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# コンテキスト管理

コンテキストは多義的な用語です。重要になるコンテキストには主に 2 つのクラスがあります。

1. コード内でローカルに利用可能なコンテキスト: これは、ツール関数の実行時、`on_handoff` のようなコールバック中、ライフサイクルフック中などに必要となるデータや依存関係です。
2. LLM に提供されるコンテキスト: これは、応答を生成する際に LLM が参照できるデータです。

## ローカルコンテキスト

これは、[`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスおよびその中の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティで表されます。動作の流れは次のとおりです。

1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的には dataclass や Pydantic オブジェクトを使うパターンが多いです。
2. そのオブジェクトを各種実行メソッドに渡します（例: `Runner.run(..., **context=whatever**)`）。
3. すべてのツール呼び出しやライフサイクルフックなどには、`RunContextWrapper[T]` というラッパーオブジェクトが渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型を表し、`wrapper.context` からアクセスできます。

 **最も重要** な注意点: 特定のエージェント実行に関わるすべてのエージェント、ツール関数、ライフサイクルなどは、同じコンテキストの _型_ を使用しなければなりません。

コンテキストは次のような用途に使えます。

-   実行時のコンテキストデータ（例: ユーザー名 / uid など、ユーザーに関する情報）
-   依存関係（例: logger オブジェクト、データ取得処理など）
-   ヘルパー関数

!!! danger "注意"

    コンテキストオブジェクトは LLM には **送信されません**。読み取り・書き込み・メソッド呼び出しが可能な、純粋にローカルなオブジェクトです。

```python
import asyncio
from dataclasses import dataclass

from agents import Agent, RunContextWrapper, Runner, function_tool

@dataclass
class UserInfo:  # (1)!
    name: str
    uid: int

@function_tool
async def fetch_user_age(wrapper: RunContextWrapper[UserInfo]) -> str:  # (2)!
    """Fetch the age of the user. Call this function to get user's age information."""
    return f"The user {wrapper.context.name} is 47 years old"

async def main():
    user_info = UserInfo(name="John", uid=123)

    agent = Agent[UserInfo](  # (3)!
        name="Assistant",
        tools=[fetch_user_age],
    )

    result = await Runner.run(  # (4)!
        starting_agent=agent,
        input="What is the age of the user?",
        context=user_info,
    )

    print(result.final_output)  # (5)!
    # The user John is 47 years old.

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())
```

1. これはコンテキストオブジェクトです。ここでは dataclass を使っていますが、任意の型を使えます。
2. これはツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を受け取るのがわかります。ツール実装はコンテキストから読み取ります。
3. 型チェッカーがエラーを検出できるように、エージェントにはジェネリックの `UserInfo` を付与します（たとえば、異なるコンテキスト型を受け取るツールを渡そうとした場合など）。
4. `run` 関数にコンテキストを渡します。
5. エージェントはツールを正しく呼び出し、年齢を取得します。

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### 応用: `ToolContext`

一部のケースでは、実行中のツールに関する追加メタデータ（名前、呼び出し ID、raw 引数文字列など）にアクセスしたいことがあります。  
その場合は、`RunContextWrapper` を拡張した [`ToolContext`][agents.tool_context.ToolContext] クラスを使用できます。

```python
from typing import Annotated
from pydantic import BaseModel, Field
from agents import Agent, Runner, function_tool
from agents.tool_context import ToolContext

class WeatherContext(BaseModel):
    user_id: str

class Weather(BaseModel):
    city: str = Field(description="The city name")
    temperature_range: str = Field(description="The temperature range in Celsius")
    conditions: str = Field(description="The weather conditions")

@function_tool
def get_weather(ctx: ToolContext[WeatherContext], city: Annotated[str, "The city to get the weather for"]) -> Weather:
    print(f"[debug] Tool context: (name: {ctx.tool_name}, call_id: {ctx.tool_call_id}, args: {ctx.tool_arguments})")
    return Weather(city=city, temperature_range="14-20C", conditions="Sunny with wind.")

agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="You are a helpful agent that can tell the weather of a given city.",
    tools=[get_weather],
)
```

`ToolContext` は `RunContextWrapper` と同じ `.context` プロパティに加え、  
現在のツール呼び出しに固有の追加フィールドを提供します。

- `tool_name` – 呼び出されているツールの名前  
- `tool_call_id` – このツール呼び出しの一意の識別子  
- `tool_arguments` – ツールに渡された raw 引数文字列  

実行時にツールレベルのメタデータが必要な場合は `ToolContext` を使用してください。  
エージェントとツール間で一般的なコンテキストを共有するには、`RunContextWrapper` で十分です。

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## エージェント / LLM コンテキスト

LLM が呼び出されるとき、参照できるのは会話履歴に含まれるデータ **のみ** です。つまり、LLM に新しいデータを利用させたい場合は、そのデータが履歴で参照可能になるように提供する必要があります。方法はいくつかあります。

1. エージェントの `instructions` に追加します。これは「システムプロンプト」または「開発者メッセージ」とも呼ばれます。システムプロンプトは静的な文字列でも、コンテキストを受け取って文字列を出力する動的な関数でも構いません。常に有用な情報（例: ユーザー名や現在の日付）に適した一般的な手法です。
2. `Runner.run` を呼び出す際の `input` に追加します。これは `instructions` の手法に似ていますが、[指揮系統](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位にメッセージを配置できます。
3. 関数ツール経由で公開します。これはオンデマンドのコンテキストに有用で、必要なときに LLM がそのデータを取得するためにツールを呼び出せます。
4. 検索による取得や Web 検索を使用します。これらは、ファイルやデータベースから関連データを取得できる（retrieval）ツール、または Web から取得できる（Web 検索）ツールです。関連するコンテキストデータに基づいて応答を「グラウンディング」するのに役立ちます。