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クイックスタート

プロジェクトと仮想環境の作成

これは一度だけ実行すれば大丈夫です。

mkdir my_project
cd my_project
python -m venv .venv

仮想環境の有効化

新しいターミナル セッションを開始するたびに実行します。

source .venv/bin/activate

Agents SDK のインストール

pip install openai-agents # or `uv add openai-agents`, etc

OpenAI API キーの設定

まだお持ちでない場合は、こちらの手順に従って OpenAI API キーを作成してください。

export OPENAI_API_KEY=sk-...

最初のエージェントの作成

エージェントは instructions、名前、任意の config（例: model_config）で定義します。

from agents import Agent

agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)

さらにエージェントを追加

追加のエージェントも同様に定義できます。handoff_descriptions は、ハンドオフ ルーティングを判断するための追加のコンテキストを提供します。

from agents import Agent

history_tutor_agent = Agent(
    name="History Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for historical questions",
    instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.",
)

math_tutor_agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for math questions",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)

ハンドオフの定義

各エージェントで、タスクを進める方法を決定するために選択できる送信側ハンドオフ オプションの一覧を定義できます。

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question",
    handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent]
)

エージェント オーケストレーションの実行

ワークフローが実行され、トリアージ エージェントが 2 つの専門エージェント間を正しくルーティングすることを確認しましょう。

from agents import Runner

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, "What is the capital of France?")
    print(result.final_output)

ガードレールの追加

入力または出力に対して実行するカスタム ガードレールを定義できます。

from agents import GuardrailFunctionOutput, Agent, Runner
from pydantic import BaseModel


class HomeworkOutput(BaseModel):
    is_homework: bool
    reasoning: str

guardrail_agent = Agent(
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the user is asking about homework.",
    output_type=HomeworkOutput,
)

async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data):
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context)
    final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=final_output,
        tripwire_triggered=not final_output.is_homework,
    )

すべてを組み合わせる

すべてを組み合わせて、ハンドオフと入力用ガードレールを使い、ワークフロー全体を実行しましょう。

from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner
from agents.exceptions import InputGuardrailTripwireTriggered
from pydantic import BaseModel
import asyncio

class HomeworkOutput(BaseModel):
    is_homework: bool
    reasoning: str

guardrail_agent = Agent(
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the user is asking about homework.",
    output_type=HomeworkOutput,
)

math_tutor_agent = Agent(
    name="Math Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for math questions",
    instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples",
)

history_tutor_agent = Agent(
    name="History Tutor",
    handoff_description="Specialist agent for historical questions",
    instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.",
)


async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data):
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context)
    final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput)
    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=final_output,
        tripwire_triggered=not final_output.is_homework,
    )

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question",
    handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent],
    input_guardrails=[
        InputGuardrail(guardrail_function=homework_guardrail),
    ],
)

async def main():
    # Example 1: History question
    try:
        result = await Runner.run(triage_agent, "who was the first president of the united states?")
        print(result.final_output)
    except InputGuardrailTripwireTriggered as e:
        print("Guardrail blocked this input:", e)

    # Example 2: General/philosophical question
    try:
        result = await Runner.run(triage_agent, "What is the meaning of life?")
        print(result.final_output)
    except InputGuardrailTripwireTriggered as e:
        print("Guardrail blocked this input:", e)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

トレースの表示

エージェントの実行中に何が起きたかを確認するには、OpenAI ダッシュボードの Trace viewerに移動して実行のトレースを表示します。

次のステップ

より複雑なエージェント フローの作り方を学びましょう: