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  exclude: true
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# エージェント

エージェントはアプリの中核となる構成要素です。エージェントは、instructions とツールで構成された大規模言語モデル (LLM) です。

## 基本設定

エージェントで最も一般的に設定するプロパティは次のとおりです。

- `name`: エージェントを識別する必須の文字列。
- `instructions`: developer message または system prompt とも呼ばれます。
- `model`: 使用する LLM と、temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを設定する任意の `model_settings`。
- `tools`: エージェントがタスクを達成するために使用できるツール。

```python
from agents import Agent, ModelSettings, function_tool

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """returns weather info for the specified city."""
    return f"The weather in {city} is sunny"

agent = Agent(
    name="Haiku agent",
    instructions="Always respond in haiku form",
    model="gpt-5-nano",
    tools=[get_weather],
)
```

## コンテキスト

エージェントはその `context` 型に対して汎用です。コンテキストは依存性注入ツールで、あなたが作成して `Runner.run()` に渡すオブジェクトです。これはすべてのエージェント、ツール、ハンドオフなどに渡され、エージェント実行のための依存関係と状態の詰め合わせとして機能します。任意の Python オブジェクトをコンテキストとして提供できます。

```python
@dataclass
class UserContext:
    name: str
    uid: str
    is_pro_user: bool

    async def fetch_purchases() -> list[Purchase]:
        return ...

agent = Agent[UserContext](
    ...,
)
```

## 出力タイプ

デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト (すなわち `str`) を出力します。特定のタイプの出力を生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用します。一般的な選択肢は [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使うことですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意の型 (dataclasses、lists、TypedDict など) をサポートします。

```python
from pydantic import BaseModel
from agents import Agent


class CalendarEvent(BaseModel):
    name: str
    date: str
    participants: list[str]

agent = Agent(
    name="Calendar extractor",
    instructions="Extract calendar events from text",
    output_type=CalendarEvent,
)
```

!!! note

    `output_type` を渡すと、モデルは通常のプレーンテキスト応答ではなく [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するようになります。

## マルチエージェントの設計パターン

マルチエージェントシステムの設計には多くの方法がありますが、一般的によく適用できるパターンが 2 つあります。

1. マネージャー (エージェントをツールとして扱う): 中央のマネージャー/オーケストレーターが、ツールとして公開された特化サブエージェントを呼び出し、会話の制御を保持します。
2. ハンドオフ: 対等なエージェント同士が、会話を引き継ぐ特化エージェントに制御を引き渡します。これは分散型です。

詳細は [エージェント構築の実践ガイド](https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf) をご覧ください。

### マネージャー (エージェントをツールとして扱う)

`customer_facing_agent` はすべてのユーザーとのやり取りを担当し、ツールとして公開された特化サブエージェントを呼び出します。詳細は [ツール](tools.md#agents-as-tools) のドキュメントをご覧ください。

```python
from agents import Agent

booking_agent = Agent(...)
refund_agent = Agent(...)

customer_facing_agent = Agent(
    name="Customer-facing agent",
    instructions=(
        "Handle all direct user communication. "
        "Call the relevant tools when specialized expertise is needed."
    ),
    tools=[
        booking_agent.as_tool(
            tool_name="booking_expert",
            tool_description="Handles booking questions and requests.",
        ),
        refund_agent.as_tool(
            tool_name="refund_expert",
            tool_description="Handles refund questions and requests.",
        )
    ],
)
```

### ハンドオフ

ハンドオフは、エージェントが委譲できるサブエージェントです。ハンドオフが発生すると、委譲先のエージェントは会話履歴を受け取り、会話を引き継ぎます。このパターンにより、単一のタスクに特化して優れた性能を発揮する、モジュール式の特化エージェントを実現できます。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントをご覧ください。

```python
from agents import Agent

booking_agent = Agent(...)
refund_agent = Agent(...)

triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    instructions=(
        "Help the user with their questions. "
        "If they ask about booking, hand off to the booking agent. "
        "If they ask about refunds, hand off to the refund agent."
    ),
    handoffs=[booking_agent, refund_agent],
)
```

## 動的 instructions

多くの場合、エージェントを作成するときに instructions を指定できますが、関数を通じて動的な instructions を指定することもできます。この関数はエージェントとコンテキストを受け取り、プロンプトを返す必要があります。通常の関数と `async` 関数のどちらも使用できます。

```python
def dynamic_instructions(
    context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent[UserContext]
) -> str:
    return f"The user's name is {context.context.name}. Help them with their questions."


agent = Agent[UserContext](
    name="Triage agent",
    instructions=dynamic_instructions,
)
```

