コンテンツにスキップ

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 1 回だけ実行すれば十分です。

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

お持ちでない場合は、OpenAI API キーを作成するために こちらの手順 に従ってください。

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、および任意の config（model_config など）で定義されます。

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",
)

いくつかの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 はハンドオフのルーティングを判断するための追加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判断するために選択できる送信側ハンドオフ候補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]
)

エージェントのオーケストレーションの実行

ワークフローが動作し、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す。

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、ハンドオフと入力ガードレールを使ってワークフロー全体を実行します。

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())

トレースの確認

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、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 フローの構築方法を学びましょう: