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ガードレール

ガードレールを使用すると、ユーザー入力とエージェント出力のチェックおよび検証を行えます。たとえば、非常に高性能である一方、低速でコストの高いモデルを使用して、顧客からのリクエストに対応するエージェントがあるとします。悪意のあるユーザーが、自分の数学の宿題を手伝うようモデルに依頼することは避けたいでしょう。そのため、高速で低コストのモデルを使用してガードレールを実行できます。ガードレールが悪意のある使用を検出した場合、即座にエラーを発生させ、時間とコストを節約できます。ブロッキング実行では、高コストのモデルが起動しないことが保証されます。一方、並列実行では、ガードレールが完了する前に高コストのモデルがすでに起動している可能性があります。詳細については、以下の「実行モード」を参照してください。

ガードレールには、次の 2 種類があります。

  1. 入力ガードレールは、最初のユーザー入力に対して実行されます
  2. 出力ガードレールは、最終的なエージェント出力に対して実行されます

ワークフローの境界

ガードレールはエージェントとツールに設定されますが、ワークフロー内ですべてが同じ時点に実行されるわけではありません。

  • 入力ガードレール は、チェーン内の最初のエージェントに対してのみ実行されます。
  • 出力ガードレール は、最終出力を生成するエージェントに対してのみ実行されます。
  • ツールガードレール は、ガードレールが設定された関数ツールが呼び出されるたびに実行されます。これには、サーバーでガードレールが設定されているローカル MCP ツールも含まれ、入力ガードレールは実行前、出力ガードレールは実行後に実行されます。

マネージャー、ハンドオフ、または処理を委任されたスペシャリストを含むワークフローで、各カスタム関数ツール呼び出しの前後にチェックが必要な場合は、エージェントレベルの入力および出力ガードレールだけに依存せず、ツールガードレールを使用してください。

入力ガードレール

入力ガードレールは、次の 3 ステップで実行されます。

  1. 最初に、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。
  2. 次に、ガードレール関数が実行され、 GuardrailFunctionOutput が生成されます。これは InputGuardrailResult でラップされます
  3. 最後に、 .tripwire_triggered が true かどうかを確認します。true の場合は InputGuardrailTripwireTriggered 例外が発生するため、ユーザーに適切に応答するか、例外を処理できます。

Note

入力ガードレールはユーザー入力に対して実行することを目的としているため、エージェントが 最初の エージェントである場合にのみ、そのエージェントのガードレールが実行されます。ガードレールを Runner.run に渡すのではなく、なぜエージェントに guardrails プロパティがあるのか、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関連する傾向があるためです。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配置すると可読性が向上します。

実行モード

入力ガードレールは、次の 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実行されます。両方が同時に開始されるため、レイテンシーを最小限に抑えられます。ただし、ガードレールのトリップワイヤーが作動した場合でも、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）: エージェントが開始する 前に ガードレールが実行され、完了します。ガードレールのトリップワイヤーが作動した場合、エージェントは一切実行されないため、トークンの消費とツールの実行を防げます。これは、コストを最適化する場合や、ツール呼び出しによる潜在的な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、次の 3 ステップで実行されます。

  1. 最初に、ガードレールはエージェントが生成した出力を受け取ります。
  2. 次に、ガードレール関数が実行され、 GuardrailFunctionOutput が生成されます。これは OutputGuardrailResult でラップされます
  3. 最後に、 .tripwire_triggered が true かどうかを確認します。true の場合は OutputGuardrailTripwireTriggered 例外が発生するため、ユーザーに適切に応答するか、例外を処理できます。

Note

出力ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行することを目的としているため、エージェントが 最後の エージェントである場合にのみ、そのエージェントのガードレールが実行されます。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関連する傾向があるため、このような仕組みになっています。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配置する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 パラメーターをサポートしていません。

出力トリップワイヤーと、ガードレール関数によって発生した例外では、セッションの動作が異なります。トリップワイヤーは、最終出力の候補を拒否します。トリップワイヤーが作動すると、ランナーは設定済みのセッションに対し、拒否された最終出力の候補を除外しつつ、すでに完了したツール呼び出しおよびツール出力の項目と、それらの呼び出しを再現するために必要な推論コンテキストを永続化するよう要求します。ランナーは、ストリーミング実行と非ストリーミング実行の両方にこのトリップワイヤールールを適用します。ガードレール関数がトリップワイヤーの実行結果を返す代わりに例外を発生させた場合、ランナーは判定を不明として扱い、ガードレール例外を表面化する前に、完了した最終ターンの項目を永続化するよう設定済みのセッションに要求します。そのセッションへの書き込みにも失敗した場合は、セッション書き込みエラーが優先されます。ストリーミング実行では、非ストリーミング実行と同じ永続化順序が使用され、 stream_events() から終端例外が発生します。出力ガードレールの実行中に RunResultStreaming.cancel() を即座に呼び出すと、実行中のガードレールがキャンセルされ、最終ターンのセッション書き込みは開始されません。

