Evolve the doc translation workflow by using gpt-4.1 (#507 )

This pull request enhances the document translation workflow by
switching to the new GPT-4.1 model. The generator script’s prompt now
includes a “workflow” section that guides the model to iterate
self-reviews on its outputs to autonomously achieve the highest quality.
This addition has noticeably improved the naturalness and consistency of
the wording in the translated outputs.

2025-04-14 22:04:07 -04:00

4.7 KiB

Raw Blame History

結果

Runner.run メソッドを呼び出すと、以下のいずれかが返されます:

run または run_sync を呼び出した場合は、[RunResult][agents.result.RunResult]
run_streamed を呼び出した場合は、[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含まれています。

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格納されます。これは以下のいずれかです:

最後のエージェントに output_type が定義されていない場合は str
エージェントに output_type が定義されている場合は、last_agent.output_type 型のオブジェクト

!!! note

`final_output` の型は `Any` です。ハンドオフのため、静的に型を決定することはできません。ハンドオフが発生した場合、どのエージェントが最後になるか分からないため、出力型の集合を静的に知ることができません。

次のターンへの入力

[result.to_input_list()][agents.result.RunResultBase.to_input_list] を使うことで、実行結果を入力リストに変換できます。これは、あなたが提供した元の入力と、エージェント実行中に生成されたアイテムを連結したものです。これにより、ある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簡単になります。

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格納されます。アプリケーションによっては、次回ユーザーが何か入力した際にこれが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化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ておき、次回ユーザーがエージェントにメッセージを送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格納されます。これらのアイテムは [RunItem][agents.items.RunItem] です。RunItem 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 からのツールコールアイテムです。
[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コールへのツールレスポンスです。また、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 アイテムはツールレスポンスです。また、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] および [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（存在する場合）が格納されます。ガードレール結果には、ログや保存に役立つ有用な情報が含まれることがあるため、これらを利用できるようにしています。

raw レスポンス

[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] が格納されます。

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格納されます。ほとんどの場合これは必要ありませんが、必要な場合のために利用可能です。

4.7 KiB Raw Blame History

結果