## ライフサイクルイベント (フック)

エージェントのライフサイクルを観察したい場合があります。たとえば、イベントをログに記録したり、特定のイベント発生時にデータを先読みしたりする場合です。`hooks` プロパティを使ってエージェントのライフサイクルにフックできます。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。

## ガードレール

ガードレールにより、エージェント実行と並行してユーザー入力に対するチェック/バリデーションを実行し、エージェントの出力が生成された後にはその出力に対してもチェックを行えます。たとえば、ユーザーの入力とエージェントの出力を関連性でスクリーニングできます。詳細は [ガードレール](guardrails.md) のドキュメントをご覧ください。

## エージェントのクローン/コピー

エージェントの `clone()` メソッドを使用すると、エージェントを複製し、任意のプロパティを変更できます。

```python
pirate_agent = Agent(
    name="Pirate",
    instructions="Write like a pirate",
    model="gpt-4.1",
)

robot_agent = pirate_agent.clone(
    name="Robot",
    instructions="Write like a robot",
)
```

## ツール使用の強制

ツールのリストを指定しても、LLM が必ずツールを使用するとは限りません。[`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定することで、ツール使用を強制できます。有効な値は次のとおりです。

1. `auto`: ツールを使用するかどうかを LLM に任せます。
2. `required`: ツールの使用を LLM に要求します (ただし、どのツールを使うかは賢く判断できます)。
3. `none`: ツールを _使用しない_ ことを LLM に要求します。
4. 特定の文字列 (例: `my_tool`) を設定すると、LLM にその特定のツールの使用を要求します。

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

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Returns weather info for the specified city."""
    return f"The weather in {city} is sunny"

agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="Retrieve weather details.",
    tools=[get_weather],
    model_settings=ModelSettings(tool_choice="get_weather")
)
```

## ツール使用時の挙動

`Agent` の設定にある `tool_use_behavior` パラメーターは、ツールの出力の扱いを制御します。

- `"run_llm_again"`: デフォルト。ツールを実行し、その結果を LLM が処理して最終応答を生成します。
- `"stop_on_first_tool"`: 最初のツール呼び出しの出力を、その後の LLM 処理なしで最終応答として使用します。

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

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Returns weather info for the specified city."""
    return f"The weather in {city} is sunny"

agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="Retrieve weather details.",
    tools=[get_weather],
    tool_use_behavior="stop_on_first_tool"
)
```

- `StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])`: 指定したいずれかのツールが呼び出された時点で停止し、その出力を最終応答として使用します。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool
from agents.agent import StopAtTools

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Returns weather info for the specified city."""
    return f"The weather in {city} is sunny"

@function_tool
def sum_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """Adds two numbers."""
    return a + b

agent = Agent(
    name="Stop At Stock Agent",
    instructions="Get weather or sum numbers.",
    tools=[get_weather, sum_numbers],
    tool_use_behavior=StopAtTools(stop_at_tool_names=["get_weather"])
)
```

- `ToolsToFinalOutputFunction`: ツールの結果を処理し、停止するか LLM を続行するかを判断するカスタム関数。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
from agents.agent import ToolsToFinalOutputResult
from typing import List, Any

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """Returns weather info for the specified city."""
    return f"The weather in {city} is sunny"

def custom_tool_handler(
    context: RunContextWrapper[Any],
    tool_results: List[FunctionToolResult]
) -> ToolsToFinalOutputResult:
    """Processes tool results to decide final output."""
    for result in tool_results:
        if result.output and "sunny" in result.output:
            return ToolsToFinalOutputResult(
                is_final_output=True,
                final_output=f"Final weather: {result.output}"
            )
    return ToolsToFinalOutputResult(
        is_final_output=False,
        final_output=None
    )

agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="Retrieve weather details.",
    tools=[get_weather],
    tool_use_behavior=custom_tool_handler
)
```

!!! note

    無限ループを防ぐため、フレームワークはツール呼び出し後に `tool_choice` を自動的に "auto" にリセットします。この挙動は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツール結果が LLM に送られ、その後 `tool_choice` によって LLM がさらに別のツール呼び出しを生成し続けるために発生します。