From 9c53abe8c15ab2cf1c5591c1db1f61b52a1b24dc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Eric Peter Date: Sun, 30 Mar 2025 20:53:09 -0700 Subject: [PATCH 001/186] Databricks MLflow tracing integration (#401) --- docs/tracing.md | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/tracing.md b/docs/tracing.md index b5412de04..b5dd54a6e 100644 --- a/docs/tracing.md +++ b/docs/tracing.md @@ -101,7 +101,8 @@ To customize this default setup, to send traces to alternative or additional bac - [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents) - [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) -- [MLflow](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) +- [MLflow (self-hosted/OSS](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) +- [MLflow (Databricks hosted](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/mlflow-tracing#-automatic-tracing) - [Braintrust](https://braintrust.dev/docs/guides/traces/integrations#openai-agents-sdk) - [Pydantic Logfire](https://logfire.pydantic.dev/docs/integrations/llms/openai/#openai-agents) - [AgentOps](https://docs.agentops.ai/v1/integrations/agentssdk) From 8b2bc0b4ba39e0369b76e0c570d0ed40ae426afe Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ddper Date: Tue, 1 Apr 2025 23:48:02 +0800 Subject: [PATCH 002/186] fix duplicate declaration of _shutdown_event (#410) fix duplicate declaration of _shutdown_event reported by issue https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/314 --- src/agents/tracing/processors.py | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/tracing/processors.py b/src/agents/tracing/processors.py index 5d8f4d8a6..f929d05da 100644 --- a/src/agents/tracing/processors.py +++ b/src/agents/tracing/processors.py @@ -182,7 +182,6 @@ def __init__( # Track when we next *must* perform a scheduled export self._next_export_time = time.time() + self._schedule_delay - self._shutdown_event = threading.Event() self._worker_thread = threading.Thread(target=self._run, daemon=True) self._worker_thread.start() From 757b7dafb1d5367a56786df33e5c0d708541c44c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Toufik Airane Date: Tue, 1 Apr 2025 17:50:40 +0200 Subject: [PATCH 003/186] Update README.md (#405) fix typo --- examples/mcp/sse_example/README.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/examples/mcp/sse_example/README.md b/examples/mcp/sse_example/README.md index 605c2cc92..9a667d31e 100644 --- a/examples/mcp/sse_example/README.md +++ b/examples/mcp/sse_example/README.md @@ -5,7 +5,7 @@ This example uses a local SSE server in [server.py](server.py). Run the example via: ``` -uv run python python examples/mcp/sse_example/main.py +uv run python examples/mcp/sse_example/main.py ``` ## Details From e827dfe75f869f9bcbbc2e677d8ef97853bc5923 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Carmen(Jia) Liu" Date: Tue, 1 Apr 2025 23:51:52 +0800 Subject: [PATCH 004/186] Fix: Correct the trace path in examples (#395) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ### What changed? The trace URL was using the wrong path format: - Old: `/traces/{trace_id}` - Fixed: `/traces/trace?trace_id={trace_id}` Screenshot 2025-03-30 at 5 54 11 pm --- examples/financial_research_agent/manager.py | 2 +- examples/mcp/filesystem_example/main.py | 2 +- examples/mcp/sse_example/main.py | 2 +- examples/research_bot/manager.py | 2 +- examples/research_bot/sample_outputs/product_recs.txt | 2 +- examples/research_bot/sample_outputs/vacation.txt | 2 +- 6 files changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/examples/financial_research_agent/manager.py b/examples/financial_research_agent/manager.py index a996296db..58ec11bf2 100644 --- a/examples/financial_research_agent/manager.py +++ b/examples/financial_research_agent/manager.py @@ -38,7 +38,7 @@ async def run(self, query: str) -> None: with trace("Financial research trace", trace_id=trace_id): self.printer.update_item( "trace_id", - f"View trace: https://platform.openai.com/traces/{trace_id}", + f"View trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id={trace_id}", is_done=True, hide_checkmark=True, ) diff --git a/examples/mcp/filesystem_example/main.py b/examples/mcp/filesystem_example/main.py index ae6fadd2f..92c2b2dbc 100644 --- a/examples/mcp/filesystem_example/main.py +++ b/examples/mcp/filesystem_example/main.py @@ -45,7 +45,7 @@ async def main(): ) as server: trace_id = gen_trace_id() with trace(workflow_name="MCP Filesystem Example", trace_id=trace_id): - print(f"View trace: https://platform.openai.com/traces/{trace_id}\n") + print(f"View trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id={trace_id}\n") await run(server) diff --git a/examples/mcp/sse_example/main.py b/examples/mcp/sse_example/main.py index 024b087e8..7c1137d2c 100644 --- a/examples/mcp/sse_example/main.py +++ b/examples/mcp/sse_example/main.py @@ -46,7 +46,7 @@ async def main(): ) as server: trace_id = gen_trace_id() with trace(workflow_name="SSE Example", trace_id=trace_id): - print(f"View trace: https://platform.openai.com/traces/{trace_id}\n") + print(f"View trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id={trace_id}\n") await run(server) diff --git a/examples/research_bot/manager.py b/examples/research_bot/manager.py index 47306f145..dab685692 100644 --- a/examples/research_bot/manager.py +++ b/examples/research_bot/manager.py @@ -23,7 +23,7 @@ async def run(self, query: str) -> None: with trace("Research trace", trace_id=trace_id): self.printer.update_item( "trace_id", - f"View trace: https://platform.openai.com/traces/{trace_id}", + f"View trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id={trace_id}", is_done=True, hide_checkmark=True, ) diff --git a/examples/research_bot/sample_outputs/product_recs.txt b/examples/research_bot/sample_outputs/product_recs.txt index 78865f23b..fd14d533d 100644 --- a/examples/research_bot/sample_outputs/product_recs.txt +++ b/examples/research_bot/sample_outputs/product_recs.txt @@ -3,7 +3,7 @@ $ uv run python -m examples.research_bot.main What would you like to research? Best surfboards for beginners. I can catch my own waves, but previously used an 11ft board. What should I look for, what are my options? Various budget ranges. -View trace: https://platform.openai.com/traces/trace_... +View trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id=trace_... Starting research... ✅ Will perform 15 searches ✅ Searching... 15/15 completed diff --git a/examples/research_bot/sample_outputs/vacation.txt b/examples/research_bot/sample_outputs/vacation.txt index b26499817..491c00054 100644 --- a/examples/research_bot/sample_outputs/vacation.txt +++ b/examples/research_bot/sample_outputs/vacation.txt @@ -2,7 +2,7 @@ $ uv run python -m examples.research_bot.main What would you like to research? Caribbean vacation spots in April, optimizing for surfing, hiking and water sports -View trace: https://platform.openai.com/traces/trace_.... +View trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id=trace_.... Starting research... ✅ Will perform 15 searches ✅ Searching... 15/15 completed From db3975f06ce77f6b63de06a4099593f09260c839 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Travis Dent Date: Tue, 1 Apr 2025 08:51:58 -0700 Subject: [PATCH 005/186] Fix incorrect slot name on `SpeechSpanData` (#386) Slot had inconsistent name. `"first_byte_at"` -> `"first_content_at"` --- src/agents/tracing/span_data.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/tracing/span_data.py b/src/agents/tracing/span_data.py index ed2a3f2d4..fe2e06188 100644 --- a/src/agents/tracing/span_data.py +++ b/src/agents/tracing/span_data.py @@ -236,7 +236,7 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class SpeechSpanData(SpanData): - __slots__ = ("input", "output", "model", "model_config", "first_byte_at") + __slots__ = ("input", "output", "model", "model_config", "first_content_at") def __init__( self, From 3454e3b32314b991eb37f2f2b2db7a1e436cc5b8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hoc Phan Date: Tue, 1 Apr 2025 08:57:43 -0700 Subject: [PATCH 006/186] Update tracing.md - Added Okahu-Monocle (#385) Monocle is an open source tracing and eval for GenAI apps. --- docs/tracing.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/docs/tracing.md b/docs/tracing.md index b5dd54a6e..ea48a2e28 100644 --- a/docs/tracing.md +++ b/docs/tracing.md @@ -113,3 +113,4 @@ To customize this default setup, to send traces to alternative or additional bac - [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/integrations/openai_agents) - [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents) - [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) +- [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) From 45c25f8ab0ba6ba455997aa284e966956d9e0b2b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Muhammad Anas Baig Date: Tue, 1 Apr 2025 23:09:26 +0500 Subject: [PATCH 007/186] Fix Docstring Reference in 'ToolsToFinalOutputFunction' in 'agent.py' (#391) ### **Summary** This pull request fixes docstring in `ToolsToFinalOutputFunction`, where `ToolToFinalOutputResult` was incorrectly referenced instead of `ToolsToFinalOutputResult`. ### **Changes Made** - Updated the docstring of `ToolsToFinalOutputFunction` to correctly reference `ToolsToFinalOutputResult`. ### **Before** ```python """A function that takes a run context and a list of tool results, and returns a `ToolToFinalOutputResult`. """ ``` ### **After** ```python """A function that takes a run context and a list of tool results, and returns a `ToolsToFinalOutputResult`. """ ``` ### **Why This Change?** - The incorrect reference could cause confusion for developers reading the code. - This aligns the documentation with the actual return type of the function. ### **Checklist** - [x] Verify correct reference to `ToolsToFinalOutputResult` - [x] Ensure no functionality is affected ### **Testing** This is a documentation-only change and does not affect runtime behavior. ### **Reviewer Notes** - Please review for accuracy in documentation. - No additional tests are needed since this is a non-functional change. --- src/agents/agent.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index 13bb464e0..b2b9f7b28 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -44,7 +44,7 @@ class ToolsToFinalOutputResult: MaybeAwaitable[ToolsToFinalOutputResult], ] """A function that takes a run context and a list of tool results, and returns a -`ToolToFinalOutputResult`. +`ToolsToFinalOutputResult`. """ From 01f5e86ea546905c3d935b6f25c9b074acbf85d6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 1 Apr 2025 16:50:13 -0400 Subject: [PATCH 008/186] Convert MCP schemas to strict where possible (#414) ## Summary: Towards #404. I made this configurable because it's not clear this is always a good thing to do. I also made it default to False because I'm not sure if this could cause errors. If it works out well, we can switch the default in the future as a small breaking changes ## Test Plan: Unit tests --- src/agents/agent.py | 17 +++- src/agents/mcp/util.py | 30 +++++-- tests/mcp/test_mcp_util.py | 161 ++++++++++++++++++++++++++++++++++- tests/test_agent_runner.py | 4 +- tests/test_tracing_errors.py | 14 ++- 5 files changed, 202 insertions(+), 24 deletions(-) diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index b2b9f7b28..4c6de2454 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -6,7 +6,7 @@ from dataclasses import dataclass, field from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Generic, Literal, cast -from typing_extensions import TypeAlias, TypedDict +from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict from .guardrail import InputGuardrail, OutputGuardrail from .handoffs import Handoff @@ -53,6 +53,15 @@ class StopAtTools(TypedDict): """A list of tool names, any of which will stop the agent from running further.""" +class MCPConfig(TypedDict): + """Configuration for MCP servers.""" + + convert_schemas_to_strict: NotRequired[bool] + """If True, we will attempt to convert the MCP schemas to strict-mode schemas. This is a + best-effort conversion, so some schemas may not be convertible. Defaults to False. + """ + + @dataclass class Agent(Generic[TContext]): """An agent is an AI model configured with instructions, tools, guardrails, handoffs and more. @@ -119,6 +128,9 @@ class Agent(Generic[TContext]): longer needed. """ + mcp_config: MCPConfig = field(default_factory=lambda: MCPConfig()) + """Configuration for MCP servers.""" + input_guardrails: list[InputGuardrail[TContext]] = field(default_factory=list) """A list of checks that run in parallel to the agent's execution, before generating a response. Runs only if the agent is the first agent in the chain. @@ -224,7 +236,8 @@ async def get_system_prompt(self, run_context: RunContextWrapper[TContext]) -> s async def get_mcp_tools(self) -> list[Tool]: """Fetches the available tools from the MCP servers.""" - return await MCPUtil.get_all_function_tools(self.mcp_servers) + convert_schemas_to_strict = self.mcp_config.get("convert_schemas_to_strict", False) + return await MCPUtil.get_all_function_tools(self.mcp_servers, convert_schemas_to_strict) async def get_all_tools(self) -> list[Tool]: """All agent tools, including MCP tools and function tools.""" diff --git a/src/agents/mcp/util.py b/src/agents/mcp/util.py index 36c18beac..770ae8dd4 100644 --- a/src/agents/mcp/util.py +++ b/src/agents/mcp/util.py @@ -2,6 +2,8 @@ import json from typing import TYPE_CHECKING, Any +from agents.strict_schema import ensure_strict_json_schema + from .. import _debug from ..exceptions import AgentsException, ModelBehaviorError, UserError from ..logger import logger @@ -19,12 +21,14 @@ class MCPUtil: """Set of utilities for interop between MCP and Agents SDK tools.""" @classmethod - async def get_all_function_tools(cls, servers: list["MCPServer"]) -> list[Tool]: + async def get_all_function_tools( + cls, servers: list["MCPServer"], convert_schemas_to_strict: bool + ) -> list[Tool]: """Get all function tools from a list of MCP servers.""" tools = [] tool_names: set[str] = set() for server in servers: - server_tools = await cls.get_function_tools(server) + server_tools = await cls.get_function_tools(server, convert_schemas_to_strict) server_tool_names = {tool.name for tool in server_tools} if len(server_tool_names & tool_names) > 0: raise UserError( @@ -37,25 +41,37 @@ async def get_all_function_tools(cls, servers: list["MCPServer"]) -> list[Tool]: return tools @classmethod - async def get_function_tools(cls, server: "MCPServer") -> list[Tool]: + async def get_function_tools( + cls, server: "MCPServer", convert_schemas_to_strict: bool + ) -> list[Tool]: """Get all function tools from a single MCP server.""" with mcp_tools_span(server=server.name) as span: tools = await server.list_tools() span.span_data.result = [tool.name for tool in tools] - return [cls.to_function_tool(tool, server) for tool in tools] + return [cls.to_function_tool(tool, server, convert_schemas_to_strict) for tool in tools] @classmethod - def to_function_tool(cls, tool: "MCPTool", server: "MCPServer") -> FunctionTool: + def to_function_tool( + cls, tool: "MCPTool", server: "MCPServer", convert_schemas_to_strict: bool + ) -> FunctionTool: """Convert an MCP tool to an Agents SDK function tool.""" invoke_func = functools.partial(cls.invoke_mcp_tool, server, tool) + schema, is_strict = tool.inputSchema, False + if convert_schemas_to_strict: + try: + schema = ensure_strict_json_schema(schema) + is_strict = True + except Exception as e: + logger.info(f"Error converting MCP schema to strict mode: {e}") + return FunctionTool( name=tool.name, description=tool.description or "", - params_json_schema=tool.inputSchema, + params_json_schema=schema, on_invoke_tool=invoke_func, - strict_json_schema=False, + strict_json_schema=is_strict, ) @classmethod diff --git a/tests/mcp/test_mcp_util.py b/tests/mcp/test_mcp_util.py index 345df9962..64378b59e 100644 --- a/tests/mcp/test_mcp_util.py +++ b/tests/mcp/test_mcp_util.py @@ -2,10 +2,11 @@ from typing import Any import pytest +from inline_snapshot import snapshot from mcp.types import Tool as MCPTool -from pydantic import BaseModel +from pydantic import BaseModel, TypeAdapter -from agents import FunctionTool, RunContextWrapper +from agents import Agent, FunctionTool, RunContextWrapper from agents.exceptions import AgentsException, ModelBehaviorError from agents.mcp import MCPServer, MCPUtil @@ -18,7 +19,16 @@ class Foo(BaseModel): class Bar(BaseModel): - qux: str + qux: dict[str, str] + + +Baz = TypeAdapter(dict[str, str]) + + +def _convertible_schema() -> dict[str, Any]: + schema = Foo.model_json_schema() + schema["additionalProperties"] = False + return schema @pytest.mark.asyncio @@ -47,7 +57,7 @@ async def test_get_all_function_tools(): server3.add_tool(names[4], schemas[4]) servers: list[MCPServer] = [server1, server2, server3] - tools = await MCPUtil.get_all_function_tools(servers) + tools = await MCPUtil.get_all_function_tools(servers, convert_schemas_to_strict=False) assert len(tools) == 5 assert all(tool.name in names for tool in tools) @@ -56,6 +66,11 @@ async def test_get_all_function_tools(): assert tool.params_json_schema == schemas[idx] assert tool.name == names[idx] + # Also make sure it works with strict schemas + tools = await MCPUtil.get_all_function_tools(servers, convert_schemas_to_strict=True) + assert len(tools) == 5 + assert all(tool.name in names for tool in tools) + @pytest.mark.asyncio async def test_invoke_mcp_tool(): @@ -107,3 +122,141 @@ async def test_mcp_invocation_crash_causes_error(caplog: pytest.LogCaptureFixtur await MCPUtil.invoke_mcp_tool(server, tool, ctx, "") assert "Error invoking MCP tool test_tool_1" in caplog.text + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_agent_convert_schemas_true(): + """Test that setting convert_schemas_to_strict to True converts non-strict schemas to strict. + - 'foo' tool is already strict and remains strict. + - 'bar' tool is non-strict and becomes strict (additionalProperties set to False, etc). + """ + strict_schema = Foo.model_json_schema() + non_strict_schema = Baz.json_schema() + possible_to_convert_schema = _convertible_schema() + + server = FakeMCPServer() + server.add_tool("foo", strict_schema) + server.add_tool("bar", non_strict_schema) + server.add_tool("baz", possible_to_convert_schema) + agent = Agent( + name="test_agent", mcp_servers=[server], mcp_config={"convert_schemas_to_strict": True} + ) + tools = await agent.get_mcp_tools() + + foo_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "foo") + assert isinstance(foo_tool, FunctionTool) + bar_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "bar") + assert isinstance(bar_tool, FunctionTool) + baz_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "baz") + assert isinstance(baz_tool, FunctionTool) + + # Checks that additionalProperties is set to False + assert foo_tool.params_json_schema == snapshot( + { + "properties": { + "bar": {"title": "Bar", "type": "string"}, + "baz": {"title": "Baz", "type": "integer"}, + }, + "required": ["bar", "baz"], + "title": "Foo", + "type": "object", + "additionalProperties": False, + } + ) + assert foo_tool.strict_json_schema is True, "foo_tool should be strict" + + # Checks that additionalProperties is set to False + assert bar_tool.params_json_schema == snapshot( + { + "type": "object", + "additionalProperties": {"type": "string"}, + } + ) + assert bar_tool.strict_json_schema is False, "bar_tool should not be strict" + + # Checks that additionalProperties is set to False + assert baz_tool.params_json_schema == snapshot( + { + "properties": { + "bar": {"title": "Bar", "type": "string"}, + "baz": {"title": "Baz", "type": "integer"}, + }, + "required": ["bar", "baz"], + "title": "Foo", + "type": "object", + "additionalProperties": False, + } + ) + assert baz_tool.strict_json_schema is True, "baz_tool should be strict" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_agent_convert_schemas_false(): + """Test that setting convert_schemas_to_strict to False leaves tool schemas as non-strict. + - 'foo' tool remains strict. + - 'bar' tool remains non-strict (additionalProperties remains True). + """ + strict_schema = Foo.model_json_schema() + non_strict_schema = Baz.json_schema() + possible_to_convert_schema = _convertible_schema() + + server = FakeMCPServer() + server.add_tool("foo", strict_schema) + server.add_tool("bar", non_strict_schema) + server.add_tool("baz", possible_to_convert_schema) + + agent = Agent( + name="test_agent", mcp_servers=[server], mcp_config={"convert_schemas_to_strict": False} + ) + tools = await agent.get_mcp_tools() + + foo_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "foo") + assert isinstance(foo_tool, FunctionTool) + bar_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "bar") + assert isinstance(bar_tool, FunctionTool) + baz_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "baz") + assert isinstance(baz_tool, FunctionTool) + + assert foo_tool.params_json_schema == strict_schema + assert foo_tool.strict_json_schema is False, "Shouldn't be converted unless specified" + + assert bar_tool.params_json_schema == non_strict_schema + assert bar_tool.strict_json_schema is False + + assert baz_tool.params_json_schema == possible_to_convert_schema + assert baz_tool.strict_json_schema is False, "Shouldn't be converted unless specified" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_agent_convert_schemas_unset(): + """Test that leaving convert_schemas_to_strict unset (defaulting to False) leaves tool schemas + as non-strict. + - 'foo' tool remains strict. + - 'bar' tool remains non-strict. + """ + strict_schema = Foo.model_json_schema() + non_strict_schema = Baz.json_schema() + possible_to_convert_schema = _convertible_schema() + + server = FakeMCPServer() + server.add_tool("foo", strict_schema) + server.add_tool("bar", non_strict_schema) + server.add_tool("baz", possible_to_convert_schema) + agent = Agent(name="test_agent", mcp_servers=[server]) + tools = await agent.get_mcp_tools() + + foo_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "foo") + assert isinstance(foo_tool, FunctionTool) + bar_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "bar") + assert isinstance(bar_tool, FunctionTool) + baz_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "baz") + assert isinstance(baz_tool, FunctionTool) + + assert foo_tool.params_json_schema == strict_schema + assert foo_tool.strict_json_schema is False, "Shouldn't be converted unless specified" + + assert bar_tool.params_json_schema == non_strict_schema + assert bar_tool.strict_json_schema is False + + assert baz_tool.params_json_schema == possible_to_convert_schema + assert baz_tool.strict_json_schema is False, "Shouldn't be converted unless specified" diff --git a/tests/test_agent_runner.py b/tests/test_agent_runner.py index ce0c5804f..4f2776568 100644 --- a/tests/test_agent_runner.py +++ b/tests/test_agent_runner.py @@ -642,9 +642,7 @@ async def test_tool_use_behavior_custom_function(): async def test_model_settings_override(): model = FakeModel() agent = Agent( - name="test", - model=model, - model_settings=ModelSettings(temperature=1.0, max_tokens=1000) + name="test", model=model, model_settings=ModelSettings(temperature=1.0, max_tokens=1000) ) model.add_multiple_turn_outputs( diff --git a/tests/test_tracing_errors.py b/tests/test_tracing_errors.py index 6d698bcc7..72bd39eda 100644 --- a/tests/test_tracing_errors.py +++ b/tests/test_tracing_errors.py @@ -244,9 +244,10 @@ async def test_multiple_handoff_doesnt_error(): }, }, {"type": "generation"}, - {"type": "handoff", - "data": {"from_agent": "test", "to_agent": "test"}, - "error": { + { + "type": "handoff", + "data": {"from_agent": "test", "to_agent": "test"}, + "error": { "data": { "requested_agents": [ "test", @@ -255,7 +256,7 @@ async def test_multiple_handoff_doesnt_error(): }, "message": "Multiple handoffs requested", }, - }, + }, ], }, { @@ -383,10 +384,7 @@ async def test_handoffs_lead_to_correct_agent_spans(): {"type": "generation"}, { "type": "handoff", - "data": { - "from_agent": "test_agent_3", - "to_agent": "test_agent_1" - }, + "data": {"from_agent": "test_agent_3", "to_agent": "test_agent_1"}, "error": { "data": { "requested_agents": [ From bf302c574ce098efd5b2d3ce1db2452025bd3cd1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 2 Apr 2025 12:27:42 -0400 Subject: [PATCH 009/186] Use "{}" instead of empty string for arguments (#422) --- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 5 +++-- 1 file changed, 3 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index de7b1ae4f..2ba18872e 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -923,12 +923,13 @@ def ensure_assistant_message() -> ChatCompletionAssistantMessageParam: elif func_call := cls.maybe_function_tool_call(item): asst = ensure_assistant_message() tool_calls = list(asst.get("tool_calls", [])) + arguments = func_call["arguments"] if func_call["arguments"] else "{}" new_tool_call = ChatCompletionMessageToolCallParam( id=func_call["call_id"], type="function", function={ "name": func_call["name"], - "arguments": func_call["arguments"], + "arguments": arguments, }, ) tool_calls.append(new_tool_call) @@ -971,7 +972,7 @@ def to_openai(cls, tool: Tool) -> ChatCompletionToolParam: } raise UserError( - f"Hosted tools are not supported with the ChatCompletions API. FGot tool type: " + f"Hosted tools are not supported with the ChatCompletions API. Got tool type: " f"{type(tool)}, tool: {tool}" ) From 7c2d7f4abd7e6dc2c452134cf536e7e3c0c7a02d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Thu, 3 Apr 2025 12:08:01 -0400 Subject: [PATCH 010/186] Misc small fixes - mcp version, test for function_schema, version gen (#429) Summary: 1. Use <2 for MCP version so it doesn't break if the MCP sdk upgrades. 2. Test the func schema extraction logic. 3. Fix the logic to get the version nuber of the framework Test Plan: unit tests --- .vscode/settings.json | 7 ++++++ pyproject.toml | 2 +- src/agents/__init__.py | 2 ++ src/agents/version.py | 2 +- tests/test_function_tool_decorator.py | 35 +++++++++++++++++++++++++++ uv.lock | 10 +++++--- 6 files changed, 52 insertions(+), 6 deletions(-) create mode 100644 .vscode/settings.json diff --git a/.vscode/settings.json b/.vscode/settings.json new file mode 100644 index 000000000..9b388533a --- /dev/null +++ b/.vscode/settings.json @@ -0,0 +1,7 @@ +{ + "python.testing.pytestArgs": [ + "tests" + ], + "python.testing.unittestEnabled": false, + "python.testing.pytestEnabled": true +} \ No newline at end of file diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 8518301fa..75dd518c8 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -13,7 +13,7 @@ dependencies = [ "typing-extensions>=4.12.2, <5", "requests>=2.0, <3", "types-requests>=2.0, <3", - "mcp; python_version >= '3.10'", + "mcp>=1.6.0, <2; python_version >= '3.10'", ] classifiers = [ "Typing :: Typed", diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 242f56490..db7d312e4 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -100,6 +100,7 @@ transcription_span, ) from .usage import Usage +from .version import __version__ def set_default_openai_key(key: str, use_for_tracing: bool = True) -> None: @@ -247,4 +248,5 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "gen_trace_id", "gen_span_id", "default_tool_error_function", + "__version__", ] diff --git a/src/agents/version.py b/src/agents/version.py index a0b7e9be0..9b22499ed 100644 --- a/src/agents/version.py +++ b/src/agents/version.py @@ -1,7 +1,7 @@ import importlib.metadata try: - __version__ = importlib.metadata.version("agents") + __version__ = importlib.metadata.version("openai-agents") except importlib.metadata.PackageNotFoundError: # Fallback if running from source without being installed __version__ = "0.0.0" diff --git a/tests/test_function_tool_decorator.py b/tests/test_function_tool_decorator.py index 903dd1230..3b52788fb 100644 --- a/tests/test_function_tool_decorator.py +++ b/tests/test_function_tool_decorator.py @@ -3,6 +3,7 @@ from typing import Any, Optional import pytest +from inline_snapshot import snapshot from agents import function_tool from agents.run_context import RunContextWrapper @@ -198,3 +199,37 @@ async def test_all_optional_params_function(): input_data = {"x": 10, "y": "world", "z": 99} output = await tool.on_invoke_tool(ctx_wrapper(), json.dumps(input_data)) assert output == "10_world_99" + + +@function_tool +def get_weather(city: str) -> str: + """Get the weather for a given city. + + Args: + city: The city to get the weather for. + """ + return f"The weather in {city} is sunny." + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_extract_descriptions_from_docstring(): + """Ensure that we extract function and param descriptions from docstrings.""" + + tool = get_weather + assert tool.description == "Get the weather for a given city." + params_json_schema = tool.params_json_schema + assert params_json_schema == snapshot( + { + "type": "object", + "properties": { + "city": { + "description": "The city to get the weather for.", + "title": "City", + "type": "string", + } + }, + "title": "get_weather_args", + "required": ["city"], + "additionalProperties": False, + } + ) diff --git a/uv.lock b/uv.lock index a9e8f1e79..e443c0095 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1,4 +1,5 @@ version = 1 +revision = 1 requires-python = ">=3.9" resolution-markers = [ "python_full_version >= '3.10'", @@ -718,7 +719,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "mcp" -version = "1.5.0" +version = "1.6.0" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, @@ -730,9 +731,9 @@ dependencies = [ { name = "starlette", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, { name = "uvicorn", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/6d/c9/c55764824e893fdebe777ac7223200986a275c3191dba9169f8eb6d7c978/mcp-1.5.0.tar.gz", hash = "sha256:5b2766c05e68e01a2034875e250139839498c61792163a7b221fc170c12f5aa9", size = 159128 } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/95/d2/f587cb965a56e992634bebc8611c5b579af912b74e04eb9164bd49527d21/mcp-1.6.0.tar.gz", hash = "sha256:d9324876de2c5637369f43161cd71eebfd803df5a95e46225cab8d280e366723", size = 200031 } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/c1/d1/3ff566ecf322077d861f1a68a1ff025cad337417bd66ad22a7c6f7dfcfaf/mcp-1.5.