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search:
  exclude: true
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# エージェントの実行

エージェントは [`Runner`][agents.run.Runner] クラスで実行できます。方法は 3 つあります。

1. [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]: 非同期で実行し、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返します。
2. [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]: 同期メソッドで、内部的に `.run()` を実行します。
3. [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]: 非同期で実行し、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返します。LLM を ストリーミング モードで呼び出し、受信したイベントを逐次 ストリーミング します。

```python
from agents import Agent, Runner

async def main():
    agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")

    result = await Runner.run(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
    print(result.final_output)
    # Code within the code,
    # Functions calling themselves,
    # Infinite loop's dance
```

詳しくは [execution results ガイド](results.md) を参照してください。

## エージェントループ

`Runner` の run メソッドを使うとき、開始するエージェントと入力を渡します。入力は文字列（ユーザー メッセージとして扱われます）か、OpenAI Responses API のアイテムのリスト（入力アイテム）にできます。

runner は次のループを実行します。

1. 現在のエージェントと現在の入力で LLM を呼び出します。
2. LLM が出力を生成します。
    1. LLM が `final_output` を返した場合、ループを終了して結果を返します。
    2. LLM が ハンドオフ を行った場合、現在のエージェントと入力を更新し、ループを再実行します。
    3. LLM が ツール呼び出し を生成した場合、それらを実行して結果を追記し、ループを再実行します。
3. 渡された `max_turns` を超えた場合、[`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 例外を送出します。

!!! note

    LLM の出力が「最終出力」と見なされる条件は、要求された型のテキスト出力を生成し、ツール呼び出しがないことです。

## ストリーミング

ストリーミング を使うと、LLM の実行に伴う ストリーミング イベントをあわせて受け取れます。ストリーム完了後、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] には、生成された新しい出力を含む実行に関する完全な情報が含まれます。ストリーミング イベントは `.stream_events()` を呼び出すことで受け取れます。詳しくは [streaming ガイド](streaming.md) を参照してください。

## 実行設定

`run_config` パラメーターで、エージェント実行のグローバル設定を行えます。

-   [`model`][agents.run.RunConfig.model]: 各 Agent の `model` 設定に関係なく、使用するグローバルな LLM モデルを設定します。
-   [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]: モデル名を解決するモデルプロバイダー。デフォルトは OpenAI です。
-   [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]: エージェント固有の設定を上書きします。たとえば、グローバルな `temperature` や `top_p` を設定できます。
-   [`input_guardrails`][agents.run.RunConfig.input_guardrails], [`output_guardrails`][agents.run.RunConfig.output_guardrails]: すべての実行に含める入力/出力 ガードレール のリスト。
-   [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: ハンドオフ に対して、既に存在しない場合に適用するグローバルな入力フィルター。入力フィルターは、新しいエージェントに送る入力を編集できます。詳細は [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] のドキュメントを参照してください。
-   [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]: 実行全体の [トレーシング](tracing.md) を無効化します。
-   [`trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data]: トレースに、LLM やツール呼び出しの入出力など機微なデータを含めるかどうかを設定します。
-   [`workflow_name`][agents.run.RunConfig.workflow_name], [`trace_id`][agents.run.RunConfig.trace_id], [`group_id`][agents.run.RunConfig.group_id]: 実行のトレーシングのワークフロー名、トレース ID、トレースのグループ ID を設定します。最低でも `workflow_name` の設定を推奨します。グループ ID は複数の実行にまたがるトレースを関連付けるための任意フィールドです。
-   [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]: すべてのトレースに含めるメタデータ。

## 会話／チャットスレッド

いずれかの run メソッドを呼ぶと、1 つ以上のエージェント（ひいては 1 回以上の LLM 呼び出し）が実行される可能性がありますが、チャット会話における 1 回の論理的なターンを表します。例:

