ツール

ツールはエージェントに 行動を取らせる 手段です。データの取得、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可能にします。JavaScript/TypeScript SDK は次の 4 つのカテゴリーをサポートしています:

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 schema でラップし、LLM が呼び出せるようにします
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 – お使いのマシン上で動作する Model context protocol のサーバーを接続します

1. 組み込みツール（Hosted）

OpenAIResponsesModel を使用する場合、次の組み込みツールを追加できます:

ツール	Type string	目的
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'`	ホスト上でのシェルコマンド実行
Apply patch	`'apply_patch'`	V4A の diff をローカルファイルに適用
Code Interpreter	`'code_interpreter'`	サンドボックス環境でのコード実行
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')],
});

詳細な rankingOptions やセマンティックフィルターなど上級オプションは OpenAI Responses API と完全に一致します。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

フィールド	必須	説明
`name`	いいえ	省略時は関数名（例: `get_weather`）が使用されます
`description`	はい	LLM に表示される明確で人間が読める説明
`parameters`	はい	Zod schema か元 JSON schema オブジェクトのいずれか。Zod の parameters を使うと自動的に strict モードが有効になります
`strict`	いいえ	`true`（デフォルト）の場合、引数が検証に失敗すると SDK は model error を返します。あいまいなマッチングを許すには `false` に設定します
`execute`	はい	`(args, context) => string \| Promise<string>`– ビジネスロジック。2 つ目の引数は任意で、`RunContext` です
`errorFunction`	いいえ	内部エラーをユーザーに見える文字列へ変換するカスタムハンドラー `(context, error) => string`

非 strict の JSON‑schema ツール

不正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、元 JSON schema を使用するときに 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

会話全体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があります。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、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す

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 runner を作成し、関数実行内でその runner で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 runner の動作をカスタマイズできます。

4. MCP サーバー

Model context protocol (MCP) サーバー経由でツールを公開し、エージェントに接続できます。たとえば、MCPServerStdio を使用して 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 example は filesystem-example.ts を参照してください。MCP サーバーツール統合の網羅的なガイドをお探しの場合は、詳細は MCP 連携を参照してください。

ツール使用の挙動

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）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 – ツールが何をするのか、いつ使うのかを記述する
入力の検証 – 可能な限り Zod schema で厳密な JSON 検証を行う
エラーハンドラーで副作用を避ける – errorFunction は有用な文字列を返し、throw しない
ツールごとに 1 つの責務 – 小さく合成可能なツールはモデルの推論を向上させる

次のステップ

エージェントで強制的なツール使用について学ぶ
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 Hosted ツールタイプの TypeDoc リファレンスを参照