実行結果

Runner.run メソッドを呼び出すと、次のいずれかが返ります:

• 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、ここに多くの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タイプ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 は型 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、どのエージェントが最後になるか分からないため、可能な出力タイプの集合を静的には特定できません。

次ターンへの入力

result.to_input_list() を使うと、エージェントの実行中に生成されたアイテムを、あなたが提供した元の入力に連結した入力リストに変換できます。これにより、あるエージェント実行の出力を別の実行へ渡したり、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便利になります。

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 が何か入力する際に役立つことがよくあります。たとえば、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へ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、次回 ユーザー がメッセージを送る際に再利用できます。

新規アイテム

new_items プロパティには、実行中に生成された新しいアイテムが含まれます。アイテムは RunItem です。RunItem 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 ツール呼び出しへのツール応答です。アイテムからソース/ターゲット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

ガードレール結果

input_guardrail_results と output_guardrail_results プロパティには、該当する場合にガードレールの実行結果が含まれます。ガードレール結果には、記録や保存をしたい有用な情報が含まれることがあるため、これらを参照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可能です。