실행 결과

에이전트 실행 시 다음 중 하나를 받습니다:

• stream: true 없이 run을 호출하면 RunResult
• stream: true로 run을 호출하면 StreamedRunResult. 스트리밍에 대한 자세한 내용은 스트리밍도 확인하세요.

두 결과 타입 모두 finalOutput, newItems, interruptions, state 같은 동일한 핵심 결과 속성을 노출합니다. StreamedRunResult는 completed, toStream(), toTextStream(), currentAgent 같은 스트리밍 제어 기능을 추가합니다.

적절한 결과 속성 선택

대부분의 애플리케이션에는 몇 가지 속성만 필요합니다:

필요한 경우	사용
사용자에게 보여줄 최종 답변	finalOutput
전체 로컬 트랜스크립트가 포함된 재플레이 가능한 다음 턴 입력	history
이 실행에서 새로 생성된 모델 형식 항목만	output
에이전트/도구/핸드오프 메타데이터가 포함된 풍부한 실행 항목	newItems
일반적으로 다음 사용자 턴을 처리해야 하는 에이전트	lastAgent 또는 activeAgent
previousResponseId를 사용한 OpenAI Responses API 체이닝	lastResponseId
대기 중인 승인 및 재개 가능한 스냅샷	interruptions 및 state
앱 컨텍스트, 승인, 사용량, 중첩 에이전트-도구 입력	runContext
예를 들어 customOutputExtractor 내부에서 현재 중첩된 Agent.asTool() 호출에 대한 메타데이터	agentToolInvocation
원문 모델 호출 또는 가드레일 진단	rawResponses 및 가드레일 결과 배열

최종 출력

finalOutput 속성에는 마지막으로 실행된 에이전트의 최종 출력이 들어 있습니다. 이 결과는 다음 중 하나입니다:

• string — outputType이 정의되지 않은 모든 에이전트의 기본값
• unknown — 에이전트에 출력 타입으로 정의된 JSON 스키마가 있는 경우입니다. 이 경우 JSON은 파싱되었지만 타입은 직접 검증해야 합니다.
• z.infer<outputType> — 에이전트에 출력 타입으로 정의된 Zod 스키마가 있는 경우입니다. 출력은 이 스키마에 대해 자동으로 파싱됩니다.
• undefined — 에이전트가 출력을 생성하지 않은 경우입니다(예: 출력을 생성하기 전에 중지됨).

스트리밍 실행이 아직 진행 중이거나 최종 출력에 도달하기 전에 승인 인터럽션(중단 처리)에서 실행이 일시 중지된 경우에도 finalOutput은 undefined입니다.

서로 다른 출력 타입을 가진 핸드오프를 사용하는 경우, 에이전트를 만들 때 new Agent() 생성자 대신 Agent.create() 메서드를 사용해야 합니다.

이렇게 하면 SDK가 가능한 모든 핸드오프에 걸쳐 출력 타입을 추론하고 finalOutput 속성에 대한 유니언 타입을 제공할 수 있습니다.

예:

핸드오프 최종 출력 타입

import { Agent, run } from '@openai/agents';
import { z } from 'zod';

const refundAgent = new Agent({
  name: 'Refund Agent',
  instructions:
    'You are a refund agent. You are responsible for refunding customers.',
  outputType: z.object({
    refundApproved: z.boolean(),
  }),
});

const orderAgent = new Agent({
  name: 'Order Agent',
  instructions:
    'You are an order agent. You are responsible for processing orders.',
  outputType: z.object({
    orderId: z.string(),
  }),
});

const triageAgent = Agent.create({
  name: 'Triage Agent',
  instructions:
    'You are a triage agent. You are responsible for triaging customer issues.',
  handoffs: [refundAgent, orderAgent],
});

const result = await run(triageAgent, 'I need to a refund for my order');

const output = result.finalOutput;
// ^? { refundApproved: boolean } | { orderId: string } | string | undefined

입력 및 출력 속성

이 속성들은 서로 다른 질문에 답합니다:

속성	포함 내용	적합한 용도
input	이 실행의 기본 입력입니다. 핸드오프 입력 필터가 기록을 다시 작성한 경우, 실행이 이어서 사용한 필터링된 입력을 반영합니다.	이 실행이 실제로 입력으로 사용한 내용 감사
output	이 실행에서 생성된 모델 형식 항목만 포함하며, 에이전트 메타데이터는 제외됩니다.	새 모델 델타만 저장하거나 재플레이
newItems	에이전트/도구/핸드오프 메타데이터가 포함된 풍부한 RunItem 래퍼입니다.	로그, UI, 감사, 디버깅
history	input + newItems로 만들어진 재플레이 가능한 다음 턴 입력입니다.	수동 채팅 루프 및 클라이언트가 관리하는 대화 상태

