上下文管理

“Context” 是一个含义很广的术语。你可能关心的上下文主要有两类：

1. 你的代码在一次运行期间可以访问的本地上下文：工具所需的依赖或数据、如 onHandoff 的回调，以及生命周期钩子。
2. 语言模型在生成响应时可见的智能体/LLM 上下文。

本地上下文

本地上下文由 RunContext<T> 类型表示。你可以创建任意对象来保存状态或依赖，并将它传递给 Runner.run()。所有工具调用和钩子都会接收一个 RunContext 包装器，以便读取或修改该对象。

本地上下文示例

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);
});

参与同一次运行的每个智能体、工具和钩子都必须使用相同类型的上下文。

将本地上下文用于以下场景：

• 有关本次运行的数据（用户名、ID 等）
• 依赖项，例如日志记录器或数据获取器
• 帮助函数

注意

该上下文对象不会发送给 LLM。它仅在本地使用，你可以自由读取或写入。

智能体/LLM 上下文

当调用 LLM 时，它唯一可见的数据来自对话历史。要提供额外信息，你可以：

1. 将信息添加到智能体的 instructions——也称为系统或开发者消息。它可以是静态字符串，或接收上下文并返回字符串的函数。
2. 在调用 Runner.run() 时，将其包含在 input 中。这与 instructions 的方式类似，但允许你将消息放在指令链中更靠后的位置。
3. 通过函数工具暴露信息，让 LLM 按需获取数据。
4. 使用检索或 Web 搜索工具，使响应以来自文件、数据库或 Web 的相关数据为依据。