도구
도구는 에이전트가 데이터를 가져오고, 코드를 실행하고, 외부 API를 호출하고, 심지어 컴퓨터를 사용하는 등의 행동을 할 수 있게 합니다. Agents SDK의 도구는 세 가지 범주로 나뉩니다:
- 호스티드 툴: 이는 AI 모델과 함께 LLM 서버에서 실행됩니다. OpenAI는 retrieval, 웹 검색 및 컴퓨터 사용을 호스티드 툴로 제공합니다.
- 함수 호출: 임의의 Python 함수를 도구로 사용할 수 있게 해줍니다.
- 도구로서의 에이전트: 에이전트를 도구로 사용하여, 핸드오프 없이도 에이전트가 다른 에이전트를 호출할 수 있게 합니다.
호스티드 툴
OpenAI는OpenAIResponsesModel 사용 시 몇 가지 내장 도구를 제공합니다:
WebSearchTool은 에이전트가 웹을 검색할 수 있게 합니다.FileSearchTool은 OpenAI 벡터 스토어에서 정보를 검색할 수 있게 합니다.ComputerTool은 컴퓨터 사용 작업을 자동화할 수 있게 합니다.CodeInterpreterTool은 LLM이 샌드박스 환경에서 코드를 실행할 수 있게 합니다.HostedMCPTool은 원격 MCP 서버의 도구를 모델에 노출합니다.ImageGenerationTool은 프롬프트로부터 이미지를 생성합니다.LocalShellTool은 로컬 머신에서 셸 명령을 실행합니다.
fromagentsimportAgent,FileSearchTool,Runner,WebSearchToolagent=Agent(name="Assistant",tools=[WebSearchTool(),FileSearchTool(max_num_results=3,vector_store_ids=["VECTOR_STORE_ID"],),],)asyncdefmain():result=awaitRunner.run(agent,"Which coffee shop should I go to, taking into account my preferences and the weather today in SF?")print(result.final_output)함수 도구
임의의 Python 함수를 도구로 사용할 수 있습니다. Agents SDK가 도구 설정을 자동으로 처리합니다:
- 도구 이름은 Python 함수 이름이 됩니다(또는 직접 이름을 지정할 수 있음)
- 도구 설명은 함수의 docstring에서 가져옵니다(또는 직접 설명을 제공할 수 있음)
- 함수 입력에 대한 스키마는 함수의 인자에서 자동으로 생성됩니다
- 각 입력에 대한 설명은 비활성화하지 않는 한 함수의 docstring에서 가져옵니다
Python의inspect 모듈을 사용해 함수 시그니처를 추출하고,griffe로 docstring을 파싱하며, 스키마 생성에는pydantic을 사용합니다.
importjsonfromtyping_extensionsimportTypedDict,AnyfromagentsimportAgent,FunctionTool,RunContextWrapper,function_toolclassLocation(TypedDict):lat:floatlong:float@function_tool# (1)!asyncdeffetch_weather(location:Location)->str:# (2)!"""Fetch the weather for a given location. Args: location: The location to fetch the weather for. """# In real life, we'd fetch the weather from a weather APIreturn"sunny"@function_tool(name_override="fetch_data")# (3)!defread_file(ctx:RunContextWrapper[Any],path:str,directory:str|None=None)->str:"""Read the contents of a file. Args: path: The path to the file to read. directory: The directory to read the file from. """# In real life, we'd read the file from the file systemreturn"<file contents>"agent=Agent(name="Assistant",tools=[fetch_weather,read_file],# (4)!)fortoolinagent.tools:ifisinstance(tool,FunctionTool):print(tool.name)print(tool.description)print(json.dumps(tool.params_json_schema,indent=2))print()- 함수 인자에는 어떤 Python 타입이든 사용할 수 있으며, 함수는 동기 또는 비동기 모두 가능합니다.
- Docstring이 있으면 설명과 인자 설명을 추출하는 데 사용합니다
- 함수는 선택적으로
context를 받을 수 있습니다(반드시 첫 번째 인자). 도구 이름, 설명, 사용할 docstring 스타일 등도 오버라이드로 설정할 수 있습니다. - 데코레이터가 적용된 함수를 도구 목록에 전달하면 됩니다.
출력을 보려면 펼치기
fetch_weatherFetch the weather for a given location.{"$defs": { "Location": { "properties": { "lat": { "title": "Lat", "type": "number" }, "long": { "title": "Long", "type": "number" } }, "required": [ "lat", "long" ], "title": "Location", "type": "object" }},"properties": { "location": { "$ref": "#/$defs/Location", "description": "The location to fetch the weather for." }},"required": [ "location"],"title": "fetch_weather_args","type": "object"}fetch_dataRead the contents of a file.{"properties": { "path": { "description": "The path to the file to read.", "title": "Path", "type": "string" }, "directory": { "anyOf": [ { "type": "string" }, { "type": "null" } ], "default": null, "description": "The directory to read the file from.", "title": "Directory" }},"required": [ "path"],"title": "fetch_data_args","type": "object"}함수 도구에서 이미지 또는 파일 반환
텍스트 출력 외에도, 함수 도구의 출력으로 하나 또는 여러 개의 이미지나 파일을 반환할 수 있습니다. 이를 위해 다음 중 아무 것이나 반환할 수 있습니다:
- 이미지:
ToolOutputImage(또는 TypedDict 버전,ToolOutputImageDict) - 파일:
ToolOutputFileContent(또는 TypedDict 버전,ToolOutputFileContentDict) - 텍스트: 문자열 또는 문자열로 변환 가능한 객체, 또는
ToolOutputText(또는 TypedDict 버전,ToolOutputTextDict)
커스텀 함수 도구
때로는 Python 함수를 도구로 사용하고 싶지 않을 수 있습니다. 이 경우FunctionTool을 직접 생성할 수 있습니다. 다음을 제공해야 합니다:
namedescription- 인자에 대한 JSON 스키마인
params_json_schema ToolContext와 인자(문자열 JSON)를 받아 도구 출력을 문자열로 반환해야 하는 비동기 함수on_invoke_tool
fromtypingimportAnyfrompydanticimportBaseModelfromagentsimportRunContextWrapper,FunctionTooldefdo_some_work(data:str)->str:return"done"classFunctionArgs(BaseModel):username:strage:intasyncdefrun_function(ctx:RunContextWrapper[Any],args:str)->str:parsed=FunctionArgs.model_validate_json(args)returndo_some_work(data=f"{parsed.username} is{parsed.age} years old")tool=FunctionTool(name="process_user",description="Processes extracted user data",params_json_schema=FunctionArgs.model_json_schema(),on_invoke_tool=run_function,)자동 인자 및 docstring 파싱
앞서 언급했듯이 도구의 스키마를 추출하기 위해 함수 시그니처를 자동으로 파싱하고, 도구 및 개별 인자에 대한 설명을 추출하기 위해 docstring을 파싱합니다. 참고 사항:
- 시그니처 파싱은
inspect모듈로 수행합니다. 타입 주석을 사용해 인자 타입을 파악하고, 전체 스키마를 표현하는 Pydantic 모델을 동적으로 빌드합니다. Python 기본형, Pydantic 모델, TypedDict 등 대부분의 타입을 지원합니다. - docstring 파싱에는
griffe를 사용합니다. 지원되는 docstring 형식은google,sphinx,numpy입니다. docstring 형식은 자동 감지하려 하지만 최선의 노력에 기반하며,function_tool호출 시 명시적으로 설정할 수 있습니다.use_docstring_info를False로 설정하여 docstring 파싱을 비활성화할 수도 있습니다.
스키마 추출 코드는agents.function_schema에 있습니다.
도구로서의 에이전트
일부 워크플로우에서는 제어를 넘기지 않고 중앙 에이전트가 특화된 에이전트 네트워크를 오케스트레이션하기를 원할 수 있습니다. 에이전트를 도구로 모델링하면 이를 수행할 수 있습니다.
fromagentsimportAgent,Runnerimportasynciospanish_agent=Agent(name="Spanish agent",instructions="You translate the user's message to Spanish",)french_agent=Agent(name="French agent",instructions="You translate the user's message to French",)orchestrator_agent=Agent(name="orchestrator_agent",instructions=("You are a translation agent. You use the tools given to you to translate.""If asked for multiple translations, you call the relevant tools."),tools=[spanish_agent.as_tool(tool_name="translate_to_spanish",tool_description="Translate the user's message to Spanish",),french_agent.as_tool(tool_name="translate_to_french",tool_description="Translate the user's message to French",),],)asyncdefmain():result=awaitRunner.run(orchestrator_agent,input="Say 'Hello, how are you?' in Spanish.")print(result.final_output)도구 에이전트 커스터마이징
agent.as_tool 함수는 에이전트를 손쉽게 도구로 전환하는 편의 메서드입니다. 그러나 모든 구성을 지원하지는 않습니다. 예를 들어max_turns를 설정할 수 없습니다. 고급 사용 사례의 경우, 도구 구현 내에서Runner.run을 직접 사용하세요:
@function_toolasyncdefrun_my_agent()->str:"""A tool that runs the agent with custom configs"""agent=Agent(name="My agent",instructions="...")result=awaitRunner.run(agent,input="...",max_turns=5,run_config=...)returnstr(result.final_output)커스텀 출력 추출
특정 상황에서는 중앙 에이전트에 반환하기 전에 도구 에이전트의 출력을 수정하고자 할 수 있습니다. 다음과 같은 경우에 유용합니다:
- 하위 에이전트의 대화 기록에서 특정 정보(예: JSON 페이로드)를 추출
- 에이전트의 최종 답변을 변환 또는 재포맷(예: 마크다운을 일반 텍스트 또는 CSV로 변환)
- 에이전트 응답이 없거나 잘못된 경우 출력을 검증하거나 대체 값을 제공
as_tool 메서드에custom_output_extractor 인자를 제공하여 이를 수행할 수 있습니다:
asyncdefextract_json_payload(run_result:RunResult)->str:# Scan the agent’s outputs in reverse order until we find a JSON-like message from a tool call.foriteminreversed(run_result.new_items):ifisinstance(item,ToolCallOutputItem)anditem.output.strip().startswith("{"):returnitem.output.strip()# Fallback to an empty JSON object if nothing was foundreturn"{}"json_tool=data_agent.as_tool(tool_name="get_data_json",tool_description="Run the data agent and return only its JSON payload",custom_output_extractor=extract_json_payload,)조건부 도구 활성화
런타임에is_enabled 매개변수를 사용하여 에이전트 도구를 조건부로 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 이를 통해 컨텍스트, 사용자 선호도 또는 런타임 조건에 따라 LLM에 제공되는 도구를 동적으로 필터링할 수 있습니다.
