コンテキスト管理

コンテキストという語は多義的です。関心の対象となるコンテキストは大きく 2 つあります:

ローカルコンテキスト ー実行中にコードからアクセスできるもの。ツールに必要な依存関係やデータ、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 ー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> 型で表現します。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、Runner.run() に渡します。すべてのツール呼び出しやフックは 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);
}

単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、同じコンテキストの型を使用する必要があります。

ローカルコンテキストの用途例:

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などの依存関係
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、参照できるデータは会話履歴のみです。追加情報を利用可能にするには、次の選択肢があります:

エージェントの instructions に追加する（system または developer メッセージとも呼ばれます）。これは静的な文字列でも、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() を呼び出すときの input に含める。instructions 手法に似ていますが、メッセージを指揮系統の下位に配置できます
関数ツールで公開し、LLM がオンデマンドでデータ取得できるようにする
リトリーバルや Web 検索ツールを使い、ファイル、データベース、または Web の関連データに基づいて応答を裏付ける