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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)])
  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、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)!
)
  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。

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>.""",
)