モデル

最終的にすべてのエージェントは LLM を呼び出します。SDK はモデルを次の 2 つの軽量インターフェースの背後に抽象化します:

Model – 特定 API への 1 回 のリクエスト方法を知っています
ModelProvider – 人間が読みやすいモデル名 (例: 'gpt-4o') を Model インスタンスへ解決します

日常的にはモデル名と、時折 ModelSettings のみを扱います。

import { Agent } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({
  name: 'Creative writer',
  model: 'gpt-4.1',
});

OpenAI プロバイダー

デフォルトの ModelProvider は OpenAI API を使って名前を解決します。2 つの異なるエンドポイントをサポートしています:

API	使用用途	`setOpenAIAPI()` の呼び出し
Chat Completions	標準的なチャット & 関数呼び出し	`setOpenAIAPI('chat_completions')`
Responses	ストリーミングを第一とした新しい生成 API (ツール呼び出し、柔軟な出力)	`setOpenAIAPI('responses')` (デフォルト)

認証

import { setDefaultOpenAIKey } from '@openai/agents';

setDefaultOpenAIKey(process.env.OPENAI_API_KEY!); // sk-...

カスタムのネットワーク設定が必要な場合は、setDefaultOpenAIClient(client) で独自の OpenAI クライアントを差し込むこともできます。

デフォルトモデル

OpenAI プロバイダーのデフォルトは gpt-4o です。エージェント単位またはグローバルに上書きできます:

import { Runner } from '@openai/agents';

const runner = new Runner({ model: 'gpt‑4.1-mini' });

ModelSettings

ModelSettings は OpenAI のパラメーターを反映しつつ、プロバイダー非依存です。

フィールド	型	メモ
`temperature`	`number`	創造性と決定論のバランス
`topP`	`number`	ニュークリアスサンプリング
`frequencyPenalty`	`number`	繰り返しトークンのペナルティ
`presencePenalty`	`number`	新しいトークンを促進
`toolChoice`	`'auto' \| 'required' \| 'none' \| string`	ツールの使用を強制する
`parallelToolCalls`	`boolean`	対応している場合に並列関数呼び出しを許可
`truncation`	`'auto' \| 'disabled'`	トークン切り詰め戦略
`maxTokens`	`number`	応答内の最大トークン数
`store`	`boolean`	応答を永続化し、取得 / RAG ワークフローで利用

設定はどちらのレベルにも添付できます:

import { Runner, Agent } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({
  name: 'Creative writer',
  // ...
  modelSettings: { temperature: 0.7, toolChoice: 'auto' },
});

// or globally
new Runner({ modelSettings: { temperature: 0.3 } });

Runner レベルの設定は、競合するエージェント単位の設定を上書きします。

カスタムモデルプロバイダー

独自プロバイダーの実装は簡単です。ModelProvider と Model を実装し、Runner コンストラクターに渡します:

import {
  ModelProvider,
  Model,
  ModelRequest,
  AgentOutputType,
  ModelResponse,
  ResponseStreamEvent,
  TextOutput,
} from '@openai/agents-core';

import { Agent, Runner } from '@openai/agents';

class EchoModel implements Model {
  name: string;
  constructor() {
    this.name = 'Echo';
  }
  async getResponse(request: ModelRequest): Promise<ModelResponse> {
    return {
      usage: {},
      output: [{ role: 'assistant', content: request.input as string }],
    } as any;
  }
  async *getStreamedResponse(
    _request: ModelRequest,
  ): AsyncIterable<ResponseStreamEvent> {
    yield {
      type: 'response.completed',
      response: { output: [], usage: {} },
    } as any;
  }
}

class EchoProvider implements ModelProvider {
  getModel(_modelName?: string): Promise<Model> | Model {
    return new EchoModel();
  }
}

const runner = new Runner({ modelProvider: new EchoProvider() });
console.log(runner.config.modelProvider.getModel());
const agent = new Agent({
  name: 'Test Agent',
  instructions: 'You are a helpful assistant.',
  model: new EchoModel(),
  modelSettings: { temperature: 0.7, toolChoice: 'auto' },
});
console.log(agent.model);

トレーシングエクスポーター

OpenAI プロバイダー使用時に API キーを渡せば、自動トレースエクスポートをオプトインできます:

import { setTracingExportApiKey } from '@openai/agents';

setTracingExportApiKey('sk-...');

これによりトレースが OpenAI ダッシュボードへ送信され、ワークフローの完全な実行グラフを確認できます。

次のステップ

エージェントの実行を確認
ツールでモデルにスーパーパワーを付与
必要に応じてガードレールやトレーシングを追加