스트리밍

스트리밍을 사용하면 에이전트 실행이 진행되는 동안 업데이트를 구독할 수 있습니다. 이는 최종 사용자에게 진행 상황 업데이트와 부분 응답을 보여주는 데 유용합니다

스트리밍하려면 Runner.run_streamed()를 호출하면 되고, 그러면 RunResultStreaming이 반환됩니다. result.stream_events()를 호출하면 아래에 설명된 StreamEvent 객체의 비동기 스트림을 받을 수 있습니다

비동기 이터레이터가 끝날 때까지 result.stream_events()를 계속 소비하세요. 스트리밍 실행은 이터레이터가 종료되기 전까지 완료되지 않으며, 세션 지속성, 승인 기록 정리, 히스토리 압축 같은 후처리는 마지막으로 보이는 토큰이 도착한 뒤에 완료될 수 있습니다. 루프가 종료되면 result.is_complete가 최종 실행 상태를 반영합니다

원문 응답 이벤트

RawResponsesStreamEvent는 LLM에서 직접 전달되는 원문 이벤트입니다. OpenAI Responses API 형식이므로 각 이벤트에는 타입(response.created, response.output_text.delta 등)과 데이터가 있습니다. 이 이벤트는 응답 메시지가 생성되는 즉시 사용자에게 스트리밍하려는 경우 유용합니다

컴퓨터 도구 원문 이벤트는 저장된 결과와 동일하게 preview와 GA의 구분을 유지합니다. Preview 흐름은 하나의 action이 있는 computer_call 항목을 스트리밍하고, gpt-5.4는 배치된 actions[]가 있는 computer_call 항목을 스트리밍할 수 있습니다. 더 높은 수준의 RunItemStreamEvent 표면은 이를 위해 컴퓨터 전용 이벤트 이름을 별도로 추가하지 않습니다. 두 형태 모두 여전히 tool_called로 표시되며, 스크린샷 결과는 computer_call_output 항목을 감싼 tool_output으로 반환됩니다

예를 들어, 아래 코드는 LLM이 생성한 텍스트를 토큰 단위로 출력합니다

import asyncio
from openai.types.responses import ResponseTextDeltaEvent
from agents import Agent, Runner

async def main():
    agent = Agent(
        name="Joker",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )

    result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.")
    async for event in result.stream_events():
        if event.type == "raw_response_event" and isinstance(event.data, ResponseTextDeltaEvent):
            print(event.data.delta, end="", flush=True)


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

스트리밍과 승인

스트리밍은 도구 승인을 위해 일시 중지되는 실행과 호환됩니다. 도구에 승인이 필요하면 result.stream_events()가 종료되고, 대기 중인 승인은 RunResultStreaming.interruptions에 노출됩니다. result.to_state()로 결과를 RunState로 변환한 뒤 인터럽션(중단 처리)을 승인하거나 거부하고, Runner.run_streamed(...)로 재개하세요

result = Runner.run_streamed(agent, "Delete temporary files if they are no longer needed.")
async for _event in result.stream_events():
    pass

if result.interruptions:
    state = result.to_state()
    for interruption in result.interruptions:
        state.approve(interruption)
    result = Runner.run_streamed(agent, state)
    async for _event in result.stream_events():
        pass

전체 일시 중지/재개 흐름은 휴먼인더루프 (HITL) 가이드를 참고하세요

실행 항목 이벤트와 에이전트 이벤트

RunItemStreamEvent는 더 높은 수준의 이벤트입니다. 항목이 완전히 생성되었을 때 이를 알려줍니다. 이를 통해 각 토큰이 아니라 "메시지 생성됨", "도구 실행됨" 같은 수준으로 진행 상황 업데이트를 전달할 수 있습니다. 마찬가지로 AgentUpdatedStreamEvent는 현재 에이전트가 변경될 때(예: 핸드오프 결과) 업데이트를 제공합니다

실행 항목 이벤트 이름

RunItemStreamEvent.name은 고정된 의미 기반 이벤트 이름 집합을 사용합니다

message_output_created
handoff_requested
handoff_occured
tool_called
tool_search_called
tool_search_output_created
tool_output
reasoning_item_created
mcp_approval_requested
mcp_approval_response
mcp_list_tools

handoff_occured는 하위 호환성을 위해 의도적으로 철자가 잘못되어 있습니다

호스티드 툴 검색을 사용하는 경우, 모델이 도구 검색 요청을 발행할 때 tool_search_called이 발생하고 Responses API가 로드된 하위 집합을 반환할 때 tool_search_output_created이 발생합니다

예를 들어, 아래 코드는 원문 이벤트를 무시하고 사용자에게 업데이트를 스트리밍합니다

import asyncio
import random
from agents import Agent, ItemHelpers, Runner, function_tool

@function_tool
def how_many_jokes() -> int:
    return random.randint(1, 10)


async def main():
    agent = Agent(
        name="Joker",
        instructions="First call the `how_many_jokes` tool, then tell that many jokes.",
        tools=[how_many_jokes],
    )

    result = Runner.run_streamed(
        agent,
        input="Hello",
    )
    print("=== Run starting ===")

    async for event in result.stream_events():
        # We'll ignore the raw responses event deltas
        if event.type == "raw_response_event":
            continue
        # When the agent updates, print that
        elif event.type == "agent_updated_stream_event":
            print(f"Agent updated: {event.new_agent.name}")
            continue
        # When items are generated, print them
        elif event.type == "run_item_stream_event":
            if event.item.type == "tool_call_item":
                print("-- Tool was called")
            elif event.item.type == "tool_call_output_item":
                print(f"-- Tool output: {event.item.output}")
            elif event.item.type == "message_output_item":
                print(f"-- Message output:\n {ItemHelpers.text_message_output(event.item)}")
            else:
                pass  # Ignore other event types

    print("=== Run complete ===")


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())