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search:
  exclude: true
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# 에이전트 실행

에이전트는 [`Runner`][agents.run.Runner] 클래스를 통해 실행할 수 있습니다. 선택지는 3가지입니다:

1. [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]: 비동기로 실행되며 [`RunResult`][agents.result.RunResult] 를 반환합니다
2. [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]: 동기 메서드로, 내부적으로 `.run()` 을 실행합니다
3. [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]: 비동기로 실행되며 [`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] 을 반환합니다. LLM 을 스트리밍 모드로 호출하고, 수신되는 대로 이벤트를 스트리밍합니다

```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
```

자세한 내용은 [결과 가이드](results.md)를 참고하세요.

## 에이전트 루프

`Runner` 의 run 메서드를 사용할 때 시작 에이전트와 입력을 전달합니다. 입력은 문자열(사용자 메시지로 간주) 또는 OpenAI Responses API 의 입력 항목 리스트일 수 있습니다.

이후 러너는 다음과 같은 루프를 실행합니다:

1. 현재 에이전트와 현재 입력으로 LLM 을 호출합니다
2. LLM 이 출력을 생성합니다
    1. LLM 이 `final_output` 을 반환하면 루프가 종료되고 결과를 반환합니다
    2. LLM 이 핸드오프를 수행하면 현재 에이전트와 입력을 업데이트하고 루프를 재실행합니다
    3. LLM 이 도구 호출을 생성하면 해당 도구 호출을 실행하고 결과를 추가한 뒤 루프를 재실행합니다
3. 전달된 `max_turns` 를 초과하면 [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 예외를 발생시킵니다

!!! note

    LLM 출력이 "최종 출력"으로 간주되는 규칙은, 원하는 타입의 텍스트 출력을 생성하고 도구 호출이 없어야 한다는 점입니다.

## 스트리밍

스트리밍을 사용하면 LLM 이 실행되는 동안 스트리밍 이벤트를 추가로 수신할 수 있습니다. 스트림이 완료되면 [`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] 에는 실행에 대한 전체 정보(생성된 모든 새로운 출력 포함)가 담깁니다. 스트리밍 이벤트는 `.stream_events()` 로 받을 수 있습니다. 자세한 내용은 [스트리밍 가이드](streaming.md)를 참고하세요.

## 실행 구성

`run_config` 매개변수를 사용하여 에이전트 실행에 대한 일부 전역 설정을 구성할 수 있습니다:

-   [`model`][agents.run.RunConfig.model]: 각 Agent 의 `model` 설정과 무관하게 사용할 전역 LLM 모델을 지정
-   [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]: 모델 이름 조회를 위한 모델 프로바이더로, 기본값은 OpenAI
-   [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]: 에이전트별 설정을 재정의. 예: 전역 `temperature` 또는 `top_p` 설정
-   [`input_guardrails`][agents.run.RunConfig.input_guardrails], [`output_guardrails`][agents.run.RunConfig.output_guardrails]: 모든 실행에 포함할 입력 또는 출력 가드레일 리스트
-   [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: 핸드오프에 이미 지정된 필터가 없는 경우 모든 핸드오프에 적용되는 전역 입력 필터. 입력 필터로 새 에이전트에 전달되는 입력을 수정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] 의 문서를 참고하세요
-   [`nest_handoff_history`][agents.run.RunConfig.nest_handoff_history]: `True`(기본값) 인 경우, 다음 에이전트를 호출하기 전에 이전 대화 기록을 하나의 assistant 메시지로 접어 넣습니다. 도우미는 내용물을 `<CONVERSATION HISTORY>` 블록 안에 배치하고, 이후 핸드오프가 발생할 때마다 새로운 턴을 계속 추가합니다. 원문(transcript)을 그대로 전달하려면 이를 `False` 로 설정하거나 사용자 지정 핸드오프 필터를 제공하세요. 모든 [`Runner` 메서드](agents.run.Runner) 는 전달하지 않을 경우 자동으로 `RunConfig` 를 생성하므로, 퀵스타트와 code examples 는 이 기본값을 자동으로 사용하며, 명시적인 [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] 콜백은 계속해서 이를 재정의합니다. 개별 핸드오프는 [`Handoff.nest_handoff_history`][agents.handoffs.Handoff.nest_handoff_history] 로 이 설정을 재정의할 수 있습니다
-   [`handoff_history_mapper`][agents.run.RunConfig.handoff_history_mapper]: `nest_handoff_history` 가 `True` 인 경우 정규화된 대화록(기록 + 핸드오프 항목)을 전달받는 선택적 호출 가능 객체. 다음 에이전트로 전달할 입력 항목 리스트를 정확히 반환해야 하며, 전체 핸드오프 필터를 작성하지 않고도 내장 요약을 교체할 수 있습니다
-   [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]: 전체 실행에 대한 [트레이싱](tracing.md) 비활성화
-   [`tracing`][agents.run.RunConfig.tracing]: 이 실행에 대해 내보내기, 프로세서, 트레이싱 메타데이터를 재정의하는 [`TracingConfig`][agents.tracing.TracingConfig] 전달
-   [`trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data]: LLM 및 도구 호출의 입력/출력과 같은 민감할 수 있는 데이터가 트레이스에 포함될지 여부 구성
-   [`workflow_name`][agents.run.RunConfig.workflow_name], [`trace_id`][agents.run.RunConfig.trace_id], [`group_id`][agents.run.RunConfig.group_id]: 실행에 대한 트레이싱 워크플로 이름, 트레이스 ID, 트레이스 그룹 ID 설정. 최소한 `workflow_name` 설정을 권장합니다. 그룹 ID 는 여러 실행에 걸쳐 트레이스를 연결할 수 있는 선택적 필드입니다
-   [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]: 모든 트레이스에 포함할 메타데이터
-   [`session_input_callback`][agents.run.RunConfig.session_input_callback]: Sessions 사용 시 각 턴 전에 새로운 사용자 입력을 세션 기록과 병합하는 방식을 사용자 정의
-   [`call_model_input_filter`][agents.run.RunConfig.call_model_input_filter]: 모델 호출 직전 완전히 준비된 모델 입력(instructions 및 입력 항목)을 편집하기 위한 훅. 예: 기록을 잘라내거나 시스템 프롬프트를 주입

