クイックスタート - Agents SDK Models
Author: kitfactory
Description: OpenAI Agents SDKを拡張するモデルアダプター＆ワークフロー集

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# クイックスタート

このチュートリアルでは、Agents SDK Models を使った最小限のLLM活用例を紹介します。

## 1. モデルインスタンスの取得

    from agents_sdk_models import get_llm
    llm = get_llm("gpt-4o-mini")

## 2. Agent でシンプルな対話

    from agents import Agent, Runner
    agent = Agent(
        name="Assistant",
        model=llm,
        instructions="あなたは親切なアシスタントです。"
    )
    result = Runner.run_sync(agent, "こんにちは！")
    print(result.final_output)

## 3. GenAgent + Flow で生成＋評価（推奨）

    from agents_sdk_models import create_simple_gen_agent, Flow

    # GenAgentを作成
    gen_agent = create_simple_gen_agent(
        name="ai_expert",
        instructions="""
        あなたは役立つアシスタントです。ユーザーの要望に応じて文章を生成してください。
        """,
        evaluation_instructions="""
        生成された文章を分かりやすさで100点満点評価し、コメントも付けてください。
        """,
        model="gpt-4o-mini",
        threshold=70
    )

    # Flowを作成（超シンプル！）
    flow = Flow(steps=gen_agent)
    result = await flow.run(input_data="AIの活用事例を教えて")
    print(result.shared_state["ai_expert_result"])

## 4. 旧AgentPipeline（非推奨）

    from agents_sdk_models import AgentPipeline
    # 注意：AgentPipelineはv0.1.0で削除予定です
    pipeline = AgentPipeline(
        name="eval_example",
        generation_instructions="あなたは役立つアシスタントです。",
        evaluation_instructions="生成された文章を分かりやすさで100点満点評価してください。",
        model="gpt-4o-mini",
        threshold=70
    )
    result = pipeline.run("AIの活用事例を教えて")
    print(result)

## ポイント

- `get_llm` で主要なLLMを簡単取得
- `Agent` でシンプルな対話
- 新推奨： `GenAgent + Flow` で生成・評価・自己改善まで一気通貫
- `Flow(steps=gen_agent)` だけで複雑なワークフローも超シンプルに実現
- 旧 `AgentPipeline` は v0.1.0 で削除予定（移行は簡単です）