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ハンドオフ

ハンドオフは、ある エージェント が別の エージェント にタスクを委譲できるようにします。これは、異なる エージェント がそれぞれ異なる分野を専門としているシナリオで特に有用です。たとえば、カスタマーサポート アプリでは、注文状況、返金、FAQ などのタスクをそれぞれ専門的に処理する エージェント がいるかもしれません。

ハンドオフは LLM に対してツールとして表現されます。たとえば、Refund Agent という エージェント へのハンドオフがある場合、ツール名は transfer_to_refund_agent になります。

ハンドオフの作成

すべての エージェント には handoffs パラメーターがあり、Agent を直接渡すか、ハンドオフをカスタマイズする Handoff オブジェクトを渡すことができます。

Agents SDK が提供する handoff() 関数を使ってハンドオフを作成できます。この関数では、ハンドオフ先の エージェント に加え、任意のオーバーライドや入力フィルターを指定できます。

基本的な使い方

シンプルなハンドオフの作成方法は次のとおりです。

from agents import Agent, handoff

billing_agent = Agent(name="Billing agent")
refund_agent = Agent(name="Refund agent")

# (1)!
triage_agent = Agent(name="Triage agent", handoffs=[billing_agent, handoff(refund_agent)])
  1. billing_agent のように エージェント を直接使うことも、handoff() 関数を使うこともできます。

handoff() 関数によるハンドオフのカスタマイズ

handoff() 関数では、さまざまなカスタマイズができます。

  • agent: ハンドオフ先の エージェント です。
  • tool_name_override: 既定では Handoff.default_tool_name() 関数が使用され、transfer_to_<agent_name> に解決されます。これを上書きできます。
  • tool_description_override: Handoff.default_tool_description() による既定のツール説明を上書きします。
  • on_handoff: ハンドオフが呼び出されたときに実行されるコールバック関数。ハンドオフが呼び出されると分かった時点でデータ取得を開始するなどに便利です。この関数は エージェント のコンテキストを受け取り、任意で LLM が生成した入力も受け取れます。入力データは input_type パラメーターで制御します。
  • input_type: ハンドオフが想定する入力の型（任意）。
  • input_filter: 次の エージェント が受け取る入力をフィルタリングします。詳細は下記を参照してください。
  • is_enabled: ハンドオフを有効にするかどうか。真偽値、または真偽値を返す関数を指定でき、実行時に動的に有効・無効を切り替えられます。
from agents import Agent, handoff, RunContextWrapper

def on_handoff(ctx: RunContextWrapper[None]):
    print("Handoff called")

agent = Agent(name="My agent")

handoff_obj = handoff(
    agent=agent,
    on_handoff=on_handoff,
    tool_name_override="custom_handoff_tool",
    tool_description_override="Custom description",
)

ハンドオフの入力

状況によっては、ハンドオフを呼び出す際に LLM に一部のデータを提供してほしい場合があります。たとえば、「エスカレーション エージェント」へのハンドオフを想像してください。ログのために理由を提供させたい、ということがあるかもしれません。

from pydantic import BaseModel

from agents import Agent, handoff, RunContextWrapper

class EscalationData(BaseModel):
    reason: str

async def on_handoff(ctx: RunContextWrapper[None], input_data: EscalationData):
    print(f"Escalation agent called with reason: {input_data.reason}")

agent = Agent(name="Escalation agent")

handoff_obj = handoff(
    agent=agent,
    on_handoff=on_handoff,
    input_type=EscalationData,
)

入力フィルター

ハンドオフが起きると、新しい エージェント が会話を引き継ぎ、過去の会話履歴全体を参照できるようになります。これを変更したい場合は、input_filter を設定できます。入力フィルターは、既存の入力を HandoffInputData 経由で受け取り、新しい HandoffInputData を返す関数です。

いくつかの一般的なパターン（たとえば履歴からすべてのツール呼び出しを除去するなど）は、agents.extensions.handoff_filters に実装済みです。

from agents import Agent, handoff
from agents.extensions import handoff_filters

agent = Agent(name="FAQ agent")

handoff_obj = handoff(
    agent=agent,
    input_filter=handoff_filters.remove_all_tools, # (1)!
)
  1. これは、FAQ agent が呼び出されたときに履歴から自動的にすべてのツールを削除します。

推奨プロンプト

LLM がハンドオフを正しく理解できるようにするため、エージェント にハンドオフに関する情報を含めることをお勧めします。agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX に推奨のプレフィックスがあり、または agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions を呼び出して、推奨データをプロンプトに自動的に追加できます。

from agents import Agent
from agents.extensions.handoff_prompt import RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX

billing_agent = Agent(
    name="Billing agent",
    instructions=f"""{RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX}
    <Fill in the rest of your prompt here>.""",
)