가드레일

가드레일은 사용자 입력과 에이전트 출력에 대한 검사와 검증을 가능하게 합니다. 예를 들어, 고객 요청을 돕기 위해 매우 똑똑한(따라서 느리고/비용이 큰) 모델을 사용하는 에이전트를 상상해 보세요. 악의적인 사용자가 수학 숙제를 도와달라고 모델에 요청하는 것은 원치 않을 것입니다. 따라서 빠르고/저렴한 모델로 가드레일을 실행할 수 있습니다. 가드레일이 악의적 사용을 감지하면 즉시 오류를 발생시켜 비용이 큰 모델 실행을 막을 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있습니다(블로킹 가드레일 사용 시에 한함; 병렬 가드레일의 경우 가드레일이 완료되기 전에 이미 비용이 큰 모델이 실행을 시작했을 수 있습니다. 자세한 내용은 아래의 "실행 모드"를 참조하세요).

가드레일에는 두 가지 유형이 있습니다:

입력 가드레일은 초기 사용자 입력에서 실행됨
출력 가드레일은 최종 에이전트 출력에서 실행됨

입력 가드레일

입력 가드레일은 3단계로 실행됩니다:

먼저, 가드레일은 에이전트에 전달된 것과 동일한 입력을 받습니다.
다음으로, 가드레일 함수가 실행되어 GuardrailFunctionOutput을 생성하고, 이는 InputGuardrailResult로 래핑됩니다
마지막으로 .tripwire_triggered가 true인지 확인합니다. true이면 InputGuardrailTripwireTriggered 예외가 발생하므로, 사용자에게 적절히 응답하거나 예외를 처리할 수 있습니다.

Note

입력 가드레일은 사용자 입력에서 실행되도록 설계되었으므로, 에이전트의 가드레일은 해당 에이전트가 첫 번째 에이전트인 경우에만 실행됩니다. 왜 guardrails 속성이 Runner.run에 전달되는 대신 에이전트에 있는지 궁금할 수 있습니다. 이는 가드레일이 실제 에이전트와 밀접하게 관련되는 경향이 있기 때문입니다. 에이전트마다 다른 가드레일을 실행하므로, 코드를 같은 위치에 두면 가독성에 도움이 됩니다.

실행 모드

입력 가드레일은 두 가지 실행 모드를 지원합니다:

병렬 실행(기본값, run_in_parallel=True): 가드레일이 에이전트 실행과 동시에 실행됩니다. 둘이 동시에 시작하므로 최상의 지연 시간을 제공합니다. 그러나 가드레일이 실패하면, 에이전트는 취소되기 전에 이미 토큰을 소비하고 도구를 실행했을 수 있습니다.
블로킹 실행(run_in_parallel=False): 가드레일이 에이전트가 시작되기 전에 실행을 완료합니다. 가드레일의 트립와이어가 트리거되면 에이전트는 전혀 실행되지 않아 토큰 소비와 도구 실행을 방지합니다. 이는 비용 최적화 및 도구 호출로 인한 잠재적 부작용을 피하고자 할 때 이상적입니다.

출력 가드레일

출력 가드레일은 3단계로 실행됩니다:

먼저, 가드레일은 에이전트가 생성한 출력을 받습니다.
다음으로, 가드레일 함수가 실행되어 GuardrailFunctionOutput을 생성하고, 이는 OutputGuardrailResult로 래핑됩니다
마지막으로 .tripwire_triggered가 true인지 확인합니다. true이면 OutputGuardrailTripwireTriggered 예외가 발생하므로, 사용자에게 적절히 응답하거나 예외를 처리할 수 있습니다.

Note

출력 가드레일은 최종 에이전트 출력에서 실행되도록 설계되었으므로, 에이전트의 가드레일은 해당 에이전트가 마지막 에이전트인 경우에만 실행됩니다. 입력 가드레일과 마찬가지로, 가드레일은 실제 에이전트와 밀접하게 관련되는 경향이 있으므로 에이전트마다 다른 가드레일을 실행하게 됩니다. 따라서 코드를 같은 위치에 두면 가독성에 도움이 됩니다.