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:51c3f35ce93cb702f7513c12406bbea9665ef75a08db909200b07da9db641527", size = 73734 }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/10/30/20a7f33b0b884a9d14dd3aa94ff1ac9da1479fe2ad66dd9e2736075d2506/mcp-1.6.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7bd24c6ea042dbec44c754f100984d186620d8b841ec30f1b19eda9b93a634d0", size = 76077 }, ] [[package]] @@ -1133,7 +1134,7 @@ dev = [ requires-dist = [ { name = "graphviz", marker = "extra == 'viz'", specifier = ">=0.17" }, { name = "griffe", specifier = ">=1.5.6,<2" }, - { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, + { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.6.0,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, { name = "openai", specifier = ">=1.66.5" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, @@ -1142,6 +1143,7 @@ requires-dist = [ { name = "typing-extensions", specifier = ">=4.12.2,<5" }, { name = "websockets", marker = "extra == 'voice'", specifier = ">=15.0,<16" }, ] +provides-extras = ["voice", "viz"] [package.metadata.requires-dev] dev = [ From 506d73cfa4a61ccdeb23e7b78b09aeeab909a748 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: amri369 <39493555+amri369@users.noreply.github.com> Date: Thu, 3 Apr 2025 20:34:53 +0400 Subject: [PATCH 011/186] Fix small typos and mcp example command (#417) --- .github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md | 2 +- .github/ISSUE_TEMPLATE/question.md | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md b/.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md index edd7681a8..73586eaac 100644 --- a/.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md +++ b/.github/ISSUE_TEMPLATE/feature_request.md @@ -10,7 +10,7 @@ assignees: '' ### Please read this first - **Have you read the docs?**[Agents SDK docs](https://openai.github.io/openai-agents-python/) -- **Have you searched for related issues?** Others may have had similar requesrs +- **Have you searched for related issues?** Others may have had similar requests ### Describe the feature What is the feature you're requesting? How would it work? Please provide examples and details if possible. diff --git a/.github/ISSUE_TEMPLATE/question.md b/.github/ISSUE_TEMPLATE/question.md index cb4a05dc3..6c639d72c 100644 --- a/.github/ISSUE_TEMPLATE/question.md +++ b/.github/ISSUE_TEMPLATE/question.md @@ -10,7 +10,7 @@ assignees: '' ### Please read this first - **Have you read the docs?**[Agents SDK docs](https://openai.github.io/openai-agents-python/) -- **Have you searched for related issues?** Others may have had similar requesrs +- **Have you searched for related issues?** Others may have had similar requests ### Question Describe your question. Provide details if available. From bef33948597114b758d00bca8f9bf12a14ea789b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Drew Youngwerth Date: Thu, 3 Apr 2025 12:36:35 -0700 Subject: [PATCH 012/186] Fix reference to group id as session id (#430) Group ID is being mistakenly referenced as Session ID, which is a bit confusing. --- docs/running_agents.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/running_agents.md b/docs/running_agents.md index 32abf9d5c..f631cf46f 100644 --- a/docs/running_agents.md +++ b/docs/running_agents.md @@ -53,7 +53,7 @@ The `run_config` parameter lets you configure some global settings for the agent - [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: A global input filter to apply to all handoffs, if the handoff doesn't already have one. The input filter allows you to edit the inputs that are sent to the new agent. See the documentation in [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] for more details. - [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]: Allows you to disable [tracing](tracing.md) for the entire run. - [`trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data]: Configures whether traces will include potentially sensitive data, such as LLM and tool call inputs/outputs. -- [`workflow_name`][agents.run.RunConfig.workflow_name], [`trace_id`][agents.run.RunConfig.trace_id], [`group_id`][agents.run.RunConfig.group_id]: Sets the tracing workflow name, trace ID and trace group ID for the run. We recommend at least setting `workflow_name`. The session ID is an optional field that lets you link traces across multiple runs. +- [`workflow_name`][agents.run.RunConfig.workflow_name], [`trace_id`][agents.run.RunConfig.trace_id], [`group_id`][agents.run.RunConfig.group_id]: Sets the tracing workflow name, trace ID and trace group ID for the run. We recommend at least setting `workflow_name`. The group ID is an optional field that lets you link traces across multiple runs. - [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]: Metadata to include on all traces. ## Conversations/chat threads From 0110f3ad961564011f59df5e8534489c97e4b971 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Drew Youngwerth Date: Thu, 3 Apr 2025 14:50:24 -0700 Subject: [PATCH 013/186] Add metadata to ModelSettings (#431) --- src/agents/model_settings.py | 3 +++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 1 + src/agents/models/openai_responses.py | 1 + 3 files changed, 5 insertions(+) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index 2b0885ab4..bef7b9a63 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -40,6 +40,9 @@ class ModelSettings: max_tokens: int | None = None """The maximum number of output tokens to generate.""" + metadata: dict[str, str] | None = None + """Metadata to include with the model response call.""" + store: bool | None = None """Whether to store the generated model response for later retrieval. Defaults to True if not provided.""" diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 2ba18872e..f90140bfd 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -537,6 +537,7 @@ async def _fetch_response( stream_options={"include_usage": True} if stream else NOT_GIVEN, store=store, extra_headers=_HEADERS, + metadata=model_settings.metadata, ) if isinstance(ret, ChatCompletion): diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 17803fdac..0a1539106 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -247,6 +247,7 @@ async def _fetch_response( extra_headers=_HEADERS, text=response_format, store=self._non_null_or_not_given(model_settings.store), + metadata=model_settings.metadata, ) def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: From 07a627e8ebeda84b3dddd570b77cd75a729e536e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Suveen Ellawela <75742713+SuveenE@users.noreply.github.com> Date: Thu, 3 Apr 2025 16:35:59 -0700 Subject: [PATCH 014/186] Add reasoning parameter to ModelSettings (#388) fixes #189 @rm-openai Would really appreciate if this can get a quick review. --------- Co-authored-by: Rohan Mehta --- src/agents/model_settings.py | 7 +++++++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 4 ++++ src/agents/models/openai_responses.py | 1 + 3 files changed, 12 insertions(+) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index bef7b9a63..bac71f58d 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -3,6 +3,8 @@ from dataclasses import dataclass, fields, replace from typing import Literal +from openai.types.shared import Reasoning + @dataclass class ModelSettings: @@ -40,6 +42,11 @@ class ModelSettings: max_tokens: int | None = None """The maximum number of output tokens to generate.""" + reasoning: Reasoning | None = None + """Configuration options for + [reasoning models](https://platform.openai.com/docs/guides/reasoning). + """ + metadata: dict[str, str] | None = None """Metadata to include with the model response call.""" diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index f90140bfd..cbc48c505 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -521,6 +521,8 @@ async def _fetch_response( # Match the behavior of Responses where store is True when not given store = model_settings.store if model_settings.store is not None else True + reasoning_effort = model_settings.reasoning.effort if model_settings.reasoning else None + ret = await self._get_client().chat.completions.create( model=self.model, messages=converted_messages, @@ -536,6 +538,7 @@ async def _fetch_response( stream=stream, stream_options={"include_usage": True} if stream else NOT_GIVEN, store=store, + reasoning_effort=self._non_null_or_not_given(reasoning_effort), extra_headers=_HEADERS, metadata=model_settings.metadata, ) @@ -556,6 +559,7 @@ async def _fetch_response( temperature=model_settings.temperature, tools=[], parallel_tool_calls=parallel_tool_calls or False, + reasoning=model_settings.reasoning, ) return response, ret diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 0a1539106..6fda4bb35 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -247,6 +247,7 @@ async def _fetch_response( extra_headers=_HEADERS, text=response_format, store=self._non_null_or_not_given(model_settings.store), + reasoning=self._non_null_or_not_given(model_settings.reasoning), metadata=model_settings.metadata, ) From 0396052dcd0290fceae0cec88ce2a8e5831fd6b0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Thu, 3 Apr 2025 19:46:26 -0400 Subject: [PATCH 015/186] v0.0.8 (#432) bump --- pyproject.toml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 75dd518c8..3ade2c527 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.7" +version = "0.0.8" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" From 064e25b01b5c82c08aea66ff898ff27adbb013d8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: James Hills <70035505+jhills20@users.noreply.github.com> Date: Fri, 4 Apr 2025 16:53:12 -0700 Subject: [PATCH 016/186] add links and mcp + voice examples (#438) --- docs/examples.md | 24 +++++++++++++++--------- 1 file changed, 15 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/docs/examples.md b/docs/examples.md index 1d3ebde76..30d602827 100644 --- a/docs/examples.md +++ b/docs/examples.md @@ -5,32 +5,38 @@ Check out a variety of sample implementations of the SDK in the examples section ## Categories -- **agent_patterns:** +- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):** Examples in this category illustrate common agent design patterns, such as - + - Deterministic workflows - Agents as tools - Parallel agent execution -- **basic:** +- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):** These examples showcase foundational capabilities of the SDK, such as - + - Dynamic system prompts - Streaming outputs - Lifecycle events -- **tool examples:** +- **[tool examples](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):** Learn how to implement OAI hosted tools such as web search and file search, and integrate them into your agents. -- **model providers:** +- **[model providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):** Explore how to use non-OpenAI models with the SDK. -- **handoffs:** +- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):** See practical examples of agent handoffs. -- **customer_service** and **research_bot:** +- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp):** + Learn how to build agents with MCP. + +- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** and **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):** Two more built-out examples that illustrate real-world applications - + - **customer_service**: Example customer service system for an airline. - **research_bot**: Simple deep research clone. + +- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):** + See examples of voice agents, using our TTS and STT models. From 50bbfdd8beb89a9c864a5e4fea4dd2a79e99f724 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 7 Apr 2025 18:38:36 -0400 Subject: [PATCH 017/186] Ensure MCP works when inputSchema.properties is missing (#454) Resolves #449 - TLDR, [OpenAI's API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/create) expects the properties field to be present, whereas the MCP schema explicitly allows omitting the properties field. [MCP Spec](https://github.com/modelcontextprotocol/specification/blob/main/schema/2025-03-26/schema.json) --- src/agents/mcp/util.py | 5 +++++ tests/mcp/test_mcp_util.py | 43 +++++++++++++++++++++++++++++++------- 2 files changed, 41 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/src/agents/mcp/util.py b/src/agents/mcp/util.py index 770ae8dd4..bbfe1885c 100644 --- a/src/agents/mcp/util.py +++ b/src/agents/mcp/util.py @@ -59,6 +59,11 @@ def to_function_tool( """Convert an MCP tool to an Agents SDK function tool.""" invoke_func = functools.partial(cls.invoke_mcp_tool, server, tool) schema, is_strict = tool.inputSchema, False + + # MCP spec doesn't require the inputSchema to have `properties`, but OpenAI spec does. + if "properties" not in schema: + schema["properties"] = {} + if convert_schemas_to_strict: try: schema = ensure_strict_json_schema(schema) diff --git a/tests/mcp/test_mcp_util.py b/tests/mcp/test_mcp_util.py index 64378b59e..74356a16d 100644 --- a/tests/mcp/test_mcp_util.py +++ b/tests/mcp/test_mcp_util.py @@ -63,7 +63,10 @@ async def test_get_all_function_tools(): for idx, tool in enumerate(tools): assert isinstance(tool, FunctionTool) - assert tool.params_json_schema == schemas[idx] + if schemas[idx] == {}: + assert tool.params_json_schema == snapshot({"properties": {}}) + else: + assert tool.params_json_schema == schemas[idx] assert tool.name == names[idx] # Also make sure it works with strict schemas @@ -167,10 +170,7 @@ async def test_agent_convert_schemas_true(): # Checks that additionalProperties is set to False assert bar_tool.params_json_schema == snapshot( - { - "type": "object", - "additionalProperties": {"type": "string"}, - } + {"type": "object", "additionalProperties": {"type": "string"}, "properties": {}} ) assert bar_tool.strict_json_schema is False, "bar_tool should not be strict" @@ -220,7 +220,9 @@ async def test_agent_convert_schemas_false(): assert foo_tool.params_json_schema == strict_schema assert foo_tool.strict_json_schema is False, "Shouldn't be converted unless specified" - assert bar_tool.params_json_schema == non_strict_schema + assert bar_tool.params_json_schema == snapshot( + {"type": "object", "additionalProperties": {"type": "string"}, "properties": {}} + ) assert bar_tool.strict_json_schema is False assert baz_tool.params_json_schema == possible_to_convert_schema @@ -255,8 +257,35 @@ async def test_agent_convert_schemas_unset(): assert foo_tool.params_json_schema == strict_schema assert foo_tool.strict_json_schema is False, "Shouldn't be converted unless specified" - assert bar_tool.params_json_schema == non_strict_schema + assert bar_tool.params_json_schema == snapshot( + {"type": "object", "additionalProperties": {"type": "string"}, "properties": {}} + ) assert bar_tool.strict_json_schema is False assert baz_tool.params_json_schema == possible_to_convert_schema assert baz_tool.strict_json_schema is False, "Shouldn't be converted unless specified" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_util_adds_properties(): + """The MCP spec doesn't require the inputSchema to have `properties`, so we need to add it + if it's missing. + """ + schema = { + "type": "object", + "description": "Test tool", + } + + server = FakeMCPServer() + server.add_tool("test_tool", schema) + + tools = await MCPUtil.get_all_function_tools([server], convert_schemas_to_strict=False) + tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "test_tool") + + assert isinstance(tool, FunctionTool) + assert "properties" in tool.params_json_schema + assert tool.params_json_schema["properties"] == {} + + assert tool.params_json_schema == snapshot( + {"type": "object", "description": "Test tool", "properties": {}} + ) From 2bcc864b81ba74c2e5252ce58b8f765bce98a329 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 7 Apr 2025 19:13:08 -0400 Subject: [PATCH 018/186] Don't send the "store" param unless its hitting OpenAI (#455) Summary: See #443. Causes issues with Gemini. Test Plan: Tests. Also tested with Gemini to ensure it works. --- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 14 ++++--- tests/test_openai_chatcompletions.py | 43 +++++++++++++++++++-- uv.lock | 2 +- 3 files changed, 50 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index cbc48c505..e0aafad06 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -518,10 +518,8 @@ async def _fetch_response( f"Response format: {response_format}\n" ) - # Match the behavior of Responses where store is True when not given - store = model_settings.store if model_settings.store is not None else True - reasoning_effort = model_settings.reasoning.effort if model_settings.reasoning else None + store = _Converter.get_store_param(self._get_client(), model_settings) ret = await self._get_client().chat.completions.create( model=self.model, @@ -537,10 +535,10 @@ async def _fetch_response( parallel_tool_calls=parallel_tool_calls, stream=stream, stream_options={"include_usage": True} if stream else NOT_GIVEN, - store=store, + store=self._non_null_or_not_given(store), reasoning_effort=self._non_null_or_not_given(reasoning_effort), extra_headers=_HEADERS, - metadata=model_settings.metadata, + metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), ) if isinstance(ret, ChatCompletion): @@ -570,6 +568,12 @@ def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: class _Converter: + @classmethod + def get_store_param(cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings) -> bool | None: + # Match the behavior of Responses where store is True when not given + default_store = True if str(client.base_url).startswith("https://api.openai.com") else None + return model_settings.store if model_settings.store is not None else default_store + @classmethod def convert_tool_choice( cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | None diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index 9a53e2b76..a3198d339 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -5,7 +5,7 @@ import httpx import pytest -from openai import NOT_GIVEN +from openai import NOT_GIVEN, AsyncOpenAI from openai.types.chat.chat_completion import ChatCompletion, Choice from openai.types.chat.chat_completion_chunk import ChatCompletionChunk from openai.types.chat.chat_completion_message import ChatCompletionMessage @@ -31,6 +31,7 @@ generation_span, ) from agents.models.fake_id import FAKE_RESPONSES_ID +from agents.models.openai_chatcompletions import _Converter @pytest.mark.allow_call_model_methods @@ -226,7 +227,7 @@ def __init__(self, completions: DummyCompletions) -> None: # Ensure expected args were passed through to OpenAI client. kwargs = completions.kwargs assert kwargs["stream"] is False - assert kwargs["store"] is True + assert kwargs["store"] is NOT_GIVEN assert kwargs["model"] == "gpt-4" assert kwargs["messages"][0]["role"] == "system" assert kwargs["messages"][0]["content"] == "sys" @@ -280,7 +281,7 @@ def __init__(self, completions: DummyCompletions) -> None: ) # Check OpenAI client was called for streaming assert completions.kwargs["stream"] is True - assert completions.kwargs["store"] is True + assert completions.kwargs["store"] is NOT_GIVEN assert completions.kwargs["stream_options"] == {"include_usage": True} # Response is a proper openai Response assert isinstance(response, Response) @@ -290,3 +291,39 @@ def __init__(self, completions: DummyCompletions) -> None: assert response.output == [] # We returned the async iterator produced by our dummy. assert hasattr(stream, "__aiter__") + + +def test_store_param(): + """Should default to True for OpenAI API calls, and False otherwise.""" + + model_settings = ModelSettings() + client = AsyncOpenAI() + assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + "Should default to True for OpenAI API calls" + ) + + model_settings = ModelSettings(store=False) + assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is False, ( + "Should respect explicitly set store=False" + ) + + model_settings = ModelSettings(store=True) + assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + "Should respect explicitly set store=True" + ) + + client = AsyncOpenAI(base_url="http://www.notopenai.com") + model_settings = ModelSettings() + assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is None, ( + "Should default to None for non-OpenAI API calls" + ) + + model_settings = ModelSettings(store=False) + assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is False, ( + "Should respect explicitly set store=False" + ) + + model_settings = ModelSettings(store=True) + assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + "Should respect explicitly set store=True" + ) diff --git a/uv.lock b/uv.lock index e443c0095..a6018eebd 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1087,7 +1087,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.7" +version = "0.0.8" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From 9d3d6a58e56e1f2c114ed0530666bd4b50e54449 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 7 Apr 2025 19:27:19 -0400 Subject: [PATCH 019/186] v0.0.9 (#456) bump version. --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 3ade2c527..f850d6293 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.8" +version = "0.0.9" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index a6018eebd..d1c272256 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1087,7 +1087,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.8" +version = "0.0.9" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From ece647b93f02e8ed3c8c3ee1d10c035e10c65984 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Tue, 8 Apr 2025 22:41:48 +0900 Subject: [PATCH 020/186] Add i18n support to the documents (#460) --- Makefile | 5 + docs/ja/agents.md | 147 ++++++++++++++++++ docs/ja/config.md | 94 ++++++++++++ docs/ja/context.md | 77 ++++++++++ docs/ja/examples.md | 40 +++++ docs/ja/guardrails.md | 154 +++++++++++++++++++ docs/ja/handoffs.md | 113 ++++++++++++++ docs/ja/index.md | 52 +++++++ docs/ja/mcp.md | 59 ++++++++ docs/ja/models.md | 93 ++++++++++++ docs/ja/multi_agent.md | 37 +++++ docs/ja/quickstart.md | 188 +++++++++++++++++++++++ docs/ja/results.md | 52 +++++++ docs/ja/running_agents.md | 95 ++++++++++++ docs/ja/streaming.md | 87 +++++++++++ docs/ja/tools.md | 269 +++++++++++++++++++++++++++++++++ docs/ja/tracing.md | 102 +++++++++++++ docs/ja/visualization.md | 83 ++++++++++ docs/ja/voice/pipeline.md | 75 +++++++++ docs/ja/voice/quickstart.md | 194 ++++++++++++++++++++++++ docs/ja/voice/tracing.md | 14 ++ docs/scripts/translate_docs.py | 158 +++++++++++++++++++ mkdocs.yml | 188 ++++++++++++++--------- pyproject.toml | 2 + uv.lock | 16 ++ 25 files changed, 2321 insertions(+), 73 deletions(-) create mode 100644 docs/ja/agents.md create mode 100644 docs/ja/config.md create mode 100644 docs/ja/context.md create mode 100644 docs/ja/examples.md create mode 100644 docs/ja/guardrails.md create mode 100644 docs/ja/handoffs.md create mode 100644 docs/ja/index.md create mode 100644 docs/ja/mcp.md create mode 100644 docs/ja/models.md create mode 100644 docs/ja/multi_agent.md create mode 100644 docs/ja/quickstart.md create mode 100644 docs/ja/results.md create mode 100644 docs/ja/running_agents.md create mode 100644 docs/ja/streaming.md create mode 100644 docs/ja/tools.md create mode 100644 docs/ja/tracing.md create mode 100644 docs/ja/visualization.md create mode 100644 docs/ja/voice/pipeline.md create mode 100644 docs/ja/voice/quickstart.md create mode 100644 docs/ja/voice/tracing.md create mode 100644 docs/scripts/translate_docs.py diff --git a/Makefile b/Makefile index accf2d914..5c6aba425 100644 --- a/Makefile +++ b/Makefile @@ -42,6 +42,11 @@ old_version_tests: build-docs: uv run mkdocs build +.PHONY: build-full-docs +build-full-docs: + uv run docs/scripts/translate_docs.py + uv run mkdocs build + .PHONY: serve-docs serve-docs: uv run mkdocs serve diff --git a/docs/ja/agents.md b/docs/ja/agents.md new file mode 100644 index 000000000..e9e303bc5 --- /dev/null +++ b/docs/ja/agents.md @@ -0,0 +1,147 @@ +# エージェント + +エージェント はアプリケーションの基本的な構成要素です。エージェント は、大規模言語モデル（LLM）であり、 instructions と tools を用いて設定されます。 + +## 基本設定 + +エージェント の設定でよく使われるプロパティは以下の通りです。 + +- `instructions` : 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。オプションで `model_settings` を指定し、temperature や top_p などのモデル調整パラメータを設定できます。 +- `tools` : エージェント がタスクを達成するために使用できるツールです。 + +```python +from agents import Agent, ModelSettings, function_tool + +@function_tool +def get_weather(city: str) -> str: + return f"The weather in {city} is sunny" + +agent = Agent( + name="Haiku agent", + instructions="Always respond in haiku form", + model="o3-mini", + tools=[get_weather], +) +``` + +## コンテキスト + +エージェント は、 `context` 型に対してジェネリックです。コンテキストは依存性注入のためのツールであり、作成したオブジェクトを `Runner.run()` に渡すことで、各エージェント、ツール、ハンドオフなどに渡されます。これはエージェントの実行に必要な依存関係や状態をまとめて保持するためのものです。任意の Python オブジェクトをコンテキストとして提供できます。 + +```python +@dataclass +class UserContext: + uid: str + is_pro_user: bool + + async def fetch_purchases() -> list[Purchase]: + return ... + +agent = Agent[UserContext]( + ..., +) +``` + +## 出力タイプ + +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。特定の型の出力を生成させたい場合は、 `output_type` パラメータを使用します。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使用しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップ可能な型（データクラス、リスト、TypedDict など）であればどのような型でもサポートしています。 + +```python +from pydantic import BaseModel +from agents import Agent + + +class CalendarEvent(BaseModel): + name: str + date: str + participants: list[str] + +agent = Agent( + name="Calendar extractor", + instructions="Extract calendar events from text", + output_type=CalendarEvent, +) +``` + +!!! note + + `output_type` を指定すると、モデルは通常のプレーンテキストのレスポンスではなく、 [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用します。 + +## ハンドオフ + +ハンドオフ は、エージェント が処理を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提供すると、エージェント は必要に応じてそれらに処理を委譲できます。これは、特定のタスクに特化したモジュール型のエージェントを組み合わせて調整するための強力なパターンです。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントを参照してください。 + +```python +from agents import Agent + +booking_agent = Agent(...) +refund_agent = Agent(...) + +triage_agent = Agent( + name="Triage agent", + instructions=( + "Help the user with their questions." + "If they ask about booking, handoff to the booking agent." + "If they ask about refunds, handoff to the refund agent." + ), + handoffs=[booking_agent, refund_agent], +) +``` + +## 動的な instructions + +多くの場合、エージェント 作成時に instructions を指定しますが、関数を通じて動的に instructions を提供することも可能です。この関数はエージェントとコンテキストを受け取り、プロンプトを返します。通常の関数と `async` 関数の両方が使用可能です。 + +```python +def dynamic_instructions( + context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent[UserContext] +) -> str: + return f"The user's name is {context.context.name}. Help them with their questions." + + +agent = Agent[UserContext]( + name="Triage agent", + instructions=dynamic_instructions, +) +``` + +## ライフサイクルイベント（フック） + +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。例えば、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できます。エージェント のライフサイクルにフックするには、 `hooks` プロパティを使用します。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドします。 + +## ガードレール + +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に対するチェックや検証を実行できます。例えば、ユーザー入力の関連性を検証できます。詳細は [ガードレール](guardrails.md) のドキュメントを参照してください。 + +## エージェント の複製（クローン） + +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、必要に応じてプロパティを変更できます。 + +```python +pirate_agent = Agent( + name="Pirate", + instructions="Write like a pirate", + model="o3-mini", +) + +robot_agent = pirate_agent.clone( + name="Robot", + instructions="Write like a robot", +) +``` + +## ツール使用の強制 + +ツールのリストを提供しても、必ずしも LLM がツールを使用するとは限りません。ツールの使用を強制するには、 [`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定します。有効な値は以下の通りです。 + +1. `auto` : LLM がツールを使用するかどうかを決定します。 +2. `required` : LLM にツールの使用を強制します（ただし、どのツールを使用するかは LLM が判断します）。 +3. `none` : LLM にツールを使用しないことを強制します。 +4. 特定の文字列（例： `my_tool` ）を設定すると、LLM はその特定のツールを使用することを強制されます。 + +!!! note + + 無限ループを防ぐため、フレームワークはツール呼び出し後に自動的に `tool_choice` を "auto" にリセットします。この動作は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの実行結果が LLM に送信され、再びツール呼び出しが生成されるために発生します。 + + ツール呼び出し後に完全に停止させたい場合（自動モードで続行しない場合）は、 [`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定すると、ツールの出力を最終レスポンスとして直接使用し、それ以上の LLM 処理を行いません。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/config.md b/docs/ja/config.md new file mode 100644 index 000000000..6a764eb76 --- /dev/null +++ b/docs/ja/config.md @@ -0,0 +1,94 @@ +# SDK の設定 + +## API キーとクライアント + +デフォルトでは、SDK はインポート時に LLM リクエストおよびトレーシング用の環境変数 `OPENAI_API_KEY` を参照します。アプリケーションの起動前にこ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。 + +```python +from agents import 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可能です。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使用して `AsyncOpenAI` インスタンスを作成します。これを変更するには、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用します。 + +```python +from openai import AsyncOpenAI +from agents import set_default_openai_client + +custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...") +set_default_openai_client(custom_client) +``` + +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 に変更できます。 + +```python +from agents import set_default_openai_api + +set_default_openai_api("chat_completions") +``` + +## トレーシング + +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、前述のセクションで設定した OpenAI API キー（環境変数またはデフォルトキー）を使用します。