結果

Runner.run メソッドを呼び出すと、次のいずれかを受け取ります:

• RunResult（run または run_sync を呼び出した場合）
• RunResultStreaming（run_streamed を呼び出した場合）

どちらも RunResultBase を継承しており、そこに最も有用な情報が含まれます。

最終出力

final_output プロパティには、最後に実行されたエージェントの最終出力が含まれます。これは次のいずれかです:

• 最後のエージェントに output_type が定義されていない場合は str
• エージェントに出力型が定義されている場合は、last_agent.output_type 型のオブジェクト

Note

final_output の型は Any です。ハンドオフがあるため、静的型付けはできません。ハンドオフが発生すると、どのエージェントでも最後のエージェントになり得るため、可能な出力型の集合を静的には特定できません。

次のターンへの入力

result.to_input_list() を使うと、あなたが提供した元の入力に、エージェント実行中に生成されたアイテムを連結した入力リストへと変換できます。これにより、あるエージェント実行の出力を別の実行に渡したり、ループで実行して毎回新しい ユーザー 入力を追加したりするのが簡単になります。

最後のエージェント

last_agent プロパティには、最後に実行されたエージェントが含まれます。アプリケーションによっては、次回 ユーザー が何かを入力する際に役立つことがよくあります。例えば、フロントラインのトリアージ エージェントが言語別のエージェントにハンドオフする場合、最後のエージェントを保存しておき、次に ユーザー がエージェントにメッセージを送るときに再利用できます。

新規アイテム

new_items プロパティには、実行中に新たに生成されたアイテムが含まれます。アイテムは RunItem です。Run item は、LLM が生成した raw アイテムをラップします。

• MessageOutputItem: LLM からのメッセージを示します。raw アイテムは生成されたメッセージです。
• HandoffCallItem: LLM がハンドオフ ツールを呼び出したことを示します。raw アイテムは LLM からのツール呼び出しアイテムです。
• HandoffOutputItem: ハンドオフが発生したことを示します。raw アイテムはハンドオフ ツール呼び出しに対するツールの応答です。アイテムから送信元/送信先のエージェントにもアクセスできます。
• ToolCallItem: LLM がツールを呼び出したことを示します。
• ToolCallOutputItem: ツールが呼び出されたことを示します。raw アイテムはツールの応答です。アイテムからツールの出力にもアクセスできます。
• ReasoningItem: LLM からの推論アイテムを示します。raw アイテムは生成された推論です。

その他の情報

ガードレールの結果

input_guardrail_results と output_guardrail_results プロパティには、ガードレールの結果（あれば）が含まれます。ガードレールの結果には、ログや保存に役立つ情報が含まれる場合があるため、これらを利用できるようにしています。

raw 応答

raw_responses プロパティには、LLM によって生成された ModelResponse が含まれます。

元の入力

input プロパティには、run メソッドに提供した元の入力が含まれます。ほとんどの場合は不要ですが、必要な場合に備えて利用できます。