実行結果

Runner.run メソッドを呼び出すと、次のいずれかを取得します:

RunResult は run または run_sync を呼び出した場合
RunResultStreaming は 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そこに含まれます。

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型が定義されている場合は、型 last_agent.output_type 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知ることができないためです。

次ターンの入力

result.to_input_list() を使うと、結果を入力リストに変換し、あなたが提供した元の入力に、エージェントの実行中に生成された項目を連結できます。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、これは次回ユーザーが入力する際に有用です。たとえば、フロントラインのトリアージ用エージェントから言語別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けば、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。Run item は、LLM が生成した 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 がハンドオフの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の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 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 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、存在する場合に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、ログや保存し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。

ツールのガードレール結果は、tool_input_guardrail_results と tool_output_guardrail_results として別々に利用できます。これらのガードレールはツールにアタッチでき、ツール呼び出しはエージェントのワークフロー中にガードレールを実行します。

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、必要に応じて利用できます。