エージェント
エージェントは OpenAI Agents SDK の主要な構成要素です。Agent とは、以下の設定を行った Large Language Model (LLM) です。
- Instructions – モデルに 自身が何者で、どのように応答すべきか を伝える system prompt
- Model – 呼び出す OpenAI モデル名と、任意のモデル調整パラメーター
- Tools – タスクを達成するために LLM が呼び出せる関数や API のリスト
import { Agent } from '@openai/agents';
const agent = new Agent({ name: 'Haiku Agent', instructions: 'Always respond in haiku form.', model: 'o4-mini', // optional – falls back to the default model});
このページでは、エージェントの各機能について詳しく解説します。
Agent
コンストラクターは 1 つの設定オブジェクトを受け取ります。よく使うプロパティは以下のとおりです。
Property | Required | Description |
---|---|---|
name | yes | 人が読める短い識別子 |
instructions | yes | System prompt(文字列 または 関数 – 詳細は Dynamic instructions を参照) |
model | no | モデル名 または カスタム Model 実装 |
modelSettings | no | 調整パラメーター(temperature、top_p など) |
tools | no | モデルが呼び出せる Tool インスタンスの配列 |
import { Agent, tool } from '@openai/agents';import { z } from 'zod';
const getWeather = tool({ name: 'get_weather', description: 'Return the weather for a given city.', parameters: z.object({ city: z.string() }), async execute({ city }) { return `The weather in ${city} is sunny.`; },});
const agent = new Agent({ name: 'Weather bot', instructions: 'You are a helpful weather bot.', model: 'o4-mini', tools: [getWeather],});
コンテキスト
Section titled “コンテキスト”エージェントは コンテキスト型をジェネリック引数 として受け取ります(例: Agent<TContext, TOutput>
)。コンテキストはあなたが作成して Runner.run()
に渡す依存性注入オブジェクトです。これはすべてのツール、ガードレール、ハンドオフなどに渡され、状態の保持や共有サービス(データベース接続、ユーザーメタデータ、フラグ機能 …)を提供するのに便利です。
import { Agent } from '@openai/agents';
interface Purchase { id: string; uid: string; deliveryStatus: string;}interface UserContext { uid: string; isProUser: boolean;
// this function can be used within tools fetchPurchases(): Promise<Purchase[]>;}
const agent = new Agent<UserContext>({ name: 'Personal shopper', instructions: 'Recommend products the user will love.',});
// Laterimport { run } from '@openai/agents';
const result = await run(agent, 'Find me a new pair of running shoes', { context: { uid: 'abc', isProUser: true, fetchPurchases: async () => [] },});
デフォルトでは、エージェントは プレーンテキスト(string
)を返します。モデルに構造化オブジェクトを返させたい場合は outputType
プロパティを指定します。SDK では次の形式を受け付けます。
- Zod スキーマ (
z.object({...})
) - JSON-schema 互換オブジェクト
import { Agent } from '@openai/agents';import { z } from 'zod';
const CalendarEvent = z.object({ name: z.string(), date: z.string(), participants: z.array(z.string()),});
const extractor = new Agent({ name: 'Calendar extractor', instructions: 'Extract calendar events from the supplied text.', outputType: CalendarEvent,});
outputType
が指定されている場合、SDK はプレーンテキストの代わりに
structured outputs を自動的に使用します。
エージェントは handoffs
プロパティを介して他のエージェントに 委譲 できます。一般的なパターンとして、トリアージエージェント が会話をより専門的なサブエージェントへルーティングします。
import { Agent } from '@openai/agents';
const bookingAgent = new Agent({ name: 'Booking Agent', instructions: 'Help users with booking requests.',});
const refundAgent = new Agent({ name: 'Refund Agent', instructions: 'Process refund requests politely and efficiently.',});
