コンテキスト管理

コンテキストは多義的な用語です。主に次の 2 つのコンテキストがあります。

実行中にコードがアクセスできる 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
応答生成時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て 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、同じ種類のコンテキスト（同じ type）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からのデータのみです。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 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() 呼び出し時の input に含める。この方法は instructions に似ていますが、メッセージをchain of command 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
リトリーバルや Web 検索ツールを使って、ファイル、データベース、Web などの関連データに基づいて応答を根拠づける