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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。次の 3 つの方法があります。

1. [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]: 非同期に実行し、[`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、内部的には `.run()` を実行します。
3. [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]: 非同期に実行し、[`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
```

詳細は [結果ガイド](results.md) をご覧ください。

## エージェントのループ

`Runner` の run メソッドを使うとき、開始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）または入力アイテムのリスト（OpenAI Responses API のアイテム）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、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

ストリーミングを使うと、LLM の実行中にストリーミング イベントも受け取れます。ストリーム完了時、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] には、すべての新規出力を含む実行の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()` を呼び出して取得できます。詳しくは [ストリーミング 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` 設定に関わらず、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／出力のガードレールのリスト。
-   [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: ハンドオフに既存のフィルターが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の機微情報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 グループ ID を設定します。少なくとも `workflow_name` の設定を推奨します。グループ ID は任意で、複数の実行にまたがるトレースを関連付けるために使えます。
-   [`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

いずれの run メソッドを呼び出しても、1 つ以上のエージェント（つまり 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、チャット会話の 1 つ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にハンドオフし、2 番目のエージェントがさらにツールを実行し、その後出力を生成。

エージェント実行の最後に、ユーザーに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、または最終出力のみを表示する、といった選択です。いずれにせよ、ユーザーがフォローアップの質問をするかもしれません。その場合は再度 run メソッドを呼び出します。

### 会話の手動管理

次のターンの入力を取得するには、[`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 による会話の自動管理

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扱えます。

```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")

    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?", 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 は次を自動で行います。

-   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
-   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/) 連携を使うと、human-in-the-loop を含む、耐久性のある長時間実行ワークフローを実行できます。Temporal と Agents SDK が長時間タスクを完了させるデモは[この動画](https://www.youtube.com/watch?v=fFBZqzT4DD8)で確認でき、[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 は特定の状況で例外を送出します。完全な一覧は [`agents.exceptions`][] にあります。概要は次のとおりです。

-   [`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この汎用型から派生します。
-   [`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` に渡した `max_turns` の上限を超えた場合に送出されます。指定したインタラクション回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]: 基盤モデル（LLM）が予期しない、または無効な出力を生成した場合に発生します。これには次が含まれます。
    -   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 構造を返す。
    -   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い場合
-   [`UserError`][agents.exceptions.UserError]: SDK を使用するあなた（この 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。典型的には、誤ったコード実装、無効な設定、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チェックし、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チェックします。