5639606163
This pull request introduces the following changes: 1. **Exclude translated pages from search**: I explored ways to make the search plugin work with the i18n plugin, but it would require extensive custom JavaScript hacks. So for now, I’m holding off on this work. 2. **Switch from GPT-4.1 to o3 for even better translation quality**: While 4.1 performs well, o3 shows even greater quality for this task, and there’s no reason to avoid using it.
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search:
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exclude: true
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# エージェントの実行
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`Runner` クラス [`Runner`][agents.run.Runner] を使用して エージェント を実行できます。方法は 3 つあります。
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1. 非同期で実行し、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返す [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]
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2. 同期メソッドで、内部的には `.run()` を呼び出す [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]
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3. 非同期で実行し、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返す [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]
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LLM をストリーミングモードで呼び出し、受信したイベントを逐次 ストリーミング します。
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```python
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from agents import Agent, Runner
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async def main():
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agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
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result = await Runner.run(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
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print(result.final_output)
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# Code within the code,
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# Functions calling themselves,
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# Infinite loop's dance.
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```
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詳細は [結果ガイド](results.md) を参照してください。
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## エージェントループ
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`Runner` の run メソッドを使用する際は、開始 エージェント と入力を渡します。入力は文字列（ユーザー メッセージと見なされます）または入力項目のリスト（OpenAI Responses API の項目）です。
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Runner は以下のループを実行します。
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1. 現在の エージェント と現在の入力で LLM を呼び出します。
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2. LLM が出力を生成します。
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1. `final_output` が返された場合、ループを終了して結果を返します。
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2. ハンドオフ が発生した場合、現在の エージェント と入力を更新し、ループを再実行します。
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3. ツール呼び出し がある場合、それらを実行し、結果を追加してループを再実行します。
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3. 指定した `max_turns` を超えた場合、[`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 例外を送出します。
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!!! note
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LLM の出力が「最終出力」と見なされる条件は、望ましい型のテキスト出力であり、ツール呼び出しがないことです。
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## ストリーミング
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ストリーミング を使用すると、LLM の実行中に ストリーミング イベントを受け取れます。ストリーム完了後、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] には実行に関する完全な情報（新しく生成されたすべての出力を含む）が格納されます。`.stream_events()` を呼び出して ストリーミング イベントを取得できます。詳しくは [ストリーミングガイド](streaming.md) をご覧ください。
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## Run 設定
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`run_config` パラメーターにより、エージェント実行のグローバル設定を行えます。
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- [`model`][agents.run.RunConfig.model]: 各 Agent の `model` 設定に関わらず使用するグローバル LLM モデルを指定します。
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- [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]: モデル名を解決する モデルプロバイダー。デフォルトは OpenAI です。
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- [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]: エージェント固有設定を上書きします。例としてグローバル `temperature` や `top_p` の設定など。
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- [`input_guardrails`][agents.run.RunConfig.input_guardrails], [`output_guardrails`][agents.run.RunConfig.output_guardrails]: すべての実行に適用する入力 / 出力 ガードレール のリスト。
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- [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: ハンドオフ に入力フィルターが設定されていない場合に適用されるグローバル入力フィルター。新しい エージェント へ送信される入力を編集できます。詳細は [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を参照してください。
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- [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]: 実行全体の [トレーシング](tracing.md) を無効化します。
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- [`trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data]: トレースに LLM やツール呼び出しの入出力など、機微なデータを含めるかどうかを設定します。
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- [`workflow_name`][agents.run.RunConfig.workflow_name], [`trace_id`][agents.run.RunConfig.trace_id], [`group_id`][agents.run.RunConfig.group_id]: 実行のトレーシング ワークフロー名、トレース ID、トレース グループ ID を設定します。少なくとも `workflow_name` の設定を推奨します。`group_id` を設定すると、複数の実行にまたがるトレースをリンクできます。
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- [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]: すべてのトレースに付与するメタデータ。
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## 会話 / チャットスレッド
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いずれかの run メソッドを呼び出すと、1 つ以上の エージェント が実行され（つまり 1 つ以上の LLM 呼び出しが行われ）、チャット会話の 1 つの論理ターンを表します。例:
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1. ユーザーターン: ユーザー がテキストを入力
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2. Runner 実行: 最初の エージェント が LLM を呼び出し、ツールを実行し、2 番目の エージェント へハンドオフ。2 番目の エージェント がさらにツールを実行し、最終出力を生成。
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エージェント実行の終了時に、ユーザー に何を表示するかは自由です。たとえば、エージェント が生成したすべての新しい項目を表示する、または最終出力のみを表示する等です。いずれの場合でも、ユーザー がフォローアップ質問をしたら、再度 run メソッドを呼び出せます。
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次ターンの入力は、基底クラス [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] を使用して取得できます。
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```python
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async def main():
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agent = Agent(name="Assistant", instructions="Reply very concisely.")
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with trace(workflow_name="Conversation", group_id=thread_id):
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# First turn
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result = await Runner.run(agent, "What city is the Golden Gate Bridge in?")
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print(result.final_output)
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# San Francisco
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# Second turn
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new_input = result.to_input_list() + [{"role": "user", "content": "What state is it in?"}]
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result = await Runner.run(agent, new_input)
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print(result.final_output)
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# California
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```
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## 例外
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特定の状況で SDK は例外を送出します。完全な一覧は [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下のとおりです。
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- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]: SDK が送出するすべての例外の基底クラス
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- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]: 実行が `max_turns` を超えた場合に送出
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- [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]: モデルが不正な出力（例: JSON 形式違反、存在しないツールの呼び出しなど）を生成した場合に送出
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- [`UserError`][agents.exceptions.UserError]: SDK の使用方法に誤りがある場合に送出
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- [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]: [ガードレール](guardrails.md) が発火した場合に送出 |