ハンドオフ
Handoffs は、エージェント がタスクを別のエージェント に委譲できるしくみです。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 などを個別に処理するエージェント を用意できます。
ハンドオフは LLM からは tool として扱われます。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、その tool 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 を直接指定することも、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もできます。
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、オーバーライドや入力フィルターをオプションで指定できます。
基本的な使い方
以下はシンプルなハンドオフの作成例です。
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)])
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、次の項目をカスタマイズできます。
agent: ハンドオフ先となるエージェント です。tool_name_override: 既定ではHandoff.default_tool_name()が使用され、transfer_to_<agent_name>になります。これを上書きできます。tool_description_override:Handoff.default_tool_description()の既定の tool 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です。ハンドオフが確定したタイミング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 コンテキストを受け取り、input_typeに応じて LLM が生成した入力も受け取れます。input_type: ハンドオフが期待する入力の型 (オプション)。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。詳しくは後述します。
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、LLM がハンドオフを呼び出す際にデータを渡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」へのハンドオフでは、記録用に理由を受け取りたいかもしれません。
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
ハンドオフが発生すると、新しいエージェント が会話を引き継ぎ、これまでの会話履歴全体を閲覧できます。これを変更したい場合は、input_filter を設定します。入力フィルターは HandoffInputData を受け取り、新しい HandoffInputData を返す関数です。
よくあるパターン (たとえば履歴からすべての tool コールを削除する) 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)!
)
- これにより、
FAQ agentが呼び出されたとき履歴からすべての tool が自動的に削除されます。
推奨プロンプト
LLM にハンドオフを正しく理解させるため、エージェント にハンドオフ情報を含めることを推奨します。agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX に推奨のプレフィックスが用意されているほか、agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions を呼び出すと、推奨情報をプロンプトに自動追加できます。