기본적으로, 이제 SDK 는 한 에이전트가 다른 에이전트로 핸드오프할 때 이전 턴을 하나의 assistant 요약 메시지 내부로 중첩합니다. 이는 반복되는 assistant 메시지를 줄이고, 전체 대화록을 새 에이전트가 빠르게 훑어볼 수 있는 단일 블록 안에 유지합니다. 기존 동작으로 돌아가려면 `RunConfig(nest_handoff_history=False)` 를 전달하거나, 대화를 필요한 그대로 전달하는 `handoff_input_filter`(또는 `handoff_history_mapper`) 를 제공하세요. 특정 핸드오프에 대해서만 옵트아웃(또는 옵트인)하려면 `handoff(..., nest_handoff_history=False)` 또는 `True` 로 설정하면 됩니다. 사용자 지정 매퍼를 작성하지 않고 생성된 요약에 사용되는 래퍼 텍스트를 변경하려면 [`set_conversation_history_wrappers`][agents.handoffs.set_conversation_history_wrappers] 를 호출하세요(기본값으로 되돌리려면 [`reset_conversation_history_wrappers`][agents.handoffs.reset_conversation_history_wrappers]).

## 대화/채팅 스레드

어떤 run 메서드를 호출하든 하나 이상의 에이전트가 실행될 수 있으며(따라서 하나 이상의 LLM 호출), 이는 채팅 대화에서 하나의 논리적 턴을 의미합니다. 예:

1. 사용자 턴: 사용자가 텍스트 입력
2. 러너 실행: 첫 번째 에이전트가 LLM 을 호출하고 도구를 실행한 다음 두 번째 에이전트로 핸드오프, 두 번째 에이전트가 더 많은 도구를 실행한 뒤 출력을 생성

에이전트 실행이 끝나면 사용자에게 무엇을 보여줄지 선택할 수 있습니다. 예를 들어, 에이전트가 생성한 모든 새로운 항목을 보여주거나 최종 출력만 보여줄 수 있습니다. 어느 쪽이든, 사용자가 후속 질문을 할 수 있으며, 이 경우 run 메서드를 다시 호출하면 됩니다.

### 수동 대화 관리

다음 턴의 입력을 얻기 위해 [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] 메서드를 사용하여 대화 기록을 수동으로 관리할 수 있습니다:

```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 로 자동 대화 관리

더 간단한 접근을 원하시면, [Sessions](sessions/index.md) 를 사용하여 `.to_input_list()` 를 수동으로 호출하지 않고도 대화 기록을 자동으로 처리할 수 있습니다:

```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 는 다음을 자동으로 수행합니다:

-   각 실행 전 대화 기록 조회
-   각 실행 후 새 메시지 저장
-   서로 다른 세션 ID 별로 개별 대화 유지

자세한 내용은 [Sessions 문서](sessions/index.md) 를 참고하세요.

