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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。オプションは 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 [結果ガイド](results.md) をご覧ください。

## 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）を指定できます。

Runner は次のループを実行します。

1. 現在のエージェントに対して、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加し、ループを再実行します。
3. 渡した `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」と見なされるルールは、望ましい型のテキスト出力を生成し、かつ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 により、LLM の実行中に ストリーミング イベントを受け取れます。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()` を呼び出して受け取れます。詳しくは [ストリーミング ガイド](streaming.md) をご覧ください。

## 実行設定

`run_config` パラメーターでは、エージェント実行のグローバル設定を構成できます。

-   [`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で、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または出力の ガードレール のリストです。
-   [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: すべての ハンドオフ に適用するグローバルな入力フィルター（すでにフィルターが設定されていない場合）。入力フィルターにより、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] のドキュメントをご覧ください。
-   [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]: 実行全体に対して [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 ワークフロー名、トレース ID、トレース 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のフィールドです。
-   [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]: すべてのトレースに含めるメタデータです。

## 会話/チャットスレッド

任意の実行メソッドを呼び出すと、1 つ以上のエージェント（したがって 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

エージェント実行の終了時に、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新しいすべてのアイテムを見せるか、最終出力のみを見せるかです。いずれにしても、その後にユーザーがフォローアップの質問をするかもしれず、その場合は再度 run メソッドを呼び出せます。

### 手動での会話管理

次のターンの入力を取得するために、[`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使って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()` を手動で呼び出さずに会話履歴を自動的に処理できます。

```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 は自動で次を行います。

-   各実行の前に会話履歴を取得
-   各実行の後に新しいメッセージを保存
-   異なるセッション ID ごとに個別の会話を維持

詳細は [Sessions のドキュメント](sessions.md) をご覧ください。

## 長時間実行エージェントと human-in-the-loop

Agents SDK の [Temporal](https://temporal.io/) 連携により、human-in-the-loop のタスクを含む、永続的で長時間実行のワークフローを動かせます。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)で、ドキュメントは[こちら](https://github.com/temporalio/sdk-python/tree/main/temporalio/contrib/openai_agents)をご覧ください。

## 例外

SDK は特定のケースで例外を送出します。全リストは [`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。ほか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`、`Runner.run_streamed` に渡された `max_turns` 制限を超えたときに送出されます。指定したやり取り回数内にエージェントがタスクを完了できなかったことを示します。
-   [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]: 基盤のモデル（LLM）が予期しない、または不正な出力を生成したときに発生します。たとえば次を含みます。
    -   不正な JSON: 特定の `output_type` が定義されている場合などに、ツール呼び出しや直接の出力で不正な JSON 構造を返したとき。
    -   予期しないツール関連の失敗: モデルが期待どおりにツールを使用できなかったとき
-   [`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）が誤りを犯した場合に送出されます。これは通常、不正なコード実装、無効な構成、SDK の API の誤用が原因です。
-   [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]: 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、それぞれ送出されます。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 は配信前にエージェントの最終応答を検査します。