실제로는:

• 애플리케이션에서 전체 대화를 직접 유지하는 경우 history를 사용합니다.
• 이전 기록을 이미 다른 곳에 저장하고 있고 이 실행에서 새로 생성된 항목만 원하는 경우 output을 사용합니다.
• 에이전트 연결, 도구 출력, 핸드오프 경계 또는 승인 항목이 필요한 경우 newItems를 사용합니다.
• conversationId 또는 previousResponseId를 사용하는 경우 일반적으로 history를 다시 run()에 전달하지 않습니다. 대신 새 사용자 입력만 전달하고 서버가 관리하는 ID를 재사용합니다. 전체 비교는 에이전트 실행을 참고하세요.

history는 채팅과 유사한 사용 사례에서 전체 기록을 유지하는 편리한 방법입니다:

히스토리 루프

import { Agent, user, run } from '@openai/agents';
import type { AgentInputItem } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({
  name: 'Assistant',
  instructions:
    'You are a helpful assistant knowledgeable about recent AGI research.',
});

let history: AgentInputItem[] = [
  // initial message
  user('Are we there yet?'),
];

for (let i = 0; i < 10; i++) {
  // run 10 times
  const result = await run(agent, history);

  // update the history to the new output
  history = result.history;

  history.push(user('How about now?'));
}

새 항목

newItems는 실행 중 발생한 일을 가장 풍부하게 보여줍니다. 일반적인 항목 타입은 다음과 같습니다:

• 어시스턴트 메시지용 RunMessageOutputItem
• 추론 항목용 RunReasoningItem
• Responses 도구 검색 요청 및 이 요청이 반환하는 로드된 도구 정의용 RunToolSearchCallItem 및 RunToolSearchOutputItem
• 도구 호출 및 그 결과용 RunToolCallItem 및 RunToolCallOutputItem
• 승인을 위해 일시 중지된 도구 호출용 RunToolApprovalItem
• 핸드오프 요청 및 완료된 전송용 RunHandoffCallItem 및 RunHandoffOutputItem

항목을 어떤 에이전트가 생성했는지, 또는 해당 항목이 도구, 도구 검색, 핸드오프, 승인 경계를 표시하는지 알아야 할 때는 output 대신 newItems를 선택하세요. toolSearchTool()을 사용할 때 이러한 도구 검색 항목은 일반적인 도구 호출이 발생하기 전에 어떤 지연된 도구나 네임스페이스가 로드되었는지 확인하는 가장 쉬운 방법입니다.

대화 계속 및 재개

활성 에이전트

lastAgent 속성에는 마지막으로 실행된 에이전트가 들어 있습니다. 이는 핸드오프 이후 다음 사용자 턴에 재사용하기 가장 좋은 에이전트인 경우가 많습니다. activeAgent는 동일한 값의 별칭입니다.

스트리밍 모드에서는 실행이 아직 진행 중일 때 currentAgent가 현재 활성 상태인 에이전트를 알려줍니다.

인터럽션(중단 처리) 및 재개 가능한 상태

도구에 승인이 필요한 경우 실행이 일시 중지되고 interruptions에는 대기 중인 RunToolApprovalItem이 들어 있습니다. 여기에는 직접 도구, 핸드오프 이후 도달한 도구, 또는 중첩된 agent.asTool() 실행에서 발생한 승인이 포함될 수 있습니다.

result.state.approve(...) / result.state.reject(...)를 통해 승인을 처리한 다음, 동일한 state를 다시 run()에 전달해 재개합니다. 모든 인터럽션(중단 처리)을 한 번에 처리할 필요는 없습니다. 일부 항목만 처리한 뒤 다시 실행하면, 해결된 호출은 계속 진행되고 해결되지 않은 호출은 대기 상태로 남아 실행을 다시 일시 중지할 수 있습니다.

state 속성은 결과 뒤에 있는 직렬화 가능한 스냅샷입니다. 휴먼 인 더 루프 (HITL), 재시도 흐름, 또는 일시 중지된 실행을 나중에 재개해야 하는 모든 경우에 사용하세요.

서버 관리형 이어서 진행

lastResponseId는 OpenAI Responses API 체이닝을 사용할 때 다음 턴에서 previousResponseId로 전달할 값입니다.