출력 가드레일은 항상 에이전트가 완료된 후에 실행되므로, run_in_parallel 매개변수를 지원하지 않습니다.

트립와이어

입력 또는 출력이 가드레일 검사를 통과하지 못하면, 가드레일은 트립와이어로 이를 신호할 수 있습니다. 트립와이어가 트리거된 가드레일을 발견하는 즉시 {Input,Output}GuardrailTripwireTriggered 예외를 발생시키고 에이전트 실행을 중단합니다.

가드레일 구현

입력을 받아 GuardrailFunctionOutput을 반환하는 함수를 제공해야 합니다. 이 예시에서는 내부적으로 에이전트를 실행하여 이를 구현하겠습니다.

from pydantic import BaseModel
from agents import (
    Agent,
    GuardrailFunctionOutput,
    InputGuardrailTripwireTriggered,
    RunContextWrapper,
    Runner,
    TResponseInputItem,
    input_guardrail,
)

class MathHomeworkOutput(BaseModel):
    is_math_homework: bool
    reasoning: str

guardrail_agent = Agent( # (1)!
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the user is asking you to do their math homework.",
    output_type=MathHomeworkOutput,
)


@input_guardrail
async def math_guardrail( # (2)!
    ctx: RunContextWrapper[None], agent: Agent, input: str | list[TResponseInputItem]
) -> GuardrailFunctionOutput:
    result = await Runner.run(guardrail_agent, input, context=ctx.context)

    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=result.final_output, # (3)!
        tripwire_triggered=result.final_output.is_math_homework,
    )


agent = Agent(  # (4)!
    name="Customer support agent",
    instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.",
    input_guardrails=[math_guardrail],
)

async def main():
    # This should trip the guardrail
    try:
        await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?")
        print("Guardrail didn't trip - this is unexpected")

    except InputGuardrailTripwireTriggered:
        print("Math homework guardrail tripped")

가드레일 함수에서 이 에이전트를 사용합니다.
이는 에이전트의 입력/컨텍스트를 받아 결과를 반환하는 가드레일 함수입니다.
가드레일 결과에 추가 정보를 포함할 수 있습니다.
이는 워크플로를 정의하는 실제 에이전트입니다.

출력 가드레일도 유사합니다.

from pydantic import BaseModel
from agents import (
    Agent,
    GuardrailFunctionOutput,
    OutputGuardrailTripwireTriggered,
    RunContextWrapper,
    Runner,
    output_guardrail,
)
class MessageOutput(BaseModel): # (1)!
    response: str

class MathOutput(BaseModel): # (2)!
    reasoning: str
    is_math: bool

guardrail_agent = Agent(
    name="Guardrail check",
    instructions="Check if the output includes any math.",
    output_type=MathOutput,
)

@output_guardrail
async def math_guardrail(  # (3)!
    ctx: RunContextWrapper, agent: Agent, output: MessageOutput
) -> GuardrailFunctionOutput:
    result = await Runner.run(guardrail_agent, output.response, context=ctx.context)

    return GuardrailFunctionOutput(
        output_info=result.final_output,
        tripwire_triggered=result.final_output.is_math,
    )

agent = Agent( # (4)!
    name="Customer support agent",
    instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.",
    output_guardrails=[math_guardrail],
    output_type=MessageOutput,
)

async def main():
    # This should trip the guardrail
    try:
        await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?")
        print("Guardrail didn't trip - this is unexpected")

    except OutputGuardrailTripwireTriggered:
        print("Math output guardrail tripped")

이는 실제 에이전트의 출력 타입입니다.
이는 가드레일의 출력 타입입니다.
이는 에이전트의 출력을 받아 결과를 반환하는 가드레일 함수입니다.
이는 워크플로를 정의하는 실제 에이전트입니다.