エージェント

エージェントはアプリの中核となる構成要素です。エージェントは、instructions とツールで構成された大規模言語モデル ( LLM ) です。

基本設定

最も一般的に設定するエージェントのプロパティは次のとおりです。

name: エージェントを識別する必須の文字列です。
instructions: developer メッセージまたは system prompt とも呼ばれます。
model: 使用する LLM と、temperature、top_p などのモデル調整パラメーターを構成する任意の model_settings。
tools: エージェントがタスク達成のために使用できるツールです。

from agents import Agent, ModelSettings, function_tool

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """returns weather info for the specified city."""
    return f"The weather in {city} is sunny"

agent = Agent(
    name="Haiku agent",
    instructions="Always respond in haiku form",
    model="o3-mini",
    tools=[get_weather],
)

コンテキスト

エージェントは context 型に対してジェネリックです。コンテキストは依存性注入のためのツールで、あなたが作成して Runner.run() に渡すオブジェクトです。これはすべてのエージェント、ツール、ハンドオフなどに渡され、エージェントの実行における依存関係と状態の詰め合わせとして機能します。任意の Python オブジェクトをコンテキストとして提供できます。

@dataclass
class UserContext:
    name: str
    uid: str
    is_pro_user: bool

    async def fetch_purchases() -> list[Purchase]:
        return ...

agent = Agent[UserContext](
    ...,
)

出力タイプ

デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト (すなわち str) を出力します。特定の型の出力をエージェントに生成させたい場合は、output_type パラメーターを使用できます。一般的な選択肢は Pydantic オブジェクトを使うことですが、Pydantic の TypeAdapter でラップできる任意の型をサポートします—dataclasses、list、TypedDict など。

from pydantic import BaseModel
from agents import Agent


class CalendarEvent(BaseModel):
    name: str
    date: str
    participants: list[str]

agent = Agent(
    name="Calendar extractor",
    instructions="Extract calendar events from text",
    output_type=CalendarEvent,
)

Note

output_type を渡すと、モデルは通常のプレーンテキスト応答ではなく structured outputs を使用するよう指示されます。

マルチエージェントシステムの設計パターン

マルチエージェントシステムを設計する方法は多岐にわたりますが、広く適用できるパターンとして次の 2 つがよく見られます。

マネージャー（ツールとしてのエージェント）: 中央のマネージャー/オーケストレーターが、ツールとして公開された特化型サブエージェントを呼び出し、会話の制御を保持します。
ハンドオフ: 対等なエージェント間で、会話を引き継ぐ特化型エージェントに制御をハンドオフします。これは分散型です。

詳細はエージェント構築の実践ガイドを参照してください。

マネージャー（ツールとしてのエージェント）

customer_facing_agent はすべてのユーザー対応を行い、ツールとして公開された特化型サブエージェントを呼び出します。詳しくはツールのドキュメントを参照してください。

from agents import Agent

booking_agent = Agent(...)
refund_agent = Agent(...)

customer_facing_agent = Agent(
    name="Customer-facing agent",
    instructions=(
        "Handle all direct user communication. "
        "Call the relevant tools when specialized expertise is needed."
    ),
    tools=[
        booking_agent.as_tool(
            tool_name="booking_expert",
            tool_description="Handles booking questions and requests.",
        ),
        refund_agent.as_tool(
            tool_name="refund_expert",
            tool_description="Handles refund questions and requests.",
        )
    ],
)

ハンドオフ

ハンドオフは、エージェントが委任できるサブエージェントです。ハンドオフが発生すると、委任先のエージェントは会話履歴を受け取り、会話を引き継ぎます。このパターンにより、単一のタスクに秀でたモジュール型・特化型エージェントが可能になります。詳しくはハンドオフのドキュメントを参照してください。

from agents import Agent

booking_agent = Agent(...)
refund_agent = Agent(...)

triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    instructions=(
        "Help the user with their questions. "
        "If they ask about booking, hand off to the booking agent. "
        "If they ask about refunds, hand off to the refund agent."
    ),
    handoffs=[booking_agent, refund_agent],
)

動的 instructions

多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を介して動的な instructions を提供することもできます。この関数はエージェントとコンテキストを受け取り、プロンプトを返す必要があります。通常の関数と async 関数のどちらも使用できます。

def dynamic_instructions(
    context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent[UserContext]
) -> str:
    return f"The user's name is {context.context.name}. Help them with their questions."


agent = Agent[UserContext](
    name="Triage agent",
    instructions=dynamic_instructions,
)

ライフサイクルイベント（フック）

場合によっては、エージェントのライフサイクルを観察したいことがあります。たとえば、イベントのログ記録や、特定のイベント発生時にデータを事前取得したい場合です。hooks プロパティでエージェントのライフサイクルにフックできます。AgentHooks クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。

ガードレール

ガードレールにより、エージェントの実行と並行してユーザー入力に対するチェック/検証を行い、エージェントの出力が生成された後にもチェックを実行できます。たとえば、ユーザー入力とエージェント出力の関連性をスクリーニングできます。詳しくはガードレールのドキュメントを参照してください。