エージェントは、アプリにおける中核の構成要素です。エージェントとは、instructions と tools で設定された大規模言語モデル（LLM）です。

エージェントはアプリの中心的な構成要素です。エージェントは、instructions と tools で設定された大規模言語モデル (LLM)です。

エージェントで最もよく設定するプロパティは次のとおりです。

エージェントでよく設定するプロパティは次のとおりです。

-`name`:エージェントを識別する必須の文字列。

-`instructions`:開発者メッセージまたは system prompt とも呼ばれます。

-`model`: 使用する LLMと、temperature や top_pなどのモデル調整パラメーターを指定する省略可能な`model_settings`。

-`tools`:エージェントがタスクを遂行するために利用できるツールの一覧。

-`name`:エージェントを識別する必須の文字列です。

-`instructions`:developer message（開発者メッセージ）または システムプロンプト とも呼ばれます。

-`model`: 使用する LLMを指定します。また、temperature や top_pなどのモデル調整パラメーターを設定する`model_settings` を任意で指定できます。

-`tools`:エージェントがタスクを達成するために使用できる tools です。

from agentsimport Agent, ModelSettings, function_tool

エージェントは汎用的に`context` 型を取ります。コンテキストは依存性インジェクション用ツールであり、あなたが作成して`Runner.run()` に渡すオブジェクトです。このオブジェクトはすべてのエージェント、ツール、ハンドオフなどに渡され、エージェント実行時の依存関係や状態をまとめて保持します。任意の Pythonオブジェクトをコンテキストとして渡せます。

エージェントは汎用的な`context` 型を取ります。コンテキストは依存性注入用のツールで、あなたが作成して`Runner.run()` に渡すオブジェクトです。これはすべてのエージェント、tool、handoff などに渡され、実行時に必要な依存関係や状態を格納する入れ物として機能します。コンテキストには任意の Pythonオブジェクトを渡せます。

既定では、エージェントはプレーンテキスト（つまり`str`）を出力します。エージェントに特定の型の出力を生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用します。よく使われるのは[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)オブジェクトですが、Pydantic の[TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/)でラップ可能な型 ―dataclass、リスト、TypedDictなど ― であれば何でもサポートしています。

デフォルトでは、エージェントはプレーンテキスト、つまり`str` を出力します。特定の型で出力させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用します。一般的には[Pydantic](https://docs.pydantic.dev/)オブジェクトを使うことが多いですが、Pydantic の[TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/)でラップできる型であれば何でもサポートされています。たとえばdataclass、list、TypedDictなどです。

from pydanticimport BaseModel

!!! note

ハンドオフは、エージェントが委任できるサブエージェントです。ハンドオフのリストを渡すと、関連性がある場合にエージェントがそれらへ委任できます。これは、単一タスクに特化したモジュール型エージェントをオーケストレーションする強力なパターンです。詳細は[ハンドオフ](handoffs.md)ドキュメントをご覧ください。

ハンドオフは、エージェントが委譲できるサブエージェントです。ハンドオフのリストを渡すと、エージェントは関連性がある場合にそれらへ委譲できます。これは、単一タスクに特化したモジュール型エージェントを編成する強力なパターンです。詳細は[ハンドオフ](handoffs.md)のドキュメントをご覧ください。

from agentsimport Agent

多くの場合、エージェント作成時に instructionsを指定できますが、関数を介して動的に渡すことも可能です。その関数はエージェントとコンテキストを受け取り、プロンプトを返す必要があります。通常の関数も`async`関数も使用できます。

通常はエージェント作成時に instructionsを渡しますが、関数を通じて動的に instructions を提供することもできます。この関数はエージェントとコンテキストを受け取り、プロンプトを返す必要があります。同期関数でも`async`関数でも利用可能です。

defdynamic_instructions(

)

エージェントのライフサイクルを監視したい場合があります。たとえば、イベントをログに記録したり、特定のイベント発生時にデータを事前取得したりしたい場合です。`hooks`プロパティを使ってエージェントのライフサイクルにフックできます。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスを継承し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。

エージェントのライフサイクルを監視したい場合があります。たとえば、イベントをログに記録したり、特定のイベント発生時にデータを事前取得したりするケースです。`hooks`プロパティを使うことでエージェントのライフサイクルにフックを追加できます。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスを継承し、必要なメソッドをオーバーライドしてください。

ガードレールを使用すると、エージェントの実行と並行してユーザー入力のチェックやバリデーションを行えます。たとえば、ユーザー入力の関連性をスクリーニングすることが可能です。詳細は[guardrails](guardrails.md)ドキュメントをご覧ください。

ガードレールを使うと、エージェントの実行と並行してユーザー入力に対するチェック／バリデーションを実行できます。たとえば、ユーザー入力の関連性をフィルタリングすることが可能です。詳細は[guardrails](guardrails.md)のドキュメントをご参照ください。

