ツール

ツールはエージェントに アクションの実行 を可能にします。データ取得、外部 API 呼び出し、コード実行、さらにはコンピュータの使用まで行えます。JavaScript/TypeScript SDK は次の 4 つのカテゴリーをサポートします。

組み込みツール（Hosted） – OpenAI のサーバー上でモデルと並行して実行されます（Web 検索、ファイル検索、コンピュータ操作、Code Interpreter、画像生成）
関数ツール – 任意のローカル関数を JSON スキーマでラップして LLM に呼び出させます
エージェントをツールとして – エージェント全体を呼び出し可能なツールとして公開します
ローカル MCP サーバー – あなたのマシンで動作する Model context protocol サーバーを接続します

1. 組み込みツール（Hosted）

OpenAIResponsesModel を使うと、以下の組み込みツールを追加できます。

Tool	Type string	Purpose
Web search	`'web_search'`	インターネット検索
File / retrieval search	`'file_search'`	OpenAI 上でホストされるベクトルストアの検索
Computer use	`'computer'`	GUI 操作の自動化
Shell	`'shell'`	ホスト上でシェルコマンドを実行
Apply patch	`'apply_patch'`	ローカルファイルへ V4A 差分を適用
Code Interpreter	`'code_interpreter'`	サンドボックス環境でコードを実行
Image generation	`'image_generation'`	テキストに基づく画像生成

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

const agent = new Agent({
  name: 'Travel assistant',
  tools: [webSearchTool(), fileSearchTool('VS_ID')],
});

厳密なパラメーターは OpenAI Responses API と一致します。rankingOptions やセマンティックフィルタなどの高度なオプションは公式ドキュメントを参照してください。

2. 関数ツール

tool() ヘルパーで任意の関数をツールにできます。

import { tool } from '@openai/agents';
import { z } from 'zod';

const getWeatherTool = tool({
  name: 'get_weather',
  description: 'Get the weather for a given city',
  parameters: z.object({ city: z.string() }),
  async execute({ city }) {
    return `The weather in ${city} is sunny.`;
  },
});

オプションリファレンス

Field	Required	Description
`name`	No	関数名（例: `get_weather`）がデフォルト
`description`	Yes	LLM に表示される明確で人間が読める説明
`parameters`	Yes	Zod スキーマまたは raw の JSON スキーマオブジェクトのいずれか。Zod のパラメーターは自動的に strict モードを有効化
`strict`	No	`true`（デフォルト）の場合、引数が検証に失敗すると SDK はモデルエラーを返します。曖昧一致にするには `false` に設定
`execute`	Yes	`(args, context) => string \| Promise<string>` – ビジネスロジック。本項目の 2 番目のオプション引数は `RunContext`
`errorFunction`	No	内部エラーをユーザーに見える文字列へ変換するためのカスタムハンドラー `(context, error) => string`

非 strict な JSON スキーマツール

無効または部分的な入力をモデルに推測させる必要がある場合は、raw の JSON スキーマを使う際に strict モードを無効化できます。

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

interface LooseToolInput {
  text: string;
}

const looseTool = tool({
  description: 'Echo input; be forgiving about typos',
  strict: false,
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: { text: { type: 'string' } },
    required: ['text'],
    additionalProperties: true,
  },
  execute: async (input) => {
    // because strict is false we need to do our own verification
    if (typeof input !== 'object' || input === null || !('text' in input)) {
      return 'Invalid input. Please try again';
    }
    return (input as LooseToolInput).text;
  },
});

3. エージェントをツールとして

会話を完全にハンドオフせずに、別のエージェントを支援させたい場合は agent.asTool() を使用します。

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

const summarizer = new Agent({
  name: 'Summarizer',
  instructions: 'Generate a concise summary of the supplied text.',
});

const summarizerTool = summarizer.asTool({
  toolName: 'summarize_text',
  toolDescription: 'Generate a concise summary of the supplied text.',
});

const mainAgent = new Agent({
  name: 'Research assistant',
  tools: [summarizerTool],
});

内部的に SDK は次を行います。

単一の input パラメーターを持つ関数ツールを作成
ツールが呼び出されたときに、その入力でサブエージェントを実行
最後のメッセージ、または customOutputExtractor で抽出された出力を返却

エージェントをツールとして実行すると、Agents SDK はデフォルト設定でランナーを作成し、関数実行内でそのランナーを用いてエージェントを実行します。runConfig や runOptions のプロパティを指定したい場合は、asTool() メソッドに渡してランナーの動作をカスタマイズできます。

4. MCP サーバー

Model Context Protocol (MCP) サーバーを通じてツールを公開し、エージェントに接続できます。たとえば、MCPServerStdio を使って stdio MCP サーバーを起動・接続できます。

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

const server = new MCPServerStdio({
  fullCommand: 'npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem ./sample_files',
});

await server.connect();

const agent = new Agent({
  name: 'Assistant',
  mcpServers: [server],
});

完全な例は filesystem-example.ts を参照してください。MCP サーバーツール連携の包括的なガイドを探している場合は、MCP 連携を参照してください。

ツール使用時の挙動

モデルがいつどのようにツールを使用すべきか（tool_choice、toolUseBehavior など）の制御については、エージェントを参照してください。

ベストプラクティス

短く明確な説明 – ツールが 何をするか と いつ使うか を記述
入力の検証 – 可能な限り Zod スキーマで厳密な JSON 検証を実施
エラーハンドラーで副作用を避ける – errorFunction は役立つ文字列を返し、例外は投げない
ツールは単一責務 – 小さく合成しやすいツールはモデルの推論を改善

次のステップ

ツールの使用を強制する方法を学ぶ
ツールの入力や出力を検証するためにガードレールを追加
tool() と各種組み込みツールタイプの TypeDoc リファレンスを確認