トレーシング専用の API キーを設定するには、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使用します。 + +```python +from agents import set_tracing_export_api_key + +set_tracing_export_api_key("sk-...") +``` + +また、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用してトレーシングを完全に無効化することもできます。 + +```python +from agents import set_tracing_disabled + +set_tracing_disabled(True) +``` + +## デバッグログ + +SDK はデフォルトでハンドラーが設定されていない 2 つの Python ロガーを持っています。デフォルトでは、警告およびエラーが `stdout` に送信され、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] 関数を使用します。 + +```python +from agents import 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。詳細については、[Python logging ガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。 + +```python +import logging + +logger = logging.getLogger("openai.agents") # トレーシング用ロガーの場合は openai.agents.tracing + +# すべてのログを表示する場合 +logger.setLevel(logging.DEBUG) +# INFO 以上を表示する場合 +logger.setLevel(logging.INFO) +# WARNING 以上を表示する場合 +logger.setLevel(logging.WARNING) +# その他、必要に応じて設定 + +# 必要に応じてカスタマイズ可能ですが、デフォルトでは `stderr` に出力されます +logger.addHandler(logging.StreamHandler()) +``` + +### ログ内の機密データ + +一部のログには機密データ（ユーザーデータなど）が含まれる場合があります。このデータのログ記録を無効化したい場合は、以下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記録を無効化する場合： + +```bash +export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1 +``` + +ツールの入力および出力のログ記録を無効化する場合： + +```bash +export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1 +``` \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/context.md b/docs/ja/context.md new file mode 100644 index 000000000..9ad6dc33c --- /dev/null +++ b/docs/ja/context.md @@ -0,0 +1,77 @@ +# コンテキスト管理 + +コンテキストという用語は多義的です。主に次の 2 種類のコンテキストがあります。 + +1. コード内でローカルに利用可能なコンテキスト：これは、関数ツールの実行時、`on_handoff` などのコールバック時、ライフサイクルフック時などに必要となるデータや依存関係です。 +2. LLM が利用可能なコンテキスト：これは、LLM が応答を生成する際に参照するデータです。 + +## ローカルコンテキスト + +これは [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスと、その内部の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティを通じて表現されます。動作の仕組みは以下の通りです。 + +1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的にはデータクラスや Pydantic オブジェクトを使用します。 +2. 作成したオブジェクトを各種の実行メソッドに渡します（例：`Runner.run(..., context=whatever)`）。 +3. すべての関数ツール呼び出しやライフサイクルフックなどには、ラッパーオブジェクト `RunContextWrapper[T]` が渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型を表し、`wrapper.context` を通じてアクセスできます。 + +**最も重要な点** は、特定のエージェント実行において、すべてのエージェント、関数ツール、ライフサイクルフックなどが同じコンテキストの _型_ を使用しなければならないということです。 + +コンテキストは以下のような用途で使用できます。 + +- 実行時のコンテキストデータ（ユーザー名や UID など、ユーザーに関する情報） +- 依存関係（ロガーオブジェクト、データ取得用オブジェクトなど） +- ヘルパー関数 + +!!! danger "注意" + + コンテキストオブジェクトは LLM には送信され **ません**。これは純粋にローカルなオブジェクトであり、読み取り、書き込み、メソッド呼び出しが可能です。 + +```python +import asyncio +from dataclasses import dataclass + +from agents import Agent, RunContextWrapper, Runner, function_tool + +@dataclass +class UserInfo: # (1)! + name: str + uid: int + +@function_tool +async def fetch_user_age(wrapper: RunContextWrapper[UserInfo]) -> str: # (2)! + return f"User {wrapper.context.name} is 47 years old" + +async def main(): + user_info = UserInfo(name="John", uid=123) + + agent = Agent[UserInfo]( # (3)! + name="Assistant", + tools=[fetch_user_age], + ) + + result = await Runner.run( # (4)! + starting_agent=agent, + input="What is the age of the user?", + context=user_info, + ) + + print(result.final_output) # (5)! + # The user John is 47 years old. + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` + +1. これがコンテキストオブジェクトです。ここではデータクラスを使用していますが、任意の型を使用できます。 +2. これは関数ツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を引数として受け取り、コンテキストからデータを読み取っています。 +3. エージェントにジェネリック型 `UserInfo` を指定することで、型チェッカーがエラーを検出できるようにしています（例えば、異なるコンテキスト型を取るツールを渡そうとした場合など）。 +4. コンテキストを `run` 関数に渡しています。 +5. エージェントが正しくツールを呼び出し、年齢を取得しています。 + +## エージェント / LLM コンテキスト + +LLM が呼び出される際、参照できるデータは会話履歴に含まれるもの **のみ** です。そのため、新しいデータを LLM に提供したい場合は、会話履歴に含まれるようにする必要があります。これを実現する方法はいくつかあります。 + +1. エージェントの `instructions` に追加する方法です。これは「システムプロンプト」または「開発者メッセージ」とも呼ばれます。システムプロンプトは静的な文字列でもよく、またはコンテキストを受け取って文字列を出力する動的な関数でも構いません。これは常に有用な情報（ユーザー名や現在の日付など）を提供する際によく使われる手法です。 +2. `Runner.run` 関数を呼び出す際の `input` に追加する方法です。これは `instructions` と似ていますが、[指揮系統（chain of command）](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位に位置するメッセージを設定できます。 +3. 関数ツールを通じて公開する方法です。これは _オンデマンド_ なコンテキストに有効で、LLM が必要なデータを判断し、そのデータを取得するためにツールを呼び出します。 +4. 検索（retrieval）やウェブ検索を使用する方法です。これらはファイルやデータベースから関連データを取得（検索）したり、ウェブからデータを取得（ウェブ検索）したりする特殊なツールです。これは関連するコンテキストデータに基づいて応答を「根拠付ける（grounding）」際に有効です。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/examples.md b/docs/ja/examples.md new file mode 100644 index 000000000..6d9252aac --- /dev/null +++ b/docs/ja/examples.md @@ -0,0 +1,40 @@ +# コード例 + +SDK のさまざまな実装サンプルについては、[リポジトリ](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples) のコード例セクションをご覧ください。コード例は、異なるパターンや機能を示す複数のカテゴリに分類されています。 + +## カテゴリ + +- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns)：** + このカテゴリのコード例では、一般的なエージェント設計パターンを示しています。例えば、 + + - 決定論的ワークフロー + - ツールとしてのエージェント + - エージェントの並列実行 + +- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic)：** + SDK の基本的な機能を示すコード例です。例えば、 + + - 動的なシステムプロンプト + - ストリーミング出力 + - ライフサイクルイベント + +- **[tool examples](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools)：** + Web 検索やファイル検索などの OpenAI がホストするツールの実装方法と、それらをエージェントに統合する方法を学べます。 + +- **[model providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers)：** + SDK で OpenAI 以外のモデルを使用する方法を確認できます。 + +- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs)：** + エージェントのハンドオフに関する実践的なコード例を参照できます。 + +- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp)：** + MCP を使用したエージェントの構築方法を学べます。 + +- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** および **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot)：** + 実際のアプリケーションを示す、より具体的なコード例です。 + + - **customer_service**：航空会社向けのカスタマーサービスシステムのコード例。 + - **research_bot**：シンプルな詳細調査クローンのコード例。 + +- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice)：** + TTS および STT モデルを使用した音声エージェントのコード例を参照できます。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/guardrails.md b/docs/ja/guardrails.md new file mode 100644 index 000000000..1c55b0e0d --- /dev/null +++ b/docs/ja/guardrails.md @@ -0,0 +1,154 @@ +# ガードレール + +ガードレールは、エージェント と _並行して_ 実行され、ユーザー入力のチェックや検証を可能にします。例えば、顧客のリクエストを処理するために非常に高性能（したがって遅く高価）なモデルを使用する エージェント があるとします。悪意のあるユーザーがそのモデルに数学の宿題を解かせるようなことは避けたいでしょう。そのため、高速で安価なモデルを使った ガードレール を実行できます。ガードレール が悪意のある使用を検知すると、即座にエラーを発生させ、高価なモデルの実行を停止し、時間とコストを節約できます。 + +ガードレール には 2 種類あります： + +1. 入力ガードレール：最初のユーザー入力に対して実行されます。 +2. 出力ガードレール：最終的な エージェント の出力に対して実行されます。 + +## 入力ガードレール + +入力ガードレール は次の 3 ステップで実行されます： + +1. 最初に、ガードレール は エージェント に渡されたものと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult] にラップされます。 +3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な応答や例外処理が可能になります。 + +!!! Note + + 入力ガードレール はユーザー入力に対して実行されるため、エージェント の ガードレール は、その エージェント が *最初の* エージェント である場合にのみ実行されます。なぜ `guardrails` プロパティが エージェント にあり、`Runner.run` に渡されないのか疑問に思うかもしれませんが、これは ガードレール が実際の エージェント に関連付けられる傾向があるためです。異なる エージェント には異なる ガードレール を実行するため、コードを同じ場所に配置することで可読性が向上します。 + +## 出力ガードレール + +出力ガードレール は次の 3 ステップで実行されます： + +1. 最初に、ガードレール は エージェント に渡されたものと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] にラップされます。 +3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な応答や例外処理が可能になります。 + +!!! Note + + 出力ガードレール は最終的な エージェント の出力に対して実行されるため、エージェント の ガードレール は、その エージェント が *最後の* エージェント である場合にのみ実行されます。入力ガードレール と同様に、これは ガードレール が実際の エージェント に関連付けられる傾向があるためです。異なる エージェント には異なる ガードレール を実行するため、コードを同じ場所に配置することで可読性が向上します。 + +## トリップワイヤ（Tripwires） + +入力または出力が ガードレール を通過できない場合、ガードレール はトリップワイヤを使ってこれを通知します。トリップワイヤがトリガーされた ガードレール を検知すると、即座に `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 例外を発生させ、エージェント の実行を停止します。 + +## ガードレール の実装 + +入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を返す関数を提供する必要があります。この例では、内部で エージェント を実行することでこれを実現します。 + +```python +from pydantic import BaseModel +from agents import ( + Agent, + GuardrailFunctionOutput, + InputGuardrailTripwireTriggered, + RunContextWrapper, + Runner, + TResponseInputItem, + input_guardrail, +) + +class MathHomeworkOutput(BaseModel): + is_math_homework: bool + reasoning: str + +guardrail_agent = Agent( # (1)! + name="Guardrail check", + instructions="Check if the user is asking you to do their math homework.", + output_type=MathHomeworkOutput, +) + + +@input_guardrail +async def math_guardrail( # (2)! + ctx: RunContextWrapper[None], agent: Agent, input: str | list[TResponseInputItem] +) -> GuardrailFunctionOutput: + result = await Runner.run(guardrail_agent, input, context=ctx.context) + + return GuardrailFunctionOutput( + output_info=result.final_output, # (3)! + tripwire_triggered=result.final_output.is_math_homework, + ) + + +agent = Agent( # (4)! + name="Customer support agent", + instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.", + input_guardrails=[math_guardrail], +) + +async def main(): + # This should trip the guardrail + try: + await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?") + print("Guardrail didn't trip - this is unexpected") + + except InputGuardrailTripwireTriggered: + print("Math homework guardrail tripped") +``` + +1. この エージェント を ガードレール関数 内で使用します。 +2. これは エージェント の入力とコンテキストを受け取り、結果を返す ガードレール関数 です。 +3. ガードレール の結果に追加情報を含めることができます。 +4. これはワークフローを定義する実際の エージェント です。 + +出力ガードレール も同様です。 + +```python +from pydantic import BaseModel +from agents import ( + Agent, + GuardrailFunctionOutput, + OutputGuardrailTripwireTriggered, + RunContextWrapper, + Runner, + output_guardrail, +) +class MessageOutput(BaseModel): # (1)! + response: str + +class MathOutput(BaseModel): # (2)! + reasoning: str + is_math: bool + +guardrail_agent = Agent( + name="Guardrail check", + instructions="Check if the output includes any math.", + output_type=MathOutput, +) + +@output_guardrail +async def math_guardrail( # (3)! + ctx: RunContextWrapper, agent: Agent, output: MessageOutput +) -> GuardrailFunctionOutput: + result = await Runner.run(guardrail_agent, output.response, context=ctx.context) + + return GuardrailFunctionOutput( + output_info=result.final_output, + tripwire_triggered=result.final_output.is_math, + ) + +agent = Agent( # (4)! + name="Customer support agent", + instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.", + output_guardrails=[math_guardrail], + output_type=MessageOutput, +) + +async def main(): + # This should trip the guardrail + try: + await Runner.run(agent, "Hello, can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?") + print("Guardrail didn't trip - this is unexpected") + + except OutputGuardrailTripwireTriggered: + print("Math output guardrail tripped") +``` + +1. これは実際の エージェント の出力タイプです。 +2. これは ガードレール の出力タイプです。 +3. これは エージェント の出力を受け取り、結果を返す ガードレール関数 です。 +4. これはワークフローを定義する実際の エージェント です。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/handoffs.md b/docs/ja/handoffs.md new file mode 100644 index 000000000..2d5433f4d --- /dev/null +++ b/docs/ja/handoffs.md @@ -0,0 +1,113 @@ +# ハンドオフ + +ハンドオフを使用すると、あるエージェントが別のエージェントにタスクを委任できます。これは、異なるエージェントがそれぞれ特定の分野を専門としている場合に特に役立ちます。例えば、カスタマーサポートアプリでは、注文状況、返金、FAQ などのタスクをそれぞれ専門に処理するエージェントを用意できます。 + +ハンドオフは、LLM に対してツールとして表現されます。例えば、`Refund Agent` という名前のエージェントへのハンドオフがある場合、そのツールは `transfer_to_refund_agent` と呼ばれます。 + +## ハンドオフの作成 + +すべてのエージェントは [`handoffs`][agents.agent.Agent.handoffs] パラメータを持ち、これは直接 `Agent` を指定するか、またはカスタマイズされた `Handoff` オブジェクトを指定できます。 + +Agents SDK が提供する [`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使用してハンドオフを作成できます。この関数を使用すると、ハンドオフ先のエージェントを指定し、オプションでオーバーライドや入力フィルターを設定できます。 + +### 基本的な使用方法 + +シンプルなハンドオフの作成方法は以下の通りです。 + +```python +from agents import Agent, handoff + +billing_agent = Agent(name="Billing agent") +refund_agent = Agent(name="Refund agent") + +# (1)! +triage_agent = Agent(name="Triage agent", handoffs=[billing_agent, handoff(refund_agent)]) +``` + +1. エージェントを直接指定する方法（`billing_agent` のように）と、`handoff()` 関数を使用する方法があります。 + +### `handoff()` 関数を使用したハンドオフのカスタマイズ + +[`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使用すると、以下の項目をカスタマイズできます。 + +- `agent`：ハンドオフ先のエージェントを指定します。 +- `tool_name_override`：デフォルトでは `Handoff.default_tool_name()` 関数が使用され、`transfer_to_` という形式になりますが、これをオーバーライドできます。 +- `tool_description_override`：デフォルトのツール説明（`Handoff.default_tool_description()`）をオーバーライドします。 +- `on_handoff`：ハンドオフが呼び出された際に実行されるコールバック関数です。これは、ハンドオフが呼ばれた時点でデータ取得などの処理を開始する場合に便利です。この関数はエージェントのコンテキストを受け取り、オプションで LLM が生成した入力も受け取れます。入力データは `input_type` パラメータで制御されます。 +- `input_type`：ハンドオフが期待する入力の型を指定します（オプション）。 +- `input_filter`：次のエージェントが受け取る入力をフィルタリングできます。詳細は後述します。 + +```python +from agents import Agent, handoff, RunContextWrapper + +def on_handoff(ctx: RunContextWrapper[None]): + print("Handoff called") + +agent = Agent(name="My agent") + +handoff_obj = handoff( + agent=agent, + on_handoff=on_handoff, + tool_name_override="custom_handoff_tool", + tool_description_override="Custom description", +) +``` + +## ハンドオフの入力 + +特定の状況では、LLM がハンドオフを呼び出す際に何らかのデータを提供するようにしたい場合があります。例えば、「Escalation agent（エスカレーションエージェント）」へのハンドオフを考えると、ログ記録のために理由を提供してほしい場合があります。 + +```python +from pydantic import BaseModel + +from agents import Agent, handoff, RunContextWrapper + +class EscalationData(BaseModel): + reason: str + +async def on_handoff(ctx: RunContextWrapper[None], input_data: EscalationData): + print(f"Escalation agent called with reason: {input_data.reason}") + +agent = Agent(name="Escalation agent") + +handoff_obj = handoff( + agent=agent, + on_handoff=on_handoff, + input_type=EscalationData, +) +``` + +## 入力フィルター + +ハンドオフが発生すると、新しいエージェントが会話を引き継ぎ、それまでの会話履歴全体を参照できるようになります。これを変更したい場合は、[`input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を設定できます。入力フィルターは、既存の入力を [`HandoffInputData`][agents.handoffs.HandoffInputData] として受け取り、新しい `HandoffInputData` を返す関数です。 + +よくあるパターン（例えば履歴からすべてのツール呼び出しを削除するなど）は、[`agents.extensions.handoff_filters`][] にあらかじめ実装されています。 + +```python +from agents import Agent, handoff +from agents.extensions import handoff_filters + +agent = Agent(name="FAQ agent") + +handoff_obj = handoff( + agent=agent, + input_filter=handoff_filters.remove_all_tools, # (1)! +) +``` + +1. これにより、`FAQ agent` が呼び出された際に履歴からすべてのツールが自動的に削除されます。 + +## 推奨プロンプト + +LLM がハンドオフを適切に理解できるようにするため、エージェントのプロンプトにハンドオフに関する情報を含めることを推奨します。推奨されるプレフィックスは [`agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`][] に用意されています。または、[`agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions`][] を呼び出して、推奨データをプロンプトに自動的に追加できます。 + +```python +from agents import Agent +from agents.extensions.handoff_prompt import RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX + +billing_agent = Agent( + name="Billing agent", + instructions=f"""{RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX} + .""", +) +``` \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/index.md b/docs/ja/index.md new file mode 100644 index 000000000..87b419fdc --- /dev/null +++ b/docs/ja/index.md @@ -0,0 +1,52 @@ +# OpenAI Agents SDK + +[OpenAI Agents SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) は、軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えたエージェントベースの AI アプリケーションを構築できるようにします。これは、以前のエージェント実験である [Swarm](https://github.com/openai/swarm/tree/main) を本番環境向けにアップグレードしたものです。Agents SDK は非常に少数の基本コンポーネント（primitives）で構成されています。 + +- **エージェント** : instructions と tools を備えた LLM +- **ハンドオフ** : 特定のタスクを他のエージェントに委任する仕組み +- **ガードレール** : エージェントへの入力を検証する仕組み + +これらの基本コンポーネントを Python と組み合わせることで、ツールとエージェント間の複雑な関係を表現でき、急な学習曲線なしに実世界のアプリケーションを構築できます。さらに SDK には、エージェントのフローを視覚化・デバッグし、評価やモデルのファインチューニングまで可能にする組み込みの **トレーシング** 機能が備わっています。 + +## Agents SDK を使う理由 + +SDK は以下の 2 つの設計原則に基づいています。 + +1. 利用価値のある十分な機能を備えつつ、迅速に習得できるよう基本コンポーネントを最小限に抑える。 +2. そのままでも優れた動作をするが、必要に応じて細かくカスタマイズ可能。 + +SDK の主な機能は以下の通りです。 + +- **エージェントループ** : ツールの呼び出し、LLM への実行結果の送信、LLM が完了するまでのループ処理を組み込みで提供。 +- **Python ファースト** : 新しい抽象化を学ぶ必要なく、Python の言語機能を使ってエージェントの連携やチェーンを構築可能。 +- **ハンドオフ** : 複数のエージェント間での調整やタスク委任を可能にする強力な機能。 +- **ガードレール** : エージェントと並行して入力の検証やチェックを実行し、チェックが失敗した場合は早期に処理を中断。 +- **関数ツール** : 任意の Python 関数をツールに変換し、自動的なスキーマ生成と Pydantic による検証を提供。 +- **トレーシング** : ワークフローの視覚化、デバッグ、モニタリングを可能にする組み込みのトレーシング機能。OpenAI が提供する評価、ファインチューニング、蒸留ツールも利用可能。 + +## インストール + +```bash +pip install openai-agents +``` + +## Hello World の例 + +```python +from agents import Agent, Runner + +agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant") + +result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.") +print(result.final_output) + +# Code within the code, +# Functions calling themselves, +# Infinite loop's dance. +``` + +（_実行する場合は、環境変数 `OPENAI_API_KEY` を設定してください。_） + +```bash +export OPENAI_API_KEY=sk-... +``` \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/mcp.md b/docs/ja/mcp.md new file mode 100644 index 000000000..52ed1558f --- /dev/null +++ b/docs/ja/mcp.md @@ -0,0 +1,59 @@ +# Model context protocol (MCP) + +[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction)（別名 MCP）は、LLM にツールやコンテキストを提供するための方法です。MCP のドキュメントから引用します： + +> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンなプロトコルです。MCP は AI アプリケーションにおける USB-C ポートのようなものです。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリに接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。 + +Agents SDK は MCP をサポートしています。これにより、さまざまな MCP サーバーを使用して、エージェントにツールを提供できます。 + +## MCP サーバー + +現在、MCP の仕様では、使用するトランスポートメカニズムに基づいて 2 種類のサーバーが定義されています： + +1. **stdio** サーバーはアプリケーションのサブプロセスとして実行されます。これらは「ローカル」で実行されると考えることができます。 +2. **HTTP over SSE** サーバーはリモートで実行されます。これらには URL を介して接続します。 + +これらのサーバーに接続するには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] および [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用できます。 + +例えば、[公式 MCP ファイルシステムサーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem)を使用する場合は以下のようになります： + +```python +async with MCPServerStdio( + params={ + "command": "npx", + "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir], + } +) as server: + tools = await server.list_tools() +``` + +## MCP サーバーの使用方法 + +MCP サーバーはエージェントに追加できます。Agents SDK はエージェントが実行されるたびに MCP サーバーの `list_tools()` を呼び出します。これにより、LLM は MCP サーバーのツールを認識します。LLM が MCP サーバーのツールを呼び出すと、SDK はそのサーバーの `call_tool()` を呼び出します。 + +```python +agent=Agent( + name="Assistant", + instructions="Use the tools to achieve the task", + mcp_servers=[mcp_server_1, mcp_server_2] +) +``` + +## キャッシュ + +エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーの `list_tools()` が呼び出されます。特にサーバーがリモートの場合、これはレイテンシの原因となる可能性があります。ツールのリストを自動的にキャッシュするには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] の両方に `cache_tools_list=True` を渡します。これは、ツールのリストが変更されないことが確実な場合にのみ行ってください。 + +キャッシュを無効化したい場合は、サーバーの `invalidate_tools_cache()` を呼び出します。 + +## エンドツーエンドのコード例 + +完全な動作コード例については、[examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) を参照してください。 + +## トレーシング + +[トレーシング](./tracing.md) は、以下を含む MCP 操作を自動的にキャプチャします： + +1. MCP サーバーへのツール一覧取得の呼び出し +2. 関数呼び出しに関する MCP 関連情報 + +![MCP トレーシングのスクリーンショット](../assets/images/mcp-tracing.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/models.md b/docs/ja/models.md new file mode 100644 index 000000000..b333666ab --- /dev/null +++ b/docs/ja/models.md @@ -0,0 +1,93 @@ +# モデル + +Agents SDK は、OpenAI モデルを以下の 2 種類の形式で標準サポートしています。 + +- **推奨** : 新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] +- [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] + +## モデルの混在と組み合わせ + +単一のワークフロー内で、各エージェントごとに異なるモデルを使用したい場合があります。例えば、トリアージには小型で高速なモデルを使用し、複雑なタスクにはより大きく高性能なモデルを使用することができます。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際、以下のいずれかの方法で特定のモデルを選択できます。 + +1. OpenAI モデルの名前を直接指定する。 +2. 任意のモデル名と、その名前をモデルインスタンスにマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を指定する。 +3. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を直接指定する。 + +!!! note + + SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形式をサポートしていますが、各ワークフローでは単一のモデル形式を使用することを推奨します。これは、2 つの形式が異なる機能やツールをサポートしているためです。ワークフローで複数のモデル形式を混在させる必要がある場合は、使用するすべての機能が両方の形式で利用可能であることを確認してください。 + +```python +from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel +import asyncio + +spanish_agent = Agent( + name="Spanish agent", + instructions="You only speak Spanish.", + model="o3-mini", # (1)! +) + +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", + model=OpenAIChatCompletionsModel( # (2)! + model="gpt-4o", + openai_client=AsyncOpenAI() + ), +) + +triage_agent = Agent( + name="Triage agent", + instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.", + handoffs=[spanish_agent, english_agent], + model="gpt-3.5-turbo", +) + +async def main(): + result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?") + print(result.final_output) +``` + +1. OpenAI モデルの名前を直接指定しています。 +2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を指定しています。 + +## 他の LLM プロバイダーの使用 + +他の LLM プロバイダーを使用するには、以下の 3 つの方法があります（コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)）。 + +1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、グローバルに `AsyncOpenAI` インスタンスを LLM クライアントとして使用したい場合に便利です。これは、LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持ち、`base_url` と `api_key` を設定できる場合に使用します。設定可能なコード例は [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) を参照してください。 +2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] は `Runner.run` レベルで指定します。これにより、「この実行におけるすべてのエージェントにカスタムモデルプロバイダーを使用する」と指定できます。設定可能なコード例は [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) を参照してください。 +3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] は特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。これにより、異なるエージェントに異なるプロバイダーを組み合わせて使用できます。設定可能なコード例は [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) を参照してください。 + +`platform.openai.com` の API キーを持っていない場合は、`set_tracing_disabled()` を使用してトレーシングを無効化するか、[別のトレーシングプロセッサ](tracing.md) を設定することを推奨します。 + +!!! note + + これらのコード例では Chat Completions API / モデルを使用しています。これは、多くの LLM プロバイダーがまだ Responses API をサポートしていないためです。使用する LLM プロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses の使用を推奨します。 + +## 他の LLM プロバイダー使用時の一般的な問題 + +### トレーシングクライアントのエラー 401 + +トレーシングに関連するエラーが発生する場合、これはトレースが OpenAI サーバーにアップロードされるためであり、OpenAI API キーを持っていないことが原因です。解決方法は以下の 3 つです。 + +1. トレーシングを完全に無効化する : [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled] +2. トレーシング用に OpenAI キーを設定する : [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key]。この API キーはトレースのアップロードのみに使用され、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) から取得する必要があります。 +3. OpenAI 以外のトレースプロセッサを使用する : 詳細は [トレーシングドキュメント](tracing.md#custom-tracing-processors) を参照してください。 + +### Responses API のサポート + +SDK はデフォルトで Responses API を使用しますが、多くの他の LLM プロバイダーはまだこれをサポートしていません。そのため、404 エラーなどが発生する場合があります。解決方法は以下の 2 つです。 + +1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出す。これは環境変数で `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に有効です。 +2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使用する。コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) を参照してください。 + +### structured outputs のサポート + +一部のモデルプロバイダーは [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) をサポートしていません。そのため、以下のようなエラーが発生する場合があります。 + +``` +BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} +``` + +これは一部のモデルプロバイダーの制限であり、JSON 出力はサポートしていますが、出力に使用する `json_schema` を指定できないためです。この問題への対応を進めていますが、現時点では JSON スキーマ出力をサポートするプロバイダーを使用することを推奨します。そうでない場合、アプリケーションが不適切な JSON により頻繁に破損する可能性があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/multi_agent.md b/docs/ja/multi_agent.md new file mode 100644 index 000000000..4c8be96d4 --- /dev/null +++ b/docs/ja/multi_agent.md @@ -0,0 +1,37 @@ +# 複数のエージェントのオーケストレーション + +オーケストレーションとは、アプリ内でのエージェントの流れを指します。どのエージェントがどの順序で実行され、次に何を行うかをどのように決定するかを意味します。エージェントをオーケストレーションする主な方法は 2 つあります。 + +1. LLM に判断を任せる方法：LLM の知性を利用して計画、推論を行い、それに基づいて次のステップを決定します。 +2. コードによるオーケストレーション：コードを通じてエージェントの流れを決定します。 + +これらのパターンは組み合わせて使用することも可能です。それぞれのトレードオフについて以下で説明します。 + +## LLM によるオーケストレーション + +エージェントとは、LLM に instructions、tools、handoffs を与えたものです。これにより、自由度の高いタスクを与えられた場合でも、LLM は自律的にタスクの取り組み方を計画し、tools を使ってアクションを実行したりデータを取得したり、handoffs を使ってサブエージェントにタスクを委任したりできます。例えば、調査エージェントには以下のようなツールを装備できます。 + +- Web 検索：オンラインで情報を検索 +- ファイル検索と取得：独自データや接続先から情報を検索 +- コンピュータ操作：コンピュータ上でアクションを実行 +- コード実行：データ分析を実施 +- ハンドオフ：計画立案やレポート作成などに特化したエージェントにタスクを委任 + +このパターンは、自由度の高いタスクで LLM の知性に頼りたい場合に適しています。ここで重要な戦術は以下の通りです。 + +1. 良質なプロンプトに投資する。利用可能なツール、使用方法、動作パラメータを明確にする。 +2. アプリを監視し、繰り返し改善する。問題が発生した箇所を特定し、プロンプトを改善する。 +3. エージェントが自己内省し改善できるようにする。例えばループ内で実行し、自らを批評させたり、エラーメッセージを与えて改善させたりする。 +4. 汎用的なエージェントにあらゆるタスクを任せるのではなく、特定のタスクに秀でた専門エージェントを用意する。 +5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資する。これによりエージェントを訓練し、タスクの遂行能力を向上させることができる。 + +## コードによるオーケストレーション + +LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードによるオーケストレーションは速度、コスト、パフォーマンスの観点でより決定論的で予測可能になります。ここでの一般的なパターンは以下の通りです。 + +- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用して、コードで検査可能な適切な形式のデータを生成する。例えば、エージェントにタスクをいくつかのカテゴリに分類させ、そのカテゴリに基づいて次のエージェントを選択することができます。 +- 複数のエージェントを連鎖させ、一つのエージェントの出力を次のエージェントの入力に変換する。例えばブログ記事を書くというタスクを、調査、アウトライン作成、記事執筆、批評、改善という一連のステップに分解できます。 +- タスクを実行するエージェントを、評価とフィードバックを行うエージェントと共に `while` ループ内で実行し、評価エージェントが出力が一定の基準を満たすと判断するまで繰り返します。 +- 複数のエージェントを並列で実行する。例えば Python の基本コンポーネント (`asyncio.gather` など) を使用します。これは、互いに依存しない複数のタスクを高速に処理する場合に有効です。 + +[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) に多数のコード例があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/quickstart.md b/docs/ja/quickstart.md new file mode 100644 index 000000000..691761a22 --- /dev/null +++ b/docs/ja/quickstart.md @@ -0,0 +1,188 @@ +# クイックスタート + +## プロジェクトと仮想環境の作成 + +以下の操作は一度だけ行います。 + +```bash +mkdir my_project +cd my_project +python -m venv .venv +``` + +### 仮想環境の有効化 + +新しいターミナルセッションを開始するたびに、この操作を行います。 + +```bash +source .venv/bin/activate +``` + +### Agents SDK のインストール + +```bash +pip install openai-agents # または `uv add openai-agents` など +``` + +### OpenAI API キーの設定 + +API キーをお持ちでない場合は、[こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key)に従って OpenAI API キーを作成してください。 + +```bash +export OPENAI_API_KEY=sk-... +``` + +## 最初のエージェントの作成 + +エージェント は、 instructions 、名前、およびオプションの設定（ `model_config` など）で定義します。 + +```python +from agents import Agent + +agent = Agent( + name="Math Tutor", + instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples", +) +``` + +## さらに複数のエージェントを追加する + +追加のエージェントも同様に定義できます。 `handoff_description` は、ハンドオフのルーティングを決定するための追加のコンテキストを提供します。 + +```python +from agents import Agent + +history_tutor_agent = Agent( + name="History Tutor", + handoff_description="Specialist agent for historical questions", + instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.", +) + +math_tutor_agent = Agent( + name="Math Tutor", + handoff_description="Specialist agent for math questions", + instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples", +) +``` + +## ハンドオフの定義 + +各エージェントに対して、タスクを進める方法を決定するために選択可能なハンドオフのオプションを定義できます。 + +```python +triage_agent = Agent( + name="Triage Agent", + instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question", + handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent] +) +``` + +## エージェントのオーケストレーションを実行する + +ワークフローが正しく動作し、トリアージエージェントが 2 つの専門エージェント間で適切にルーティングすることを確認しましょう。 + +```python +from agents import Runner + +async def main(): + result = await Runner.run(triage_agent, "What is the capital of France?") + print(result.final_output) +``` + +## ガードレールの追加 + +入力または出力に対して実行するカスタムのガードレールを定義できます。 + +```python +from agents import GuardrailFunctionOutput, Agent, Runner +from pydantic import BaseModel + +class HomeworkOutput(BaseModel): + is_homework: bool + reasoning: str + +guardrail_agent = Agent( + name="Guardrail check", + instructions="Check if the user is asking about homework.", + output_type=HomeworkOutput, +) + +async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data): + result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context) + final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput) + return GuardrailFunctionOutput( + output_info=final_output, + tripwire_triggered=not final_output.is_homework, + ) +``` + +## すべてを統合する + +ハンドオフと入力ガードレールを使用して、ワークフロー全体を統合して実行しましょう。 + +```python +from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner +from pydantic import BaseModel +import asyncio + +class HomeworkOutput(BaseModel): + is_homework: bool + reasoning: str + +guardrail_agent = Agent( + name="Guardrail check", + instructions="Check if the user is asking about homework.", + output_type=HomeworkOutput, +) + +math_tutor_agent = Agent( + name="Math Tutor", + handoff_description="Specialist agent for math questions", + instructions="You provide help with math problems. Explain your reasoning at each step and include examples", +) + +history_tutor_agent = Agent( + name="History Tutor", + handoff_description="Specialist agent for historical questions", + instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.", +) + +async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data): + result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context) + final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput) + return GuardrailFunctionOutput( + output_info=final_output, + tripwire_triggered=not final_output.is_homework, + ) + +triage_agent = Agent( + name="Triage Agent", + instructions="You determine which agent to use based on the user's homework question", + handoffs=[history_tutor_agent, math_tutor_agent], + input_guardrails=[ + InputGuardrail(guardrail_function=homework_guardrail), + ], +) + +async def main(): + result = await Runner.run(triage_agent, "who was the first president of the united states?") + print(result.final_output) + + result = await Runner.run(triage_agent, "what is life") + print(result.final_output) + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` + +## トレースの確認 + +エージェントの実行中に何が起きたかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードのトレースビューア](https://platform.openai.com/traces) にアクセスして、エージェント実行のトレースを確認してください。 + +## 次のステップ + +より複雑なエージェントフローの構築方法を学びましょう。 + +- [エージェント](agents.md) の設定方法について学ぶ。 +- [エージェントの実行方法](running_agents.md) について学ぶ。 +- [ツール](tools.md)、[ガードレール](guardrails.md)、[モデル](models.md) について学ぶ。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/results.md b/docs/ja/results.md new file mode 100644 index 000000000..13ff7cef3 --- /dev/null +++ b/docs/ja/results.md @@ -0,0 +1,52 @@ +# 実行結果 + +`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] + +これらはいずれも [`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ています。