1. ユーザーのターン: ユーザーがテキストを入力
2. Runner の実行: 最初のエージェントが LLM を呼び出し、ツールを実行し、2 番目のエージェントへ ハンドオフ、2 番目のエージェントがさらにツールを実行し、出力を生成。

エージェントの実行終了時に、ユーザーへ何を表示するかを選べます。たとえば、エージェントが生成したすべての新規アイテムを表示するか、最終出力のみを表示します。いずれにせよ、ユーザーが追問するかもしれないので、その場合は再度 run メソッドを呼び出します。

### 手動での会話管理

[`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使って、次のターンの入力を取得し、会話履歴を手動で管理できます。

```python
async def main():
    agent = Agent(name="Assistant", instructions="Reply very concisely.")

    thread_id = "thread_123"  # Example thread ID
    with trace(workflow_name="Conversation", group_id=thread_id):
        # First turn
        result = await Runner.run(agent, "What city is the Golden Gate Bridge in?")
        print(result.final_output)
        # San Francisco

        # Second turn
        new_input = result.to_input_list() + [{"role": "user", "content": "What state is it in?"}]
        result = await Runner.run(agent, new_input)
        print(result.final_output)
        # California
```

### Sessions による自動会話管理

より簡単な方法として、[Sessions](sessions.md) を使うと、`.to_input_list()` を手動で呼び出さなくても会話履歴を自動処理できます。

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

async def main():
    agent = Agent(name="Assistant", instructions="Reply very concisely.")

    # Create session instance
    session = SQLiteSession("conversation_123")

    with trace(workflow_name="Conversation", group_id=thread_id):
        # First turn
        result = await Runner.run(agent, "What city is the Golden Gate Bridge in?", session=session)
        print(result.final_output)
        # San Francisco

        # Second turn - agent automatically remembers previous context
        result = await Runner.run(agent, "What state is it in?", session=session)
        print(result.final_output)
        # California
```

Sessions は自動的に以下を行います。

-   各実行前に会話履歴を取得
-   各実行後に新しいメッセージを保存
-   セッション ID ごとに別々の会話を維持

詳細は [Sessions のドキュメント](sessions.md) を参照してください。

## 長時間実行エージェントと human-in-the-loop

Agents SDK の [Temporal](https://temporal.io/) との統合を使うと、human-in-the-loop を含む永続的な長時間実行のワークフローを実行できます。Temporal と Agents SDK が連携して長時間タスクを完了するデモは [この動画](https://www.youtube.com/watch?v=fFBZqzT4DD8) を参照し、[こちらのドキュメント](https://github.com/temporalio/sdk-python/tree/main/temporalio/contrib/openai_agents) もご覧ください。

## 例外

SDK は特定のケースで例外を送出します。完全な一覧は [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下のとおりです。

-   [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]: SDK 内で送出されるすべての例外の基底クラスです。その他の特定の例外はすべてこの型から派生します。
-   [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]: エージェントの実行が `Runner.run`、`Runner.run_sync`、または `Runner.run_streamed` に渡された `max_turns` 制限を超えた場合に送出されます。指定された対話ターン数内にタスクを完了できなかったことを示します。
-   [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]: 基盤となるモデル（LLM）が想定外または不正な出力を生成したときに発生します。例:
    -   不正な JSON: 特定の `output_type` が定義されている場合に、ツール呼び出しや直接の出力で不正な JSON 構造を返す。
    -   予期しないツール関連の失敗: モデルが期待どおりの方法でツールを使用できない。
-   [`UserError`][agents.exceptions.UserError]: SDK を使用するあなた（SDK を使ってコードを書く人）がエラーを犯したときに送出されます。これは通常、不正なコード実装、無効な設定、または SDK の API の誤用が原因です。
-   [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]: それぞれ、入力 ガードレール または出力 ガードレール の条件が満たされたときに送出されます。入力 ガードレール は処理前に受信メッセージを検査し、出力 ガードレール はエージェントの最終応答を配信前に検査します。