Improve translation pipeline details (#475 )

This pull request improves the translation pipeline, which was
introduced by #460. Now the document generation works pretty well with
gpt-4o model.

2025-04-10 16:54:05 -04:00

4.6 KiB

Raw Blame History

結果

Runner.run メソッドを呼び出すと、次のいずれかが得られます：

run または run_sync を呼び出すと [RunResult][agents.result.RunResult]
run_streamed を呼び出すと [RunResultStreaming][agents.result.RunResultStreaming]

これらはどちらも [RunResultBase][agents.result.RunResultBase] を継承しており、ほとんどの有用な情報はここにあります。

最終出力

[final_output][agents.result.RunResultBase.final_output] プロパティには、最後に実行されたエージェントの最終出力が含まれています。これは次のいずれかです：

output_type が定義されていない場合は str
エージェントに出力タイプが定義されている場合は last_agent.output_type のオブジェクト

!!! note

`final_output` は `Any` 型です。ハンドオフのため、静的に型を指定することはできません。ハンドオフが発生すると、どのエージェントが最後になるか分からないため、可能な出力タイプのセットを静的に知ることはできません。

次のターンの入力

[result.to_input_list()][agents.result.RunResultBase.to_input_list] を使用して、結果を入力リストに変換できます。これにより、提供した元の入力をエージェント実行中に生成されたアイテムに連結します。これにより、1つのエージェント実行の出力を別の実行に渡したり、ループで実行して毎回新しいユーザー入力を追加したりするのが便利になります。

最後のエージェント

[last_agent][agents.result.RunResultBase.last_agent] プロパティには、最後に実行されたエージェントが含まれています。アプリケーションによっては、次回ユーザーが何かを入力する際に役立つことがよくあります。たとえば、フロントラインのトリアージエージェントが言語特定のエージェントにハンドオフする場合、最後のエージェントを保存し、次回ユーザーがエージェントにメッセージを送信する際に再利用できます。

新しいアイテム

[new_items][agents.result.RunResultBase.new_items] プロパティには、実行中に生成された新しいアイテムが含まれています。アイテムは [RunItem][agents.items.RunItem] です。実行アイテムは LLM によって生成された raw アイテムをラップします。

[MessageOutputItem][agents.items.MessageOutputItem] は LLM からのメッセージを示します。raw アイテムは生成されたメッセージです。
[HandoffCallItem][agents.items.HandoffCallItem] は LLM がハンドオフツールを呼び出したことを示します。raw アイテムは LLM からのツール呼び出しアイテムです。
[HandoffOutputItem][agents.items.HandoffOutputItem] はハンドオフが発生したことを示します。raw アイテムはハンドオフツール呼び出しへのツール応答です。アイテムからソース/ターゲットエージェントにもアクセスできます。
[ToolCallItem][agents.items.ToolCallItem] は LLM がツールを呼び出したことを示します。
[ToolCallOutputItem][agents.items.ToolCallOutputItem] はツールが呼び出されたことを示します。raw アイテムはツール応答です。アイテムからツール出力にもアクセスできます。
[ReasoningItem][agents.items.ReasoningItem] は LLM からの推論アイテムを示します。raw アイテムは生成された推論です。

その他の情報

ガードレール結果

[input_guardrail_results][agents.result.RunResultBase.input_guardrail_results] と [output_guardrail_results][agents.result.RunResultBase.output_guardrail_results] プロパティには、ガードレールの結果が含まれています。ガードレール結果には、ログや保存に役立つ情報が含まれることがあるため、これらを利用可能にしています。

Raw 応答

[raw_responses][agents.result.RunResultBase.raw_responses] プロパティには、LLM によって生成された [ModelResponse][agents.items.ModelResponse] が含まれています。

元の入力

[input][agents.result.RunResultBase.input] プロパティには、run メソッドに提供した元の入力が含まれています。ほとんどの場合、これを必要としませんが、必要な場合に備えて利用可能です。

4.6 KiB Raw Blame History

結果