エージェントの`clone()` メソッドを使用すると、エージェントを複製し、任意のプロパティを変更できます。

エージェントの`clone()` メソッドを使用すると、エージェントを複製し、必要に応じて任意のプロパティを変更できます。

pirate_agent= Agent(

ツールのリストを渡しても、必ずしもLLMがツールを使用するとは限りません。[`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定することでツール使用を強制できます。有効な値は以下のとおりです。

tools のリストを渡しても、LLMが必ずツールを使用するわけではありません。`ModelSettings.tool_choice` を設定することでツール使用を強制できます。設定可能な値は次のとおりです。

1.`auto` : LLM がツールを使用するかどうかを判断します。

2.`required` : LLMにツール使用を必須にします（ただし使用するツールは自動選択）。

3.`none` : LLMにツールを使用しないことを必須にします。

1.`auto` : LLM がツールを使用するかどうかを判断します。

2.`required` : LLMにツールの使用を必須とします (どのツールを使うかは LLM が判断)。

3.`none` : LLMにツールを使用しないことを要求します。

!!! note

デフォルトでは、 SDKはインポートされた時点で LLMリクエストとトレーシングのために`OPENAI_API_KEY`環境変数を参照します。アプリが起動する前にその環境変数を設定できない場合は、[set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を使用してキーを設定できます。

デフォルトでは、 SDKはインポートされるとすぐに LLMリクエストとトレーシング用に`OPENAI_API_KEY`環境変数を探します。アプリ起動前にその環境変数を設定できない場合は、[set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を使用してキーを設定できます。

from agentsimport set_default_openai_key

set_default_openai_key("sk-...")

また、使用するOpenAI クライアントを設定することもできます。デフォルトでは、 SDK は環境変数または上記で設定したデフォルトキーを用いて`AsyncOpenAI`インスタンスを生成します。これを変更するには、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用してください。

また、使用するOpenAIクライアントを設定することもできます。デフォルトでは、 SDK は環境変数または上記で設定したデフォルトキーを用いて`AsyncOpenAI`インスタンスを作成します。これを変更したい場合は、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用してください。

from openaiimport AsyncOpenAI

set_default_openai_client(custom_client)

さらに、利用する OpenAI APIをカスタマイズすることも可能です。デフォルトでは OpenAI Responses API を使用しますが、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api]関数を使って Chat Completions API に切り替えることができます。

さらに、使用する OpenAI APIをカスタマイズすることもできます。デフォルトでは OpenAI Responses API を使用しますが、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api]関数を使用して Chat Completions API に切り替えることができます。

from agentsimport set_default_openai_api

set_default_openai_api("chat_completions")

トレーシングはデフォルトで有効になっています。デフォルトでは前述の OpenAI API キー（環境変数、またはあなたが設定したデフォルトキー）が使用されます。トレーシングで使用する APIキーを個別に設定したい場合は、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key]関数を利用してください。

トレーシングはデフォルトで有効になっています。上記セクションの OpenAI API キー (環境変数または設定済みのデフォルトキー) が自動的に使用されます。トレーシング専用の APIキーを設定したい場合は、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key]関数を使用してください。

from agentsimport set_tracing_export_api_key

set_tracing_export_api_key("sk-...")

トレーシングを完全に無効化したい場合は、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled]関数を使用します。

トレーシングを完全に無効化したい場合は、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled]関数を使用できます。

from agentsimport set_tracing_disabled

set_tracing_disabled(True)

SDK にはハンドラーが設定されていないPython ロガーが 2 つあります。デフォルトでは、警告とエラーが`stdout`に出力され、それ以外のログは抑制されます。

SDK にはハンドラーが設定されていない2 つの Python ロガーが用意されています。デフォルトでは、 warning と error は`stdout`に出力されますが、それ以外のログは抑制されます。

詳細なログを有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging]関数をお使いください。

詳細なログを有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging]関数を使用してください。

from agentsimport enable_verbose_stdout_logging

enable_verbose_stdout_logging()

また、ハンドラー、フィルター、フォーマッターなどを追加してログをカスタマイズすることも可能です。詳しくは[Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html)を参照してください。

また、ハンドラー、フィルター、フォーマッターなどを追加してログをカスタマイズすることも可能です。詳しくは[Python logging guide](https://docs.python.org/3/howto/logging.html)をご覧ください。

import logging

logger.addHandler(logging.StreamHandler())

一部のログには機密データ（例:ユーザー データ）が含まれる場合があります。これらのデータをログに残さないようにするには、次の環境変数を設定してください。

ログの中には機密データ (例:ユーザーデータ) を含むものがあります。これらのデータを記録しないようにする場合は、次の環境変数を設定してください。

LLMの入力および出力のログを無効化する場合:

LLMの入力および出力のロギングを無効化する:

export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1

ツールの入力および出力のログを無効化する場合:

ツールの入力および出力のロギングを無効化する:

export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1