終端関数ツールの出力には追加の処理が必要です。これは、エージェントレベルの出力ガードレールが値を確認する前に、ツールがすでに実行されているためです。Agent.tool_use_behavior により、そのツールの実行結果が最終出力になり、出力トリップワイヤーによって拒否された場合、SDK は、検証済みフィールドから関数呼び出しと出力のペアを再構築できる場合に限り、再現可能な有効なペアを保持します。保持される function_call_output ペイロードは、デフォルトのテキスト "Output withheld by an output guardrail." に置き換えられます。元のツール出力ペイロードは、セッション、 RunState、ストリーミングされた実行結果の状態、サンドボックスのメモリ入力のいずれにも保持されません。SDK は、関数の引数など、再現に必要な検証済みの関数呼び出しメタデータを保持します。そのため、このメタデータには、拒否された出力にも含まれていたデータが含まれる可能性があります。現在のレスポンスに含まれる OutputGuardrailResult オブジェクトでも、 agent_output が解決済みのプレースホルダーに置き換えられ、 output_info がクリアされます。現在のレスポンスに含まれる ToolOutputGuardrailResult オブジェクトでは、許可または拒否を示す動作タイプは維持されますが、ペイロードを含む output_info と拒否メッセージが同じプレースホルダーに置き換えられます。以前に受け入れられたターンとガードレールの実行結果は変更されません。レスポンスに推論や、SDK が安全にサニタイズできない別の形式が含まれている場合、SDK は拒否された出力ペイロードを保持する代わりに、現在のレスポンスのサフィックス全体を破棄します。例外を発生させたガードレール関数は拒否の判定を返していないため、完了した終端ツールのターンには、前述の例外発生時の永続化動作が適用されます。

アプリケーションで別のデータを含まないプレースホルダーが必要な場合は、 RunConfig.output_guardrail_blocked_message に空でない文字列または同期フォーマッターを設定してください。フォーマッターは、SDK のデフォルト値、ガードレール名、エージェント、アクティブな実行コンテキストを含む OutputGuardrailBlockedMessageArgs を受け取ります。拒否されたツール出力やガードレールの output_info を受け取ることはありません。返されたテキストは、SDK がサニタイズ済みの終端ツールターンを保持するすべての場所で永続化され、再現されます。そのため、機密データを含めず、実行コンテキストからシークレットをコピーしないでください。フォーマッターが例外を発生させた場合、 None を返した場合、空の値または文字列以外の値を返した場合、あるいは awaitable を生成した場合、SDK はデフォルトのプレースホルダーを使用します。 RunConfig の構築時には、非同期フォーマッター関数が拒否されます。

from agents import OutputGuardrailBlockedMessageArgs, RunConfig


def blocked_message(args: OutputGuardrailBlockedMessageArgs[dict[str, str]]) -> str:
    return f"Output blocked by policy: {args.guardrail_name}."


run_config = RunConfig(output_guardrail_blocked_message=blocked_message)

ツールガードレール

ツールガードレールは FunctionTool のインスタンス をラップし、それらのツールの呼び出しを実行前後に検証またはブロックできます。ツール自体に設定され、そのツールが呼び出されるたびに実行されます。

  • 入力ツールガードレールはツールの実行前に実行され、呼び出しのスキップ、出力のメッセージへの置き換え、またはトリップワイヤーの発生が可能です。
  • 出力ツールガードレールはツールの実行後に実行され、出力の置き換えまたはトリップワイヤーの発生が可能です。
  • 関数ツールに承認が必要な場合、通常、入力ツールガードレールは承認後かつ実行直前に実行されます。保留中の承認による中断が発生する前に入力チェックを実行する場合は、 RunConfig.tool_execution を ToolExecutionConfig(pre_approval_tool_input_guardrails=True) に設定してください。この承認前チェックを通過した呼び出しも、ツールの実行前に承認後の再チェックを受けます。
  • ツールガードレールは、 FunctionTool 実行パイプラインを使用します。 tool または function_tool で作成したカスタムツールに直接設定できます。ローカル MCP サーバーで tool_input_guardrails と tool_output_guardrails を設定することもできます。SDK は、これらのリストをそのサーバーが公開するすべてのツールに設定します。ハンドオフは関数ツールパイプラインではなく SDK のハンドオフパイプラインを通るため、ツールガードレールはハンドオフ呼び出し自体には適用されません。ホスト型ツール（ WebSearchTool、 FileSearchTool、 HostedMCPTool、 CodeInterpreterTool、 ImageGenerationTool）と組み込み実行ツール（ ComputerTool、 ShellTool、 ApplyPatchTool、 LocalShellTool）は、このガードレールパイプラインを使用しません。また、 Agent.as_tool() は現在、ツールガードレールのオプションを直接公開していません。ローカル MCP の設定については、MCP サーバーツールのガードレールを参照してください。

