コンテキスト管理

コンテキストという語は多義的です。気にすべきコンテキストには、大きく 2 つの種類があります:

ローカルコンテキスト – 実行中にコードがアクセスできる依存関係やツールが必要とするデータ、onHandoff のようなコールバック、ライフサイクルフックなど
エージェント / LLM コンテキスト – 言語モデルが応答を生成するときに参照できるもの

ローカルコンテキスト

ローカルコンテキストは RunContext<T> 型で表されます。状態や依存関係を保持する任意のオブジェクトを作成し、それを Runner.run() に渡します。すべてのツール呼び出しとフックは RunContext ラッパーを受け取り、そのオブジェクトを読み書きできます。

import { Agent, run, RunContext, tool } from '@openai/agents';
import { z } from 'zod';

interface UserInfo {
  name: string;
  uid: number;
}

const fetchUserAge = tool({
  name: 'fetch_user_age',
  description: 'Return the age of the current user',
  parameters: z.object({}),
  execute: async (
    _args,
    runContext?: RunContext<UserInfo>,
  ): Promise<string> => {
    return `User ${runContext?.context.name} is 47 years old`;
  },
});

async function main() {
  const userInfo: UserInfo = { name: 'John', uid: 123 };

  const agent = new Agent<UserInfo>({
    name: 'Assistant',
    tools: [fetchUserAge],
  });

  const result = await run(agent, 'What is the age of the user?', {
    context: userInfo,
  });

  console.log(result.finalOutput);
  // The user John is 47 years old.
}

if (require.main === module) {
  main().catch(console.error);
}

同一の実行に参加するすべてのエージェント、ツール、フックは同じ型のコンテキストを共有する必要があります。

ローカルコンテキストの主な用途:

実行に関するデータ（ユーザー名、ID など）
ロガーやデータフェッチャーのような依存関係
ヘルパー関数

エージェント / LLM コンテキスト

LLM が呼び出されるとき、参照できるデータは会話履歴のみです。追加情報を渡すには、いくつか方法があります:

Agent の instructions に追加する – システムまたは developer メッセージとも呼ばれます。固定文字列でも、コンテキストを受け取って文字列を返す関数でもかまいません。
Runner.run() を呼び出す際に input に含める。この方法は instructions と似ていますが、Chain-of-Command でより下位のメッセージとして配置できます。
function tools 経由で公開し、 LLM が必要に応じてデータを取得できるようにする
retrieval ツールや Web 検索ツールを使い、ファイルやデータベース、Web から取得した関連データに基づいて回答を補強する