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  exclude: true
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# エージェント

エージェントは、アプリ内の中核となるビルディングブロックです。エージェントとは、instructions と tools で構成された大規模言語モデル (LLM) です。

## 基本設定

設定することが最も多いエージェントの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ための必須の文字列です。
-   `instructions`: developer message または system prompt とも呼ばれます。
-   `model`: 使用する LLM と、temperature や top_p などのモデル調整パラメーターを設定するための任意の `model_settings` です。
-   `tools`: エージェントがタスク達成のために使用できるツールです。
-   `mcp_servers`: エージェントにツールを提供する MCP サーバーです。[MCP ガイド](mcp.md) を参照してください。
-   `reset_tool_choice`: ツール呼び出し後に `tool_choice` をリセットするかどうか (デフォルト: `True`)。ツール使用のループを避けるためです。[ツール使用の強制](#forcing-tool-use) を参照してください。

```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 `context` 型に対してジェネリックです。コンテキストは依存性注入ツールであり、作成して `Runner.run()` に渡すオブジェクトです。このオブジェクト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を寄せ集めた入れ物として機能します。コンテキストとしては任意の Python オブジェクトを指定できます。

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

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

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

## 出力型

デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト (つまり `str`) を出力します。特定の型の出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢は [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトですが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型であれば何でもサポートします。dataclasses、lists、TypedDict などです。

```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システムの設計パターン

マルチエージェントシステムの設計方法は多岐にわたりますが、一般的に広く適用できるパターンとして、次の 2 つがよく見られます。

1. Manager (agents as tools): 中央のマネージャー/オーケストレーターが、特殊化されたサブエージェントをツールとして呼び出し、会話の制御を保持します。
2. Handoffs: ピアエージェントが制御を特殊化されたエージェントへハンドオフし、そのエージェントが会話を引き継ぎます。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) を参照してください。

### Manager (agents as tools)

`customer_facing_agent` がすべてのユーザー対話を担当し、ツールとして公開された特殊化サブエージェントを呼び出します。詳しくは [tools](tools.md#agents-as-tools) ドキュメントを参照してください。

```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.",
        )
    ],
)
```

### Handoffs

ハンドオフは、エージェントが委任できるサブエージェントです。ハンドオフが発生すると、委任先のエージェントが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、単一タスクに秀でたモジュール式の特殊化エージェントを実現できます。詳しくは [handoffs](handoffs.md) ドキュメントを参照してください。

```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、エージェント作成時に instructions を指定します。ただし、関数を通じて動的 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` 関数の両方を受け付けます。

```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 (hooks)

エージェントのライフサイクルを観測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事前取得したりできます。`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、エージェントの実行と並行してユーザー入力に対するチェック/検証を実行でき、また生成後のエージェント出力に対しても実行できます。たとえば、ユーザー入力とエージェント出力を関連性の観点でスクリーニングできます。詳しくは [guardrails](guardrails.md) ドキュメントを参照してください。

## 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、Agent を複製し、必要に応じて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-5.2",
)

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

## ツール使用の強制

ツールのリストを渡したからといって、LLM が必ずツールを使うとは限りません。[`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 が判断できるようにします。
2. `required`: LLM にツール使用を必須にします (ただし、どのツールを使うかは賢く判断できます)。
3. `none`: LLM にツールを使用しないことを必須にします。
4. `my_tool` のように特定の文字列を設定: LLM にその特定のツールを使用することを必須にします。

```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")
)
```

## ツール使用の挙動

`Agent` 設定の `tool_use_behavior` パラメーターは、ツール出力の扱い方を制御します。

- `"run_llm_again"`: デフォルトです。ツールを実行し、LLM が結果を処理して最終応答を生成します。
- `"stop_on_first_tool"`: 以降の LLM 処理を行わず、最初のツール呼び出しの出力を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=[...])`: 指定したツールのいずれかが呼び出された場合に停止し、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`: ツール結果を処理し、停止するか LLM を継続するかを判断するカスタム関数です。

```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] で設定できます。無限ループが起きるのは、ツール結果が LLM に送られ、`tool_choice` により LLM が別のツール呼び出しを生成し続けるためです。無限に繰り返されます。