run(agent, "Run the tool")
except ToolTimeoutError as e:
    print(f"{e.tool_name} timed out in {e.timeout_seconds} seconds")
```

!!! note

    タイムアウト設定は async `@function_tool` ハンドラーでのみサポートされます。

### 関数ツールのエラー処理

`@function_tool` で関数ツールを作成する際、`failure_error_function` を渡せます。これはツール呼び出しがクラッシュした場合に LLM へ返すエラーレスポンスを提供する関数です。

-   デフォルト ( つまり何も渡さない場合 ) では、`default_tool_error_function` が実行され、LLM にエラー発生を伝えます。
-   独自のエラー関数を渡した場合はそれが実行され、その応答が LLM に送られます。
-   明示的に `None` を渡した場合、ツール呼び出しエラーはあなたが処理できるよう再送出されます。これは、モデルが無効な JSON を生成した場合の `ModelBehaviorError` や、あなたのコードがクラッシュした場合の `UserError` などになり得ます。

```python
from agents import function_tool, RunContextWrapper
from typing import Any

def my_custom_error_function(context: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> str:
    """A custom function to provide a user-friendly error message."""
    print(f"A tool call failed with the following error: {error}")
    return "An internal server error occurred. Please try again later."

@function_tool(failure_error_function=my_custom_error_function)
def get_user_profile(user_id: str) -> str:
    """Fetches a user profile from a mock API.
     This function demonstrates a 'flaky' or failing API call.
    """
    if user_id == "user_123":
        return "User profile for user_123 successfully retrieved."
    else:
        raise ValueError(f"Could not retrieve profile for user_id: {user_id}. API returned an error.")

```

`FunctionTool` オブジェクトを手動作成する場合は、`on_invoke_tool` 関数内でエラーを処理する必要があります。

## Agents as tools

ワークフローによっては、制御をハンドオフする代わりに、中央エージェントに専門エージェントのネットワークをエージェントオーケストレーションさせたい場合があります。これはエージェントをツールとしてモデル化することで実現できます。

```python
from agents import Agent, Runner
import asyncio

spanish_agent = Agent(
    name="Spanish agent",
    instructions="You translate the user's message to Spanish",
)

french_agent = Agent(
    name="French agent",
    instructions="You translate the user's message to French",
)

orchestrator_agent = Agent(
    name="orchestrator_agent",
    instructions=(
        "You are a translation agent. You use the tools given to you to translate."
        "If asked for multiple translations, you call the relevant tools."
    ),
    tools=[
        spanish_agent.as_tool(
            tool_name="translate_to_spanish",
            tool_description="Translate the user's message to Spanish",
        ),
        french_agent.as_tool(
            tool_name="translate_to_french",
            tool_description="Translate the user's message to French",
        ),
    ],
)

async def main():
    result = await Runner.run(orchestrator_agent, input="Say 'Hello, how are you?' in Spanish.")
    print(result.final_output)
```

### ツールエージェントのカスタマイズ

`agent.as_tool` 関数は、エージェントをツールに変換しやすくする便利メソッドです。`max_turns`、`run_config`、`hooks`、`previous_response_id`、`conversation_id`、`session`、`needs_approval` など一般的なランタイムオプションをサポートします。また、`parameters`、`input_builder`、`include_input_schema` による構造化入力もサポートします。高度なオーケストレーション ( 例: 条件付きリトライ、フォールバック動作、複数エージェント呼び出しの連鎖 ) には、ツール実装で直接 `Runner.run` を使用してください。

```python
@function_tool
async def run_my_agent() -> str:
    """A tool that runs the agent with custom configs"""

    agent = Agent(name="My agent", instructions="...")

