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# 上下文管理

“上下文”一词含义广泛。通常你会关心两大类上下文：

1. 代码本地可用的上下文：这是在工具函数运行、`on_handoff` 等回调、生命周期钩子中可能需要的数据和依赖。
2. LLM 可用的上下文：这是 LLM 在生成响应时可以看到的数据。

## 本地上下文

这通过 [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] 类以及其中的 [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] 属性来表示。其工作方式为：

1. 你创建任意 Python 对象。常见做法是使用 dataclass 或 Pydantic 对象。
2. 将该对象传递给各类运行方法（例如 `Runner.run(..., **context=whatever**)`）。
3. 你的所有工具调用、生命周期钩子等都会接收到一个包装对象 `RunContextWrapper[T]`，其中 `T` 表示你的上下文对象类型，你可以通过 `wrapper.context` 访问。

需要特别注意的**最重要**事项：给定一次智能体运行，所有智能体、工具函数、生命周期等必须使用相同的上下文_类型_。

你可以将上下文用于以下用途：

- 为运行提供上下文数据（例如用户名/uid 或关于用户的其他信息）
- 依赖（例如日志记录器对象、数据获取器等）
- 辅助函数

!!! danger "注意"

    上下文对象**不会**发送给 LLM。它只是一个本地对象，你可以读取、写入并在其上调用方法。

```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. 这是上下文对象。此处使用了 dataclass，但你可以使用任意类型。
2. 这是一个工具。它接收 `RunContextWrapper[UserInfo]`。该工具的实现会从上下文中读取数据。
3. 我们用泛型 `UserInfo` 标注智能体，以便类型检查器能捕获错误（例如，如果我们尝试传入一个接收不同上下文类型的工具）。
4. 通过 `run` 函数传入上下文。
5. 智能体正确调用工具并获得年龄。

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### 进阶：`ToolContext`

在某些情况下，你可能需要访问正在执行的工具的额外元数据——例如其名称、调用 ID 或原始参数字符串。  
为此，你可以使用 [`ToolContext`][agents.tool_context.ToolContext] 类，它继承自 `RunContextWrapper`。

```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` 提供与 `RunContextWrapper` 相同的 `.context` 属性，  
并额外包含与当前工具调用相关的字段：

- `tool_name` – 被调用工具的名称  
- `tool_call_id` – 此次工具调用的唯一标识符  
- `tool_arguments` – 传递给工具的原始参数字符串  

当你在执行期间需要工具级元数据时，请使用 `ToolContext`。  
对于智能体与工具之间的一般上下文共享，`RunContextWrapper` 已经足够。

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## 智能体/LLM 上下文

在调用 LLM 时，它能看到的**唯一**数据来自对话历史。这意味着若要让 LLM 获取新数据，必须以使其出现在对话历史中的方式提供。常见方法包括：

1. 将其添加到智能体的 `instructions` 中。这也称为“系统提示词”或“开发者消息”。系统提示词可以是静态字符串，也可以是接收上下文并输出字符串的动态函数。对于始终有用的信息（例如用户名或当前日期），这是常见做法。
2. 在调用 `Runner.run` 时将其添加到 `input` 中。这与 `instructions` 的策略类似，但允许你在[指挥链](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command)中具有较低优先级的消息。
3. 通过 工具调用 暴露。这对于_按需_上下文很有用——LLM 会在需要某些数据时自行决定，并可调用工具获取该数据。
4. 使用 文件检索 或 网络检索。它们是能够从文件或数据库（文件检索），或从网络（网络检索）获取相关数据的特殊工具。这有助于使响应“落地”在相关的上下文数据上。