이미 history, session, 또는 conversationId로 대화를 이어가고 있다면 일반적으로 lastResponseId는 필요하지 않습니다. 다단계 실행의 모든 원문 모델 응답이 필요하다면 대신 rawResponses를 확인하세요.

중첩 에이전트-도구 메타데이터

agentToolInvocation은 중첩된 Agent.asTool() 결과를 위한 것으로, 특히 customOutputExtractor 내부에서 현재 도구 호출에 대한 메타데이터가 필요할 때 사용합니다. 이는 일반적인 “전체 실행이 완료됨” 요약 필드가 아닙니다.

해당 중첩 컨텍스트에서 agentToolInvocation은 다음을 노출합니다:

• toolName
• toolCallId
• toolArguments

중첩 에이전트-도구 실행에 전달된 구조화된 입력도 필요한 경우 result.runContext.toolInput과 함께 사용하세요.

일반적인 최상위 run() 결과에서는 보통 undefined입니다. 이 메타데이터는 런타임 전용이며 RunState로 직렬화되지 않습니다. 관련 패턴은 Agents as tools를 참고하세요.

스트리밍 결과

StreamedRunResult는 위와 동일한 결과 속성을 상속하지만, 스트리밍 전용 제어 기능을 추가합니다:

• 어시스턴트 텍스트만 받는 toTextStream()
• 전체 이벤트 스트림을 받는 toStream() 또는 for await ... of stream
• 실행 및 모든 후처리 콜백이 완료될 때까지 기다리는 completed
• 최종 스트리밍 상태를 확인하는 error 및 cancelled
• 실행 도중 활성 에이전트를 추적하는 currentAgent

스트리밍 실행의 확정된 최종 상태가 필요하다면 finalOutput, history, interruptions 또는 기타 요약 속성을 읽기 전에 completed를 기다리세요. 이벤트별 처리는 스트리밍을 참고하세요.

스트리밍 실행이 취소되면 정리 후에도 completed는 resolve되고 cancelled는 true가 되지만, 현재 턴이 완료되지 않았기 때문에 finalOutput 같은 턴 종료 필드는 설정되지 않은 상태로 남을 수 있습니다. 새 사용자 메시지를 추가하는 대신 result.state(사용 중이라면 동일한 session도 함께)를 사용해 완료되지 않은 해당 턴을 재개하세요.

진단 및 고급 필드

실행 컨텍스트

runContext 속성은 결과에서 지원되는 실행 컨텍스트의 공개 뷰입니다. result.runContext.context는 앱 컨텍스트이며, 동일한 객체에는 승인, 사용량, 중첩 toolInput 같은 SDK 관리 런타임 메타데이터도 포함됩니다. 전체 구조는 컨텍스트 관리를 참고하세요.

원문 응답

rawResponses에는 실행 중 수집된 원문 모델 응답이 들어 있습니다. 다단계 실행은 예를 들어 핸드오프 또는 반복되는 도구/모델 사이클에 걸쳐 둘 이상의 응답을 생성할 수 있습니다.

가드레일 결과

inputGuardrailResults 및 outputGuardrailResults 속성에는 에이전트 수준의 가드레일 결과가 들어 있습니다. 도구 가드레일 결과는 toolInputGuardrailResults 및 toolOutputGuardrailResults를 통해 별도로 노출됩니다.

가드레일 결정을 기록하거나, 가드레일 함수가 반환한 추가 메타데이터를 확인하거나, 실행이 차단된 이유를 디버깅하려는 경우 이 배열을 사용하세요.

사용량

토큰 사용량은 result.state.usage에 집계되며, 이 값은 실행의 요청 수와 토큰 합계를 추적합니다. 동일한 사용량 객체는 result.runContext.usage를 통해서도 사용할 수 있습니다. 스트리밍 실행의 경우 이 데이터는 응답이 도착함에 따라 업데이트됩니다.

RunState에서 사용량 읽기

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

const agent = new Agent({
  name: 'Usage Tracker',
  instructions: 'Summarize the latest project update in one sentence.',
});

const result = await run(
  agent,
  'Summarize this: key customer feedback themes and the next product iteration.',
);

const usage = result.state.usage;
console.log({
  requests: usage.requests,
  inputTokens: usage.inputTokens,
  outputTokens: usage.outputTokens,
  totalTokens: usage.totalTokens,
});

if (usage.requestUsageEntries) {
  for (const entry of usage.requestUsageEntries) {
    console.log('request', {
      endpoint: entry.endpoint,
      inputTokens: entry.inputTokens,
      outputTokens: entry.outputTokens,
      totalTokens: entry.totalTokens,
    });
  }
}