### 서버 관리형 대화

OpenAI 의 conversation state 기능을 사용하여 `to_input_list()` 또는 `Sessions` 로 로컬에서 처리하는 대신 서버 측에서 대화 상태를 관리하도록 할 수도 있습니다. 이를 통해 과거 메시지를 모두 수동으로 다시 보내지 않고도 대화 기록을 보존할 수 있습니다. 자세한 내용은 [OpenAI Conversation state 가이드](https://platform.openai.com/docs/guides/conversation-state?api-mode=responses) 를 참고하세요.

OpenAI 는 턴 간 상태 추적을 위한 두 가지 방법을 제공합니다:

#### 1. `conversation_id` 사용

먼저 OpenAI Conversations API 를 사용해 대화를 생성한 다음, 이후의 모든 호출에서 해당 ID 를 재사용합니다:

```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` 사용

또 다른 방법은 **response chaining** 으로, 각 턴을 이전 턴의 응답 ID 에 명시적으로 연결합니다.

```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}")
```

## Call model input filter

모델 호출 직전에 모델 입력을 수정하려면 `call_model_input_filter` 를 사용하세요. 이 훅은 현재 에이전트, 컨텍스트, 결합된 입력 항목(세션 기록이 있으면 포함) 을 받아 새로운 `ModelInputData` 를 반환합니다.

```python
from agents import Agent, Runner, RunConfig
from agents.run import CallModelData, ModelInputData

def drop_old_messages(data: CallModelData[None]) -> ModelInputData:
    # Keep only the last 5 items and preserve existing instructions.
    trimmed = data.model_data.input[-5:]
    return ModelInputData(input=trimmed, instructions=data.model_data.instructions)

agent = Agent(name="Assistant", instructions="Answer concisely.")
result = Runner.run_sync(
    agent,
    "Explain quines",
    run_config=RunConfig(call_model_input_filter=drop_old_messages),
)
```

실행별로 `run_config` 를 통해 설정하거나 `Runner` 에 기본값으로 설정하여 민감한 데이터 마스킹, 긴 기록 잘라내기, 추가 시스템 프롬프트 주입 등을 수행할 수 있습니다.

## 장기 실행 에이전트 & 휴먼인더루프

Agents SDK 의 [Temporal](https://temporal.io/) 통합을 사용하면 내구성이 있는 장기 실행 워크플로(휴먼인더루프 작업 포함) 를 실행할 수 있습니다. 장기 실행 작업을 완료하기 위해 Temporal 과 Agents SDK 가 함께 작동하는 데모는 [이 영상](https://www.youtube.com/watch?v=fFBZqzT4DD8) 과 [이 문서](https://github.com/temporalio/sdk-python/tree/main/temporalio/contrib/openai_agents) 를 참고하세요.

## 예외

SDK 는 특정 경우 예외를 발생시킵니다. 전체 목록은 [`agents.exceptions`][] 에 있습니다. 개요는 다음과 같습니다:

-   [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]: SDK 내에서 발생하는 모든 예외의 기본 클래스입니다. 다른 모든 구체적 예외의 상위 타입 역할을 합니다
-   [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]: 에이전트 실행이 `Runner.run`, `Runner.run_sync`, `Runner.run_streamed` 메서드에 전달된 `max_turns` 제한을 초과할 때 발생합니다. 지정된 상호작용 턴 수 내에 에이전트가 작업을 완료하지 못했음을 나타냅니다
-   [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]: 기본 모델(LLM) 이 예기치 않거나 잘못된 출력을 생성할 때 발생합니다. 다음을 포함할 수 있습니다:
    -   잘못된 JSON: 모델이 도구 호출 또는 직접 출력에서 잘못된 JSON 구조를 제공하는 경우(특히 특정 `output_type` 이 정의된 경우)
    -   예기치 않은 도구 관련 실패: 모델이 기대한 방식으로 도구를 사용하지 못한 경우
-   [`UserError`][agents.exceptions.UserError]: SDK 를 사용하는 여러분(코드를 작성하는 사람) 이 SDK 사용 중 오류를 범했을 때 발생합니다. 보통 잘못된 코드 구현, 유효하지 않은 구성, SDK API 오용에서 비롯됩니다
-   [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]: 각각 입력 가드레일 또는 출력 가드레일의 조건이 충족될 때 발생합니다. 입력 가드레일은 처리 전에 들어오는 메시지를 검사하고, 출력 가드레일은 에이전트의 최종 응답을 전달하기 전에 검사합니다