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コンテキスト管理

コンテキストは多義的な用語です。ここでは主に次の 2 つのコンテキストがあります:

  1. 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
  2. 応答生成時に言語モデルが参照できる エージェント/LLM のコンテキスト

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。

ローカルコンテキストの例
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.
}
main().catch((error) => {
console.error(error);
process.exit(1);
});

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 タイプ のコンテキスト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:

  • 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 のコンテキスト

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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、次のいずれかの方法があります:

  1. エージェントの instructions に追加する(システムまたはデベロッパーメッセージとも呼ばれます)。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
  2. Runner.run() を呼ぶ際の input に含める。これは instructions の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
  3. 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
  4. 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