詳細については、以下のコードスニペットを参照してください。

トリップワイヤー

エージェントの入力または出力がガードレールを通過しなかった場合、ガードレールはトリップワイヤーで通知できます。ランナーは即座に InputGuardrailTripwireTriggered または OutputGuardrailTripwireTriggered 例外を発生させ、エージェントの実行を停止します。ツールガードレールでは、対応する ToolInputGuardrailTripwireTriggered および ToolOutputGuardrailTripwireTriggered 例外が使用されます。

エージェントレベルのトリップワイヤーでは、例外の guardrail_result により、トリップワイヤーを作動させたガードレールを特定できます。ランナーが発生させた入力トリップワイヤーでは、 exception.run_data.input_guardrail_results に、実行が停止するまでに完了したすべての入力ガードレールの実行結果が含まれます。これには、トリップワイヤーを作動させた実行結果も含まれます。出力トリップワイヤーでは、同等の蓄積された実行結果が exception.run_data.output_guardrail_results を通じて提供されます。

一方、ツールトリップワイヤー例外では、作動させた guardrail と output が直接公開されます。その run_data.tool_input_guardrail_results と run_data.tool_output_guardrail_results のリストには、エラーが発生する前に完了したターンから蓄積された実行結果が保持されます。トリップワイヤーを作動させた実行結果は、例外の output を通じて取得できます。 MaxTurnsExceeded など、ランナーが管理するその他のエラーでも、完了したツールガードレールの実行結果がこれらのリストに保持されます。 stream_events() が例外を発生させた後、ストリーミングされた実行結果には、同じように蓄積されたエージェントおよびツールガードレールの実行結果のリストが公開されます。ランナーが管理する実行パスの外部で例外が発生した場合、 run_data は None になる可能性があります。

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、内部でエージェントを実行することで実装します。

from pydantic import BaseModel
from agents import (
    Agent,
    GuardrailFunctionOutput,
    InputGuardrailTripwireTriggered,
    RunContextWrapper,
    Runner,
    TResponseInputItem,
)
from agents.decorators import 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")
  1. このエージェントをガードレール関数で使用します。
  2. これはエージェントの入力とコンテキストを受け取り、実行結果を返すガードレール関数です。
  3. ガードレールの実行結果には追加情報を含めることができます。
  4. 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,
)
from agents.decorators import 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")
  1. これは実際のエージェントの出力型です。
  2. これはガードレールの出力型です。
  3. これはエージェントの出力を受け取り、実行結果を返すガードレール関数です。
  4. 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。

最後に、ツールガードレールのコード例を示します。

import json
from agents import (
    Agent,
    Runner,
    ToolGuardrailFunctionOutput,
)
from agents.decorators import tool, tool_input_guardrail, tool_output_guardrail

@tool_input_guardrail
def block_secrets(data):
    args = json.loads(data.context.tool_arguments or "{}")
    if "sk-" in json.dumps(args):
        return ToolGuardrailFunctionOutput.reject_content(
            "Remove secrets before calling this tool."
        )
    return ToolGuardrailFunctionOutput.allow()


@tool_output_guardrail
def redact_output(data):
    text = str(data.output or "")
    if "sk-" in text:
        return ToolGuardrailFunctionOutput.reject_content("Output contained sensitive data.")
    return ToolGuardrailFunctionOutput.allow()


@tool(
    tool_input_guardrails=[block_secrets],
    tool_output_guardrails=[redact_output],
)
def classify_text(text: str) -> str:
    """Classify text for internal routing."""
    return f"length:{len(text)}"


agent = Agent(name="Classifier", tools=[classify_text])
result = Runner.run_sync(agent, "hello world")
print(result.final_output)