実行結果

Runner.run メソッドを呼び出すと、次のいずれかが得られます。

• 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）

これらはいずれも RunResultBase を継承しており、ほとんどの有用な情報はここに含まれます。

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 の型は Any です。ハンドオフ があるため、これを静的に型付けすることはできません。ハンドオフ が起きると、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、可能な出力タイプの集合を静的には把握できないからです。

次ターンの入力

result.to_input_list() を使用すると、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容易になります。

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、これは次回 ユーザー が入力する際に有用なことが多いです。たとえば、一次トリアージのエージェントが言語特化のエージェントにハンドオフ する構成の場合、最後のエージェントを保存して、次に ユーザー がエージェントに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。Run item は、LLM によって生成された raw アイテムをラップします。

• MessageOutputItem は 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 は 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 は 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レスポンスです。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 は LLM がツールを呼び出したことを示します。
• ToolCallOutputItem は 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レスポンスです。アイテムからツール出力にもアクセスできます。
• ReasoningItem は 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

ガードレールの実行結果

input_guardrail_results と output_guardrail_results プロパティには、存在する場合、ガードレールの実行結果が含まれます。ガードレールの実行結果には、ログや保存を行いたい有用な情報が含まれることがあるため、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。ほとんどの場合これは不要ですが、必要に応じて参照できるようになっています。