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、その型（`last_agent.output_type`）のオブジェクト + +!!! note + + `final_output` は型としては `Any` です。これはハンドオフが発生する可能性があるため、静的に型付けできないためです。ハンドオフが発生すると、どのエージェントでも最後のエージェントになり得るため、可能な出力型の集合を静的に特定できません。 + +## 次のターンの入力 + +[`result.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] を使用すると、実行結果を入力リストに変換できます。これは、元々提供した入力とエージェントの実行中に生成された項目を連結したものです。これにより、あるエージェントの実行結果を別の実行に渡したり、ループ内で実行して毎回新しいユーザー入力を追加したりすることが容易になります。 + +## 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あります。例えば、最前線のトリアージエージェントが言語特化型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。 + +## 新規項目 + +[`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項目が格納されています。これらの項目は [`RunItem`][agents.items.RunItem] です。RunItem は LLM によって生成された raw 項目をラップしています。 + +- [`MessageOutputItem`][agents.items.MessageOutputItem] は LLM からのメッセージを示します。raw 項目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 項目は LLM からのツール呼び出し項目です。 +- [`HandoffOutputItem`][agents.items.HandoffOutputItem] はハンドオフが発生したことを示します。raw 項目はハンドオフツール呼び出しに対するツールの応答です。また、この項目からソース／ターゲットエージェントにアクセスできます。 +- [`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 項目はツールの応答です。また、この項目からツールの出力にアクセスできます。 +- [`ReasoningItem`][agents.items.ReasoningItem] は LLM による推論項目を示します。raw 項目は生成された推論内容です。 + +## その他の情報 + +### ガードレールの実行結果 + +[`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、ガードレールの実行結果が格納されています（存在する場合）。ガードレールの実行結果にはログや保存したい有用な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 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格納されています。ほとんどの場合、これは必要ありませんが、必要に応じて利用可能です。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/running_agents.md b/docs/ja/running_agents.md new file mode 100644 index 000000000..b02ee3937 --- /dev/null +++ b/docs/ja/running_agents.md @@ -0,0 +1,95 @@ +# エージェントの実行 + +エージェントは [`Runner`][agents.run.Runner] クラスを通じて実行できます。以下の 3 つの方法があります。 + +1. [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]：非同期で実行され、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返します。 +2. [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]：同期メソッドで、内部的には `.run()` を呼び出します。 +3. [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]：非同期で実行され、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返します。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順次ストリームします。 + +```python +from agents import Agent, Runner + +async def main(): + agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant") + + result = await Runner.run(agent, "Write a haiku about recursion in programming.") + print(result.final_output) + # Code within the code, + # Functions calling themselves, + # Infinite loop's dance. +``` + +詳細は [results ガイド](results.md) を参照してください。 + +## エージェントの実行ループ + +`Runner` の run メソッドを使用する際、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して扱われる）または OpenAI Responses API の項目リストのいずれかです。 + +Runner は以下のループを実行します。 + +1. 現在のエージェントと入力を用いて LLM を呼び出します。 +2. LLM が出力を生成します。 + 1. LLM が `final_output` を返した場合、ループを終了し結果を返します。 + 2. LLM がハンドオフを行った場合、現在のエージェントと入力を更新し、再度ループを実行します。 + 3. LLM がツール呼び出しを生成した場合、それらのツール呼び出しを実行し、結果を追加して再度ループを実行します。 +3. 指定された `max_turns` を超えた場合、[`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 例外を発生させます。 + +!!! note + + LLM の出力が「最終出力（final output）」とみなされる条件は、望ましいタイプのテキスト出力を生成し、かつツール呼び出しがない場合です。 + +## ストリーミング + +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ることができます。ストリームが完了すると、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] に実行に関する完全な情報（生成されたすべての新しい出力を含む）が格納されます。ストリーミングイベントを取得するには `.stream_events()` を呼び出します。詳細は [streaming ガイド](streaming.md) を参照してください。 + +## 実行設定（Run config） + +`run_config` パラメータを使用すると、エージェント実行時のグローバル設定を構成できます。 + +- [`model`][agents.run.RunConfig.model]：各エージェントの `model` 設定に関係なく、グローバルな LLM モデルを指定します。 +- [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]：モデル名を検索するためのモデルプロバイダーを指定します（デフォルトは OpenAI）。 +- [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]：エージェント固有の設定を上書きします。例えば、グローバルな `temperature` や `top_p` を設定できます。 +- [`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または出力のガードレールのリストです。 +- [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]：ハンドオフに既存の入力フィルターがない場合に適用されるグローバルな入力フィルターです。入力フィルターを使用すると、新しいエージェントに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] のドキュメントを参照してください。 +- [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]：実行全体の [トレーシング](tracing.md) を無効にします。 +- [`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、機密性の高いデータを含めるかどうかを設定します。 +- [`workflow_name`][agents.run.RunConfig.workflow_name]、[`trace_id`][agents.run.RunConfig.trace_id]、[`group_id`][agents.run.RunConfig.group_id]：トレーシングのワークフロー名、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` を設定することを推奨します。グループ ID はオプションで、複数の実行間でトレースを関連付けることができます。 +- [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]：すべてのトレースに含めるメタデータです。 + +## 会話／チャットスレッド + +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（したがって 1 つ以上の LLM 呼び出しが発生）、チャット会話における単一の論理的ターンを表します。例えば： + +1. ユーザーのターン：ユーザーがテキストを入力 +2. Runner の実行：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にハンドオフし、2 番目のエージェントがさらにツールを実行して出力を生成 + +エージェントの実行終了時に、ユーザーに何を表示するかを選択できます。例えば、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か、最終出力のみを表示するかを選択できます。いずれの場合も、ユーザーが追加の質問をした場合、再度 run メソッドを呼び出します。 + +次のターンの入力を取得するには、基本クラスの [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使用できます。 + +```python +async def main(): + agent = Agent(name="Assistant", instructions="Reply very concisely.") + + with trace(workflow_name="Conversation", group_id=thread_id): + # First turn + result = await Runner.run(agent, "What city is the Golden Gate Bridge in?") + print(result.final_output) + # San Francisco + + # Second turn + new_input = result.to_input_list() + [{"role": "user", "content": "What state is it in?"}] + result = await Runner.run(agent, new_input) + print(result.final_output) + # California +``` + +## 例外 + +SDK は特定の状況で例外を発生させます。完全なリストは [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下の通りです。 + +- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]：SDK 内で発生するすべての例外の基底クラスです。 +- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]：実行が指定された `max_turns` を超えた場合に発生します。 +- [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]：モデルが不正な出力（不正な JSON や存在しないツールの使用など）を生成した場合に発生します。 +- [`UserError`][agents.exceptions.UserError]：SDK を使用するコードに誤りがある場合に発生します。 +- [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered]、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]：[ガードレール](guardrails.md) がトリガーされた場合に発生します。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/streaming.md b/docs/ja/streaming.md new file mode 100644 index 000000000..60719679f --- /dev/null +++ b/docs/ja/streaming.md @@ -0,0 +1,87 @@ +# ストリーミング + +ストリーミングを使用すると、エージェントの実行中にその進行状況の更新を購読できます。これは、エンドユーザーに進捗状況や部分的な応答を表示する際に役立ちます。 + +ストリーミングを行うには、[`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] を呼び出します。これにより [`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] が返されます。`result.stream_events()` を呼び出すと、以下で説明する [`StreamEvent`][agents.stream_events.StreamEvent] オブジェクトの非同期ストリームが得られます。 + +## raw response events + +[`RawResponsesStreamEvent`][agents.stream_events.RawResponsesStreamEvent] は、LLM から直接渡される raw イベントです。これらは OpenAI Responses API の形式であり、各イベントはタイプ（`response.created` や `response.output_text.delta` など）とデータを持ちます。これらのイベントは、生成された応答メッセージを即座にユーザーにストリーミングしたい場合に役立ちます。 + +例えば、以下のコードは LLM が生成したテキストをトークンごとに出力します。 + +```python +import asyncio +from openai.types.responses import ResponseTextDeltaEvent +from agents import Agent, Runner + +async def main(): + agent = Agent( + name="Joker", + instructions="You are a helpful assistant.", + ) + + result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") + async for event in result.stream_events(): + if event.type == "raw_response_event" and isinstance(event.data, ResponseTextDeltaEvent): + print(event.data.delta, end="", flush=True) + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` + +## Run item events と agent events + +[`RunItemStreamEvent`][agents.stream_events.RunItemStreamEvent] は、より高レベルのイベントです。これらはアイテムが完全に生成された際に通知されます。これにより、トークン単位ではなく、「メッセージが生成された」「ツールが実行された」などのレベルで進捗状況をユーザーに通知できます。同様に、[`AgentUpdatedStreamEvent`][agents.stream_events.AgentUpdatedStreamEvent] は、現在のエージェントが変更された際（例えばハンドオフの結果として）に更新を通知します。 + +例えば、以下のコードは raw イベントを無視し、更新情報のみをユーザーにストリーミングします。 + +```python +import asyncio +import random +from agents import Agent, ItemHelpers, Runner, function_tool + +@function_tool +def how_many_jokes() -> int: + return random.randint(1, 10) + + +async def main(): + agent = Agent( + name="Joker", + instructions="First call the `how_many_jokes` tool, then tell that many jokes.", + tools=[how_many_jokes], + ) + + result = Runner.run_streamed( + agent, + input="Hello", + ) + print("=== Run starting ===") + + async for event in result.stream_events(): + # raw response イベントのデルタは無視します + if event.type == "raw_response_event": + continue + # エージェントが更新された場合、それを表示します + elif event.type == "agent_updated_stream_event": + print(f"Agent updated: {event.new_agent.name}") + continue + # アイテムが生成された場合、それを表示します + elif event.type == "run_item_stream_event": + if event.item.type == "tool_call_item": + print("-- Tool was called") + elif event.item.type == "tool_call_output_item": + print(f"-- Tool output: {event.item.output}") + elif event.item.type == "message_output_item": + print(f"-- Message output:\n {ItemHelpers.text_message_output(event.item)}") + else: + pass # 他のイベントタイプは無視します + + print("=== Run complete ===") + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/tools.md b/docs/ja/tools.md new file mode 100644 index 000000000..c100885bd --- /dev/null +++ b/docs/ja/tools.md @@ -0,0 +1,269 @@ +# ツール + +ツールを使用すると、エージェントがデータ取得、コード実行、外部 API 呼び出し、さらにはコンピュータ操作などのアクションを実行できます。Agents SDK には以下の 3 種類のツールがあります。 + +- ホスト型ツール：AI モデルと共に LLM サーバー上で実行されます。OpenAI は、検索、ウェブ検索、コンピュータ操作をホスト型ツール（OpenAI がホストするツール）として提供しています。 +- 関数呼び出し：任意の Python 関数をツールとして使用できます。 +- エージェントをツールとして使用：エージェントをツールとして使用でき、エージェント間でハンドオフを行わずに他のエージェントを呼び出せます。 + +## ホスト型ツール + +[`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] を使用する場合、OpenAI はいくつかの組み込みツールを提供しています。 + +- [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] は、エージェントがウェブ検索を行うためのツールです。 +- [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は、OpenAI のベクトルストアから情報を取得するためのツールです。 +- [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] は、コンピュータ操作タスクを自動化するためのツールです。 + +```python +from agents import Agent, FileSearchTool, Runner, WebSearchTool + +agent = Agent( + name="Assistant", + tools=[ + WebSearchTool(), + FileSearchTool( + max_num_results=3, + vector_store_ids=["VECTOR_STORE_ID"], + ), + ], +) + +async def main(): + result = await Runner.run(agent, "Which coffee shop should I go to, taking into account my preferences and the weather today in SF?") + print(result.final_output) +``` + +## 関数ツール + +任意の Python 関数をツールとして使用できます。Agents SDK は自動的にツールを設定します。 + +- ツール名は Python 関数名が使用されます（または任意の名前を指定可能）。 +- ツールの説明は関数の docstring から取得されます（または任意の説明を指定可能）。 +- 関数の入力スキーマは関数の引数から自動的に作成されます。 +- 各入力の説明は、無効化されていない限り、関数の docstring から取得されます。 + +Python の `inspect` モジュールを使用して関数シグネチャを抽出し、[`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) を使用して docstring を解析し、`pydantic` を使用してスキーマを作成します。 + +```python +import json + +from typing_extensions import TypedDict, Any + +from agents import Agent, FunctionTool, RunContextWrapper, function_tool + + +class Location(TypedDict): + lat: float + long: float + +@function_tool # (1)! +async def fetch_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 API + return "sunny" + + +@function_tool(name_override="fetch_data") # (3)! +def read_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 system + return "" + + +agent = Agent( + name="Assistant", + tools=[fetch_weather, read_file], # (4)! +) + +for tool in agent.tools: + if isinstance(tool, FunctionTool): + print(tool.name) + print(tool.description) + print(json.dumps(tool.params_json_schema, indent=2)) + print() + +``` + +1. 任意の Python 型を関数の引数として使用可能で、関数は同期または非同期のどちらでも構いません。 +2. docstring が存在する場合、ツールおよび引数の説明として使用されます。 +3. 関数はオプションで `context` を引数として受け取れます（最初の引数である必要があります）。また、ツール名や説明、docstring のスタイルなどを上書き設定できます。 +4. デコレータを付けた関数をツールのリストに渡すことができます。 + +??? note "クリックして出力を表示" + + ``` + fetch_weather + Fetch 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_data + Read 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" + } + ``` +### カスタム関数ツール + +Python 関数をツールとして使用したくない場合もあります。その場合は、直接 [`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を作成できます。作成時には以下を指定する必要があります： + +- `name` +- `description` +- 引数の JSON スキーマを示す `params_json_schema` +- 非同期関数である `on_invoke_tool`（コンテキストと引数を JSON 文字列として受け取り、ツールの出力を文字列として返す必要があります） + +```python +from typing import Any + +from pydantic import BaseModel + +from agents import RunContextWrapper, FunctionTool + + + +def do_some_work(data: str) -> str: + return "done" + + +class FunctionArgs(BaseModel): + username: str + age: int + + +async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: + parsed = FunctionArgs.model_validate_json(args) + return do_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, +) +``` + +### 引数とドックストリングの自動解析 + +前述の通り、関数のシグネチャを自動的に解析してツールのスキーマを抽出し、ドックストリングを解析してツールおよび各引数の説明を抽出します。これに関する注意点は以下の通りです： + +1. シグネチャの解析は `inspect` モジュールを使用して行われます。型アノテーションを用いて引数の型を把握し、動的に Pydantic モデルを構築して全体のスキーマを表現します。Python の基本型（basic components）、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートしています。 +2. ドックストリングの解析には `griffe` を使用します。サポートされるドックストリング形式は `google`、`sphinx`、`numpy` です。ドックストリング形式は自動検出を試みますが、これはベストエフォートであり、`function_tool` 呼び出し時に明示的に指定することも可能です。また、`use_docstring_info` を `False` に設定することでドックストリングの解析を無効化できます。 + +スキーマ抽出のコードは [`agents.function_schema`][] にあります。 + +## ツールとしてのエージェント + +一部のワークフローでは、制御をハンドオフするのではなく、中央のエージェントが専門化されたエージェントのネットワークを調整することが望ましい場合があります。このような場合、エージェントをツールとしてモデル化できます。 + +```python +from agents import Agent, Runner +import asyncio + +spanish_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", + ), + ], +) + +async def main(): + result = await Runner.run(orchestrator_agent, input="Say 'Hello, how are you?' in Spanish.") + print(result.final_output) +``` + +## 関数ツールにおけるエラー処理 + +`@function_tool` を使用して関数ツールを作成する際、`failure_error_function` を渡すことができます。これはツール呼び出しがクラッシュした場合に、LLM にエラー応答を提供する関数です。 + +- デフォルト（何も渡さない場合）では、エラーが発生したことを LLM に通知する `default_tool_error_function` が実行されます。 +- 独自のエラー関数を渡した場合は、それが代わりに実行され、その応答が LLM に送信されます。 +- 明示的に `None` を渡した場合、ツール呼び出しのエラーは再度発生（re-raise）し、自分で処理する必要があります。この場合、モデルが無効な JSON を生成した場合は `ModelBehaviorError`、コードがクラッシュした場合は `UserError` などが発生します。 + +手動で `FunctionTool` オブジェクトを作成する場合は、`on_invoke_tool` 関数内でエラーを処理する必要があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/tracing.md b/docs/ja/tracing.md new file mode 100644 index 000000000..2e0e80da2 --- /dev/null +++ b/docs/ja/tracing.md @@ -0,0 +1,102 @@ +# トレーシング + +Agents SDK には組み込みのトレーシング機能があり、エージェントの実行中に発生するイベント（LLM の生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、さらにはカスタムイベントまで）を包括的に記録します。[Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces) を使用して、開発中および本番環境でワークフローのデバッグ、可視化、監視が可能です。 + +!!!note + + トレーシングはデフォルトで有効になっています。トレーシングを無効にする方法は 2 つあります。 + + 1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定して、グローバルにトレーシングを無効化できます。 + 2. 個別の実行でトレーシングを無効化するには、[`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定します。 + +***OpenAI の API を使用してゼロデータ保持（ZDR）ポリシーで運用している組織の場合、トレーシングは利用できません。*** + +## トレースとスパン + +- **トレース（Traces）** は、ワークフローの単一のエンドツーエンド操作を表します。トレースは複数のスパン（Spans）で構成されます。トレースには以下のプロパティがあります。 + - `workflow_name`：論理的なワークフローまたはアプリ名。例：「Code generation」や「Customer service」。 + - `trace_id`：トレースの一意な ID。指定しない場合は自動生成されます。形式は `trace_<32_alphanumeric>` である必要があります。 + - `group_id`：同じ会話からの複数のトレースを関連付けるためのオプションのグループ ID。例えば、チャットスレッド ID を使用できます。 + - `disabled`：True の場合、このトレースは記録されません。 + - `metadata`：トレースに関するオプションのメタデータ。 +- **スパン（Spans）** は、開始時刻と終了時刻を持つ操作を表します。スパンには以下が含まれます。 + - `started_at` と `ended_at` のタイムスタンプ。 + - 所属するトレースを示す `trace_id`。 + - 親スパンを指す `parent_id`（存在する場合）。 + - スパンに関する情報を含む `span_data`。例えば、`AgentSpanData` はエージェントに関する情報を、`GenerationSpanData` は LLM の生成に関する情報を含みます。 + +## デフォルトのトレーシング + +デフォルトでは、SDK は以下をトレースします。 + +- `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` 全体が `trace()` でラップされます。 +- エージェントが実行されるたびに `agent_span()` でラップされます。 +- LLM の生成は `generation_span()` でラップされます。 +- 関数ツールの呼び出しはそれぞれ `function_span()` でラップされます。 +- ガードレールは `guardrail_span()` でラップされます。 +- ハンドオフは `handoff_span()` でラップされます。 +- 音声入力（音声からテキスト）は `transcription_span()` でラップされます。 +- 音声出力（テキストから音声）は `speech_span()` でラップされます。 +- 関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下にまとめられる場合があります。 + +デフォルトでは、トレース名は「Agent trace」です。`trace` を使用する場合、この名前を設定できます。また、[`RunConfig`][agents.run.RunConfig] を使用して名前やその他のプロパティを設定できます。 + +さらに、[カスタムトレースプロセッサ](#custom-tracing-processors) を設定して、トレースを他の宛先に送信することも可能です（置き換えまたは追加の宛先として）。 + +## 上位レベルのトレース + +複数回の `run()` 呼び出しを 1 つのトレースにまとめたい場合があります。その場合、コード全体を `trace()` でラップします。 + +```python +from agents import Agent, Runner, trace + +async def main(): + agent = Agent(name="Joke generator", instructions="Tell funny jokes.") + + with trace("Joke workflow"): # (1)! + first_result = await Runner.run(agent, "Tell me a joke") + second_result = await Runner.run(agent, f"Rate this joke: {first_result.final_output}") + print(f"Joke: {first_result.final_output}") + print(f"Rating: {second_result.final_output}") +``` + +1. 2 回の `Runner.run` 呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個別の実行はそれぞれ別のトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部になります。 + +## トレースの作成 + +トレースを作成するには [`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使用します。トレースは開始と終了が必要です。以下の 2 つの方法があります。 + +1. **推奨**：コンテキストマネージャとして使用します（例：`with trace(...) as my_trace`）。これによりトレースの開始と終了が自動的に行われます。 +2. 手動で [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] と [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を呼び出すこともできます。 + +現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡されます。これにより、並行処理でも自動的に動作します。トレースを手動で開始・終了する場合、`start()` と `finish()` に `mark_as_current` と `reset_current` を渡して現在のトレースを更新する必要があります。 + +## スパンの作成 + +スパンを作成するには、各種の [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドを使用します。通常、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムスパン情報を追跡するために [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数も利用可能です。 + +スパンは自動的に現在のトレースに属し、最も近い現在のスパンの下にネストされます。これは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡されます。 + +## 機密データ + +一部のスパンは機密データを含む可能性があります。 + +`generation_span()` は LLM 生成の入出力を、`function_span()` は関数呼び出しの入出力を保存します。これらには機密データが含まれる可能性があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] を使用してデータの取得を無効化できます。 + +同様に、音声スパンはデフォルトで音声データを base64 エンコードされた PCM データとして含みます。[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定して音声データの取得を無効化できます。 + +## カスタムトレーシングプロセッサ + +トレーシングの高レベルアーキテクチャは以下の通りです。 + +- 初期化時にグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成します。 +- `TraceProvider` はトレースを OpenAI バックエンドに送信する [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] と [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] で構成されます。 + +このデフォルト設定をカスタマイズするには、以下の 2 つの方法があります。 + +1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] で追加のプロセッサを追加できます。 +2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] でデフォルトのプロセッサを置き換えることができます。 + +## 外部トレーシングプロセッサ一覧 + +（省略：原文のまま） \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/visualization.md b/docs/ja/visualization.md new file mode 100644 index 000000000..a0e2b9ec8 --- /dev/null +++ b/docs/ja/visualization.md @@ -0,0 +1,83 @@ +# エージェントの可視化 + +エージェントの可視化を使用すると、**Graphviz** を用いてエージェントとその関係性を構造化したグラフィカルな表現として生成できます。これにより、アプリケーション内でエージェント、ツール、およびハンドオフがどのように相互作用するかを理解できます。 + +## インストール + +オプションの依存関係グループ `viz` をインストールします： + +```bash +pip install "openai-agents[viz]" +``` + +## グラフの生成 + +`draw_graph` 関数を使用してエージェントの可視化を生成できます。この関数は以下のような有向グラフを作成します： + +- **エージェント** は黄色の四角形で表されます。 +- **ツール** は緑色の楕円形で表されます。 +- **ハンドオフ** はあるエージェントから別のエージェントへの有向エッジで表されます。 + +### 使用例 + +```python +from agents import Agent, function_tool +from agents.extensions.visualization import draw_graph + +@function_tool +def get_weather(city: str) -> str: + return f"The weather in {city} is sunny." + +spanish_agent = Agent( + name="Spanish agent", + instructions="You only speak Spanish.", +) + +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", +) + +triage_agent = Agent( + name="Triage agent", + instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.", + handoffs=[spanish_agent, english_agent], + tools=[get_weather], +) + +draw_graph(triage_agent) +``` + +![Agent Graph](../assets/images/graph.png) + +これにより、**triage agent** とそのサブエージェントおよびツールとの接続構造を視覚的に表現したグラフが生成されます。 + +## 可視化の理解 + +生成されたグラフには以下が含まれます： + +- エントリーポイントを示す **開始ノード** (`__start__`)。 +- 黄色で塗りつぶされた四角形で表されるエージェント。 +- 緑色で塗りつぶされた楕円形で表されるツール。 +- 相互作用を示す有向エッジ： + - エージェント間のハンドオフは **実線矢印**。 + - ツールの呼び出しは **点線矢印**。 +- 実行終了地点を示す **終了ノード** (`__end__`)。 + +## グラフのカスタマイズ + +### グラフの表示 +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。グラフを別ウィンドウで表示するには、以下のように記述します： + +```python +draw_graph(triage_agent).view() +``` + +### グラフの保存 +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存するには、ファイル名を指定します： + +```python +draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph.png") +``` + +これにより、作業ディレクトリに `agent_graph.png` が生成されます。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/pipeline.md b/docs/ja/voice/pipeline.md new file mode 100644 index 000000000..03e0c54e8 --- /dev/null +++ b/docs/ja/voice/pipeline.md @@ -0,0 +1,75 @@ +# パイプラインとワークフロー + +[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] クラスを使用すると、エージェントのワークフローを簡単に音声アプリに変換できます。実行するワークフローを渡すと、パイプラインが入力音声の文字起こし、音声終了の検出、適切なタイミングでのワークフロー呼び出し、ワークフロー出力の音声への変換を処理します。 + +```mermaid +graph LR + %% Input + A["🎤 Audio Input"] + + %% Voice Pipeline + subgraph Voice_Pipeline [Voice Pipeline] + direction TB + B["Transcribe (speech-to-text)"] + C["Your Code"]:::highlight + D["Text-to-speech"] + B --> C --> D + end + + %% Output + E["🎧 Audio Output"] + + %% Flow + A --> Voice_Pipeline + Voice_Pipeline --> E + + %% Custom styling + classDef highlight fill:#ffcc66,stroke:#333,stroke-width:1px,font-weight:700; + +``` + +## パイプラインの設定 + +パイプラインを作成する際、以下の項目を設定できます。 + +1. [`workflow`][agents.voice.workflow.VoiceWorkflowBase]：新しい音声が文字起こしされるたびに実行されるコードです。 +2. 使用する [`speech-to-text`][agents.voice.model.STTModel] および [`text-to-speech`][agents.voice.model.TTSModel] モデル +3. [`config`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig]：以下のような設定が可能です。 + - モデル名をモデルにマッピングするモデルプロバイダー + - トレーシング（トレーシングの無効化、音声ファイルのアップロード有無、ワークフロー名、トレース ID など） + - TTS および STT モデルの設定（プロンプト、言語、使用するデータ型など） + +## パイプラインの実行 + +パイプラインは [`run()`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline.run] メソッドを使用して実行できます。このメソッドでは、以下の 2 種類の形式で音声入力を渡すことができます。 + +1. [`AudioInput`][agents.voice.input.AudioInput] は、完全な音声トランスクリプトがあり、それに対する結果を生成したい場合に使用します。これは、話者が話し終えたタイミングを検出する必要がない場合に便利です。例えば、事前録音された音声や、ユーザーが話し終えたタイミングが明確なプッシュトゥトーク型アプリなどです。 +2. [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] は、ユーザーが話し終えたタイミングを検出する必要がある場合に使用します。音声チャンクを検出時に順次送信でき、音声パイプラインは「アクティビティ検出」と呼ばれるプロセスを通じて、適切なタイミングでエージェントのワークフローを自動的に実行します。 + +## 実行結果 + +音声パイプラインの実行結果は [`StreamedAudioResult`][agents.voice.result.StreamedAudioResult] です。これは、発生したイベントをストリームとして取得できるオブジェクトです。いくつかの種類の [`VoiceStreamEvent`][agents.voice.events.VoiceStreamEvent] があり、以下を含みます。 + +1. [`VoiceStreamEventAudio`][agents.voice.events.VoiceStreamEventAudio]：音声チャンクを含むイベントです。 +2. [`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle]：ターンの開始や終了など、ライフサイクルイベントを通知します。 +3. [`VoiceStreamEventError`][agents.voice.events.VoiceStreamEventError]：エラーイベントです。 + +```python + +result = await pipeline.run(input) + +async for event in result.stream(): + if event.type == "voice_stream_event_audio": + # play audio + elif event.type == "voice_stream_event_lifecycle": + # lifecycle + elif event.type == "voice_stream_event_error" + # error + ... +``` + +## ベストプラクティス + +### 割り込み処理 + +Agents SDK は現在、[`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] に対する組み込みの割り込み処理をサポートしていません。その代わり、検出された各ターンごとにワークフローが個別に実行されます。アプリケーション内で割り込みを処理したい場合は、[`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] イベントを監視できます。`turn_started` は新しいターンが文字起こしされ、処理が開始されたことを示します。`turn_ended` は、該当するターンのすべての音声が送信された後にトリガーされます。これらのイベントを利用して、モデルがターンを開始した際に話者のマイクをミュートし、ターンに関連するすべての音声を送信した後にミュートを解除する、といった処理が可能です。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/quickstart.md b/docs/ja/voice/quickstart.md new file mode 100644 index 000000000..0602efe65 --- /dev/null +++ b/docs/ja/voice/quickstart.md @@ -0,0 +1,194 @@ +# クイックスタート + +## 前提条件 + +まず、Agents SDK の基本的な[クイックスタート手順](../quickstart.md)に従い、仮想環境をセットアップしてください。その後、SDK のオプションである音声関連の依存関係をインストールします。 + +```bash +pip install 'openai-agents[voice]' +``` + +## コンセプト + +理解すべき主なコンセプトは [`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] です。これは以下の 3 ステップで構成されています。 + +1. 音声認識モデルを実行し、音声をテキストに変換します。 +2. 通常はエージェントを用いたワークフローであるコードを実行し、実行結果を生成します。 +3. テキスト読み上げモデルを実行し、実行結果のテキストを再び音声に変換します。 + +```mermaid +graph LR + %% Input + A["🎤 Audio Input"] + + %% Voice Pipeline + subgraph Voice_Pipeline [Voice Pipeline] + direction TB + B["Transcribe (speech-to-text)"] + C["Your Code"]:::highlight + D["Text-to-speech"] + B --> C --> D + end + + %% Output + E["🎧 Audio Output"] + + %% Flow + A --> Voice_Pipeline + Voice_Pipeline --> E + + %% Custom styling + classDef highlight fill:#ffcc66,stroke:#333,stroke-width:1px,font-weight:700; + +``` + +## エージェント + +まず、いくつかのエージェントを設定します。この SDK でエージェントを作成したことがあれば、馴染みのある内容です。ここでは、複数のエージェント、ハンドオフ、およびツールを設定します。 + +```python +import asyncio +import random + +from agents import ( + Agent, + function_tool, +) +from agents.extensions.handoff_prompt import prompt_with_handoff_instructions + + + +@function_tool +def get_weather(city: str) -> str: + """Get the weather for a given city.""" + print(f"[debug] get_weather called with city: {city}") + choices = ["sunny", "cloudy", "rainy", "snowy"] + return f"The weather in {city} is {random.choice(choices)}." + + +spanish_agent = Agent( + name="Spanish", + handoff_description="A spanish speaking agent.", + instructions=prompt_with_handoff_instructions( + "You're speaking to a human, so be polite and concise. Speak in Spanish.", + ), + model="gpt-4o-mini", +) + +agent = Agent( + name="Assistant", + instructions=prompt_with_handoff_instructions( + "You're speaking to a human, so be polite and concise. If the user speaks in Spanish, handoff to the spanish agent.", + ), + model="gpt-4o-mini", + handoffs=[spanish_agent], + tools=[get_weather], +) +``` + +## 音声パイプライン + +ここでは、ワークフローとして [`SingleAgentVoiceWorkflow`][agents.voice.workflow.SingleAgentVoiceWorkflow] を使用し、シンプルな音声パイプラインを設定します。 + +```python +from agents.voice import SingleAgentVoiceWorkflow, VoicePipeline +pipeline = VoicePipeline(workflow=SingleAgentVoiceWorkflow(agent)) +``` + +## パイプラインの実行 + +```python +import numpy as np +import sounddevice as sd +from agents.voice import AudioInput + +# 簡単のため、ここでは 3 秒間の無音を作成します +# 実際にはマイクからの音声データを使用します +buffer = np.zeros(24000 * 3, dtype=np.int16) +audio_input = AudioInput(buffer=buffer) + +result = await pipeline.run(audio_input) + +# `sounddevice` を使ってオーディオプレイヤーを作成します +player = sd.OutputStream(samplerate=24000, channels=1, dtype=np.int16) +player.start() + +# 音声ストリームをリアルタイムで再生します +async for event in result.stream(): + if event.type == "voice_stream_event_audio": + player.write(event.data) + +``` + +## すべてをまとめる + +```python +import asyncio +import random + +import numpy as np +import sounddevice as sd + +from agents import ( + Agent, + function_tool, + set_tracing_disabled, +) +from agents.voice import ( + AudioInput, + SingleAgentVoiceWorkflow, + VoicePipeline, +) +from agents.extensions.handoff_prompt import prompt_with_handoff_instructions + + +@function_tool +def get_weather(city: str) -> str: + """Get the weather for a given city.""" + print(f"[debug] get_weather called with city: {city}") + choices = ["sunny", "cloudy", "rainy", "snowy"] + return f"The weather in {city} is {random.choice(choices)}." + + +spanish_agent = Agent( + name="Spanish", + handoff_description="A spanish speaking agent.", + instructions=prompt_with_handoff_instructions( + "You're speaking to a human, so be polite and concise. Speak in Spanish.", + ), + model="gpt-4o-mini", +) + +agent = Agent( + name="Assistant", + instructions=prompt_with_handoff_instructions( + "You're speaking to a human, so be polite and concise. If the user speaks in Spanish, handoff to the spanish agent.", + ), + model="gpt-4o-mini", + handoffs=[spanish_agent], + tools=[get_weather], +) + + +async def main(): + pipeline = VoicePipeline(workflow=SingleAgentVoiceWorkflow(agent)) + buffer = np.zeros(24000 * 3, dtype=np.int16) + audio_input = AudioInput(buffer=buffer) + + result = await pipeline.run(audio_input) + + # `sounddevice` を使ってオーディオプレイヤーを作成します + player = sd.OutputStream(samplerate=24000, channels=1, dtype=np.int16) + player.start() + + # 音声ストリームをリアルタイムで再生します + async for event in result.stream(): + if event.type == "voice_stream_event_audio": + player.write(event.data) + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` + +このコード例を実行すると、エージェントがあなたに話しかけます。実際にエージェントと会話できるデモについては、[examples/voice/static](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice/static) のコード例を参照してください。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/tracing.md b/docs/ja/voice/tracing.md new file mode 100644 index 000000000..8432d75d9 --- /dev/null +++ b/docs/ja/voice/tracing.md @@ -0,0 +1,14 @@ +# トレーシング + +[エージェントのトレーシング](../tracing.md) と同様に、音声パイプラインも自動的にトレーシングされます。 + +基本的なトレーシング情報については、上記のトレーシングドキュメントを参照してください。さらに、[`VoicePipelineConfig`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] を使用してパイプラインのトレーシングを設定できます。 + +主なトレーシング関連フィールドは以下のとおりです。 + +- [`tracing_disabled`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレーシングを無効にするかどうかを制御します。デフォルトではトレーシングは有効です。 +- [`trace_include_sensitive_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_data]：音声文字起こしなど、機密性の高いデータをトレースに含めるかどうかを制御します。これは特に音声パイプライン向けであり、ワークフロー内部の処理には影響しません。 +- [`trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]：トレースに音声データを含めるかどうかを制御します。 +- [`workflow_name`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.workflow_name]：トレースするワークフローの名前です。 +- [`group_id`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.group_id]：複数のトレースを関連付けるためのトレースの `group_id` です。 +- [`trace_metadata`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレースに含める追加のメタデータです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/scripts/translate_docs.py b/docs/scripts/translate_docs.py new file mode 100644 index 000000000..c907754da --- /dev/null +++ b/docs/scripts/translate_docs.py @@ -0,0 +1,158 @@ +# ruff: noqa +import os +from openai import OpenAI +from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor + + +# Define the source and target directories +source_dir = "docs" +languages = { + "ja": "Japanese", + # Add more languages here, e.g., "fr": "French" +} + +# Initialize OpenAI client +openai_client = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")) + +# Define dictionaries for translation control +do_not_translate = [ + "OpenAI", + "Agents SDK", + "Hello World", + "Model Context Protocol", + "structured outputs", + # Add more terms here +] + +eng_to_non_eng_mapping = { + "ja": { + "agents": "エージェント", + "computer use": "コンピュータ操作", + "OAI hosted tools": "OpenAI がホストするツール", + "well formed data": "適切な形式のデータ", + "guardrail": "ガードレール", + "handoffs": "ハンドオフ", + "function tools": "関数ツール", + "tracing": "トレーシング", + "code examples": "コード例", + "vector store": "ベクトルストア", + # Add more Japanese mappings here + }, + # Add more languages here +} +eng_to_non_eng_instructions = { + "ja": { + "The term 'result' in the Runner guide context must be translated like 'execution results'", + "The term 'raw' in 'raw response events' must be kept as is", + "The term 'examples' must be code examples when the page mentions the code examples in the repo, it can be translated as either 'code exmaples' or 'sample code'.", + "The term 'primitives' can be translated as basic components or building blocks.", + "When the terms 'instructions' and 'tools' are mentioned as API parameter names, they must be kept as is.", + # Add more Japanese mappings here + }, + # Add more languages here +} + + +def built_instructions(target_language: str, lang_code: str) -> str: + do_not_translate_terms = "\n".join(do_not_translate) + specific_terms = "\n".join( + [f"{k} -> {v}" for k, v in eng_to_non_eng_mapping.get(lang_code, {}).items()] + ) + specific_instructions = "\n".join(eng_to_non_eng_instructions.get(lang_code, {})) + return f"""You are a professional translator with extensive experience in translating technical documents. +You are assigned to translate markdown text written in English into {target_language}. +The tone and voice must be concise, consistent, and most importantly professional. +You must return only the generated markdown text. Don't include any additional comments. +When you're unable to complete full translation, return an error message indicating the reason instead of returning partial results. + +# Do not translate +{do_not_translate_terms} + +# Specific term mappings +When you convert these terms, do not append whitespaces before/after the terms. +{specific_terms} +{specific_instructions} + +# Other Rules +- When translating into Japanese, ensure there are spaces before and after alphanumeric terms and markdown special characters like italic and bold. +- When translating very uncommon technical terms, include both the translated term and the original term in parentheses. That said, the section titles should be as simple as possible. +- You must skip translating any parts of code snippets and code comments +- "./assets/*" needs to be converted to "../assets/*"; markdown files like ./tracing.md can be kept as is. +""" + + +# Function to translate and save files +def translate_file(file_path: str, target_path: str, lang_code: str) -> None: + print(f"Translating {file_path} into a different language: {lang_code}") + with open(file_path, encoding="utf-8") as f: + content = f.read() + + # Split content into lines + lines: list[str] = content.splitlines() + chunks: list[str] = [] + current_chunk: list[str] = [] + + # Split content into chunks of up to 120 lines, ensuring splits occur before section titles + for line in lines: + if len(current_chunk) >= 120 and line.startswith("#"): + chunks.append("\n".join(current_chunk)) + current_chunk = [] + current_chunk.append(line) + if current_chunk: + chunks.append("\n".join(current_chunk)) + + # Translate each chunk separately and combine results + translated_content: list[str] = [] + for chunk in chunks: + response = openai_client.responses.create( + model="gpt-4.5-preview", + temperature=0.0, + instructions=built_instructions(languages[lang_code], lang_code), + input=chunk, + ) + translated_content.append(response.output_text) + + # Save the combined translated content + with open(target_path, "w", encoding="utf-8") as f: + f.write("\n".join(translated_content)) + + +def translate_single_source_file(file_path: str) -> None: + relative_path = os.path.relpath(file_path, source_dir) + if "ref/" in relative_path or not file_path.endswith(".md"): + return + + for lang_code in languages: + target_dir = os.path.join(source_dir, lang_code) + target_path = os.path.join(target_dir, relative_path) + + # Ensure the target directory exists + os.makedirs(os.path.dirname(target_path), exist_ok=True) + + # Translate and save the file + translate_file(file_path, target_path, lang_code) + + +def main(): + # Traverse the source directory + for root, _, file_names in os.walk(source_dir): + # Skip the target directories + if any(lang in root for lang in languages): + continue + with ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor: + futures = [ + executor.submit( + translate_single_source_file, + os.path.join(root, file_name), + ) + for file_name in file_names + ] + for future in futures: + future.result() + + print("Translation completed.") + + +if __name__ == "__main__": + # translate_single_source_file("docs/tools.md") + main() diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index 5e08e3212..3eaf0f4b3 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -18,79 +18,6 @@ theme: primary: black logo: assets/logo.svg favicon: images/favicon-platform.svg -nav: - - Intro: index.md - - Quickstart: quickstart.md - - Examples: examples.md - - Documentation: - - agents.md - - running_agents.md - - results.md - - streaming.md - - tools.md - - mcp.md - - handoffs.md - - tracing.md - - context.md - - guardrails.md - - multi_agent.md - - models.md - - config.md - - visualization.md - - Voice agents: - - voice/quickstart.md - - voice/pipeline.md - - voice/tracing.md - - API Reference: - - Agents: - - ref/index.md - - ref/agent.md - - ref/run.md - - ref/tool.md - - ref/result.md - - ref/stream_events.md - - ref/handoffs.md - - ref/lifecycle.md - - ref/items.md - - ref/run_context.md - - ref/usage.md - - ref/exceptions.md - - ref/guardrail.md - - ref/model_settings.md - - ref/agent_output.md - - ref/function_schema.md - - ref/models/interface.md - - ref/models/openai_chatcompletions.md - - ref/models/openai_responses.md - - ref/mcp/server.md - - ref/mcp/util.md - - Tracing: - - ref/tracing/index.md - - ref/tracing/create.md - - ref/tracing/traces.md - - ref/tracing/spans.md - - ref/tracing/processor_interface.md - - ref/tracing/processors.md - - ref/tracing/scope.md - - ref/tracing/setup.md - - ref/tracing/span_data.md - - ref/tracing/util.md - - Voice: - - ref/voice/pipeline.md - - ref/voice/workflow.md - - ref/voice/input.md - - ref/voice/result.md - - ref/voice/pipeline_config.md - - ref/voice/events.md - - ref/voice/exceptions.md - - ref/voice/model.md - - ref/voice/utils.md - - ref/voice/models/openai_provider.md - - ref/voice/models/openai_stt.md - - ref/voice/models/openai_tts.md - - Extensions: - - ref/extensions/handoff_filters.md - - ref/extensions/handoff_prompt.md plugins: - search @@ -113,10 +40,125 @@ plugins: heading_level: 3 # Show inherited members inherited_members: true + - i18n: + docs_structure: folder + languages: + - locale: en + default: true + name: English + build: true + nav: + - Intro: index.md + - Quickstart: quickstart.md + - Examples: examples.md + - Documentation: + - agents.md + - running_agents.md + - results.md + - streaming.md + - tools.md + - mcp.md + - handoffs.md + - tracing.md + - context.md + - guardrails.md + - multi_agent.md + - models.md + - config.md + - visualization.md + - Voice agents: + - voice/quickstart.md + - voice/pipeline.md + - voice/tracing.md + - API Reference: + - Agents: + - ref/index.md + - ref/agent.md + - ref/run.md + - ref/tool.md + - ref/result.md + - ref/stream_events.md + - ref/handoffs.md + - ref/lifecycle.md + - ref/items.md + - ref/run_context.md + - ref/usage.md + - ref/exceptions.md + - ref/guardrail.md + - ref/model_settings.md + - ref/agent_output.md + - ref/function_schema.md + - ref/models/interface.md + - ref/models/openai_chatcompletions.md + - ref/models/openai_responses.md + - ref/mcp/server.md + - ref/mcp/util.md + - Tracing: + - ref/tracing/index.md + - ref/tracing/create.md + - ref/tracing/traces.md + - ref/tracing/spans.md + - ref/tracing/processor_interface.md + - ref/tracing/processors.md + - ref/tracing/scope.md + - ref/tracing/setup.md + - ref/tracing/span_data.md + - ref/tracing/util.md + - Voice: + - ref/voice/pipeline.md + - ref/voice/workflow.md + - ref/voice/input.md + - ref/voice/result.md + - ref/voice/pipeline_config.md + - ref/voice/events.md + - ref/voice/exceptions.md + - ref/voice/model.md + - ref/voice/utils.md + - ref/voice/models/openai_provider.md + - ref/voice/models/openai_stt.md + - ref/voice/models/openai_tts.md + - Extensions: + - ref/extensions/handoff_filters.md + - ref/extensions/handoff_prompt.md + + - locale: ja + name: 日本語 + build: true + nav: + - はじめに: index.md + - クイックスタート: quickstart.md + - サンプル例: examples.md + - ドキュメント: + - agents.md + - running_agents.md + - results.md + - streaming.md + - tools.md + - mcp.md + - handoffs.md + - tracing.md + - context.md + - guardrails.md + - multi_agent.md + - models.md + - config.md + - visualization.md + - 音声エージェント: + - voice/quickstart.md + - voice/pipeline.md + - voice/tracing.md extra: # Remove material generation message in footer generator: false + language: en + alternate: + - name: English + link: /openai-agents-python/ + lang: en + - name: 日本語 + link: /openai-agents-python/ja/ + lang: ja markdown_extensions: - pymdownx.superfences: diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index f850d6293..ca398ba29 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -14,6 +14,7 @@ dependencies = [ "requests>=2.0, <3", "types-requests>=2.0, <3", "mcp>=1.6.0, <2; python_version >= '3.10'", + "mkdocs-static-i18n>=1.3.0", ] classifiers = [ "Typing :: Typed", @@ -48,6 +49,7 @@ dev = [ "mkdocs>=1.6.0", "mkdocs-material>=9.6.0", "mkdocstrings[python]>=0.28.0", + "mkdocs-static-i18n", "coverage>=7.6.12", "playwright==1.50.0", "inline-snapshot>=0.20.7", diff --git a/uv.lock b/uv.lock index d1c272256..af7eef7e6 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -851,6 +851,18 @@ wheels = [ { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/5b/54/662a4743aa81d9582ee9339d4ffa3c8fd40a4965e033d77b9da9774d3960/mkdocs_material_extensions-1.3.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:adff8b62700b25cb77b53358dad940f3ef973dd6db797907c49e3c2ef3ab4e31", size = 8728 }, ] +[[package]] +name = "mkdocs-static-i18n" +version = "1.3.0" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +dependencies = [ + { name = "mkdocs" }, +] +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/03/2b/59652a2550465fde25ae6a009cb6d74d0f7e724d272fc952685807b29ca1/mkdocs_static_i18n-1.3.0.tar.gz", hash = "sha256:65731e1e4ec6d719693e24fee9340f5516460b2b7244d2a89bed4ce3cfa6a173", size = 1370450 } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ca/f7/ef222a7a2f96ecf79c7c00bfc9dde3b22cd2cc1bd2b7472c7b204fc64225/mkdocs_static_i18n-1.3.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7905d52fff71d2c108b6c344fd223e848ca7e39ddf319b70864dfa47dba85d6b", size = 21660 }, +] + [[package]] name = "mkdocstrings" version = "0.29.0" @@ -1092,6 +1104,7 @@ source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, + { name = "mkdocs-static-i18n" }, { name = "openai" }, { name = "pydantic" }, { name = "requests" }, @@ -1115,6 +1128,7 @@ dev = [ { name = "inline-snapshot" }, { name = "mkdocs" }, { name = "mkdocs-material" }, + { name = "mkdocs-static-i18n" }, { name = "mkdocstrings", extra = ["python"] }, { name = "mypy" }, { name = "playwright" }, @@ -1135,6 +1149,7 @@ requires-dist = [ { name = "graphviz", marker = "extra == 'viz'", specifier = ">=0.17" }, { name = "griffe", specifier = ">=1.5.6,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.6.0,<2" }, + { name = "mkdocs-static-i18n", specifier = ">=1.3.0" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, { name = "openai", specifier = ">=1.66.5" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, @@ -1152,6 +1167,7 @@ dev = [ { name = "inline-snapshot", specifier = ">=0.20.7" }, { name = "mkdocs", specifier = ">=1.6.0" }, { name = "mkdocs-material", specifier = ">=9.6.0" }, + { name = "mkdocs-static-i18n" }, { name = "mkdocstrings", extras = ["python"], specifier = ">=0.28.0" }, { name = "mypy" }, { name = "playwright", specifier = "==1.50.0" }, From 869c95b012b242ba1333ae01113ba8e1cc54a70b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: kanchi <17161397+KanchiShimono@users.noreply.github.com> Date: Wed, 9 Apr 2025 00:47:15 +0900 Subject: [PATCH 021/186] Update `computer-use` example to support simultaneous key presses (#452) ### Summary Updated the `computer-use` example to support simultaneous key presses. The current implementation presses and releases keys one at a time, which prevents combo inputs like copy (CTRL+C) from working correctly. ### Test plan N/A ### Issue number N/A ### Checks - [ ] I've added new tests (if relevant) - [ ] I've added/updated the relevant documentation - [x] I've run `make lint` and `make format` - [ ] I've made sure tests pass --- examples/tools/computer_use.py | 8 +++++--- 1 file changed, 5 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/examples/tools/computer_use.py b/examples/tools/computer_use.py index 832255e80..0c17cf959 100644 --- a/examples/tools/computer_use.py +++ b/examples/tools/computer_use.py @@ -148,9 +148,11 @@ async def move(self, x: int, y: int) -> None: await self.page.mouse.move(x, y) async def keypress(self, keys: list[str]) -> None: - for key in keys: - mapped_key = CUA_KEY_TO_PLAYWRIGHT_KEY.get(key.lower(), key) - await self.page.keyboard.press(mapped_key) + mapped_keys = [CUA_KEY_TO_PLAYWRIGHT_KEY.get(key.lower(), key) for key in keys] + for key in mapped_keys: + await self.page.keyboard.down(key) + for key in reversed(mapped_keys): + await self.page.keyboard.up(key) async def drag(self, path: list[tuple[int, int]]) -> None: if not path: From ccff74dcfabb6dd0f323e8489b15e78692ac5960 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: nikkie Date: Wed, 9 Apr 2025 00:47:23 +0900 Subject: [PATCH 022/186] docs: Make default model clear (#457) close https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/440 --- src/agents/agent.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index 4c6de2454..a24456b06 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -108,7 +108,7 @@ class Agent(Generic[TContext]): """The model implementation to use when invoking the LLM. By default, if not set, the agent will use the default model configured in - `model_settings.DEFAULT_MODEL`. + `openai_provider.DEFAULT_MODEL` (currently "gpt-4o"). """ model_settings: ModelSettings = field(default_factory=ModelSettings) From d089886f01d46e3a4cd550d50a68d15a56cbba78 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: nikkie Date: Wed, 9 Apr 2025 03:01:09 +0900 Subject: [PATCH 023/186] examples(research_bot): Add space to INSTRUCTIONS (#439) Thanks to awesome example `research_bot` Fix andproduce and goodgrammar (and so on) ```python >>> from examples.research_bot.agents import search_agent >>> print(search_agent.INSTRUCTIONS) You are a research assistant. Given a search term, you search the web for that term andproduce a concise summary of the results. The summary must 2-3 paragraphs and less than 300words. Capture the main points. Write succinctly, no need to have complete sentences or goodgrammar. This will be consumed by someone synthesizing a report, so its vital you capture theessence and ignore any fluff. Do not include any additional commentary other than the summaryitself. ``` --- examples/research_bot/agents/search_agent.py | 10 +++++----- 1 file changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/examples/research_bot/agents/search_agent.py b/examples/research_bot/agents/search_agent.py index f69cfda84..0212ce5b5 100644 --- a/examples/research_bot/agents/search_agent.py +++ b/examples/research_bot/agents/search_agent.py @@ -2,11 +2,11 @@ from agents.model_settings import ModelSettings INSTRUCTIONS = ( - "You are a research assistant. Given a search term, you search the web for that term and" - "produce a concise summary of the results. The summary must 2-3 paragraphs and less than 300" - "words. Capture the main points. Write succinctly, no need to have complete sentences or good" - "grammar. This will be consumed by someone synthesizing a report, so its vital you capture the" - "essence and ignore any fluff. Do not include any additional commentary other than the summary" + "You are a research assistant. Given a search term, you search the web for that term and " + "produce a concise summary of the results. The summary must 2-3 paragraphs and less than 300 " + "words. Capture the main points. Write succinctly, no need to have complete sentences or good " + "grammar. This will be consumed by someone synthesizing a report, so its vital you capture the " + "essence and ignore any fluff. Do not include any additional commentary other than the summary " "itself." ) From 84fb734ba042499d4c080410f6c337ffb50c138a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Dmitry Pimenov Date: Wed, 9 Apr 2025 11:59:07 -0700 Subject: [PATCH 024/186] Adding scope and span_data doc strings (#463) Built docs and tested outputs locally --- src/agents/tracing/scope.py | 4 +++ src/agents/tracing/span_data.py | 60 +++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 64 insertions(+) diff --git a/src/agents/tracing/scope.py b/src/agents/tracing/scope.py index 513ca8c0e..1d31c1bd1 100644 --- a/src/agents/tracing/scope.py +++ b/src/agents/tracing/scope.py @@ -18,6 +18,10 @@ class Scope: + """ + Manages the current span and trace in the context. + """ + @classmethod def get_current_span(cls) -> "Span[Any] | None": return _current_span.get() diff --git a/src/agents/tracing/span_data.py b/src/agents/tracing/span_data.py index fe2e06188..260e4c454 100644 --- a/src/agents/tracing/span_data.py +++ b/src/agents/tracing/span_data.py @@ -9,17 +9,28 @@ class SpanData(abc.ABC): + """ + Represents span data in the trace. + """ + @abc.abstractmethod def export(self) -> dict[str, Any]: + """Export the span data as a dictionary.""" pass @property @abc.abstractmethod def type(self) -> str: + """Return the type of the span.""" pass class AgentSpanData(SpanData): + """ + Represents an Agent Span in the trace. + Includes name, handoffs, tools, and output type. + """ + __slots__ = ("name", "handoffs", "tools", "output_type") def __init__( @@ -49,6 +60,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class FunctionSpanData(SpanData): + """ + Represents a Function Span in the trace. + Includes input, output and MCP data (if applicable). + """ + __slots__ = ("name", "input", "output", "mcp_data") def __init__( @@ -78,6 +94,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class GenerationSpanData(SpanData): + """ + Represents a Generation Span in the trace. + Includes input, output, model, model configuration, and usage. + """ + __slots__ = ( "input", "output", @@ -116,6 +137,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class ResponseSpanData(SpanData): + """ + Represents a Response Span in the trace. + Includes response and input. + """ + __slots__ = ("response", "input") def __init__( @@ -140,6 +166,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class HandoffSpanData(SpanData): + """ + Represents a Handoff Span in the trace. + Includes source and desitnation agents. + """ + __slots__ = ("from_agent", "to_agent") def __init__(self, from_agent: str | None, to_agent: str | None): @@ -159,6 +190,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class CustomSpanData(SpanData): + """ + Represents a Custom Span in the trace. + Includes name and data property bag. + """ + __slots__ = ("name", "data") def __init__(self, name: str, data: dict[str, Any]): @@ -178,6 +214,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class GuardrailSpanData(SpanData): + """ + Represents a Guardrail Span in the trace. + Includes name and triggered status. + """ + __slots__ = ("name", "triggered") def __init__(self, name: str, triggered: bool = False): @@ -197,6 +238,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class TranscriptionSpanData(SpanData): + """ + Represents a Transcription Span in the trace. + Includes input, output, model, and model configuration. + """ + __slots__ = ( "input", "output", @@ -236,6 +282,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class SpeechSpanData(SpanData): + """ + Represents a Speech Span in the trace. + Includes input, output, model, model configuration, and first content timestamp. + """ + __slots__ = ("input", "output", "model", "model_config", "first_content_at") def __init__( @@ -273,6 +324,10 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class SpeechGroupSpanData(SpanData): + """ + Represents a Speech Group Span in the trace. + """ + __slots__ = "input" def __init__( @@ -293,6 +348,11 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class MCPListToolsSpanData(SpanData): + """ + Represents an MCP List Tools Span in the trace. + Includes server and result. + """ + __slots__ = ( "server", "result", From 8ded8a9981abf21659ed0c8e0430f98ea0f1f7b4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ddper Date: Fri, 11 Apr 2025 04:54:00 +0800 Subject: [PATCH 025/186] add overwrite mechanism for stream_options (#465) fix issue https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/442 below is an example to overwrite include_usage ``` result = Runner.run_streamed( agent, "Write a haiku about recursion in programming.", run_config=RunConfig( model_provider=CUSTOM_MODEL_PROVIDER, model_settings=ModelSettings(include_usage=True) ), ) ``` --- src/agents/model_settings.py | 4 ++++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 21 +++++++++++++++++++-- tests/test_openai_chatcompletions.py | 2 +- 3 files changed, 24 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index bac71f58d..f29cfa4ab 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -54,6 +54,10 @@ class ModelSettings: """Whether to store the generated model response for later retrieval. Defaults to True if not provided.""" + include_usage: bool | None = None + """Whether to include usage chunk. + Defaults to True if not provided.""" + def resolve(self, override: ModelSettings | None) -> ModelSettings: """Produce a new ModelSettings by overlaying any non-None values from the override on top of this instance.""" diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index e0aafad06..807c65123 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -521,6 +521,8 @@ async def _fetch_response( reasoning_effort = model_settings.reasoning.effort if model_settings.reasoning else None store = _Converter.get_store_param(self._get_client(), model_settings) + stream_options = _Converter.get_stream_options_param(self._get_client(), model_settings) + ret = await self._get_client().chat.completions.create( model=self.model, messages=converted_messages, @@ -534,7 +536,7 @@ async def _fetch_response( response_format=response_format, parallel_tool_calls=parallel_tool_calls, stream=stream, - stream_options={"include_usage": True} if stream else NOT_GIVEN, + stream_options=self._non_null_or_not_given(stream_options), store=self._non_null_or_not_given(store), reasoning_effort=self._non_null_or_not_given(reasoning_effort), extra_headers=_HEADERS, @@ -568,12 +570,27 @@ def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: class _Converter: + + @classmethod + def is_openai(cls, client: AsyncOpenAI): + return str(client.base_url).startswith("https://api.openai.com") + @classmethod def get_store_param(cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings) -> bool | None: # Match the behavior of Responses where store is True when not given - default_store = True if str(client.base_url).startswith("https://api.openai.com") else None + default_store = True if cls.is_openai(client) else None return model_settings.store if model_settings.store is not None else default_store + @classmethod + def get_stream_options_param( + cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings + ) -> dict[str, bool] | None: + default_include_usage = True if cls.is_openai(client) else None + include_usage = model_settings.include_usage if model_settings.include_usage is not None \ + else default_include_usage + stream_options = {"include_usage": include_usage} if include_usage is not None else None + return stream_options + @classmethod def convert_tool_choice( cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | None diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index a3198d339..281d7b412 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -282,7 +282,7 @@ def __init__(self, completions: DummyCompletions) -> None: # Check OpenAI client was called for streaming assert completions.kwargs["stream"] is True assert completions.kwargs["store"] is NOT_GIVEN - assert completions.kwargs["stream_options"] == {"include_usage": True} + assert completions.kwargs["stream_options"] is NOT_GIVEN # Response is a proper openai Response assert isinstance(response, Response) assert response.id == FAKE_RESPONSES_ID From 68c725f9425ab371e8774e50319e18da61ef2e80 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Fri, 11 Apr 2025 05:54:05 +0900 Subject: [PATCH 026/186] 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. --- docs/agents.md | 8 +- docs/config.md | 2 +- docs/ja/agents.md | 52 ++++----- docs/ja/config.md | 32 +++--- docs/ja/context.md | 46 ++++---- docs/ja/examples.md | 42 ++++---- docs/ja/guardrails.md | 54 +++++----- docs/ja/handoffs.md | 40 +++---- docs/ja/index.md | 36 +++---- docs/ja/mcp.md | 37 +++---- docs/ja/models.md | 62 +++++------ docs/ja/multi_agent.md | 46 ++++---- docs/ja/quickstart.md | 47 ++++---- docs/ja/results.md | 48 ++++----- docs/ja/running_agents.md | 76 ++++++------- docs/ja/streaming.md | 24 ++--- docs/ja/tools.md | 73 ++++++------- docs/ja/tracing.md | 98 +++++++++-------- docs/ja/visualization.md | 32 +++--- docs/ja/voice/pipeline.md | 32 +++--- docs/ja/voice/quickstart.md | 30 +++--- docs/ja/voice/tracing.md | 18 ++-- docs/quickstart.md | 2 +- docs/scripts/translate_docs.py | 192 +++++++++++++++++++++++++-------- 24 files changed, 624 insertions(+), 505 deletions(-) diff --git a/docs/agents.md b/docs/agents.md index 23b18b649..39d4afd57 100644 --- a/docs/agents.md +++ b/docs/agents.md @@ -32,11 +32,11 @@ Agents are generic on their `context` type. Context is a dependency-injection to ```python @dataclass class UserContext: - uid: str - is_pro_user: bool + uid: str + is_pro_user: bool - async def fetch_purchases() -> list[Purchase]: - return ... + async def fetch_purchases() -> list[Purchase]: + return ... agent = Agent[UserContext]( ..., diff --git a/docs/config.md b/docs/config.md index 3cf83730d..bfaf90e84 100644 --- a/docs/config.md +++ b/docs/config.md @@ -63,7 +63,7 @@ Alternatively, you can customize the logs by adding handlers, filters, formatter ```python import logging -logger = logging.getLogger("openai.agents") # or openai.agents.tracing for the Tracing logger +logger = logging.getLogger("openai.agents") # or openai.agents.tracing for the Tracing logger # To make all logs show up logger.setLevel(logging.DEBUG) diff --git a/docs/ja/agents.md b/docs/ja/agents.md index e9e303bc5..5d7a2dfef 100644 --- a/docs/ja/agents.md +++ b/docs/ja/agents.md @@ -1,14 +1,14 @@ # エージェント -エージェント はアプリケーションの基本的な構成要素です。エージェント は、大規模言語モデル（LLM）であり、 instructions と tools を用いて設定されます。 +エージェントはアプリのコア構成要素です。エージェントは、指示とツールで構成された大規模言語モデル (LLM) です。 ## 基本設定 -エージェント の設定でよく使われるプロパティは以下の通りです。 +エージェントで設定する最も一般的なプロパティは次のとおりです： -- `instructions` : 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。オプションで `model_settings` を指定し、temperature や top_p などのモデル調整パラメータを設定できます。 -- `tools` : エージェント がタスクを達成するために使用できるツールです。 +- `instructions`: 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 と、temperature や top_p などのモデル調整パラメーターを設定するためのオプションの `model_settings`。 +- `tools`: エージェントがタスクを達成するために使用できるツール。 ```python from agents import Agent, ModelSettings, function_tool @@ -27,16 +27,16 @@ agent = Agent( ## コンテキスト -エージェント は、 `context` 型に対してジェネリックです。コンテキストは依存性注入のためのツールであり、作成したオブジェクトを `Runner.run()` に渡すことで、各エージェント、ツール、ハンドオフなどに渡されます。これはエージェントの実行に必要な依存関係や状態をまとめて保持するためのものです。任意の Python オブジェクトをコンテキストとして提供できます。 +エージェントは `context` タイプに対して汎用的です。コンテキストは依存性注入ツールであり、`Runner.run()` に渡すために作成するオブジェクトです。これ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、エージェントの実行に必要な依存関係や状態をまとめたものとして機能します。任意の Python オブジェクトをコンテキストとして提供できます。 ```python @dataclass class UserContext: - uid: str - is_pro_user: bool + uid: str + is_pro_user: bool - async def fetch_purchases() -> list[Purchase]: - return ... + async def fetch_purchases() -> list[Purchase]: + return ... agent = Agent[UserContext]( ..., @@ -45,7 +45,7 @@ agent = Agent[UserContext]( ## 出力タイプ -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。