// Use Agent.create method to ensure the finalOutput type considers handoffsconst triageAgent = Agent.create({ name: 'Triage Agent', instructions: [ 'Help the user with their questions.', 'If the user asks about booking, hand off to the booking agent.', 'If the user asks about refunds, hand off to the refund agent.', ].join('\n'), handoffs: [bookingAgent, refundAgent],});
このパターンの詳細は ハンドオフ ガイドをご覧ください。
動的 instructions
Section titled “動的 instructions”instructions
は文字列の代わりに 関数 を指定できます。この関数は現在の RunContext
と Agent インスタンスを受け取り、文字列または Promise<string>
を返せます。
import { Agent, RunContext } from '@openai/agents';
interface UserContext { name: string;}
function buildInstructions(runContext: RunContext<UserContext>) { return `The user's name is ${runContext.context.name}. Be extra friendly!`;}
const agent = new Agent<UserContext>({ name: 'Personalized helper', instructions: buildInstructions,});
同期関数と async
関数の両方に対応しています。
ライフサイクルフック
Section titled “ライフサイクルフック”高度なユースケースでは、イベントをリッスンしてエージェントのライフサイクルを観測できます。
import { Agent } from '@openai/agents';
const agent = new Agent({ name: 'Verbose agent', instructions: 'Explain things thoroughly.',});
agent.on('agent_start', (ctx, agent) => { console.log(`[${agent.name}] started`);});agent.on('agent_end', (ctx, output) => { console.log(`[agent] produced:`, output);});
ガードレール
Section titled “ガードレール”ガードレールを使用すると、ユーザー入力やエージェント出力を検証・変換できます。inputGuardrails
と outputGuardrails
配列で設定します。詳細は ガードレール ガイドを参照してください。
エージェントのクローン / 複製
Section titled “エージェントのクローン / 複製”既存エージェントを少しだけ変更したい場合は clone()
メソッドを使用します。これによりまったく新しい Agent
インスタンスが返されます。
import { Agent } from '@openai/agents';
const pirateAgent = new Agent({ name: 'Pirate', instructions: 'Respond like a pirate – lots of “Arrr!”', model: 'o4-mini',});
const robotAgent = pirateAgent.clone({ name: 'Robot', instructions: 'Respond like a robot – be precise and factual.',});
ツール呼び出しの強制
Section titled “ツール呼び出しの強制”ツールを渡しても、LLM が必ずしも呼び出すとは限りません。modelSettings.tool_choice
でツール使用を 強制 できます。
'auto'
(デフォルト) – LLM がツールを使うかどうかを決定'required'
– LLM はツールを 必ず 呼び出す(どのツールかは選択可)'none'
– LLM はツールを 呼び出さない- 特定のツール名(例:
'calculator'
) – LLM はそのツールを必ず呼び出す
import { Agent, tool } from '@openai/agents';import { z } from 'zod';
const calculatorTool = tool({ name: 'Calculator', description: 'Use this tool to answer questions about math problems.', parameters: z.object({ question: z.string() }), execute: async (input) => { throw new Error('TODO: implement this'); },});
const agent = new Agent({ name: 'Strict tool user', instructions: 'Always answer using the calculator tool.', tools: [calculatorTool], modelSettings: { toolChoice: 'auto' },});
無限ループの防止
Section titled “無限ループの防止”ツール呼び出し後、SDK は tool_choice
を自動的に 'auto'
にリセットします。これにより、モデルがツールを繰り返し呼び出す無限ループを防ぎます。この動作は resetToolChoice
フラグや toolUseBehavior
の設定で上書きできます。
'run_llm_again'
(デフォルト) – ツール結果を使って LLM を再実行'stop_on_first_tool'
– 最初のツール結果を最終回答として扱う{ stopAtToolNames: ['my_tool'] }
– 指定したツールが呼び出された時点で停止(context, toolResults) => ...
– 実行を終了すべきかを返すカスタム関数
const agent = new Agent({ ..., toolUseBehavior: 'stop_on_first_tool',});