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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 は、次のように構成された Large Language Model (LLM) です。

  • Instructions – モデルに 自分は誰かどのように応答すべきか を伝える system prompt
  • Model – 呼び出す OpenAI モデルと、任意のモデル調整パラメーター
  • Tools – LLM がタスクを達成するために呼び出せる関数または API のリスト
Basic Agent definition
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、すべての Agent 機能を詳しく説明します。


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。最も一般的に使用されるプロパティは次のとおりです。

PropertyRequiredDescription
nameyes短い人間可読の識別子
instructionsyesSystem prompt(文字列 または 関数 – Dynamic instructions を参照)
modelnoモデル名 または カスタムの Model 実装
modelSettingsno調整パラメーター(temperature、top_p など)
toolsnoモデルが呼び出せる Tool インスタンスの配列
Agent with tools
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],
});

エージェントは コンテキスト型に対してジェネリック(例: Agent<TContext, TOutput>)です。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、ハンドオフなどに転送され、状態の保存や共有サービス(データベース接続、ユーザーのメタデータ、フラグ機能、…)の提供に役立ちます。

Agent with context
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.',
});
// Later
import { 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 は次を受け付けます。

  1. Zod スキーマ(z.object({...})
  2. JSON Schema 互換の任意のオブジェクト
Structured output with Zod
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 が指定されると、SDK はプレーンテキストではなく自動的に structured outputs を使用します。


エージェントは handoffs プロパティを通じて他のエージェントへ 委譲 できます。一般的なパターンは、会話をより専門的なサブエージェントに振り分ける トリアージエージェント を使用することです。

Agent with handoffs
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 handoffs
const 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 を参照してください。


instructions は文字列の代わりに 関数 にすることもできます。この関数は現在の RunContext とエージェントインスタンスを受け取り、文字列 または Promise<string> を返すことができます。

Agent with dynamic instructions
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 関数の両方がサポートされています。


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監視できます

Agent with lifecycle hooks
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);
});

ガードレールにより、ユーザー入力やエージェント出力を検証・変換できます。inputGuardrailsoutputGuardrails 配列で設定します。詳しくは 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/コピー

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既存のエージェントを少しだけ変更したバージョンが必要ですか?clone() メソッドを使用すると、まったく新しい Agent インスタンスが返されます。

Cloning Agents
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.',
});

ツールを提供しても、LLM が必ず呼び出すとは限りません。modelSettings.tool_choice を使ってツール使用を 強制 できます。

  1. 'auto'(デフォルト)– ツールを使うかどうかは LLM が判断
  2. 'required' – LLM はツールを 必ず 呼び出す(どれを使うかは選択可)
  3. 'none' – LLM はツールを呼び出しては ならない
  4. 特定のツール名(例: 'calculator')– そのツールを必ず呼び出す
Forcing tool use
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' },
});

ツール呼び出し後、SDK は自動的に tool_choice'auto' にリセットします。これにより、モデルがツール呼び出しを繰り返す無限ループに入るのを防ぎます。この挙動は resetToolChoice フラグ、または toolUseBehavior の設定で上書きできます。

  • 'run_llm_again'(デフォルト)– ツール結果を用いて LLM をもう一度実行
  • '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'] } – 指定ツールのいずれかが呼ばれたら停止
  • (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',
});