    result = await Runner.run(
        agent,
        input="...",
        max_turns=5,
        run_config=...
    )

    return str(result.final_output)
```

### ツールエージェント向け構造化入力

デフォルトでは、`Agent.as_tool()` は単一の文字列入力 (`{"input": "..."}`) を想定しますが、`parameters` ( Pydantic モデルまたは dataclass 型 ) を渡すことで構造化スキーマを公開できます。

追加オプション:

- `include_input_schema=True` は、生成されるネスト入力に完全な JSON Schema を含めます。
- `input_builder=...` は、構造化ツール引数をネストされたエージェント入力へ変換する方法を完全にカスタマイズできます。
- `RunContextWrapper.tool_input` には、ネストされた実行コンテキスト内の解析済み構造化ペイロードが含まれます。

```python
from pydantic import BaseModel, Field


class TranslationInput(BaseModel):
    text: str = Field(description="Text to translate.")
    source: str = Field(description="Source language.")
    target: str = Field(description="Target language.")


translator_tool = translator_agent.as_tool(
    tool_name="translate_text",
    tool_description="Translate text between languages.",
    parameters=TranslationInput,
    include_input_schema=True,
)
```

完全に実行可能な例は `examples/agent_patterns/agents_as_tools_structured.py` を参照してください。

### ツールエージェントの承認ゲート

`Agent.as_tool(..., needs_approval=...)` は `function_tool` と同じ承認フローを使用します。承認が必要な場合、実行は一時停止され、保留中アイテムが `result.interruptions` に現れます。その後 `result.to_state()` を使い、`state.approve(...)` または `state.reject(...)` の呼び出し後に再開します。一時停止 / 再開パターン全体は [Human-in-the-loop ガイド](human_in_the_loop.md) を参照してください。

### カスタム出力抽出

特定のケースでは、中央エージェントに返す前にツールエージェントの出力を変更したい場合があります。これは次のような場合に有用です。

-   サブエージェントのチャット履歴から特定の情報 ( 例: JSON ペイロード ) を抽出する。
-   エージェントの最終回答を変換または整形する ( 例: Markdown をプレーンテキストまたは CSV に変換する )。
-   出力を検証する、またはエージェント応答が欠落 / 不正な場合にフォールバック値を提供する。

これを行うには、`as_tool` メソッドに `custom_output_extractor` 引数を指定します。

```python
async def extract_json_payload(run_result: RunResult) -> str:
    # Scan the agent’s outputs in reverse order until we find a JSON-like message from a tool call.
    for item in reversed(run_result.new_items):
        if isinstance(item, ToolCallOutputItem) and item.output.strip().startswith("{"):
            return item.output.strip()
    # Fallback to an empty JSON object if nothing was found
    return "{}"


json_tool = data_agent.as_tool(
    tool_name="get_data_json",
    tool_description="Run the data agent and return only its JSON payload",
    custom_output_extractor=extract_json_payload,
)
```

カスタム extractor 内では、ネストされた [`RunResult`][agents.result.RunResult] は
[`agent_tool_invocation`][agents.result.RunResultBase.agent_tool_invocation] も公開しています。これは
ネスト結果の後処理中に外側ツール名、call ID、raw 引数が必要な場合に有用です。
[Results ガイド](results.md#agent-as-tool-metadata) を参照してください。

### ネストされたエージェント実行のストリーミング

`as_tool` に `on_stream` コールバックを渡すと、ストリーム完了後に最終出力を返しつつ、ネストされたエージェントが発行するストリーミングイベントをリッスンできます。

```python
from agents import AgentToolStreamEvent


async def handle_stream(event: AgentToolStreamEvent) -> None:
    # Inspect the underlying StreamEvent along with agent metadata.
    print(f"[stream] {event['agent'].name} :: {event['event'].type}")


