コンテキスト管理

コンテキストは多義的な用語です。考慮すべきコンテキストには主に 2 つのクラスがあります。

実行中にコードからアクセスできる ローカルコンテキスト：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
応答を生成する際に言語モデルが参照できる エージェント/LLM コンテキスト

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、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);
}

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 が呼び出されるとき、参照できるのは会話履歴に含まれるデータだけです。追加情報を利用可能にするには次の方法があります。

エージェントの instructions（システムまたは開発者メッセージとも呼ばれます）に追加する。これは静的な文字列、またはコンテキストを受け取って文字列を返す関数にできます
Runner.run() を呼び出す際の input に含める。これは instructions と似ていますが、メッセージを指揮系統の下位に配置できます
関数ツール経由で公開し、LLM がオンデマンドで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、データベース、または Web の関連データに基づいて応答を根拠づける