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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、内部的には `.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随時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）または入力アイテムのリスト（OpenAI Responses API のアイテム）です。

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て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、それらを実行し結果を追加して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」と見なされるルールは、目的の型のテキスト出力を生成し、ツール呼び出しが存在しないことです。

## 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 イベントも受け取れます。ストリームが完了すると、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] に、生成されたすべての新しい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、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` 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]: ハンドオフ に対して、既にフィルターがない場合に適用するグローバル入力フィルターです。入力フィルターにより、新しいエージェントに送信す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。
-   [`nest_handoff_history`][agents.run.RunConfig.nest_handoff_history]: `True`（デフォルト）の場合、次のエージェントを呼び出す前に、runner は直前までのやり取りを 1 つの assistant メッセージに折りたたみます。ヘルパーは内容を `<CONVERSATION HISTORY>` ブロック内に配置し、以降の ハンドオフ のたびに新しいターンを追加します。生の (raw) 逐語記録をそのまま渡したい場合は、これを `False` にするか、カスタムの handoff フィルターを指定してください。いずれの [`Runner` メソッド](agents.run.Runner) も、指定がない場合は自動的に `RunConfig` を作成するため、クイックスタートや code examples ではこの既定が自動的に適用され、明示的な [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] のコールバックは引き続きそれを上書きします。個々の ハンドオフ は [`Handoff.nest_handoff_history`][agents.handoffs.Handoff.nest_handoff_history] によりこの設定を上書きできます。
-   [`handoff_history_mapper`][agents.run.RunConfig.handoff_history_mapper]: `nest_handoff_history` が `True` の場合に正規化されたトランスクリプト（履歴 + handoff アイテム）を受け取るオプションの callable です。次のエージェントへ転送する入力アイテムの厳密なリストを返す必要があり、フルの handoff フィルターを書かずに組み込みの要約を置き換えられます。
-   [`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潜在的に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。少なくとも `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られる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です。

デフォルトでは、SDK はあるエージェントから別のエージェントへ ハンドオフ するたびに、直前までのターンを 1 つの assistant の要約メッセージ内にネストします。これにより assistant メッセージの重複が減り、完全なトランスクリプトが新しいエージェントが素早くスキャンできる単一のブロック内に保持されます。従来の動作に戻したい場合は、`RunConfig(nest_handoff_history=False)` を渡すか、会話を必要なとおりにそのまま転送する `handoff_input_filter`（または `handoff_history_mapper`）を指定してください。特定の ハンドオフ については、`handoff(..., nest_handoff_history=False)` または `True` を設定して個別にオプトアウト（またはオプトイン）できます。カスタム マッパーを書かずに生成される要約で使われるラッパー文言を変更するには、[`set_conversation_history_wrappers`][agents.handoffs.set_conversation_history_wrappers] を呼び出してください（既定に戻すには [`reset_conversation_history_wrappers`][agents.handoffs.reset_conversation_history_wrappers]）。

## 会話/チャットスレッド

いずれかの run メソッドを呼び出すと、1 つ以上のエージェント（すなわち 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に 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、その後出力を生成。

エージェントの実行が終了したら、ユーザーに何を表示するかを選べます。たとえば、エージェントによって生成されたすべての新しい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。

### 手動の会話管理

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/index.md) を使用すると、`.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 は自動的に次を行います。

-   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/index.md) を参照してください。


### サーバー管理の会話

`to_input_list()` や `Sessions` でローカルに扱う代わりに、OpenAI の Conversation state 機能により サーバー 側で会話状態を管理させることもできます。これにより、過去のすべてのメッセージを手動で再送しなくても会話履歴を保持できます。詳しくは [OpenAI Conversation state ガイド](https://platform.openai.com/docs/guides/conversation-state?api-mode=responses) を参照してください。

OpenAI はターン間の状態を追跡する 2 つの方法を提供します。

#### 1. `conversation_id` の使用

最初に OpenAI Conversations API で会話を作成し、その ID を以降のすべての呼び出しで再利用します。

```python
from agents import Agent, Runner
from openai import AsyncOpenAI

client = AsyncOpenAI()

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

    # Create a server-managed conversation
    conversation = await client.conversations.create()
    conv_id = conversation.id

    while True:
        user_input = input("You: ")
        result = await Runner.run(agent, user_input, conversation_id=conv_id)
        print(f"Assistant: {result.final_output}")
```

#### 2. `previous_response_id` の使用

もう 1 つの方法は **response chaining** で、各ターンを直前のターンの response ID に明示的にリンクします。

```python
from agents import Agent, Runner

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

    previous_response_id = None

    while True:
        user_input = input("You: ")

        # Setting auto_previous_response_id=True enables response chaining automatically
        # for the first turn, even when there's no actual previous response ID yet.
        result = await Runner.run(
            agent,
            user_input,
            previous_response_id=previous_response_id,
            auto_previous_response_id=True,
        )
        previous_response_id = result.last_response_id
        print(f"Assistant: {result.final_output}")
```

## 長時間実行エージェント & human-in-the-loop

Agents SDK の [Temporal](https://temporal.io/) 連携を使用すると、human-in-the-loop タスクを含む耐障害性のある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、ドキュメントは [こちら](https://github.com/temporalio/sdk-python/tree/main/temporalio/contrib/openai_agents) を参照してください。

## 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。ほかの特定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` メソッドに渡された `max_turns` 制限を超えたときに送出されます。エージェントが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（SDK を使ってコードを書く）あなたがエラーを起こ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、あるいは 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場合に送出されます。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配信前にエージェントの最終応答をチェックします。