importasynciofromagentsimportAgent,AgentBase,Runner,RunContextWrapperfrompydanticimportBaseModelclassLanguageContext(BaseModel):language_preference:str="french_spanish"deffrench_enabled(ctx:RunContextWrapper[LanguageContext],agent:AgentBase)->bool:"""Enable French for French+Spanish preference."""returnctx.context.language_preference=="french_spanish"# Create specialized agentsspanish_agent=Agent(name="spanish_agent",instructions="You respond in Spanish. Always reply to the user's question in Spanish.",)french_agent=Agent(name="french_agent",instructions="You respond in French. Always reply to the user's question in French.",)# Create orchestrator with conditional toolsorchestrator=Agent(name="orchestrator",instructions=("You are a multilingual assistant. You use the tools given to you to respond to users. ""You must call ALL available tools to provide responses in different languages. ""You never respond in languages yourself, you always use the provided tools."),tools=[spanish_agent.as_tool(tool_name="respond_spanish",tool_description="Respond to the user's question in Spanish",is_enabled=True,# Always enabled),french_agent.as_tool(tool_name="respond_french",tool_description="Respond to the user's question in French",is_enabled=french_enabled,),],)asyncdefmain():context=RunContextWrapper(LanguageContext(language_preference="french_spanish"))result=awaitRunner.run(orchestrator,"How are you?",context=context.context)print(result.final_output)asyncio.run(main())is_enabled 매개변수는 다음을 허용합니다:
- Boolean 값:
True(항상 활성) 또는False(항상 비활성) - 호출 가능한 함수:
(context, agent)를 받아 boolean을 반환하는 함수 - 비동기 함수: 복잡한 조건 로직을 위한 비동기 함수
비활성화된 도구는 런타임에 LLM에서 완전히 숨겨집니다. 다음에 유용합니다:
- 사용자 권한에 따른 기능 게이팅
- 환경별 도구 가용성(dev vs prod)
- 서로 다른 도구 구성을 A/B 테스트
- 런타임 상태에 따른 동적 도구 필터링
함수 도구의 오류 처리
@function_tool로 함수 도구를 만들 때failure_error_function을 전달할 수 있습니다. 이 함수는 도구 호출이 크래시한 경우 LLM에 오류 응답을 제공합니다.
- 기본적으로(아무 것도 전달하지 않으면) 오류가 발생했음을 LLM에 알리는
default_tool_error_function을 실행합니다. - 사용자 정의 오류 함수를 전달하면 해당 함수가 대신 실행되어 그 응답이 LLM에 전송됩니다.
- 명시적으로
None을 전달하면, 도구 호출 오류가 재발생되어 직접 처리할 수 있습니다. 모델이 잘못된 JSON을 생성한 경우ModelBehaviorError, 코드가 크래시한 경우UserError등이 될 수 있습니다.
fromagentsimportfunction_tool,RunContextWrapperfromtypingimportAnydefmy_custom_error_function(context:RunContextWrapper[Any],error:Exception)->str:"""A custom function to provide a user-friendly error message."""print(f"A tool call failed with the following error:{error}")return"An internal server error occurred. Please try again later."@function_tool(failure_error_function=my_custom_error_function)defget_user_profile(user_id:str)->str:"""Fetches a user profile from a mock API. This function demonstrates a 'flaky' or failing API call. """ifuser_id=="user_123":return"User profile for user_123 successfully retrieved."else:raiseValueError(f"Could not retrieve profile for user_id:{user_id}. API returned an error.")FunctionTool 객체를 수동으로 생성하는 경우에는on_invoke_tool 함수 내부에서 오류를 처리해야 합니다.