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# クイックスタート

## プロジェクトと仮想環境の作成

一度だけ実行すれば大丈夫です。

```bash
mkdir my_project
cd my_project
python -m venv .venv
```

### 仮想環境の有効化

新しいターミナルセッションを開始するたびに実行してください。

```bash
source .venv/bin/activate
```

### Agents SDK のインストール

```bash
pip install openai-agents # or `uv add openai-agents`, etc
```

### OpenAI API キーの設定

まだ持っていない場合は、[こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key) に従って OpenAI API キーを作成してください。

```bash
export OPENAI_API_KEY=sk-...
```

## はじめてのエージェントを作成する

エージェントは instructions、name、そして `model_config` などの任意の config で定義します。

```python
from agents import Agent

agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)
```

## さらにエージェントを追加する

追加のエージェントも同様の方法で定義できます。`handoff_descriptions` はハンドオフのルーティングを判断するための追加コンテキストを提供します。

```python
from agents import Agent

history_tutor_agent = Agent(
    name="History Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for historical questions",
    instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.",
)

math_tutor_agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for math questions",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)
```

## ハンドオフを定義する

各エージェントでは、タスクを前進させる方法を決定するために選択できる発信ハンドオフオプションのインベントリを定義できます。

```python
triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question",
    handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent]
)
```

## エージェントのオーケストレーションを実行する

ワークフローが実行され、トリアージエージェントが 2 つの専門エージェントの間で正しくルーティングすることを確認してみましょう。

```python
from agents import Runner

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, "What is the capital of France?")
    print(result.final_output)
```

## ガードレールを追加する

入力または出力に対して実行するカスタムガードレールを定義できます。

```python
from agents import GuardrailFunctionOutput, Agent, Runner
from pydantic import BaseModel


class HomeworkOutput(BaseModel):
    is_homework: bool
    reasoning: str

guardrail_agent = Agent(
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the user is asking about homework.",
    output_type=HomeworkOutput,
)

async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data):
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context)
    final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=final_output,
        tripwire_triggered=not final_output.is_homework,
    )
```

## すべてをまとめる

ハンドオフと入力ガードレールを使用して、ワークフロー全体をまとめて実行してみましょう。

```python
from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner
from agents.exceptions import InputGuardrailTripwireTriggered
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class HomeworkOutput(BaseModel):
    is_homework: bool
    reasoning: str

guardrail_agent = Agent(
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the user is asking about homework.",
    output_type=HomeworkOutput,
)

math_tutor_agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for math questions",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)

history_tutor_agent = Agent(
    name="History Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for historical questions",
    instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.",
)


async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data):
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context)
    final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=final_output,
        tripwire_triggered=not final_output.is_homework,
    )

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question",
    handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent],
    input_guardrails=[
        InputGuardrail(guardrail_function=homework_guardrail),
    ],
)

async def main():
    # Example 1: History question
    try:
        result = await Runner.run(triage_agent, "who was the first president of the united states?")
        print(result.final_output)
    except InputGuardrailTripwireTriggered as e:
        print("Guardrail blocked this input:", e)

    # Example 2: General/philosophical question
    try:
        result = await Runner.run(triage_agent, "What is the meaning of life?")
        print(result.final_output)
    except InputGuardrailTripwireTriggered as e:
        print("Guardrail blocked this input:", e)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

## トレースを確認する

エージェントの実行中に何が起こったかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードの Trace viewer](https://platform.openai.com/traces) に移動し、エージェント実行のトレースを確認してください。

## 次のステップ

より複雑なエージェントフローの構築方法を学びましょう:

-   [エージェント](agents.md) の設定方法について学ぶ
-   [エージェントの実行](running_agents.md) について学ぶ
-   [tools](tools.md)、[guardrails](guardrails.md)、[models](models/index.md) について学ぶ