billing_agent_tool = billing_agent.as_tool(
    tool_name="billing_helper",
    tool_description="Answer billing questions.",
    on_stream=handle_stream,  # Can be sync or async.
)
```

期待される動作:

- イベントタイプは `StreamEvent["type"]` を反映します: `raw_response_event`、`run_item_stream_event`、`agent_updated_stream_event`。
- `on_stream` を指定すると、ネストされたエージェントは自動的にストリーミングモードで実行され、最終出力返却前にストリームが消費されます。
- ハンドラーは同期 / 非同期のどちらでもよく、各イベントは到着順に配信されます。
- `tool_call` はモデルのツール呼び出し経由で呼び出された場合に存在し、直接呼び出しでは `None` の場合があります。
- 完全に実行可能なサンプルは `examples/agent_patterns/agents_as_tools_streaming.py` を参照してください。

### 条件付きツール有効化

`is_enabled` パラメーターを使用すると、ランタイムでエージェントツールを条件付きで有効 / 無効にできます。これにより、コンテキスト、ユーザー設定、ランタイム条件に基づいて LLM に利用可能なツールを動的にフィルタリングできます。

```python
import asyncio
from agents import Agent, AgentBase, Runner, RunContextWrapper
from pydantic import BaseModel

class LanguageContext(BaseModel):
    language_preference: str = "french_spanish"

def french_enabled(ctx: RunContextWrapper[LanguageContext], agent: AgentBase) -> bool:
    """Enable French for French+Spanish preference."""
    return ctx.context.language_preference == "french_spanish"

# Create specialized agents
spanish_agent = Agent(
    name="spanish_agent",
    instructions="You respond in Spanish. Always reply to the user's question in Spanish.",
)

french_agent = Agent(
    name="french_agent",
    instructions="You respond in French. Always reply to the user's question in French.",
)

# Create orchestrator with conditional tools
orchestrator = Agent(
    name="orchestrator",
    instructions=(
        "You are a multilingual assistant. You use the tools given to you to respond to users. "
        "You must call ALL available tools to provide responses in different languages. "
        "You never respond in languages yourself, you always use the provided tools."
    ),
    tools=[
        spanish_agent.as_tool(
            tool_name="respond_spanish",
            tool_description="Respond to the user's question in Spanish",
            is_enabled=True,  # Always enabled
        ),
        french_agent.as_tool(
            tool_name="respond_french",
            tool_description="Respond to the user's question in French",
            is_enabled=french_enabled,
        ),
    ],
)

async def main():
    context = RunContextWrapper(LanguageContext(language_preference="french_spanish"))
    result = await Runner.run(orchestrator, "How are you?", context=context.context)
    print(result.final_output)

asyncio.run(main())
```

`is_enabled` パラメーターは次を受け付けます。

-   **ブール値**: `True` ( 常に有効 ) または `False` ( 常に無効 )
-   **呼び出し可能関数**: `(context, agent)` を受け取りブール値を返す関数
-   **非同期関数**: 複雑な条件ロジック向けの async 関数

無効化されたツールはランタイムで LLM から完全に隠されるため、次の用途に有用です。

-   ユーザー権限に基づく機能ゲート
-   環境ごとのツール可用性 ( dev vs prod )
-   異なるツール構成の A/B テスト
-   ランタイム状態に基づく動的ツールフィルタリング

## 実験的: Codex ツール

`codex_tool` は Codex CLI をラップし、エージェントがツール呼び出し中にワークスペーススコープのタスク ( shell、ファイル編集、MCP ツール ) を実行できるようにします。この機能は実験的であり、変更される可能性があります。

現在の実行を離れずに、メインエージェントから Codex へ境界のあるワークスペースタスクを委譲したい場合に使用します。デフォルトのツール名は `codex` です。カスタム名を設定する場合、`codex` であるか、`codex_` で始まる必要があります。エージェントに複数の Codex ツールを含める場合、それぞれ一意の名前を使う必要があります。

