ガードレール

ガードレールは、ユーザー入力とエージェント出力に対してチェックと検証を行えるようにします。例えば、カスタマーリクエストを支援するために非常に賢い（そのぶん遅く/高価な）モデルを使うエージェントを想像してください。悪意のあるユーザーがそのモデルに数学の宿題を手伝わせるような依頼をするのは避けたいはずです。そこで、速く/安価なモデルでガードレールを実行できます。ガードレールが不正使用を検知した場合、即座にエラーを発生させて高価なモデルの実行を防ぎ、時間とコストを節約できます（ブロッキング型のガードレール使用時。並列ガードレールでは、ガードレール完了前に高価なモデルがすでに実行を開始している可能性があります。詳細は下記「実行モード」を参照）。

ガードレールには 2 種類あります:

入力ガードレールは初期のユーザー入力で実行されます
出力ガードレールは最終的なエージェント出力で実行されます

入力ガードレール

入力ガードレールは 3 ステップで動作します:

まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。
次に、ガードレール関数が実行され、GuardrailFunctionOutput を生成し、それが InputGuardrailResult にラップされます。
最後に、.tripwire_triggered が true かを確認します。true の場合、InputGuardrailTripwireTriggered 例外が送出されるため、ユーザーへの適切な応答や例外処理が可能です。

Note

入力ガードレールはユーザー入力に対して実行されることを意図しているため、エージェントのガードレールは、そのエージェントが「最初の」エージェントの場合にのみ実行されます。なぜ guardrails プロパティがエージェント側にあり、Runner.run に渡さないのかと疑問に思うかもしれません。これは、ガードレールが実際のエージェントに密接に関連する傾向があるからです。エージェントごとに異なるガードレールを実行するため、コードを同じ場所に置いておくと可読性が向上します。

実行モード

入力ガードレールは 2 つの実行モードをサポートします:

並列実行（デフォルト、run_in_parallel=True）: ガードレールはエージェントの実行と同時に並行して実行されます。両者が同時に開始するため、レイテンシは最小になります。ただし、ガードレールが失敗した場合でも、キャンセルされる前にエージェントがすでにトークンを消費し、ツールを実行している可能性があります。
ブロッキング実行（run_in_parallel=False）: ガードレールはエージェントの開始「前」に実行・完了します。ガードレールのトリップワイヤーが発火した場合、エージェントは実行されず、トークン消費やツール実行を防げます。これはコスト最適化や、ツール呼び出しによる副作用を避けたい場合に最適です。

出力ガードレール

出力ガードレールは 3 ステップで動作します:

まず、ガードレールはエージェントによって生成された出力を受け取ります。
次に、ガードレール関数が実行され、GuardrailFunctionOutput を生成し、それが OutputGuardrailResult にラップされます。
最後に、.tripwire_triggered が true かを確認します。true の場合、OutputGuardrailTripwireTriggered 例外が送出されるため、ユーザーへの適切な応答や例外処理が可能です。

Note

出力ガードレールは最終的なエージェントの出力に対して実行されることを意図しているため、エージェントのガードレールは、そのエージェントが「最後の」エージェントの場合にのみ実行されます。入力ガードレールと同様に、ガードレールは実際のエージェントに密接に関連する傾向があるため、コードを同じ場所に置いておくと可読性が向上します。

出力ガードレールは常にエージェントの完了後に実行されるため、run_in_parallel パラメーターはサポートされません。

トリップワイヤー

入力または出力がガードレールに不合格となった場合、ガードレールはトリップワイヤーでそれを通知できます。トリップワイヤーが発火したガードレールを検知するとすぐに、{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered 例外を送出し、エージェントの実行を停止します。

ガードレールの実装

入力を受け取り、GuardrailFunctionOutput を返す関数を用意する必要があります。この例では、水面下でエージェントを実行することでこれを行います。

from pydantic import BaseModel
from agents import (
    Agent,
    GuardrailFunctionOutput,
    InputGuardrailTripwireTriggered,
    RunContextWrapper,
    Runner,
    TResponseInputItem,
    input_guardrail,
)

class MathHomeworkOutput(BaseModel):
    is_math_homework: bool
    reasoning: str

guardrail_agent = Agent( # (1)!
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the user is asking you to do their math homework.",
    output_type=MathHomeworkOutput,
)


@input_guardrail
async def math_guardrail( # (2)!
    ctx: RunContextWrapper[None], agent: Agent, input: str | list[TResponseInputItem]
) -> GuardrailFunctionOutput:
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input, context=ctx.context)

    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=result.final_output, # (3)!
        tripwire_triggered=result.final_output.is_math_homework,
    )


agent = Agent(  # (4)!
    name="Customer support agent",
    instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.",
    input_guardrails=[math_guardrail],
)

async def main():
    # This should trip the guardrail
    try:
        await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?")
        print("Guardrail didn't trip - this is unexpected")

    except InputGuardrailTripwireTriggered:
        print("Math homework guardrail tripped")

このエージェントをガードレール関数内で使用します。
これはエージェントの入力/コンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。
ガードレール結果に追加情報を含めることができます。
これはワークフローを定義する実際のエージェントです。

出力ガードレールも同様です。

from pydantic import BaseModel
from agents import (
    Agent,
    GuardrailFunctionOutput,
    OutputGuardrailTripwireTriggered,
    RunContextWrapper,
    Runner,
    output_guardrail,
)
class MessageOutput(BaseModel): # (1)!
    response: str

class MathOutput(BaseModel): # (2)!
    reasoning: str
    is_math: bool

guardrail_agent = Agent(
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the output includes any math.",
    output_type=MathOutput,
)

@output_guardrail
async def math_guardrail(  # (3)!
    ctx: RunContextWrapper, agent: Agent, output: MessageOutput
) -> GuardrailFunctionOutput:
    result = await Runner.run(guardrail_agent, output.response, context=ctx.context)

    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=result.final_output,
        tripwire_triggered=result.final_output.is_math,
    )

agent = Agent( # (4)!
    name="Customer support agent",
    instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.",
    output_guardrails=[math_guardrail],
    output_type=MessageOutput,
)

async def main():
    # This should trip the guardrail
    try:
        await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?")
        print("Guardrail didn't trip - this is unexpected")

    except OutputGuardrailTripwireTriggered:
        print("Math output guardrail tripped")

これは実際のエージェントの出力型です。
これはガードレールの出力型です。
これはエージェントの出力を受け取り、結果を返すガードレール関数です。
これはワークフローを定義する実際のエージェントです。