安全防护措施

安全防护措施与您的智能体_并行_运行，使您能够对用户输入进行检查和验证。比如，假设您有一个使用非常智能（因此也较慢/昂贵）的模型来处理客户请求的智能体。您不希望恶意用户让该模型帮他们做数学作业。因此，您可以用一个快速/廉价的模型运行一条安全防护措施。如果该安全防护措施检测到恶意使用，它可以立即抛出错误，从而阻止昂贵模型运行，为您节省时间/金钱。

安全防护措施分为两种类型：

输入安全防护措施在初始用户输入上运行
输出安全防护措施在最终智能体输出上运行

输入安全防护措施

输入安全防护措施分三步运行：

首先，安全防护措施接收与智能体相同的输入。
接着，运行安全防护措施函数以生成一个GuardrailFunctionOutput，随后将其包装为InputGuardrailResult
最后，我们检查.tripwire_triggered是否为 true。若为 true，则会抛出InputGuardrailTripwireTriggered异常，您即可适当回复用户或处理该异常。

Note

输入安全防护措施旨在对用户输入运行，因此智能体的安全防护措施只会在该智能体是第一个智能体时运行。您可能会疑惑，为什么 guardrails 属性在智能体上，而不是传给 Runner.run？这是因为安全防护措施往往与具体的智能体相关——您会为不同的智能体运行不同的安全防护措施，因此将代码就近放置有助于可读性。

输出安全防护措施

输出安全防护措施分三步运行：

首先，安全防护措施接收由智能体产出的输出。
接着，运行安全防护措施函数以生成一个GuardrailFunctionOutput，随后将其包装为OutputGuardrailResult
最后，我们检查.tripwire_triggered是否为 true。若为 true，则会抛出OutputGuardrailTripwireTriggered异常，您即可适当回复用户或处理该异常。

Note

输出安全防护措施旨在对最终的智能体输出运行，因此智能体的安全防护措施只会在该智能体是最后一个智能体时运行。与输入安全防护措施类似，我们这样做是因为安全防护措施往往与具体的智能体相关——您会为不同的智能体运行不同的安全防护措施，因此将代码就近放置有助于可读性。

触发绊线

如果输入或输出未通过安全防护措施，安全防护措施可以通过触发绊线来发出信号。一旦我们发现某个安全防护措施触发了绊线，就会立即抛出{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered异常并停止智能体执行。

安全防护措施实现

您需要提供一个接收输入并返回GuardrailFunctionOutput的函数。在此示例中，我们将通过在底层运行一个智能体来实现。

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")

我们将在安全防护措施函数中使用此智能体。
这是接收智能体输入/上下文并返回结果的安全防护措施函数。
我们可以在安全防护措施结果中包含额外信息。
这是定义工作流的实际智能体。

输出安全防护措施类似。

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")

这是实际智能体的输出类型。
这是安全防护措施的输出类型。
这是接收智能体输出并返回结果的安全防护措施函数。
这是定义工作流的实际智能体。