```python
from agents import Agent
from agents.extensions.experimental.codex import ThreadOptions, TurnOptions, codex_tool

agent = Agent(
    name="Codex Agent",
    instructions="Use the codex tool to inspect the workspace and answer the question.",
    tools=[
        codex_tool(
            sandbox_mode="workspace-write",
            working_directory="/path/to/repo",
            default_thread_options=ThreadOptions(
                model="gpt-5.2-codex",
                model_reasoning_effort="low",
                network_access_enabled=True,
                web_search_mode="disabled",
                approval_policy="never",
            ),
            default_turn_options=TurnOptions(
                idle_timeout_seconds=60,
            ),
            persist_session=True,
        )
    ],
)
```

まず次のオプショングループから始めてください。

-   実行サーフェス: `sandbox_mode` と `working_directory` は Codex が操作できる場所を定義します。これらは組み合わせて設定し、working directory が Git リポジトリ内でない場合は `skip_git_repo_check=True` を設定してください。
-   スレッドデフォルト: `default_thread_options=ThreadOptions(...)` は、モデル、reasoning effort、承認ポリシー、追加ディレクトリ、ネットワークアクセス、Web 検索モードを構成します。レガシー `web_search_enabled` より `web_search_mode` を推奨します。
-   ターンデフォルト: `default_turn_options=TurnOptions(...)` は、`idle_timeout_seconds` や任意のキャンセル `signal` などターン単位の動作を構成します。
-   ツール I/O: ツール呼び出しには、少なくとも 1 つの `inputs` 項目として `{ "type": "text", "text": ... }` または `{ "type": "local_image", "path": ... }` を含める必要があります。`output_schema` を使うと構造化された Codex 応答を必須にできます。

スレッド再利用と永続化は別の制御です。

-   `persist_session=True` は、同じツールインスタンスへの繰り返し呼び出しで 1 つの Codex スレッドを再利用します。
-   `use_run_context_thread_id=True` は、同じ可変コンテキストオブジェクトを共有する実行間でスレッド ID を実行コンテキストに保存し再利用します。
-   スレッド ID の優先順位は、呼び出し単位の `thread_id`、次に ( 有効な場合 ) 実行コンテキストスレッド ID、次に構成済み `thread_id` オプションです。
-   デフォルトの実行コンテキストキーは、`name="codex"` では `codex_thread_id`、`name="codex_<suffix>"` では `codex_thread_id_<suffix>` です。`run_context_thread_id_key` で上書きできます。

ランタイム構成:

-   認証: `CODEX_API_KEY` ( 推奨 ) または `OPENAI_API_KEY` を設定するか、`codex_options={"api_key": "..."}` を渡します。
-   ランタイム: `codex_options.base_url` は CLI の base URL を上書きします。
-   バイナリ解決: CLI パスを固定するには `codex_options.codex_path_override` ( または `CODEX_PATH` ) を設定します。それ以外の場合、SDK は `PATH` から `codex` を解決し、その後バンドルされた vendor バイナリにフォールバックします。
-   環境: `codex_options.env` はサブプロセス環境を完全に制御します。これを指定した場合、サブプロセスは `os.environ` を継承しません。
-   ストリーム制限: `codex_options.codex_subprocess_stream_limit_bytes` ( または `OPENAI_AGENTS_CODEX_SUBPROCESS_STREAM_LIMIT_BYTES` ) は stdout / stderr リーダー制限を制御します。有効範囲は `65536` から `67108864`、デフォルトは `8388608` です。
-   ストリーミング: `on_stream` はスレッド / ターンのライフサイクルイベントと項目イベント (`reasoning`、`command_execution`、`mcp_tool_call`、`file_change`、`web_search`、`todo_list`、`error` 項目更新) を受け取ります。
-   出力: 結果には `response`、`usage`、`thread_id` が含まれ、usage は `RunContextWrapper.usage` に追加されます。

参照:

-   [Codex ツール API リファレンス](ref/extensions/experimental/codex/codex_tool.md)
-   [ThreadOptions リファレンス](ref/extensions/experimental/codex/thread_options.md)
-   [TurnOptions リファレンス](ref/extensions/experimental/codex/turn_options.md)
-   完全に実行可能なサンプルは `examples/tools/codex.py` と `examples/tools/codex_same_thread.py` を参照してください。