特定の型の出力を生成させたい場合は、 `output_type` パラメータを使用します。一般的には [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使用しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップ可能な型（データクラス、リスト、TypedDict など）であればどのような型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`）の出力を生成します。特定のタイプの出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢として [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使用しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意のタイプをサポートしています - データクラス、リスト、TypedDict など。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -66,11 +66,11 @@ agent = Agent( !!! note - `output_type` を指定すると、モデルは通常のプレーンテキストのレスポンスではなく、 [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用します。 + `output_type` を渡すと、モデルに通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示します。 ## ハンドオフ -ハンドオフ は、エージェント が処理を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提供すると、エージェント は必要に応じてそれらに処理を委譲できます。これは、特定のタスクに特化したモジュール型のエージェントを組み合わせて調整するための強力なパターンです。詳細は [ハンドオフ](handoffs.md) のドキュメントを参照してください。 +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提供し、エージェントは関連する場合にそれらに委任することができます。これは、単一のタスクに優れたモジュール化された専門エージェントを編成する強力なパターンです。[handoffs](handoffs.md) ドキュメントで詳細をお読みください。 ```python from agents import Agent @@ -89,9 +89,9 @@ triage_agent = Agent( ) ``` -## 動的な instructions +## 動的指示 -多くの場合、エージェント 作成時に instructions を指定しますが、関数を通じて動的に instructions を提供することも可能です。この関数はエージェントとコンテキストを受け取り、プロンプトを返します。通常の関数と `async` 関数の両方が使用可能です。 +ほとんどの場合、エージェントを作成する際に指示を提供できますが、関数を介して動的な指示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。通常の関数と `async` 関数の両方が受け入れられます。 ```python def dynamic_instructions( @@ -108,15 +108,15 @@ agent = Agent[UserContext]( ## ライフサイクルイベント（フック） -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。例えば、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できます。エージェント のライフサイクルにフックするには、 `hooks` プロパティを使用します。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドします。 +時には、エージェントのライフサイクルを観察したいことがあります。たとえば、イベントを記録したり、特定のイベントが発生したときにデータを事前取得したりすることができます。`hooks` プロパティを使用してエージェントのライフサイクルにフックすることができます。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスをサブクラス化し、興味のあるメソッドをオーバーライドします。 ## ガードレール -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に対するチェックや検証を実行できます。例えば、ユーザー入力の関連性を検証できます。詳細は [ガードレール](guardrails.md) のドキュメントを参照してください。 +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/検証を行うことができます。たとえば、ユーザーの入力を関連性でスクリーニングすることができます。[guardrails](guardrails.md) ドキュメントで詳細をお読みください。 -## エージェント の複製（クローン） +## エージェントのクローン/コピー -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、任意のプロパティを変更することができます。 ```python pirate_agent = Agent( @@ -133,15 +133,15 @@ robot_agent = pirate_agent.clone( ## ツール使用の強制 -ツールのリストを提供しても、必ずしも LLM がツールを使用するとは限りません。ツールの使用を強制するには、 [`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] を設定します。有効な値は以下の通りです。 +ツールのリストを提供しても、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。有効な値は次のとおりです： -1. `auto` : LLM がツールを使用するかどうかを決定します。 -2. `required` : LLM にツールの使用を強制します（ただし、どのツールを使用するかは LLM が判断します）。 -3. `none` : LLM にツールを使用しないことを強制します。 -4. 特定の文字列（例： `my_tool` ）を設定すると、LLM はその特定のツールを使用することを強制されます。 +1. `auto`：LLM がツールを使用するかどうかを決定します。 +2. `required`：LLM がツールを使用する必要があります（ただし、どのツールを使用するかは賢く決定できます）。 +3. `none`：LLM がツールを使用しないことを要求します。 +4. 特定の文字列を設定する例：`my_tool`、特定のツールを使用することを要求します。 !!! note - 無限ループを防ぐため、フレームワークはツール呼び出し後に自動的に `tool_choice` を "auto" にリセットします。この動作は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの実行結果が LLM に送信され、再びツール呼び出しが生成されるために発生します。 + 無限ループを防ぐために、フレームワークはツール呼び出し後に `tool_choice` を自動的に "auto" にリセットします。この動作は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの結果が LLM に送信され、その後 `tool_choice` によって別のツール呼び出しが生成されるために発生します。 - ツール呼び出し後に完全に停止させたい場合（自動モードで続行しない場合）は、 [`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定すると、ツールの出力を最終レスポンスとして直接使用し、それ以上の LLM 処理を行いません。 \ No newline at end of file + ツール呼び出し後にエージェントが完全に停止するようにしたい場合（自動モードで続行するのではなく）、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定することで、ツールの出力を最終応答として直接使用し、さらなる LLM 処理を行わないようにできます。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/config.md b/docs/ja/config.md index 6a764eb76..f8586e8a7 100644 --- a/docs/ja/config.md +++ b/docs/ja/config.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## API キーとクライアント -デフォルトでは、SDK はインポート時に LLM リクエストおよびトレーシング用の環境変数 `OPENAI_API_KEY` を参照します。アプリケーションの起動前にこ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のために `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。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。 ```python from agents import set_default_openai_key @@ -10,7 +10,7 @@ from agents import 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可能です。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使用して `AsyncOpenAI` インスタンスを作成します。これを変更するには、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用します。 +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 は環境変数からの API キーまたは上記で設定したデフォルトキーを使用して `AsyncOpenAI` インスタンスを作成します。これを変更するには、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用します。 ```python from openai import AsyncOpenAI @@ -20,7 +20,7 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...") set_default_openai_client(custom_client) ``` -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 に変更できます。 +最後に、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。これを Chat Completions API に変更するには、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用します。 ```python from agents import set_default_openai_api @@ -30,7 +30,7 @@ set_default_openai_api("chat_completions") ## トレーシング -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、前述のセクションで設定した OpenAI API キー（環境変数またはデフォルトキー）を使用します。トレーシング専用の API キーを設定するには、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使用します。 +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、上記のセクションから OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）を使用します。トレーシングに使用する API キーを特定に設定するには、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使用します。 ```python from agents import set_tracing_export_api_key @@ -38,7 +38,7 @@ from agents import set_tracing_export_api_key set_tracing_export_api_key("sk-...") ``` -また、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用してトレーシングを完全に無効化することもできます。 +トレーシングを完全に無効にするには、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用します。 ```python from agents import set_tracing_disabled @@ -48,7 +48,7 @@ set_tracing_disabled(True) ## デバッグログ -SDK はデフォルトでハンドラーが設定されていない 2 つの Python ロガーを持っています。デフォルトでは、警告およびエラーが `stdout` に送信され、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 ロガーがあります。デフォルトでは、警告とエラーが `stdout` に送信されますが、他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] 関数を使用します。 @@ -58,36 +58,36 @@ from agents import 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。詳細については、[Python logging ガイド](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できます。詳細は [Python ロギングガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。 ```python import logging -logger = logging.getLogger("openai.agents") # トレーシング用ロガーの場合は openai.agents.tracing +logger = logging.getLogger("openai.agents") # or openai.agents.tracing for the Tracing logger -# すべてのログを表示する場合 +# To make all logs show up logger.setLevel(logging.DEBUG) -# INFO 以上を表示する場合 +# To make info and above show up logger.setLevel(logging.INFO) -# WARNING 以上を表示する場合 +# To make warning and above show up logger.setLevel(logging.WARNING) -# その他、必要に応じて設定 +# etc -# 必要に応じてカスタマイズ可能ですが、デフォルトでは `stderr` に出力されます +# You can customize this as needed, but this will output to `stderr` by default logger.addHandler(logging.StreamHandler()) ``` ### ログ内の機密データ -一部のログには機密データ（ユーザーデータなど）が含まれる場合があります。このデータのログ記録を無効化したい場合は、以下の環境変数を設定してください。 +特定のログには機密データ（たとえば、ユーザーデータ）が含まれる場合があります。このデータのログ記録を無効にしたい場合は、次の環境変数を設定します。 -LLM の入力および出力のログ記録を無効化する場合： +LLM の入力と出力のログ記録を無効にするには: ```bash export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1 ``` -ツールの入力および出力のログ記録を無効化する場合： +ツールの入力と出力のログ記録を無効にするには: ```bash export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1 diff --git a/docs/ja/context.md b/docs/ja/context.md index 9ad6dc33c..3d3c426ea 100644 --- a/docs/ja/context.md +++ b/docs/ja/context.md @@ -1,29 +1,29 @@ # コンテキスト管理 -コンテキストという用語は多義的です。主に次の 2 種類のコンテキストがあります。 +コンテキストは多義的な用語です。考慮すべき主なコンテキストのクラスは2つあります。 -1. コード内でローカルに利用可能なコンテキスト：これは、関数ツールの実行時、`on_handoff` などのコールバック時、ライフサイクルフック時などに必要となるデータや依存関係です。 -2. LLM が利用可能なコンテキスト：これは、LLM が応答を生成する際に参照するデータです。 +1. コードにローカルで利用可能なコンテキスト: これは、ツール関数が実行されるときや、`on_handoff` のようなコールバック、ライフサイクルフックなどで必要になるデータや依存関係です。 +2. LLM に利用可能なコンテキスト: これは、LLM が応答を生成するときに参照するデータです。 ## ローカルコンテキスト -これは [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスと、その内部の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティを通じて表現されます。動作の仕組みは以下の通りです。 +これは [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスとその中の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティを通じて表現されます。動作の仕組みは次の通りです。 -1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的にはデータクラスや Pydantic オブジェクトを使用します。 -2. 作成したオブジェクトを各種の実行メソッドに渡します（例：`Runner.run(..., context=whatever)`）。 -3. すべての関数ツール呼び出しやライフサイクルフックなどには、ラッパーオブジェクト `RunContextWrapper[T]` が渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型を表し、`wrapper.context` を通じてアクセスできます。 +1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的なパターンは、データクラスや Pydantic オブジェクトを使用することです。 +2. そのオブジェクトを様々な実行メソッドに渡します（例: `Runner.run(..., **context=whatever**)`）。 +3. すべてのツール呼び出し、ライフサイクルフックなどにラッパーオブジェクト `RunContextWrapper[T]` が渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型を表し、`wrapper.context` を通じてアクセスできます。 -**最も重要な点** は、特定のエージェント実行において、すべてのエージェント、関数ツール、ライフサイクルフックなどが同じコンテキストの _型_ を使用しなければならないということです。 +**最も重要な**点は、特定のエージェント実行において、すべてのエージェント、ツール関数、ライフサイクルなどが同じ _型_ のコンテキストを使用しなければならないことです。 -コンテキストは以下のような用途で使用できます。 +コンテキストは以下のような用途に使用できます。 -- 実行時のコンテキストデータ（ユーザー名や UID など、ユーザーに関する情報） -- 依存関係（ロガーオブジェクト、データ取得用オブジェクトなど） +- 実行のためのコンテキストデータ（例: ユーザー名/uid やその他のユーザー情報） +- 依存関係（例: ロガーオブジェクト、データフェッチャーなど） - ヘルパー関数 !!! danger "注意" - コンテキストオブジェクトは LLM には送信され **ません**。これは純粋にローカルなオブジェクトであり、読み取り、書き込み、メソッド呼び出しが可能です。 + コンテキストオブジェクトは **LLM に送信されません**。これは純粋にローカルなオブジェクトであり、読み書きやメソッドの呼び出しが可能です。 ```python import asyncio @@ -61,17 +61,17 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -1. これがコンテキストオブジェクトです。ここではデータクラスを使用していますが、任意の型を使用できます。 -2. これは関数ツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を引数として受け取り、コンテキストからデータを読み取っています。 -3. エージェントにジェネリック型 `UserInfo` を指定することで、型チェッカーがエラーを検出できるようにしています（例えば、異なるコンテキスト型を取るツールを渡そうとした場合など）。 -4. コンテキストを `run` 関数に渡しています。 -5. エージェントが正しくツールを呼び出し、年齢を取得しています。 +1. これはコンテキストオブジェクトです。ここではデータクラスを使用していますが、任意の型を使用できます。 +2. これはツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を受け取ることがわかります。ツールの実装はコンテキストから読み取ります。 +3. エージェントをジェネリック `UserInfo` でマークし、型チェッカーがエラーを検出できるようにします（例えば、異なるコンテキスト型を取るツールを渡そうとした場合）。 +4. コンテキストは `run` 関数に渡されます。 +5. エージェントは正しくツールを呼び出し、年齢を取得します。 -## エージェント / LLM コンテキスト +## エージェント/LLM コンテキスト -LLM が呼び出される際、参照できるデータは会話履歴に含まれるもの **のみ** です。そのため、新しいデータを LLM に提供したい場合は、会話履歴に含まれるようにする必要があります。これを実現する方法はいくつかあります。 +LLM が呼び出されるとき、**唯一** 参照できるデータは会話履歴からのものです。新しいデータを LLM に利用可能にしたい場合、それを履歴に含める方法で行う必要があります。これにはいくつかの方法があります。 -1. エージェントの `instructions` に追加する方法です。これは「システムプロンプト」または「開発者メッセージ」とも呼ばれます。システムプロンプトは静的な文字列でもよく、またはコンテキストを受け取って文字列を出力する動的な関数でも構いません。これは常に有用な情報（ユーザー名や現在の日付など）を提供する際によく使われる手法です。 -2. `Runner.run` 関数を呼び出す際の `input` に追加する方法です。これは `instructions` と似ていますが、[指揮系統（chain of command）](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位に位置するメッセージを設定できます。 -3. 関数ツールを通じて公開する方法です。これは _オンデマンド_ なコンテキストに有効で、LLM が必要なデータを判断し、そのデータを取得するためにツールを呼び出します。 -4. 検索（retrieval）やウェブ検索を使用する方法です。これらはファイルやデータベースから関連データを取得（検索）したり、ウェブからデータを取得（ウェブ検索）したりする特殊なツールです。これは関連するコンテキストデータに基づいて応答を「根拠付ける（grounding）」際に有効です。 \ No newline at end of file +1. エージェントの `instructions` に追加します。これは「システムプロンプト」または「開発者メッセージ」とも呼ばれます。システムプロンプトは静的な文字列でも、コンテキストを受け取って文字列を出力する動的な関数でもかまいません。常に有用な情報（例: ユーザーの名前や現在の日付）に対して一般的な戦術です。 +2. `Runner.run` 関数を呼び出す際に `input` に追加します。これは `instructions` 戦術に似ていますが、[chain of command](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位にメッセージを持つことができます。 +3. 関数ツールを通じて公開します。これはオンデマンドのコンテキストに有用です。LLM がデータを必要とするときにツールを呼び出してそのデータを取得できます。 +4. リトリーバルや Web 検索を使用します。これらはファイルやデータベース（リトリーバル）、または Web（Web 検索）から関連データを取得できる特別なツールです。関連するコンテキストデータで応答を「グラウンド」するのに有用です。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/examples.md b/docs/ja/examples.md index 6d9252aac..21a00f67a 100644 --- a/docs/ja/examples.md +++ b/docs/ja/examples.md @@ -1,40 +1,40 @@ -# コード例 +# サンプルコード -SDK のさまざまな実装サンプルについては、[リポジトリ](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples) のコード例セクションをご覧ください。コード例は、異なるパターンや機能を示す複数のカテゴリに分類されています。 +SDK のさまざまなサンプル実装は、[リポジトリ](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples)のサンプルコードセクションで確認できます。これらのサンプルコードは、異なるパターンや機能を示すいくつかのカテゴリーに整理されています。 -## カテゴリ +## カテゴリー -- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns)：** - このカテゴリのコード例では、一般的なエージェント設計パターンを示しています。例えば、 +- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):** + このカテゴリーの例は、一般的なエージェント設計パターンを示しています。例えば、 - 決定論的ワークフロー - ツールとしてのエージェント - エージェントの並列実行 -- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic)：** - SDK の基本的な機能を示すコード例です。例えば、 +- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):** + これらの例は、SDK の基本的な機能を紹介しています。例えば、 - 動的なシステムプロンプト - ストリーミング出力 - ライフサイクルイベント -- **[tool examples](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools)：** - Web 検索やファイル検索などの OpenAI がホストするツールの実装方法と、それらをエージェントに統合する方法を学べます。 +- **[tool examples](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):** + Web 検索やファイル検索などの OpenAI がホストするツールを実装し、それらをエージェントに統合する方法を学びます。 -- **[model providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers)：** - SDK で OpenAI 以外のモデルを使用する方法を確認できます。 +- **[model providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):** + OpenAI 以外のモデルを SDK で使用する方法を探ります。 -- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs)：** - エージェントのハンドオフに関する実践的なコード例を参照できます。 +- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):** + エージェントのハンドオフの実用的な例を見てみましょう。 -- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp)：** - MCP を使用したエージェントの構築方法を学べます。 +- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp):** + MCP を使用してエージェントを構築する方法を学びます。 -- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** および **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot)：** - 実際のアプリケーションを示す、より具体的なコード例です。 +- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** と **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):** + 実際のアプリケーションを示す、さらに詳細な2つの例 - - **customer_service**：航空会社向けのカスタマーサービスシステムのコード例。 - - **research_bot**：シンプルな詳細調査クローンのコード例。 + - **customer_service**: 航空会社向けのカスタマーサービスシステムの例。 + - **research_bot**: シンプルなディープリサーチクローン。 -- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice)：** - TTS および STT モデルを使用した音声エージェントのコード例を参照できます。 \ No newline at end of file +- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):** + TTS と STT モデルを使用した音声エージェントの例を見てみましょう。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/guardrails.md b/docs/ja/guardrails.md index 1c55b0e0d..da38d4322 100644 --- a/docs/ja/guardrails.md +++ b/docs/ja/guardrails.md @@ -1,43 +1,43 @@ # ガードレール -ガードレールは、エージェント と _並行して_ 実行され、ユーザー入力のチェックや検証を可能にします。例えば、顧客のリクエストを処理するために非常に高性能（したがって遅く高価）なモデルを使用する エージェント があるとします。悪意のあるユーザーがそのモデルに数学の宿題を解かせるようなことは避けたいでしょう。そのため、高速で安価なモデルを使った ガードレール を実行できます。ガードレール が悪意のある使用を検知すると、即座にエラーを発生させ、高価なモデルの実行を停止し、時間とコストを節約できます。 +ガードレールはエージェントと _並行して_ 実行され、ユーザー入力のチェックと検証を可能にします。例えば、非常に賢い（したがって遅く/高価な）モデルを使用して顧客のリクエストを支援するエージェントがあるとします。悪意のあるユーザーがモデルに数学の宿題を手伝わせるようなことは避けたいでしょう。そこで、速く/安価なモデルでガードレールを実行できます。ガードレールが悪意のある使用を検出した場合、即座にエラーを発生させ、高価なモデルの実行を停止し、時間とお金を節約できます。 -ガードレール には 2 種類あります： +ガードレールには2種類あります： -1. 入力ガードレール：最初のユーザー入力に対して実行されます。 -2. 出力ガードレール：最終的な エージェント の出力に対して実行されます。 +1. 入力ガードレールは初期のユーザー入力に対して実行されます +2. 出力ガードレールは最終的なエージェントの出力に対して実行されます ## 入力ガードレール -入力ガードレール は次の 3 ステップで実行されます： +入力ガードレールは3つのステップで実行されます： -1. 最初に、ガードレール は エージェント に渡されたものと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult] にラップされます。 -3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な応答や例外処理が可能になります。 +1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたのと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]を生成し、それが[`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult]でラップされます。 +3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered]が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered]例外が発生し、ユーザーに適切に応答したり、例外を処理したりできます。 !!! Note - 入力ガードレール はユーザー入力に対して実行されるため、エージェント の ガードレール は、その エージェント が *最初の* エージェント である場合にのみ実行されます。なぜ `guardrails` プロパティが エージェント にあり、`Runner.run` に渡されないのか疑問に思うかもしれませんが、これは ガードレール が実際の エージェント に関連付けられる傾向があるためです。異なる エージェント には異なる ガードレール を実行するため、コードを同じ場所に配置することで可読性が向上します。 + 入力ガードレールはユーザー入力に対して実行されることを意図しているため、エージェントのガードレールはエージェントが*最初の*エージェントである場合にのみ実行されます。なぜ `guardrails` プロパティがエージェントにあり、`Runner.run` に渡されないのか疑問に思うかもしれません。それは、ガードレールが実際のエージェントに関連している傾向があるためです。異なるエージェントには異なるガードレールを実行するので、コードを一緒に配置することは可読性に役立ちます。 ## 出力ガードレール -出力ガードレール は次の 3 ステップで実行されます： +出力ガードレールは3つのステップで実行されます： -1. 最初に、ガードレール は エージェント に渡されたものと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] にラップされます。 -3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な応答や例外処理が可能になります。 +1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたのと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]を生成し、それが[`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult]でラップされます。 +3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered]が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]例外が発生し、ユーザーに適切に応答したり、例外を処理したりできます。 !!! Note - 出力ガードレール は最終的な エージェント の出力に対して実行されるため、エージェント の ガードレール は、その エージェント が *最後の* エージェント である場合にのみ実行されます。入力ガードレール と同様に、これは ガードレール が実際の エージェント に関連付けられる傾向があるためです。異なる エージェント には異なる ガードレール を実行するため、コードを同じ場所に配置することで可読性が向上します。 + 出力ガードレールは最終的なエージェントの出力に対して実行されることを意図しているため、エージェントのガードレールはエージェントが*最後の*エージェントである場合にのみ実行されます。入力ガードレールと同様に、ガードレールが実際のエージェントに関連している傾向があるため、コードを一緒に配置することは可読性に役立ちます。 -## トリップワイヤ（Tripwires） +## トリップワイヤー -入力または出力が ガードレール を通過できない場合、ガードレール はトリップワイヤを使ってこれを通知します。トリップワイヤがトリガーされた ガードレール を検知すると、即座に `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 例外を発生させ、エージェント の実行を停止します。 +入力または出力がガードレールに失敗した場合、ガードレールはトリップワイヤーでこれを知らせることができます。トリップワイヤーがトリガーされたガードレールを確認するとすぐに、`{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered`例外を即座に発生させ、エージェントの実行を停止します。 -## ガードレール の実装 +## ガードレールの実装 -入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を返す関数を提供する必要があります。この例では、内部で エージェント を実行することでこれを実現します。 +入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]を返す関数を提供する必要があります。この例では、エージェントを内部で実行することでこれを行います。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -90,12 +90,12 @@ async def main(): print("Math homework guardrail tripped") ``` -1. この エージェント を ガードレール関数 内で使用します。 -2. これは エージェント の入力とコンテキストを受け取り、結果を返す ガードレール関数 です。 -3. ガードレール の結果に追加情報を含めることができます。 -4. これはワークフローを定義する実際の エージェント です。 +1. このエージェントをガードレール関数で使用します。 +2. これはエージェントの入力/コンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。 +3. ガードレールの結果に追加情報を含めることができます。 +4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 -出力ガードレール も同様です。 +出力ガードレールも同様です。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -148,7 +148,7 @@ async def main(): print("Math output guardrail tripped") ``` -1. これは実際の エージェント の出力タイプです。 -2. これは ガードレール の出力タイプです。 -3. これは エージェント の出力を受け取り、結果を返す ガードレール関数 です。 -4. これはワークフローを定義する実際の エージェント です。 \ No newline at end of file +1. これは実際のエージェントの出力タイプです。 +2. これはガードレールの出力タイプです。 +3. これはエージェントの出力を受け取り、結果を返すガードレール関数です。 +4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/handoffs.md b/docs/ja/handoffs.md index 2d5433f4d..575195b12 100644 --- a/docs/ja/handoffs.md +++ b/docs/ja/handoffs.md @@ -1,18 +1,18 @@ # ハンドオフ -ハンドオフを使用すると、あるエージェントが別のエージェントにタスクを委任できます。これは、異なるエージェントがそれぞれ特定の分野を専門としている場合に特に役立ちます。例えば、カスタマーサポートアプリでは、注文状況、返金、FAQ などのタスクをそれぞれ専門に処理するエージェントを用意できます。 +ハンドオフは、エージェントがタスクを他のエージェントに委任することを可能にします。これは、異なるエージェントが異なる分野に特化しているシナリオで特に有用です。例えば、カスタマーサポートアプリでは、注文状況、返金、FAQ などのタスクをそれぞれ専門に扱うエージェントがいるかもしれません。 -ハンドオフは、LLM に対してツールとして表現されます。例えば、`Refund Agent` という名前のエージェントへのハンドオフがある場合、そのツールは `transfer_to_refund_agent` と呼ばれます。 +ハンドオフは LLM にとってツールとして表現されます。したがって、`Refund Agent` という名前のエージェントへのハンドオフがある場合、ツールは `transfer_to_refund_agent` と呼ばれます。 ## ハンドオフの作成 -すべてのエージェントは [`handoffs`][agents.agent.Agent.handoffs] パラメータを持ち、これは直接 `Agent` を指定するか、またはカスタマイズされた `Handoff` オブジェクトを指定できます。 +すべてのエージェントには [`handoffs`][agents.agent.Agent.handoffs] パラメーターがあり、これは `Agent` を直接取るか、ハンドオフをカスタマイズする `Handoff` オブジェクトを取ることができます。 Agents SDK が提供する [`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使用してハンドオフを作成できます。この関数を使用すると、ハンドオフ先のエージェントを指定し、オプションでオーバーライドや入力フィルターを設定できます。 -### 基本的な使用方法 +### 基本的な使い方 -シンプルなハンドオフの作成方法は以下の通りです。 +簡単なハンドオフを作成する方法は次のとおりです。 ```python from agents import Agent, handoff @@ -24,18 +24,18 @@ refund_agent = Agent(name="Refund agent") triage_agent = Agent(name="Triage agent", handoffs=[billing_agent, handoff(refund_agent)]) ``` -1. エージェントを直接指定する方法（`billing_agent` のように）と、`handoff()` 関数を使用する方法があります。 +1. エージェントを直接使用することも（`billing_agent` のように）、`handoff()` 関数を使用することもできます。 -### `handoff()` 関数を使用したハンドオフのカスタマイズ +### `handoff()` 関数によるハンドオフのカスタマイズ -[`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使用すると、以下の項目をカスタマイズできます。 +[`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使用すると、さまざまなカスタマイズが可能です。 -- `agent`：ハンドオフ先のエージェントを指定します。 -- `tool_name_override`：デフォルトでは `Handoff.default_tool_name()` 関数が使用され、`transfer_to_` という形式になりますが、これをオーバーライドできます。 -- `tool_description_override`：デフォルトのツール説明（`Handoff.default_tool_description()`）をオーバーライドします。 -- `on_handoff`：ハンドオフが呼び出された際に実行されるコールバック関数です。これは、ハンドオフが呼ばれた時点でデータ取得などの処理を開始する場合に便利です。この関数はエージェントのコンテキストを受け取り、オプションで LLM が生成した入力も受け取れます。入力データは `input_type` パラメータで制御されます。 -- `input_type`：ハンドオフが期待する入力の型を指定します（オプション）。 -- `input_filter`：次のエージェントが受け取る入力をフィルタリングできます。詳細は後述します。 +- `agent`: ハンドオフ先のエージェントです。 +- `tool_name_override`: デフォルトでは `Handoff.default_tool_name()` 関数が使用され、`transfer_to_` に解決されます。これをオーバーライドできます。 +- `tool_description_override`: `Handoff.default_tool_description()` からのデフォルトのツール説明をオーバーライドします。 +- `on_handoff`: ハンドオフが呼び出されたときに実行されるコールバック関数です。ハンドオフが呼び出されるとすぐにデータ取得を開始するなどに役立ちます。この関数はエージェントコンテキストを受け取り、オプションで LLM が生成した入力も受け取ることができます。入力データは `input_type` パラメーターで制御されます。 +- `input_type`: ハンドオフが期待する入力のタイプ（オプション）。 +- `input_filter`: 次のエージェントが受け取る入力をフィルタリングできます。詳細は以下を参照してください。 ```python from agents import Agent, handoff, RunContextWrapper @@ -53,9 +53,9 @@ handoff_obj = handoff( ) ``` -## ハンドオフの入力 +## ハンドオフ入力 -特定の状況では、LLM がハンドオフを呼び出す際に何らかのデータを提供するようにしたい場合があります。例えば、「Escalation agent（エスカレーションエージェント）」へのハンドオフを考えると、ログ記録のために理由を提供してほしい場合があります。 +特定の状況では、LLM がハンドオフを呼び出す際にデータを提供することを望む場合があります。例えば、「エスカレーションエージェント」へのハンドオフを想像してください。理由を提供してログに記録したいかもしれません。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -79,9 +79,9 @@ handoff_obj = handoff( ## 入力フィルター -ハンドオフが発生すると、新しいエージェントが会話を引き継ぎ、それまでの会話履歴全体を参照できるようになります。これを変更したい場合は、[`input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を設定できます。入力フィルターは、既存の入力を [`HandoffInputData`][agents.handoffs.HandoffInputData] として受け取り、新しい `HandoffInputData` を返す関数です。 +ハンドオフが発生すると、新しいエージェントが会話を引き継ぎ、以前の会話履歴全体を見ることができます。これを変更したい場合は、[`input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を設定できます。入力フィルターは、既存の入力を [`HandoffInputData`][agents.handoffs.HandoffInputData] 経由で受け取り、新しい `HandoffInputData` を返す必要がある関数です。 -よくあるパターン（例えば履歴からすべてのツール呼び出しを削除するなど）は、[`agents.extensions.handoff_filters`][] にあらかじめ実装されています。 +一般的なパターン（例えば、履歴からすべてのツール呼び出しを削除する）が [`agents.extensions.handoff_filters`][] に実装されています。 ```python from agents import Agent, handoff @@ -95,11 +95,11 @@ handoff_obj = handoff( ) ``` -1. これにより、`FAQ agent` が呼び出された際に履歴からすべてのツールが自動的に削除されます。 +1. これにより、`FAQ agent` が呼び出されたときに履歴からすべてのツールが自動的に削除されます。 ## 推奨プロンプト -LLM がハンドオフを適切に理解できるようにするため、エージェントのプロンプトにハンドオフに関する情報を含めることを推奨します。推奨されるプレフィックスは [`agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`][] に用意されています。または、[`agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions`][] を呼び出して、推奨データをプロンプトに自動的に追加できます。 +LLM がハンドオフを正しく理解するために、エージェントにハンドオフに関する情報を含めることをお勧めします。[`agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`][] に推奨されるプレフィックスがあります。または、[`agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions`][] を呼び出して、プロンプトに推奨データを自動的に追加できます。 ```python from agents import Agent diff --git a/docs/ja/index.md b/docs/ja/index.md index 87b419fdc..f36de0ac6 100644 --- a/docs/ja/index.md +++ b/docs/ja/index.md @@ -1,28 +1,28 @@ -# OpenAI Agents SDK +# OpenAI エージェント SDK -[OpenAI Agents SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) は、軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えたエージェントベースの AI アプリケーションを構築できるようにします。これは、以前のエージェント実験である [Swarm](https://github.com/openai/swarm/tree/main) を本番環境向けにアップグレードしたものです。Agents SDK は非常に少数の基本コンポーネント（primitives）で構成されています。 +[OpenAI エージェント SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) は、軽量で使いやすいパッケージでエージェント AI アプリを構築することを可能にします。これは、以前のエージェントの実験である [Swarm](https://github.com/openai/swarm/tree/main) のプロダクション対応のアップグレード版です。エージェント SDK には、非常に少ない基本コンポーネントがあります。 -- **エージェント** : instructions と tools を備えた LLM -- **ハンドオフ** : 特定のタスクを他のエージェントに委任する仕組み -- **ガードレール** : エージェントへの入力を検証する仕組み +- **エージェント**: instructions と tools を備えた LLM +- **ハンドオフ**: エージェントが特定のタスクを他のエージェントに委任することを可能にします +- **ガードレール**: エージェントへの入力を検証することを可能にします -これらの基本コンポーネントを Python と組み合わせることで、ツールとエージェント間の複雑な関係を表現でき、急な学習曲線なしに実世界のアプリケーションを構築できます。さらに SDK には、エージェントのフローを視覚化・デバッグし、評価やモデルのファインチューニングまで可能にする組み込みの **トレーシング** 機能が備わっています。 +これらの基本コンポーネントは Python と組み合わせることで、ツールとエージェント間の複雑な関係を表現するのに十分な強力さを持ち、急な学習曲線なしで実際のアプリケーションを構築することができます。さらに、SDK には組み込みの **トレーシング** があり、エージェントのフローを視覚化してデバッグし、評価し、さらにはアプリケーション用にモデルを微調整することができます。 -## Agents SDK を使う理由 +## なぜエージェント SDK を使うのか -SDK は以下の 2 つの設計原則に基づいています。 +SDK には 2 つの設計原則があります。 -1. 利用価値のある十分な機能を備えつつ、迅速に習得できるよう基本コンポーネントを最小限に抑える。 -2. そのままでも優れた動作をするが、必要に応じて細かくカスタマイズ可能。 +1. 使用する価値があるだけの機能を持ち、学習が迅速になるように基本コンポーネントを少なくする。 +2. すぐに使えるが、何が起こるかを正確にカスタマイズできる。 -SDK の主な機能は以下の通りです。 +SDK の主な機能は次のとおりです。 -- **エージェントループ** : ツールの呼び出し、LLM への実行結果の送信、LLM が完了するまでのループ処理を組み込みで提供。 -- **Python ファースト** : 新しい抽象化を学ぶ必要なく、Python の言語機能を使ってエージェントの連携やチェーンを構築可能。 -- **ハンドオフ** : 複数のエージェント間での調整やタスク委任を可能にする強力な機能。 -- **ガードレール** : エージェントと並行して入力の検証やチェックを実行し、チェックが失敗した場合は早期に処理を中断。 -- **関数ツール** : 任意の Python 関数をツールに変換し、自動的なスキーマ生成と Pydantic による検証を提供。 -- **トレーシング** : ワークフローの視覚化、デバッグ、モニタリングを可能にする組み込みのトレーシング機能。OpenAI が提供する評価、ファインチューニング、蒸留ツールも利用可能。 +- エージェントループ: ツールの呼び出し、LLM への結果の送信、LLM が完了するまでのループを処理する組み込みのエージェントループ。 +- Python ファースト: 新しい抽象化を学ぶ必要なく、組み込みの言語機能を使用してエージェントを編成し、連鎖させる。 +- ハンドオフ: 複数のエージェント間で調整し、委任するための強力な機能。 +- ガードレール: エージェントと並行して入力検証とチェックを実行し、チェックが失敗した場合は早期に中断。 +- 関数ツール: 任意の Python 関数をツールに変換し、自動スキーマ生成と Pydantic による検証を行う。 +- トレーシング: ワークフローを視覚化、デバッグ、監視するための組み込みのトレーシング、および OpenAI の評価、微調整、蒸留ツールを使用。 ## インストール @@ -45,7 +45,7 @@ print(result.final_output) # Infinite loop's dance. ``` -（_実行する場合は、環境変数 `OPENAI_API_KEY` を設定してください。_） +(_これを実行する場合は、`OPENAI_API_KEY` 環境変数を設定してください_) ```bash export OPENAI_API_KEY=sk-... diff --git a/docs/ja/mcp.md b/docs/ja/mcp.md index 52ed1558f..057fe1886 100644 --- a/docs/ja/mcp.md +++ b/docs/ja/mcp.md @@ -1,21 +1,21 @@ # Model context protocol (MCP) -[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction)（別名 MCP）は、LLM にツールやコンテキストを提供するための方法です。MCP のドキュメントから引用します： +[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction) (別名 MCP) は、LLM にツールとコンテキストを提供する方法です。MCP ドキュメントからの引用: -> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンなプロトコルです。MCP は AI アプリケーションにおける USB-C ポートのようなものです。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリに接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。 +> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP を AI アプリケーションのための USB-C ポートのように考えてください。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリーに接続する標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続する標準化された方法を提供します。 -Agents SDK は MCP をサポートしています。これにより、さまざまな MCP サーバーを使用して、エージェントにツールを提供できます。 +エージェント SDK は MCP をサポートしています。これにより、エージェントにツールを提供するために幅広い MCP サーバーを使用できます。 ## MCP サーバー -現在、MCP の仕様では、使用するトランスポートメカニズムに基づいて 2 種類のサーバーが定義されています： +現在、MCP 仕様は使用するトランスポートメカニズムに基づいて2種類のサーバーを定義しています: -1. **stdio** サーバーはアプリケーションのサブプロセスとして実行されます。これらは「ローカル」で実行されると考えることができます。 -2. **HTTP over SSE** サーバーはリモートで実行されます。これらには URL を介して接続します。 +1. **stdio** サーバーは、アプリケーションのサブプロセスとして実行されます。これらは「ローカルで」実行されると考えることができます。 +2. **HTTP over SSE** サーバーはリモートで実行されます。URL を介して接続します。 -これらのサーバーに接続するには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] および [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用できます。 +これらのサーバーに接続するには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用できます。 -例えば、[公式 MCP ファイルシステムサーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem)を使用する場合は以下のようになります： +例えば、[公式 MCP ファイルシステムサーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem) を使用する方法は次のとおりです。 ```python async with MCPServerStdio( @@ -27,11 +27,12 @@ async with MCPServerStdio( tools = await server.list_tools() ``` -## MCP サーバーの使用方法 +## MCP サーバーの使用 -MCP サーバーはエージェントに追加できます。Agents SDK はエージェントが実行されるたびに MCP サーバーの `list_tools()` を呼び出します。これにより、LLM は MCP サーバーのツールを認識します。LLM が MCP サーバーのツールを呼び出すと、SDK はそのサーバーの `call_tool()` を呼び出します。 +MCP サーバーはエージェントに追加できます。エージェント SDK は、エージェントが実行されるたびに MCP サーバーで `list_tools()` を呼び出します。これにより、LLM は MCP サーバーのツールを認識します。LLM が MCP サーバーのツールを呼び出すと、SDK はそのサーバーで `call_tool()` を呼び出します。 ```python + agent=Agent( name="Assistant", instructions="Use the tools to achieve the task", @@ -39,21 +40,21 @@ agent=Agent( ) ``` -## キャッシュ +## キャッシング -エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーの `list_tools()` が呼び出されます。特にサーバーがリモートの場合、これはレイテンシの原因となる可能性があります。ツールのリストを自動的にキャッシュするには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] の両方に `cache_tools_list=True` を渡します。これは、ツールのリストが変更されないことが確実な場合にのみ行ってください。 +エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーで `list_tools()` を呼び出します。これは、特にサーバーがリモートサーバーの場合、レイテンシーの影響を受ける可能性があります。ツールのリストを自動的にキャッシュするには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] に `cache_tools_list=True` を渡すことができます。ツールリストが変更されないことが確実な場合にのみこれを行うべきです。 -キャッシュを無効化したい場合は、サーバーの `invalidate_tools_cache()` を呼び出します。 +キャッシュを無効にしたい場合は、サーバーで `invalidate_tools_cache()` を呼び出すことができます。 -## エンドツーエンドのコード例 +## エンドツーエンドの例 -完全な動作コード例については、[examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) を参照してください。 +[examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) で完全な動作例を確認してください。 ## トレーシング -[トレーシング](./tracing.md) は、以下を含む MCP 操作を自動的にキャプチャします： +[トレーシング](./tracing.md) は、MCP 操作を自動的にキャプチャします。これには以下が含まれます: -1. MCP サーバーへのツール一覧取得の呼び出し +1. ツールをリストするための MCP サーバーへの呼び出し 2. 関数呼び出しに関する MCP 関連情報 -![MCP トレーシングのスクリーンショット](../assets/images/mcp-tracing.jpg) \ No newline at end of file +![MCP Tracing Screenshot](../assets/images/mcp-tracing.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/models.md b/docs/ja/models.md index b333666ab..a71c9fefc 100644 --- a/docs/ja/models.md +++ b/docs/ja/models.md @@ -1,21 +1,21 @@ # モデル -Agents SDK は、OpenAI モデルを以下の 2 種類の形式で標準サポートしています。 +エージェント SDK は、次の 2 種類の OpenAI モデルをサポートしています。 -- **推奨** : 新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] -- [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] +- **推奨**: 新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel]。 +- [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel]。 -## モデルの混在と組み合わせ +## モデルの組み合わせ -単一のワークフロー内で、各エージェントごとに異なるモデルを使用したい場合があります。例えば、トリアージには小型で高速なモデルを使用し、複雑なタスクにはより大きく高性能なモデルを使用することができます。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際、以下のいずれかの方法で特定のモデルを選択できます。 +1 つのワークフロー内で、各エージェントに異なるモデルを使用したい場合があります。たとえば、トリアージには小さくて高速なモデルを使用し、複雑なタスクにはより大きくて高機能なモデルを使用することができます。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際に、次の方法で特定のモデルを選択できます。 -1. OpenAI モデルの名前を直接指定する。 -2. 任意のモデル名と、その名前をモデルインスタンスにマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を指定する。 -3. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を直接指定する。 +1. OpenAI モデルの名前を渡す。 +2. モデル名とその名前をモデルインスタンスにマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を渡す。 +3. 直接 [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を提供する。 -!!! note +!!!note - SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形式をサポートしていますが、各ワークフローでは単一のモデル形式を使用することを推奨します。これは、2 つの形式が異なる機能やツールをサポートしているためです。ワークフローで複数のモデル形式を混在させる必要がある場合は、使用するすべての機能が両方の形式で利用可能であることを確認してください。 + SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形状をサポートしていますが、各ワークフローに対して単一のモデル形状を使用することをお勧めします。2 つの形状は異なる機能とツールをサポートしているためです。ワークフローでモデル形状を組み合わせる必要がある場合は、使用しているすべての機能が両方で利用可能であることを確認してください。 ```python from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel @@ -48,46 +48,46 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -1. OpenAI モデルの名前を直接指定しています。 -2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を指定しています。 +1. OpenAI モデルの名前を直接設定します。 +2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を提供します。 ## 他の LLM プロバイダーの使用 -他の LLM プロバイダーを使用するには、以下の 3 つの方法があります（コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)）。 +他の LLM プロバイダーを 3 つの方法で使用できます（例は[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)）。 -1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、グローバルに `AsyncOpenAI` インスタンスを LLM クライアントとして使用したい場合に便利です。これは、LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持ち、`base_url` と `api_key` を設定できる場合に使用します。設定可能なコード例は [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) を参照してください。 -2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] は `Runner.run` レベルで指定します。これにより、「この実行におけるすべてのエージェントにカスタムモデルプロバイダーを使用する」と指定できます。設定可能なコード例は [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) を参照してください。 -3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] は特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。これにより、異なるエージェントに異なるプロバイダーを組み合わせて使用できます。設定可能なコード例は [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) を参照してください。 +1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、`AsyncOpenAI` のインスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに使用したい場合に便利です。これは、LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持っている場合で、`base_url` と `api_key` を設定できます。[examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) に設定可能な例があります。 +2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] は `Runner.run` レベルで使用します。これにより、「この実行のすべてのエージェントにカスタムモデルプロバイダーを使用する」と指定できます。[examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) に設定可能な例があります。 +3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] では、特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。これにより、異なるエージェントに対して異なるプロバイダーを組み合わせて使用することができます。[examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) に設定可能な例があります。 -`platform.openai.com` の API キーを持っていない場合は、`set_tracing_disabled()` を使用してトレーシングを無効化するか、[別のトレーシングプロセッサ](tracing.md) を設定することを推奨します。 +`platform.openai.com` からの API キーがない場合は、`set_tracing_disabled()` を使用してトレーシングを無効にするか、[異なるトレーシングプロセッサー](tracing.md)を設定することをお勧めします。 !!! note - これらのコード例では Chat Completions API / モデルを使用しています。これは、多くの LLM プロバイダーがまだ Responses API をサポートしていないためです。使用する LLM プロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses の使用を推奨します。 + これらの例では、Chat Completions API/モデルを使用しています。なぜなら、ほとんどの LLM プロバイダーはまだ Responses API をサポートしていないからです。LLM プロバイダーがそれをサポートしている場合は、Responses を使用することをお勧めします。 -## 他の LLM プロバイダー使用時の一般的な問題 +## 他の LLM プロバイダーを使用する際の一般的な問題 -### トレーシングクライアントのエラー 401 +### トレーシングクライアントエラー 401 -トレーシングに関連するエラーが発生する場合、これはトレースが OpenAI サーバーにアップロードされるためであり、OpenAI API キーを持っていないことが原因です。解決方法は以下の 3 つです。 +トレーシングに関連するエラーが発生した場合、これはトレースが OpenAI サーバーにアップロードされ、OpenAI API キーを持っていないためです。これを解決するには、次の 3 つのオプションがあります。 -1. トレーシングを完全に無効化する : [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled] -2. トレーシング用に OpenAI キーを設定する : [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key]。この API キーはトレースのアップロードのみに使用され、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) から取得する必要があります。 -3. OpenAI 以外のトレースプロセッサを使用する : 詳細は [トレーシングドキュメント](tracing.md#custom-tracing-processors) を参照してください。 +1. トレーシングを完全に無効にする: [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled]。 +2. トレーシング用の OpenAI キーを設定する: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key]。この API キーはトレースのアップロードにのみ使用され、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) からのものでなければなりません。 +3. 非 OpenAI トレースプロセッサーを使用する。[トレーシングドキュメント](tracing.md#custom-tracing-processors)を参照してください。 -### Responses API のサポート +### Responses API サポート -SDK はデフォルトで Responses API を使用しますが、多くの他の LLM プロバイダーはまだこれをサポートしていません。そのため、404 エラーなどが発生する場合があります。解決方法は以下の 2 つです。 +SDK はデフォルトで Responses API を使用しますが、ほとんどの他の LLM プロバイダーはまだサポートしていません。その結果、404 エラーや類似の問題が発生することがあります。これを解決するには、次の 2 つのオプションがあります。 -1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出す。これは環境変数で `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に有効です。 -2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使用する。コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) を参照してください。 +1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出します。これは、環境変数を介して `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に機能します。 +2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使用します。例は[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)にあります。 -### structured outputs のサポート +### 適切な形式のデータのサポート -一部のモデルプロバイダーは [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) をサポートしていません。そのため、以下のようなエラーが発生する場合があります。 +一部のモデルプロバイダーは[適切な形式のデータ](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)をサポートしていません。これにより、次のようなエラーが発生することがあります。 ``` BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} ``` -これは一部のモデルプロバイダーの制限であり、JSON 出力はサポートしていますが、出力に使用する `json_schema` を指定できないためです。この問題への対応を進めていますが、現時点では JSON スキーマ出力をサポートするプロバイダーを使用することを推奨します。そうでない場合、アプリケーションが不適切な JSON により頻繁に破損する可能性があります。 \ No newline at end of file +これは一部のモデルプロバイダーの欠点で、JSON 出力をサポートしていますが、出力に使用する `json_schema` を指定することはできません。この問題の修正に取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーに依存することをお勧めします。さもないと、アプリが不正な JSON のために頻繁に壊れることになります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/multi_agent.md b/docs/ja/multi_agent.md index 4c8be96d4..af6357760 100644 --- a/docs/ja/multi_agent.md +++ b/docs/ja/multi_agent.md @@ -1,37 +1,37 @@ -# 複数のエージェントのオーケストレーション +# 複数エージェントのオーケストレーション -オーケストレーションとは、アプリ内でのエージェントの流れを指します。どのエージェントがどの順序で実行され、次に何を行うかをどのように決定するかを意味します。エージェントをオーケストレーションする主な方法は 2 つあります。 +オーケストレーションとは、アプリ内でのエージェントの流れを指します。どのエージェントが実行され、どの順序で、次に何が起こるかをどのように決定するかです。エージェントをオーケストレーションする主な方法は2つあります。 -1. LLM に判断を任せる方法：LLM の知性を利用して計画、推論を行い、それに基づいて次のステップを決定します。 -2. コードによるオーケストレーション：コードを通じてエージェントの流れを決定します。 +1. LLM に決定を任せる: これは LLM の知能を利用して、計画、推論し、それに基づいてどのステップを取るかを決定します。 +2. コードによるオーケストレーション: コードを通じてエージェントの流れを決定します。 -これらのパターンは組み合わせて使用することも可能です。それぞれのトレードオフについて以下で説明します。 +これらのパターンを組み合わせて使用することができます。それぞれに独自のトレードオフがあり、以下で説明します。 ## LLM によるオーケストレーション -エージェントとは、LLM に instructions、tools、handoffs を与えたものです。これにより、自由度の高いタスクを与えられた場合でも、LLM は自律的にタスクの取り組み方を計画し、tools を使ってアクションを実行したりデータを取得したり、handoffs を使ってサブエージェントにタスクを委任したりできます。例えば、調査エージェントには以下のようなツールを装備できます。 +エージェントは、指示、ツール、ハンドオフを備えた LLM です。これにより、オープンエンドなタスクが与えられた場合、LLM は自律的にタスクに取り組む方法を計画し、ツールを使用してアクションを実行し、データを取得し、ハンドオフを使用してサブエージェントにタスクを委任できます。例えば、リサーチエージェントは次のようなツールを備えることができます。 -- Web 検索：オンラインで情報を検索 -- ファイル検索と取得：独自データや接続先から情報を検索 -- コンピュータ操作：コンピュータ上でアクションを実行 -- コード実行：データ分析を実施 -- ハンドオフ：計画立案やレポート作成などに特化したエージェントにタスクを委任 +- Web 検索でオンライン情報を見つける +- ファイル検索と取得で独自データや接続を検索する +- コンピュータ操作でコンピュータ上でアクションを実行する +- コード実行でデータ分析を行う +- 計画やレポート作成に優れた専門エージェントへのハンドオフ -このパターンは、自由度の高いタスクで LLM の知性に頼りたい場合に適しています。ここで重要な戦術は以下の通りです。 +このパターンは、タスクがオープンエンドであり、LLM の知能に依存したい場合に最適です。ここでの最も重要な戦術は次のとおりです。 -1. 良質なプロンプトに投資する。利用可能なツール、使用方法、動作パラメータを明確にする。 -2. アプリを監視し、繰り返し改善する。問題が発生した箇所を特定し、プロンプトを改善する。 -3. エージェントが自己内省し改善できるようにする。例えばループ内で実行し、自らを批評させたり、エラーメッセージを与えて改善させたりする。 -4. 汎用的なエージェントにあらゆるタスクを任せるのではなく、特定のタスクに秀でた専門エージェントを用意する。 -5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資する。これによりエージェントを訓練し、タスクの遂行能力を向上させることができる。 +1. 良いプロンプトに投資する。利用可能なツール、使用方法、および操作するパラメーターを明確にします。 +2. アプリを監視し、反復する。問題が発生する箇所を確認し、プロンプトを改善します。 +3. エージェントに内省と改善を許可する。例えば、ループで実行し、自己批評させるか、エラーメッセージを提供して改善させます。 +4. 一つのタスクに優れた専門エージェントを持つこと。何でも得意とされる汎用エージェントを持つのではなく。 +5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資する。これにより、エージェントを訓練してタスクの改善と向上を図ることができます。 ## コードによるオーケストレーション -LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードによるオーケストレーションは速度、コスト、パフォーマンスの観点でより決定論的で予測可能になります。ここでの一般的なパターンは以下の通りです。 +LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードによるオーケストレーションは、速度、コスト、パフォーマンスの面でタスクをより決定的で予測可能にします。ここでの一般的なパターンは次のとおりです。 -- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用して、コードで検査可能な適切な形式のデータを生成する。例えば、エージェントにタスクをいくつかのカテゴリに分類させ、そのカテゴリに基づいて次のエージェントを選択することができます。 -- 複数のエージェントを連鎖させ、一つのエージェントの出力を次のエージェントの入力に変換する。例えばブログ記事を書くというタスクを、調査、アウトライン作成、記事執筆、批評、改善という一連のステップに分解できます。 -- タスクを実行するエージェントを、評価とフィードバックを行うエージェントと共に `while` ループ内で実行し、評価エージェントが出力が一定の基準を満たすと判断するまで繰り返します。 -- 複数のエージェントを並列で実行する。例えば Python の基本コンポーネント (`asyncio.gather` など) を使用します。これは、互いに依存しない複数のタスクを高速に処理する場合に有効です。 +- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用して、コードで検査できる適切な形式のデータを生成します。例えば、エージェントにタスクをいくつかのカテゴリーに分類させ、そのカテゴリーに基づいて次のエージェントを選択することができます。 +- 複数のエージェントをチェーンして、一つの出力を次の入力に変換します。ブログ記事を書くタスクを、リサーチ、アウトライン作成、記事執筆、批評、改善という一連のステップに分解できます。 +- `while` ループでタスクを実行するエージェントと、評価とフィードバックを提供するエージェントを実行し、評価者が出力が特定の基準を満たすと判断するまで続けます。 +- 複数のエージェントを並行して実行します。例えば、Python の基本コンポーネントである `asyncio.gather` を使用します。これは、互いに依存しない複数のタスクがある場合に速度のために役立ちます。 -[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) に多数のコード例があります。 \ No newline at end of file +[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) には多くのコード例があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/quickstart.md b/docs/ja/quickstart.md index 691761a22..9e4846ef1 100644 --- a/docs/ja/quickstart.md +++ b/docs/ja/quickstart.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## プロジェクトと仮想環境の作成 -以下の操作は一度だけ行います。 +これは一度だけ行えば大丈夫です。 ```bash mkdir my_project @@ -10,9 +10,9 @@ cd my_project python -m venv .venv ``` -### 仮想環境の有効化 +### 仮想環境をアクティブにする -新しいターミナルセッションを開始するたびに、この操作を行います。 +新しいターミナルセッションを開始するたびに行ってください。 ```bash source .venv/bin/activate @@ -21,20 +21,20 @@ source .venv/bin/activate ### Agents SDK のインストール ```bash -pip install openai-agents # または `uv add openai-agents` など +pip install openai-agents # or `uv add openai-agents`, etc ``` ### OpenAI API キーの設定 -API キーをお持ちでない場合は、[こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key)に従って OpenAI API キーを作成してください。 +お持ちでない場合は、[こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key)に従って OpenAI API キーを作成してください。 ```bash export OPENAI_API_KEY=sk-... ``` -## 最初のエージェントの作成 +## 最初のエージェントを作成する -エージェント は、 instructions 、名前、およびオプションの設定（ `model_config` など）で定義します。 +エージェントは、instructions、名前、オプションの設定（`model_config` など）で定義されます。 ```python from agents import Agent @@ -45,9 +45,9 @@ agent = Agent( ) ``` -## さらに複数のエージェントを追加する +## さらにエージェントを追加する -追加のエージェントも同様に定義できます。 `handoff_description` は、ハンドオフのルーティングを決定するための追加のコンテキストを提供します。 +追加のエージェントも同様に定義できます。`handoff_descriptions` は、ハンドオフルーティングを決定するための追加のコンテキストを提供します。 ```python from agents import Agent @@ -65,9 +65,9 @@ math_tutor_agent = Agent( ) ``` -## ハンドオフの定義 +## ハンドオフを定義する -各エージェントに対して、タスクを進める方法を決定するために選択可能なハンドオフのオプションを定義できます。 +各エージェントで、タスクを進める方法を決定するための送信ハンドオフオプションのインベントリを定義できます。 ```python triage_agent = Agent( @@ -77,9 +77,9 @@ triage_agent = Agent( ) ``` -## エージェントのオーケストレーションを実行する +## エージェントオーケストレーションを実行する -ワークフローが正しく動作し、トリアージエージェントが 2 つの専門エージェント間で適切にルーティングすることを確認しましょう。 +ワークフローが実行され、トリアージエージェントが2つの専門エージェント間を正しくルーティングするか確認しましょう。 ```python from agents import Runner @@ -89,9 +89,9 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -## ガードレールの追加 +## ガードレールを追加する -入力または出力に対して実行するカスタムのガードレールを定義できます。 +入力または出力に対してカスタムガードレールを定義できます。 ```python from agents import GuardrailFunctionOutput, Agent, Runner @@ -116,9 +116,9 @@ async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data): ) ``` -## すべてを統合する +## すべてをまとめる -ハンドオフと入力ガードレールを使用して、ワークフロー全体を統合して実行しましょう。 +すべてをまとめて、ハンドオフと入力ガードレールを使用して全体のワークフローを実行しましょう。 ```python from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner @@ -147,6 +147,7 @@ history_tutor_agent = Agent( instructions="You provide assistance with historical queries. Explain important events and context clearly.", ) + async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data): result = await Runner.run(guardrail_agent, input_data, context=ctx.context) final_output = result.final_output_as(HomeworkOutput) @@ -175,14 +176,14 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -## トレースの確認 +## トレースを表示する -エージェントの実行中に何が起きたかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードのトレースビューア](https://platform.openai.com/traces) にアクセスして、エージェント実行のトレースを確認してください。 +エージェントの実行中に何が起こったかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードのトレースビューア](https://platform.openai.com/traces)に移動して、エージェント実行のトレースを表示してください。 ## 次のステップ -より複雑なエージェントフローの構築方法を学びましょう。 +より複雑なエージェントフローの構築方法を学びましょう： -- [エージェント](agents.md) の設定方法について学ぶ。 -- [エージェントの実行方法](running_agents.md) について学ぶ。 -- [ツール](tools.md)、[ガードレール](guardrails.md)、[モデル](models.md) について学ぶ。 \ No newline at end of file +- [エージェント](agents.md)の設定方法を学ぶ。 +- [エージェントの実行](running_agents.md)について学ぶ。 +- [ツール](tools.md)、[ガードレール](guardrails.md)、[モデル](models.md)について学ぶ。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/results.md b/docs/ja/results.md index 13ff7cef3..765bba5cb 100644 --- a/docs/ja/results.md +++ b/docs/ja/results.md @@ -1,52 +1,52 @@ -# 実行結果 +# 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。 +`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` を呼び出した場合は [`RunResult`][agents.result.RunResult] -- `run_streamed` を呼び出した場合は [`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] +- `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] -これらはいずれも [`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。 +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格納されています。これは以下のいずれかです。 +[`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： -- 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、その型（`last_agent.output_type`）のオブジェクト +- `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` は型としては `Any` です。これはハンドオフが発生する可能性があるため、静的に型付けできないためです。ハンドオフが発生すると、どのエージェントでも最後のエージェントになり得るため、可能な出力型の集合を静的に特定できません。 + `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] を使用すると、実行結果を入力リストに変換できます。これは、元々提供した入力とエージェントの実行中に生成された項目を連結したものです。これにより、あるエージェントの実行結果を別の実行に渡したり、ループ内で実行して毎回新しいユーザー入力を追加したりすることが容易になります。 +[`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格納されています。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あります。例えば、最前線のトリアージエージェントが言語特化型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。 +[`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。 -## 新規項目 +## 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項目が格納されています。これらの項目は [`RunItem`][agents.items.RunItem] です。RunItem は LLM によって生成された raw 項目をラップしています。 +[`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 項目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 項目は LLM からのツール呼び出し項目です。 -- [`HandoffOutputItem`][agents.items.HandoffOutputItem] はハンドオフが発生したことを示します。raw 項目はハンドオフツール呼び出しに対するツールの応答です。また、この項目からソース／ターゲットエージェントにアクセスできます。 -- [`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 項目はツールの応答です。また、この項目からツールの出力にアクセスできます。 -- [`ReasoningItem`][agents.items.ReasoningItem] は LLM による推論項目を示します。raw 項目は生成された推論内容です。 +- [`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 -### ガードレールの実行結果 +### 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、ガードレールの実行結果が格納されています（存在する場合）。ガードレールの実行結果にはログや保存したい有用な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。 +[`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 レスポンス +### 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] が格納されています。 +[`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格納されています。ほとんどの場合、これは必要ありませんが、必要に応じて利用可能です。 \ No newline at end of file +[`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。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/running_agents.md b/docs/ja/running_agents.md index b02ee3937..c2071c652 100644 --- a/docs/ja/running_agents.md +++ b/docs/ja/running_agents.md @@ -1,10 +1,10 @@ # エージェントの実行 -エージェントは [`Runner`][agents.run.Runner] クラスを通じて実行できます。以下の 3 つの方法があります。 +エージェントは [`Runner`][agents.run.Runner] クラスを通じて実行できます。3つのオプションがあります： -1. [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]：非同期で実行され、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返します。 -2. [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]：同期メソッドで、内部的には `.run()` を呼び出します。 -3. [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]：非同期で実行され、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返します。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順次ストリームします。 +1. 非同期で実行し、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返す [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]。 +2. 同期メソッドで、内部で `.run()` を実行する [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]。 +3. 非同期で実行し、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返す [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]。ストリーミングモードで LLM を呼び出し、受信したイベントをストリームします。 ```python from agents import Agent, Runner @@ -19,53 +19,53 @@ async def main(): # Infinite loop's dance. ``` -詳細は [results ガイド](results.md) を参照してください。 +詳細は[結果ガイド](results.md)をご覧ください。 -## エージェントの実行ループ +## エージェントループ -`Runner` の run メソッドを使用する際、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して扱われる）または OpenAI Responses API の項目リストのいずれかです。 +`Runner` の実行メソッドを使用する際、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る）または OpenAI Responses API のアイテムリストのいずれかです。 -Runner は以下のループを実行します。 +ランナーは次のループを実行します： -1. 現在のエージェントと入力を用いて LLM を呼び出します。 +1. 現在のエージェントと入力で LLM を呼び出します。 2. LLM が出力を生成します。 - 1. LLM が `final_output` を返した場合、ループを終了し結果を返します。 - 2. LLM がハンドオフを行った場合、現在のエージェントと入力を更新し、再度ループを実行します。 - 3. LLM がツール呼び出しを生成した場合、それらのツール呼び出しを実行し、結果を追加して再度ループを実行します。 -3. 指定された `max_turns` を超えた場合、[`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 例外を発生させます。 + 1. LLM が `final_output` を返すと、ループは終了し、結果を返します。 + 2. LLM がハンドオフを行う場合、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。 + 3. LLM がツール呼び出しを生成する場合、それらを実行し、結果を追加し、ループを再実行します。 +3. 渡された `max_turns` を超えた場合、[`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 例外を発生させます。 !!! note - LLM の出力が「最終出力（final output）」とみなされる条件は、望ましいタイプのテキスト出力を生成し、かつツール呼び出しがない場合です。 + LLM の出力が「最終出力」と見なされるかどうかのルールは、望ましいタイプのテキスト出力を生成し、ツール呼び出しがないことです。 ## ストリーミング -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ることができます。ストリームが完了すると、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] に実行に関する完全な情報（生成されたすべての新しい出力を含む）が格納されます。ストリーミングイベントを取得するには `.stream_events()` を呼び出します。詳細は [streaming ガイド](streaming.md) を参照してください。 +ストリーミングを使用すると、LLM が実行される際にストリーミングイベントを受け取ることができます。ストリームが完了すると、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] は実行に関する完全な情報を含み、生成されたすべての新しい出力を含みます。ストリーミングイベントには `.stream_events()` を呼び出せます。[ストリーミングガイド](streaming.md)で詳細を確認してください。 -## 実行設定（Run config） +## 実行設定 -`run_config` パラメータを使用すると、エージェント実行時のグローバル設定を構成できます。 +`run_config` パラメーターを使用して、エージェント実行のグローバル設定を構成できます： -- [`model`][agents.run.RunConfig.model]：各エージェントの `model` 設定に関係なく、グローバルな LLM モデルを指定します。 -- [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]：モデル名を検索するためのモデルプロバイダーを指定します（デフォルトは OpenAI）。 -- [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]：エージェント固有の設定を上書きします。例えば、グローバルな `temperature` や `top_p` を設定できます。 -- [`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または出力のガードレールのリストです。 -- [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]：ハンドオフに既存の入力フィルターがない場合に適用されるグローバルな入力フィルターです。入力フィルターを使用すると、新しいエージェントに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] のドキュメントを参照してください。 -- [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]：実行全体の [トレーシング](tracing.md) を無効にします。 -- [`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、機密性の高いデータを含めるかどうかを設定します。 -- [`workflow_name`][agents.run.RunConfig.workflow_name]、[`trace_id`][agents.run.RunConfig.trace_id]、[`group_id`][agents.run.RunConfig.group_id]：トレーシングのワークフロー名、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` を設定することを推奨します。グループ ID はオプションで、複数の実行間でトレースを関連付けることができます。 -- [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]：すべてのトレースに含めるメタデータです。 +- [`model`][agents.run.RunConfig.model]: 各エージェントの `model` に関係なく、使用するグローバル LLM モデルを設定できます。 +- [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]: モデル名を検索するためのモデルプロバイダーで、デフォルトは OpenAI です。 +- [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]: エージェント固有の設定を上書きします。たとえば、グローバルな `temperature` や `top_p` を設定できます。 +- [`input_guardrails`][agents.run.RunConfig.input_guardrails], [`output_guardrails`][agents.run.RunConfig.output_guardrails]: すべての実行に含める入力または出力ガードレールのリスト。 +- [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: すべてのハンドオフに適用するグローバル入力フィルター。ハンドオフに既にフィルターがない場合に適用されます。入力フィルターを使用して、新しいエージェントに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] のドキュメントを参照してください。 +- [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]: 実行全体の[トレーシング](tracing.md)を無効にできます。 +- [`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、潜在的に機密性のあるデータを含めるかどうかを設定します。 +- [`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` を設定することをお勧めします。グループ ID は、複数の実行にわたってトレースをリンクするためのオプションフィールドです。 +- [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]: すべてのトレースに含めるメタデータ。 -## 会話／チャットスレッド +## 会話/チャットスレッド -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（したがって 1 つ以上の LLM 呼び出しが発生）、チャット会話における単一の論理的ターンを表します。例えば： +いずれかの実行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る可能性があります（したがって、1つ以上の LLM 呼び出しが行われます）が、チャット会話の単一の論理ターンを表します。例えば： -1. ユーザーのターン：ユーザーがテキストを入力 -2. Runner の実行：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にハンドオフし、2 番目のエージェントがさらにツールを実行して出力を生成 +1. ユーザーターン：ユーザーがテキストを入力 +2. ランナー実行：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にハンドオフし、2番目のエージェントがさらにツールを実行し、出力を生成します。 -エージェントの実行終了時に、ユーザーに何を表示するかを選択できます。例えば、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か、最終出力のみを表示するかを選択できます。いずれの場合も、ユーザーが追加の質問をした場合、再度 run メソッドを呼び出します。 +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を選択できます。例えば、エージェントによって生成されたすべての新しいアイテムをユーザーに表示するか、最終出力のみを表示するかです。いずれにせよ、ユーザーがフォローアップの質問をする可能性があり、その場合は再度実行メソッドを呼び出すことができます。 -次のターンの入力を取得するには、基本クラスの [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使用できます。 +次のターンの入力を取得するには、基本の [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使用できます。 ```python async def main(): @@ -86,10 +86,10 @@ async def main(): ## 例外 -SDK は特定の状況で例外を発生させます。完全なリストは [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下の通りです。 +SDK は特定のケースで例外を発生させます。完全なリストは [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下の通りです： -- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]：SDK 内で発生するすべての例外の基底クラスです。 -- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]：実行が指定された `max_turns` を超えた場合に発生します。 -- [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]：モデルが不正な出力（不正な JSON や存在しないツールの使用など）を生成した場合に発生します。 -- [`UserError`][agents.exceptions.UserError]：SDK を使用するコードに誤りがある場合に発生します。 -- [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered]、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]：[ガードレール](guardrails.md) がトリガーされた場合に発生します。 \ No newline at end of file +- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException] は、SDK で発生するすべての例外の基本クラスです。 +- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] は、実行が渡された `max_turns` を超えた場合に発生します。 +- [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError] は、モデルが無効な出力を生成した場合に発生します。例：不正な形式の JSON や存在しないツールの使用。 +- [`UserError`][agents.exceptions.UserError] は、SDK を使用する際にエラーを犯した場合に発生します。 +- [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] は、[ガードレール](guardrails.md)が作動した場合に発生します。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/streaming.md b/docs/ja/streaming.md index 60719679f..2f7a8dd23 100644 --- a/docs/ja/streaming.md +++ b/docs/ja/streaming.md @@ -1,14 +1,14 @@ # ストリーミング -ストリーミングを使用すると、エージェントの実行中にその進行状況の更新を購読できます。これは、エンドユーザーに進捗状況や部分的な応答を表示する際に役立ちます。 +ストリーミングを使用すると、エージェントの実行が進行する際の更新を購読できます。これは、エンドユーザーに進捗状況の更新や部分的な応答を表示するのに役立ちます。 -ストリーミングを行うには、[`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] を呼び出します。これにより [`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] が返されます。`result.stream_events()` を呼び出すと、以下で説明する [`StreamEvent`][agents.stream_events.StreamEvent] オブジェクトの非同期ストリームが得られます。 +ストリーミングを行うには、[`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] を呼び出します。これにより、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] が得られます。`result.stream_events()` を呼び出すと、以下で説明する [`StreamEvent`][agents.stream_events.StreamEvent] オブジェクトの非同期ストリームが得られます。 -## raw response events +## Raw response events -[`RawResponsesStreamEvent`][agents.stream_events.RawResponsesStreamEvent] は、LLM から直接渡される raw イベントです。これらは OpenAI Responses API の形式であり、各イベントはタイプ（`response.created` や `response.output_text.delta` など）とデータを持ちます。これらのイベントは、生成された応答メッセージを即座にユーザーにストリーミングしたい場合に役立ちます。 +[`RawResponsesStreamEvent`][agents.stream_events.RawResponsesStreamEvent] は、LLM から直接渡される raw イベントです。これらは OpenAI Responses API フォーマットであり、各イベントにはタイプ（`response.created`、`response.output_text.delta` など）とデータがあります。これらのイベントは、生成され次第、ユーザーに応答メッセージをストリーミングしたい場合に便利です。 -例えば、以下のコードは LLM が生成したテキストをトークンごとに出力します。 +例えば、これは LLM によってトークンごとに生成されたテキストを出力します。 ```python import asyncio @@ -31,11 +31,11 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -## Run item events と agent events +## 実行アイテムイベントとエージェントイベント -[`RunItemStreamEvent`][agents.stream_events.RunItemStreamEvent] は、より高レベルのイベントです。これらはアイテムが完全に生成された際に通知されます。これにより、トークン単位ではなく、「メッセージが生成された」「ツールが実行された」などのレベルで進捗状況をユーザーに通知できます。同様に、[`AgentUpdatedStreamEvent`][agents.stream_events.AgentUpdatedStreamEvent] は、現在のエージェントが変更された際（例えばハンドオフの結果として）に更新を通知します。 +[`RunItemStreamEvent`][agents.stream_events.RunItemStreamEvent] は、より高レベルのイベントです。アイテムが完全に生成されたときに通知します。これにより、「メッセージが生成された」、「ツールが実行された」などのレベルで進捗状況を更新することができます。同様に、[`AgentUpdatedStreamEvent`][agents.stream_events.AgentUpdatedStreamEvent] は、現在のエージェントが変更されたとき（例えば、ハンドオフの結果として）に更新を提供します。 -例えば、以下のコードは raw イベントを無視し、更新情報のみをユーザーにストリーミングします。 +例えば、これは raw イベントを無視し、ユーザーに更新をストリーミングします。 ```python import asyncio @@ -61,14 +61,14 @@ async def main(): print("=== Run starting ===") async for event in result.stream_events(): - # raw response イベントのデルタは無視します + # We'll ignore the raw responses event deltas if event.type == "raw_response_event": continue - # エージェントが更新された場合、それを表示します + # When the agent updates, print that elif event.type == "agent_updated_stream_event": print(f"Agent updated: {event.new_agent.name}") continue - # アイテムが生成された場合、それを表示します + # When items are generated, print them elif event.type == "run_item_stream_event": if event.item.type == "tool_call_item": print("-- Tool was called") @@ -77,7 +77,7 @@ async def main(): elif event.item.type == "message_output_item": print(f"-- Message output:\n {ItemHelpers.text_message_output(event.item)}") else: - pass # 他のイベントタイプは無視します + pass # Ignore other event types print("=== Run complete ===") diff --git a/docs/ja/tools.md b/docs/ja/tools.md index c100885bd..cd7476637 100644 --- a/docs/ja/tools.md +++ b/docs/ja/tools.md @@ -1,18 +1,18 @@ # ツール -ツールを使用すると、エージェントがデータ取得、コード実行、外部 API 呼び出し、さらにはコンピュータ操作などのアクションを実行できます。Agents SDK には以下の 3 種類のツールがあります。 +ツールはエージェントがアクションを実行するためのものです。データの取得、コードの実行、外部 API の呼び出し、さらにはコンピュータの使用などが含まれます。Agent SDK には3つのクラスのツールがあります。 -- ホスト型ツール：AI モデルと共に LLM サーバー上で実行されます。OpenAI は、検索、ウェブ検索、コンピュータ操作をホスト型ツール（OpenAI がホストするツール）として提供しています。 -- 関数呼び出し：任意の Python 関数をツールとして使用できます。 -- エージェントをツールとして使用：エージェントをツールとして使用でき、エージェント間でハンドオフを行わずに他のエージェントを呼び出せます。 +- ホストされたツール: これらは LLM サーバー上で AI モデルと一緒に実行されます。OpenAI は、リトリーバル、Web 検索、コンピュータ操作をホストされたツールとして提供しています。 +- 関数呼び出し: 任意の Python 関数をツールとして使用できます。 +- エージェントをツールとして使用: エージェントをツールとして使用し、エージェントが他のエージェントをハンドオフせずに呼び出すことができます。 -## ホスト型ツール +## ホストされたツール -[`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] を使用する場合、OpenAI はいくつかの組み込みツールを提供しています。 +OpenAI は、[`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] を使用する際にいくつかの組み込みツールを提供しています。 -- [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] は、エージェントがウェブ検索を行うためのツールです。 -- [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は、OpenAI のベクトルストアから情報を取得するためのツールです。 -- [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] は、コンピュータ操作タスクを自動化するためのツールです。 +- [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] はエージェントが Web 検索を行うことを可能にします。 +- [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は OpenAI ベクトルストアから情報を取得することを可能にします。 +- [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] はコンピュータ操作タスクを自動化することを可能にします。 ```python from agents import Agent, FileSearchTool, Runner, WebSearchTool @@ -35,12 +35,12 @@ async def main(): ## 関数ツール -任意の Python 関数をツールとして使用できます。Agents SDK は自動的にツールを設定します。 +任意の Python 関数をツールとして使用できます。Agents SDK はツールを自動的にセットアップします。 -- ツール名は Python 関数名が使用されます（または任意の名前を指定可能）。 -- ツールの説明は関数の docstring から取得されます（または任意の説明を指定可能）。 -- 関数の入力スキーマは関数の引数から自動的に作成されます。 -- 各入力の説明は、無効化されていない限り、関数の docstring から取得されます。 +- ツールの名前は Python 関数の名前になります（または名前を指定できます） +- ツールの説明は関数の docstring から取得されます（または説明を指定できます） +- 関数入力のスキーマは関数の引数から自動的に作成されます +- 各入力の説明は、無効にしない限り、関数の docstring から取得されます Python の `inspect` モジュールを使用して関数シグネチャを抽出し、[`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) を使用して docstring を解析し、`pydantic` を使用してスキーマを作成します。 @@ -94,12 +94,12 @@ for tool in agent.tools: ``` -1. 任意の Python 型を関数の引数として使用可能で、関数は同期または非同期のどちらでも構いません。 -2. docstring が存在する場合、ツールおよび引数の説明として使用されます。 -3. 関数はオプションで `context` を引数として受け取れます（最初の引数である必要があります）。また、ツール名や説明、docstring のスタイルなどを上書き設定できます。 -4. デコレータを付けた関数をツールのリストに渡すことができます。 +1. 任意の Python 型を関数の引数として使用でき、関数は同期または非同期であることができます。 +2. Docstring が存在する場合、説明や引数の説明を取得するために使用されます。 +3. 関数はオプションで `context` を取ることができ（最初の引数である必要があります）、ツールの名前、説明、使用する docstring スタイルなどのオーバーライドを設定できます。 +4. デコレートされた関数をツールのリストに渡すことができます。 -??? note "クリックして出力を表示" +??? note "出力を表示するには展開してください" ``` fetch_weather @@ -168,14 +168,15 @@ for tool in agent.tools: "type": "object" } ``` + ### カスタム関数ツール -Python 関数をツールとして使用したくない場合もあります。その場合は、直接 [`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を作成できます。作成時には以下を指定する必要があります： +時には、Python 関数をツールとして使用したくない場合もあります。その場合、直接 [`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を作成できます。以下を提供する必要があります。 -- `name` -- `description` -- 引数の JSON スキーマを示す `params_json_schema` -- 非同期関数である `on_invoke_tool`（コンテキストと引数を JSON 文字列として受け取り、ツールの出力を文字列として返す必要があります） +- `name` +- `description` +- `params_json_schema`（引数の JSON スキーマ） +- `on_invoke_tool`（コンテキストと引数を JSON 文字列として受け取り、ツールの出力を文字列として返す非同期関数） ```python from typing import Any @@ -208,18 +209,18 @@ tool = FunctionTool( ) ``` -### 引数とドックストリングの自動解析 +### 引数と docstring の自動解析 -前述の通り、関数のシグネチャを自動的に解析してツールのスキーマを抽出し、ドックストリングを解析してツールおよび各引数の説明を抽出します。これに関する注意点は以下の通りです： +前述のように、ツールのスキーマを抽出するために関数シグネチャを自動的に解析し、ツールおよび個々の引数の説明を抽出するために docstring を解析します。以下の点に注意してください。 -1. シグネチャの解析は `inspect` モジュールを使用して行われます。型アノテーションを用いて引数の型を把握し、動的に Pydantic モデルを構築して全体のスキーマを表現します。Python の基本型（basic components）、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートしています。 -2. ドックストリングの解析には `griffe` を使用します。サポートされるドックストリング形式は `google`、`sphinx`、`numpy` です。ドックストリング形式は自動検出を試みますが、これはベストエフォートであり、`function_tool` 呼び出し時に明示的に指定することも可能です。また、`use_docstring_info` を `False` に設定することでドックストリングの解析を無効化できます。 +1. シグネチャの解析は `inspect` モジュールを通じて行われます。引数の型を理解するために型注釈を使用し、全体のスキーマを表す Pydantic モデルを動的に構築します。Python の基本コンポーネント、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートしています。 +2. `griffe` を使用して docstring を解析します。サポートされている docstring フォーマットは `google`、`sphinx`、`numpy` です。docstring フォーマットを自動的に検出しようとしますが、これはベストエフォートであり、`function_tool` を呼び出す際に明示的に設定できます。`use_docstring_info` を `False` に設定することで docstring 解析を無効にすることもできます。 スキーマ抽出のコードは [`agents.function_schema`][] にあります。 -## ツールとしてのエージェント +## エージェントをツールとして使用 -一部のワークフローでは、制御をハンドオフするのではなく、中央のエージェントが専門化されたエージェントのネットワークを調整することが望ましい場合があります。このような場合、エージェントをツールとしてモデル化できます。 +一部のワークフローでは、中央のエージェントが専門エージェントのネットワークをオーケストレーションすることを望むかもしれません。これを行うには、エージェントをツールとしてモデル化します。 ```python from agents import Agent, Runner @@ -258,12 +259,12 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -## 関数ツールにおけるエラー処理 +## 関数ツールでのエラー処理 -`@function_tool` を使用して関数ツールを作成する際、`failure_error_function` を渡すことができます。これはツール呼び出しがクラッシュした場合に、LLM にエラー応答を提供する関数です。 +`@function_tool` を使用して関数ツールを作成する際、`failure_error_function` を渡すことができます。これは、ツール呼び出しがクラッシュした場合に LLM にエラーレスポンスを提供する関数です。 -- デフォルト（何も渡さない場合）では、エラーが発生したことを LLM に通知する `default_tool_error_function` が実行されます。 -- 独自のエラー関数を渡した場合は、それが代わりに実行され、その応答が LLM に送信されます。 -- 明示的に `None` を渡した場合、ツール呼び出しのエラーは再度発生（re-raise）し、自分で処理する必要があります。この場合、モデルが無効な JSON を生成した場合は `ModelBehaviorError`、コードがクラッシュした場合は `UserError` などが発生します。 +- デフォルトでは（何も渡さない場合）、`default_tool_error_function` が実行され、LLM にエラーが発生したことを伝えます。 +- 独自のエラー関数を渡した場合、それが実行され、LLM にレスポンスが送信されます。 +- 明示的に `None` を渡した場合、ツール呼び出しエラーは再度発生し、処理する必要があります。モデルが無効な JSON を生成した場合は `ModelBehaviorError`、コードがクラッシュした場合は `UserError` などが考えられます。 -手動で `FunctionTool` オブジェクトを作成する場合は、`on_invoke_tool` 関数内でエラーを処理する必要があります。 \ No newline at end of file +`FunctionTool` オブジェクトを手動で作成する場合、`on_invoke_tool` 関数内でエラーを処理する必要があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/tracing.md b/docs/ja/tracing.md index 2e0e80da2..0f573eb80 100644 --- a/docs/ja/tracing.md +++ b/docs/ja/tracing.md @@ -1,51 +1,51 @@ # トレーシング -Agents SDK には組み込みのトレーシング機能があり、エージェントの実行中に発生するイベント（LLM の生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、さらにはカスタムイベントまで）を包括的に記録します。[Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces) を使用して、開発中および本番環境でワークフローのデバッグ、可視化、監視が可能です。 +Agents SDK には組み込みのトレーシング機能があり、エージェント実行中のイベント（LLM の生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、カスタムイベントなど）の包括的な記録を収集します。[Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces)を使用して、開発中および本番環境でワークフローをデバッグ、可視化、監視できます。 !!!note - トレーシングはデフォルトで有効になっています。トレーシングを無効にする方法は 2 つあります。 + トレーシングはデフォルトで有効です。トレーシングを無効にする方法は2つあります: - 1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定して、グローバルにトレーシングを無効化できます。 - 2. 個別の実行でトレーシングを無効化するには、[`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定します。 + 1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定して、グローバルにトレーシングを無効にすることができます。 + 2. [`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定して、単一の実行でトレーシングを無効にすることができます。 -***OpenAI の API を使用してゼロデータ保持（ZDR）ポリシーで運用している組織の場合、トレーシングは利用できません。*** +***OpenAI の API を使用している Zero Data Retention (ZDR) ポリシーの下で運営されている組織では、トレーシングは利用できません。*** ## トレースとスパン -- **トレース（Traces）** は、ワークフローの単一のエンドツーエンド操作を表します。トレースは複数のスパン（Spans）で構成されます。トレースには以下のプロパティがあります。 - - `workflow_name`：論理的なワークフローまたはアプリ名。例：「Code generation」や「Customer service」。 - - `trace_id`：トレースの一意な ID。指定しない場合は自動生成されます。形式は `trace_<32_alphanumeric>` である必要があります。 - - `group_id`：同じ会話からの複数のトレースを関連付けるためのオプションのグループ ID。例えば、チャットスレッド ID を使用できます。 - - `disabled`：True の場合、このトレースは記録されません。 - - `metadata`：トレースに関するオプションのメタデータ。 -- **スパン（Spans）** は、開始時刻と終了時刻を持つ操作を表します。スパンには以下が含まれます。 - - `started_at` と `ended_at` のタイムスタンプ。 - - 所属するトレースを示す `trace_id`。 - - 親スパンを指す `parent_id`（存在する場合）。 - - スパンに関する情報を含む `span_data`。例えば、`AgentSpanData` はエージェントに関する情報を、`GenerationSpanData` は LLM の生成に関する情報を含みます。 +- **トレース** は「ワークフロー」の単一のエンドツーエンドの操作を表します。スパンで構成されています。トレースには以下のプロパティがあります: + - `workflow_name`: 論理的なワークフローまたはアプリです。例: "Code generation" や "Customer service"。 + - `trace_id`: トレースの一意の ID。指定しない場合は自動生成されます。形式は `trace_<32_alphanumeric>` でなければなりません。 + - `group_id`: 同じ会話からの複数のトレースをリンクするためのオプションのグループ ID。例: チャットスレッド ID。 + - `disabled`: True の場合、トレースは記録されません。 + - `metadata`: トレースのオプションのメタデータ。 +- **スパン** は開始時間と終了時間を持つ操作を表します。スパンには以下があります: + - `started_at` と `ended_at` のタイムスタンプ。 + - 所属するトレースを表す `trace_id` + - 親スパンを指す `parent_id`（ある場合） + - スパンに関する情報を含む `span_data`。例: `AgentSpanData` はエージェントに関する情報を含み、`GenerationSpanData` は LLM の生成に関する情報を含みます。 ## デフォルトのトレーシング -デフォルトでは、SDK は以下をトレースします。 +デフォルトで、SDK は以下をトレースします: - `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` 全体が `trace()` でラップされます。 -- エージェントが実行されるたびに `agent_span()` でラップされます。 +- エージェントが実行されるたびに、`agent_span()` でラップされます。 - LLM の生成は `generation_span()` でラップされます。 - 関数ツールの呼び出しはそれぞれ `function_span()` でラップされます。 - ガードレールは `guardrail_span()` でラップされます。 - ハンドオフは `handoff_span()` でラップされます。 - 音声入力（音声からテキスト）は `transcription_span()` でラップされます。 - 音声出力（テキストから音声）は `speech_span()` でラップされます。 -- 関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下にまとめられる場合があります。 +- 関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下に配置されることがあります。 -デフォルトでは、トレース名は「Agent trace」です。`trace` を使用する場合、この名前を設定できます。また、[`RunConfig`][agents.run.RunConfig] を使用して名前やその他のプロパティを設定できます。 +デフォルトでは、トレースは "Agent trace" と名付けられています。`trace` を使用する場合、この名前を設定することができ、[`RunConfig`][agents.run.RunConfig] で名前やその他のプロパティを設定できます。 -さらに、[カスタムトレースプロセッサ](#custom-tracing-processors) を設定して、トレースを他の宛先に送信することも可能です（置き換えまたは追加の宛先として）。 +さらに、[カスタムトレースプロセッサー](#custom-tracing-processors)を設定して、トレースを他の宛先に送信することもできます（置き換えまたは二次的な宛先として）。 -## 上位レベルのトレース +## 高レベルのトレース -複数回の `run()` 呼び出しを 1 つのトレースにまとめたい場合があります。その場合、コード全体を `trace()` でラップします。 +時には、複数の `run()` 呼び出しを単一のトレースの一部にしたいことがあります。これを行うには、コード全体を `trace()` でラップします。 ```python from agents import Agent, Runner, trace @@ -60,43 +60,57 @@ async def main(): print(f"Rating: {second_result.final_output}") ``` -1. 2 回の `Runner.run` 呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個別の実行はそれぞれ別のトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部になります。 +1. `Runner.run` への2つの呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個々の実行は2つのトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部になります。 ## トレースの作成 -トレースを作成するには [`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使用します。トレースは開始と終了が必要です。以下の 2 つの方法があります。 +[`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使用してトレースを作成できます。トレースは開始と終了が必要です。以下の2つの方法があります: -1. **推奨**：コンテキストマネージャとして使用します（例：`with trace(...) as my_trace`）。これによりトレースの開始と終了が自動的に行われます。 +1. **推奨**: トレースをコンテキストマネージャーとして使用します。つまり、`with trace(...) as my_trace` とします。これにより、トレースが自動的に適切なタイミングで開始および終了します。 2. 手動で [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] と [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を呼び出すこともできます。 -現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡されます。これにより、並行処理でも自動的に動作します。トレースを手動で開始・終了する場合、`start()` と `finish()` に `mark_as_current` と `reset_current` を渡して現在のトレースを更新する必要があります。 +現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡されます。これにより、並行処理でも自動的に機能します。トレースを手動で開始/終了する場合は、`start()`/`finish()` に `mark_as_current` と `reset_current` を渡して現在のトレースを更新する必要があります。 ## スパンの作成 -スパンを作成するには、各種の [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドを使用します。通常、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムスパン情報を追跡するために [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数も利用可能です。 +さまざまな [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドを使用してスパンを作成できます。一般的に、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムスパン情報を追跡するための [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数が利用可能です。 -スパンは自動的に現在のトレースに属し、最も近い現在のスパンの下にネストされます。これは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡されます。 +スパンは自動的に現在のトレースの一部となり、Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡される最も近い現在のスパンの下にネストされます。 -## 機密データ +## センシティブデータ -一部のスパンは機密データを含む可能性があります。 +特定のスパンは潜在的にセンシティブなデータをキャプチャすることがあります。 -`generation_span()` は LLM 生成の入出力を、`function_span()` は関数呼び出しの入出力を保存します。これらには機密データが含まれる可能性があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] を使用してデータの取得を無効化できます。 +`generation_span()` は LLM 生成の入力/出力を保存し、`function_span()` は関数呼び出しの入力/出力を保存します。これらにはセンシティブなデータが含まれる可能性があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] を使用してそのデータのキャプチャを無効にすることができます。 -同様に、音声スパンはデフォルトで音声データを base64 エンコードされた PCM データとして含みます。[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定して音声データの取得を無効化できます。 +同様に、音声スパンにはデフォルトで入力および出力音声の base64 エンコードされた PCM データが含まれます。この音声データのキャプチャを無効にするには、[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定します。 -## カスタムトレーシングプロセッサ +## カスタムトレーシングプロセッサー -トレーシングの高レベルアーキテクチャは以下の通りです。 +トレーシングの高レベルアーキテクチャは次のとおりです: -- 初期化時にグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成します。 -- `TraceProvider` はトレースを OpenAI バックエンドに送信する [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] と [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] で構成されます。 +- 初期化時に、トレースを作成する責任を持つグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成します。 +- `TraceProvider` を [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] で構成し、トレース/スパンをバッチで [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] に送信し、OpenAI バックエンドにバッチでスパンとトレースをエクスポートします。 -このデフォルト設定をカスタマイズするには、以下の 2 つの方法があります。 +このデフォルトのセットアップをカスタマイズして、トレースを代替または追加のバックエンドに送信したり、エクスポーターの動作を変更したりするには、次の2つのオプションがあります: -1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] で追加のプロセッサを追加できます。 -2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] でデフォルトのプロセッサを置き換えることができます。 +1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] を使用して、トレースとスパンが準備できたときに受け取る**追加の**トレースプロセッサーを追加できます。これにより、OpenAI のバックエンドにトレースを送信することに加えて、独自の処理を行うことができます。 +2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] を使用して、デフォルトのプロセッサーを独自のトレースプロセッサーに**置き換える**ことができます。これにより、`TracingProcessor` を含めない限り、トレースは OpenAI バックエンドに送信されません。 -## 外部トレーシングプロセッサ一覧 +## 外部トレーシングプロセッサーリスト -（省略：原文のまま） \ No newline at end of file +- [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents) +- [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) +- [MLflow (self-hosted/OSS](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) +- [MLflow (Databricks hosted](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/mlflow-tracing#-automatic-tracing) +- [Braintrust](https://braintrust.dev/docs/guides/traces/integrations#openai-agents-sdk) +- [Pydantic Logfire](https://logfire.pydantic.dev/docs/integrations/llms/openai/#openai-agents) +- [AgentOps](https://docs.agentops.ai/v1/integrations/agentssdk) +- [Scorecard](https://docs.scorecard.io/docs/documentation/features/tracing#openai-agents-sdk-integration) +- [Keywords AI](https://docs.keywordsai.co/integration/development-frameworks/openai-agent) +- [LangSmith](https://docs.smith.langchain.com/observability/how_to_guides/trace_with_openai_agents_sdk) +- [Maxim AI](https://www.getmaxim.ai/docs/observe/integrations/openai-agents-sdk) +- [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/integrations/openai_agents) +- [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents) +- [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) +- [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/visualization.md b/docs/ja/visualization.md index a0e2b9ec8..1054dd12a 100644 --- a/docs/ja/visualization.md +++ b/docs/ja/visualization.md @@ -1,10 +1,10 @@ # エージェントの可視化 -エージェントの可視化を使用すると、**Graphviz** を用いてエージェントとその関係性を構造化したグラフィカルな表現として生成できます。これにより、アプリケーション内でエージェント、ツール、およびハンドオフがどのように相互作用するかを理解できます。 +エージェントの可視化では、**Graphviz** を使用してエージェントとその関係の構造化されたグラフィカル表現を生成できます。これは、アプリケーション内でエージェント、ツール、ハンドオフがどのように相互作用するかを理解するのに役立ちます。 ## インストール -オプションの依存関係グループ `viz` をインストールします： +オプションの `viz` 依存関係グループをインストールします: ```bash pip install "openai-agents[viz]" @@ -12,11 +12,11 @@ pip install "openai-agents[viz]" ## グラフの生成 -`draw_graph` 関数を使用してエージェントの可視化を生成できます。この関数は以下のような有向グラフを作成します： +`draw_graph` 関数を使用してエージェントの可視化を生成できます。この関数は、以下のような有向グラフを作成します: -- **エージェント** は黄色の四角形で表されます。 -- **ツール** は緑色の楕円形で表されます。 -- **ハンドオフ** はあるエージェントから別のエージェントへの有向エッジで表されます。 +- **エージェント** は黄色のボックスで表されます。 +- **ツール** は緑色の楕円で表されます。 +- **ハンドオフ** はあるエージェントから別のエージェントへの有向エッジです。 ### 使用例 @@ -50,31 +50,31 @@ draw_graph(triage_agent) ![Agent Graph](../assets/images/graph.png) -これにより、**triage agent** とそのサブエージェントおよびツールとの接続構造を視覚的に表現したグラフが生成されます。 +これにより、**トリアージエージェント** の構造とサブエージェントおよびツールへの接続を視覚的に表現するグラフが生成されます。 ## 可視化の理解 -生成されたグラフには以下が含まれます： +生成されたグラフには以下が含まれます: - エントリーポイントを示す **開始ノード** (`__start__`)。 -- 黄色で塗りつぶされた四角形で表されるエージェント。 -- 緑色で塗りつぶされた楕円形で表されるツール。 -- 相互作用を示す有向エッジ： - - エージェント間のハンドオフは **実線矢印**。 - - ツールの呼び出しは **点線矢印**。 -- 実行終了地点を示す **終了ノード** (`__end__`)。 +- 黄色で塗りつぶされた **長方形** で表されるエージェント。 +- 緑色で塗りつぶされた **楕円** で表されるツール。 +- 相互作用を示す有向エッジ: + - エージェント間のハンドオフには **実線の矢印**。 + - ツール呼び出しには **点線の矢印**。 +- 実行が終了する場所を示す **終了ノード** (`__end__`)。 ## グラフのカスタマイズ ### グラフの表示 -デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。グラフを別ウィンドウで表示するには、以下のように記述します： +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。別ウィンドウでグラフを表示するには、次のように記述します: ```python draw_graph(triage_agent).view() ``` ### グラフの保存 -デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存するには、ファイル名を指定します： +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存するには、ファイル名を指定します: ```python draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph.png") diff --git a/docs/ja/voice/pipeline.md b/docs/ja/voice/pipeline.md index 03e0c54e8..6df7dd04d 100644 --- a/docs/ja/voice/pipeline.md +++ b/docs/ja/voice/pipeline.md @@ -1,6 +1,6 @@ # パイプラインとワークフロー -[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] クラスを使用すると、エージェントのワークフローを簡単に音声アプリに変換できます。実行するワークフローを渡すと、パイプラインが入力音声の文字起こし、音声終了の検出、適切なタイミングでのワークフロー呼び出し、ワークフロー出力の音声への変換を処理します。 +[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] は、エージェントのワークフローを音声アプリに変換するのを簡単にするクラスです。実行するワークフローを渡すと、パイプラインが入力音声の文字起こし、音声の終了検出、適切なタイミングでのワークフロー呼び出し、ワークフロー出力の音声化を行います。 ```mermaid graph LR @@ -30,28 +30,28 @@ graph LR ## パイプラインの設定 -パイプラインを作成する際、以下の項目を設定できます。 +パイプラインを作成する際に、以下のことを設定できます： -1. [`workflow`][agents.voice.workflow.VoiceWorkflowBase]：新しい音声が文字起こしされるたびに実行されるコードです。 -2. 使用する [`speech-to-text`][agents.voice.model.STTModel] および [`text-to-speech`][agents.voice.model.TTSModel] モデル +1. [`workflow`][agents.voice.workflow.VoiceWorkflowBase]：新しい音声が文字起こしされるたびに実行されるコード。 +2. 使用する [`speech-to-text`][agents.voice.model.STTModel] および [`text-to-speech`][agents.voice.model.TTSModel] モデル。 3. [`config`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig]：以下のような設定が可能です。 - - モデル名をモデルにマッピングするモデルプロバイダー - - トレーシング（トレーシングの無効化、音声ファイルのアップロード有無、ワークフロー名、トレース ID など） - - TTS および STT モデルの設定（プロンプト、言語、使用するデータ型など） + - モデルプロバイダー：モデル名をモデルにマッピングできます。 + - トレーシング：トレーシングを無効にするかどうか、音声ファイルのアップロード、ワークフロー名、トレース ID など。 + - TTS および STT モデルの設定：プロンプト、言語、使用するデータ型など。 ## パイプラインの実行 -パイプラインは [`run()`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline.run] メソッドを使用して実行できます。このメソッドでは、以下の 2 種類の形式で音声入力を渡すことができます。 +パイプラインは [`run()`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline.run] メソッドを通じて実行できます。これにより、2 つの形式で音声入力を渡すことができます： -1. [`AudioInput`][agents.voice.input.AudioInput] は、完全な音声トランスクリプトがあり、それに対する結果を生成したい場合に使用します。これは、話者が話し終えたタイミングを検出する必要がない場合に便利です。例えば、事前録音された音声や、ユーザーが話し終えたタイミングが明確なプッシュトゥトーク型アプリなどです。 -2. [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] は、ユーザーが話し終えたタイミングを検出する必要がある場合に使用します。音声チャンクを検出時に順次送信でき、音声パイプラインは「アクティビティ検出」と呼ばれるプロセスを通じて、適切なタイミングでエージェントのワークフローを自動的に実行します。 +1. [`AudioInput`][agents.voice.input.AudioInput]：完全な音声トランスクリプトがある場合に使用し、その結果を生成するだけです。これは、話者が話し終わったときの検出が不要な場合に便利です。例えば、事前録音された音声や、ユーザーが話し終わったことが明確なプッシュ・トゥ・トークアプリで使用します。 +2. [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput]：ユーザーが話し終わったときの検出が必要な場合に使用します。音声チャンクを検出時にプッシュでき、音声パイプラインが自動的にエージェントワークフローを適切なタイミングで実行します。これは「アクティビティ検出」と呼ばれるプロセスを通じて行われます。 -## 実行結果 +## 結果 -音声パイプラインの実行結果は [`StreamedAudioResult`][agents.voice.result.StreamedAudioResult] です。これは、発生したイベントをストリームとして取得できるオブジェクトです。いくつかの種類の [`VoiceStreamEvent`][agents.voice.events.VoiceStreamEvent] があり、以下を含みます。 +音声パイプライン実行の結果は [`StreamedAudioResult`][agents.voice.result.StreamedAudioResult] です。これは、イベントが発生するたびにストリーミングできるオブジェクトです。いくつかの種類の [`VoiceStreamEvent`][agents.voice.events.VoiceStreamEvent] があります： -1. [`VoiceStreamEventAudio`][agents.voice.events.VoiceStreamEventAudio]：音声チャンクを含むイベントです。 -2. [`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle]：ターンの開始や終了など、ライフサイクルイベントを通知します。 +1. [`VoiceStreamEventAudio`][agents.voice.events.VoiceStreamEventAudio]：音声チャンクを含むイベント。 +2. [`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle]：ターンの開始や終了などのライフサイクルイベントを通知します。 3. [`VoiceStreamEventError`][agents.voice.events.VoiceStreamEventError]：エラーイベントです。 ```python @@ -70,6 +70,6 @@ async for event in result.stream(): ## ベストプラクティス -### 割り込み処理 +### 中断 -Agents SDK は現在、[`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] に対する組み込みの割り込み処理をサポートしていません。その代わり、検出された各ターンごとにワークフローが個別に実行されます。アプリケーション内で割り込みを処理したい場合は、[`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] イベントを監視できます。`turn_started` は新しいターンが文字起こしされ、処理が開始されたことを示します。`turn_ended` は、該当するターンのすべての音声が送信された後にトリガーされます。これらのイベントを利用して、モデルがターンを開始した際に話者のマイクをミュートし、ターンに関連するすべての音声を送信した後にミュートを解除する、といった処理が可能です。 \ No newline at end of file +Agents SDK は現在、[`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] に対する組み込みの中断サポートを提供していません。代わりに、検出されたターンごとにワークフローの別の実行をトリガーします。アプリケーション内で中断を処理したい場合は、[`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] イベントを監視できます。`turn_started` は新しいターンが文字起こしされ、処理が始まったことを示します。`turn_ended` は、関連するすべての音声が送信された後にトリガーされます。これらのイベントを使用して、モデルがターンを開始したときにスピーカーのマイクをミュートし、関連する音声をすべてフラッシュした後にアンミュートすることができます。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/quickstart.md b/docs/ja/voice/quickstart.md index 0602efe65..77e5ef27a 100644 --- a/docs/ja/voice/quickstart.md +++ b/docs/ja/voice/quickstart.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## 前提条件 -まず、Agents SDK の基本的な[クイックスタート手順](../quickstart.md)に従い、仮想環境をセットアップしてください。その後、SDK のオプションである音声関連の依存関係をインストールします。 +Agents SDK の基本的な[クイックスタート手順](../quickstart.md)に従い、仮想環境を設定してください。その後、SDK からオプションの音声依存関係をインストールします。 ```bash pip install 'openai-agents[voice]' @@ -10,11 +10,11 @@ pip install 'openai-agents[voice]' ## コンセプト -理解すべき主なコンセプトは [`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] です。これは以下の 3 ステップで構成されています。 +知っておくべき主なコンセプトは、[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] です。これは3ステップのプロセスです。 -1. 音声認識モデルを実行し、音声をテキストに変換します。 -2. 通常はエージェントを用いたワークフローであるコードを実行し、実行結果を生成します。 -3. テキスト読み上げモデルを実行し、実行結果のテキストを再び音声に変換します。 +1. 音声をテキストに変換する音声認識モデルを実行します。 +2. 通常はエージェントワークフローであるコードを実行して、結果を生成します。 +3. 結果のテキストを音声に戻すテキスト読み上げモデルを実行します。 ```mermaid graph LR @@ -44,7 +44,7 @@ graph LR ## エージェント -まず、いくつかのエージェントを設定します。この SDK でエージェントを作成したことがあれば、馴染みのある内容です。ここでは、複数のエージェント、ハンドオフ、およびツールを設定します。 +まず、いくつかのエージェントを設定しましょう。この SDK でエージェントを構築したことがある場合、これは馴染みがあるはずです。エージェント、ハンドオフ、ツールを用意します。 ```python import asyncio @@ -88,32 +88,32 @@ agent = Agent( ## 音声パイプライン -ここでは、ワークフローとして [`SingleAgentVoiceWorkflow`][agents.voice.workflow.SingleAgentVoiceWorkflow] を使用し、シンプルな音声パイプラインを設定します。 +[`SingleAgentVoiceWorkflow`][agents.voice.workflow.SingleAgentVoiceWorkflow] をワークフローとして使用して、シンプルな音声パイプラインを設定します。 ```python from agents.voice import SingleAgentVoiceWorkflow, VoicePipeline pipeline = VoicePipeline(workflow=SingleAgentVoiceWorkflow(agent)) ``` -## パイプラインの実行 +## パイプラインを実行する ```python import numpy as np import sounddevice as sd from agents.voice import AudioInput -# 簡単のため、ここでは 3 秒間の無音を作成します -# 実際にはマイクからの音声データを使用します +# For simplicity, we'll just create 3 seconds of silence +# In reality, you'd get microphone data buffer = np.zeros(24000 * 3, dtype=np.int16) audio_input = AudioInput(buffer=buffer) result = await pipeline.run(audio_input) -# `sounddevice` を使ってオーディオプレイヤーを作成します +# Create an audio player using `sounddevice` player = sd.OutputStream(samplerate=24000, channels=1, dtype=np.int16) player.start() -# 音声ストリームをリアルタイムで再生します +# Play the audio stream as it comes in async for event in result.stream(): if event.type == "voice_stream_event_audio": player.write(event.data) @@ -177,11 +177,11 @@ async def main(): result = await pipeline.run(audio_input) - # `sounddevice` を使ってオーディオプレイヤーを作成します + # Create an audio player using `sounddevice` player = sd.OutputStream(samplerate=24000, channels=1, dtype=np.int16) player.start() - # 音声ストリームをリアルタイムで再生します + # Play the audio stream as it comes in async for event in result.stream(): if event.type == "voice_stream_event_audio": player.write(event.data) @@ -191,4 +191,4 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -このコード例を実行すると、エージェントがあなたに話しかけます。実際にエージェントと会話できるデモについては、[examples/voice/static](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice/static) のコード例を参照してください。 \ No newline at end of file +この例を実行すると、エージェントがあなたに話しかけます！ [examples/voice/static](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice/static) の例をチェックして、自分でエージェントと話すデモを見てください。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/tracing.md b/docs/ja/voice/tracing.md index 8432d75d9..1a1df2789 100644 --- a/docs/ja/voice/tracing.md +++ b/docs/ja/voice/tracing.md @@ -1,14 +1,14 @@ # トレーシング -[エージェントのトレーシング](../tracing.md) と同様に、音声パイプラインも自動的にトレーシングされます。 +[エージェントがトレースされる](../tracing.md)のと同様に、音声パイプラインも自動的にトレースされます。 -基本的なトレーシング情報については、上記のトレーシングドキュメントを参照してください。さらに、[`VoicePipelineConfig`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] を使用してパイプラインのトレーシングを設定できます。 +基本的なトレーシング情報については上記のトレーシングドキュメントを参照できますが、パイプラインのトレーシングは [`VoicePipelineConfig`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] を通じて追加で設定できます。 -主なトレーシング関連フィールドは以下のとおりです。 +トレーシングに関連する主なフィールドは次のとおりです： -- [`tracing_disabled`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレーシングを無効にするかどうかを制御します。デフォルトではトレーシングは有効です。 -- [`trace_include_sensitive_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_data]：音声文字起こしなど、機密性の高いデータをトレースに含めるかどうかを制御します。これは特に音声パイプライン向けであり、ワークフロー内部の処理には影響しません。 -- [`trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]：トレースに音声データを含めるかどうかを制御します。 -- [`workflow_name`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.workflow_name]：トレースするワークフローの名前です。 -- [`group_id`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.group_id]：複数のトレースを関連付けるためのトレースの `group_id` です。 -- [`trace_metadata`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレースに含める追加のメタデータです。 \ No newline at end of file +- [`tracing_disabled`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]: トレーシングを無効にするかどうかを制御します。デフォルトでは、トレーシングは有効です。 +- [`trace_include_sensitive_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_data]: トレースに音声トランスクリプトのような潜在的に機密性のあるデータを含めるかどうかを制御します。これは特に音声パイプライン用であり、ワークフロー内で行われることには関係ありません。 +- [`trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]: トレースに音声データを含めるかどうかを制御します。 +- [`workflow_name`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.workflow_name]: トレースワークフローの名前です。 +- [`group_id`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.group_id]: 複数のトレースをリンクするための `group_id` です。 +- [`trace_metadata`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]: トレースに含める追加のメタデータです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/quickstart.md b/docs/quickstart.md index f8eca5caf..9513fdb8f 100644 --- a/docs/quickstart.md +++ b/docs/quickstart.md @@ -121,7 +121,7 @@ async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data): Let's put it all together and run the entire workflow, using handoffs and the input guardrail. ```python -from agents import Agent, InputGuardrail,GuardrailFunctionOutput, Runner +from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner from pydantic import BaseModel import asyncio diff --git a/docs/scripts/translate_docs.py b/docs/scripts/translate_docs.py index c907754da..7294e6a97 100644 --- a/docs/scripts/translate_docs.py +++ b/docs/scripts/translate_docs.py @@ -3,6 +3,11 @@ from openai import OpenAI from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor +# import logging +# logging.basicConfig(level=logging.INFO) +# logging.getLogger("openai").setLevel(logging.DEBUG) + +OPENAI_MODEL = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4o") # Define the source and target directories source_dir = "docs" @@ -19,8 +24,18 @@ "OpenAI", "Agents SDK", "Hello World", - "Model Context Protocol", + "Model context protocol", "structured outputs", + "Chain-of-Thought", + "Chat Completions", + "Computer-Using Agent", + "Code Interpreter", + "Function Calling", + "LLM", + "Operator", + "Playground", + "Realtime API", + "Sora", # Add more terms here ] @@ -36,19 +51,34 @@ "tracing": "トレーシング", "code examples": "コード例", "vector store": "ベクトルストア", + "deep research": "ディープリサーチ", + "category": "カテゴリー", + "user": "ユーザー", + "parameter": "パラメーター", + "processor": "プロセッサー", + "server": "サーバー", + "web search": "Web 検索", + "file search": "ファイル検索", + "streaming": "ストリーミング", + "system prompt": "システムプロンプト", + "Python first": "Python ファースト", # Add more Japanese mappings here }, # Add more languages here } eng_to_non_eng_instructions = { - "ja": { - "The term 'result' in the Runner guide context must be translated like 'execution results'", - "The term 'raw' in 'raw response events' must be kept as is", - "The term 'examples' must be code examples when the page mentions the code examples in the repo, it can be translated as either 'code exmaples' or 'sample code'.", - "The term 'primitives' can be translated as basic components or building blocks.", - "When the terms 'instructions' and 'tools' are mentioned as API parameter names, they must be kept as is.", + "common": [ + "* The term 'examples' must be code examples when the page mentions the code examples in the repo, it can be translated as either 'code exmaples' or 'sample code'.", + "* The term 'primitives' can be translated as basic components.", + "* When the terms 'instructions' and 'tools' are mentioned as API parameter names, they must be kept as is.", + "* The terms 'temperature', 'top_p', 'max_tokens', 'presence_penalty', 'frequency_penalty' as parameter names must be kept as is.", + ], + "ja": [ + "* The term 'result' in the Runner guide context must be translated like 'execution results'", + "* The term 'raw' in 'raw response events' must be kept as is", + "* You must consistently use polite wording such as です/ます rather than である/なのだ.", # Add more Japanese mappings here - }, + ], # Add more languages here } @@ -56,28 +86,72 @@ def built_instructions(target_language: str, lang_code: str) -> str: do_not_translate_terms = "\n".join(do_not_translate) specific_terms = "\n".join( - [f"{k} -> {v}" for k, v in eng_to_non_eng_mapping.get(lang_code, {}).items()] + [f"* {k} -> {v}" for k, v in eng_to_non_eng_mapping.get(lang_code, {}).items()] + ) + specific_instructions = "\n".join( + eng_to_non_eng_instructions.get("common", []) + + eng_to_non_eng_instructions.get(lang_code, []) ) - specific_instructions = "\n".join(eng_to_non_eng_instructions.get(lang_code, {})) - return f"""You are a professional translator with extensive experience in translating technical documents. -You are assigned to translate markdown text written in English into {target_language}. -The tone and voice must be concise, consistent, and most importantly professional. -You must return only the generated markdown text. Don't include any additional comments. -When you're unable to complete full translation, return an error message indicating the reason instead of returning partial results. - -# Do not translate + return f"""You are an expert technical translator. + +Your task: translate the markdown passed as a user input from English into {target_language}. + +############################ +## OUTPUT REQUIREMENTS ## +############################ +- Return **only** the translated markdown, with the original markdown structure preserved. +- Do **not** add explanations, comments, or metadata. + +######################### +## GENERAL RULES ## +######################### +- The output quality must be great enough to be used for public documentation. +- Be professional and polite. +- Keep the tone **natural** and concise. +- Do not omit any content. If a segment should stay in English, copy it verbatim. +- Do not change the markdown data structure, including the indentations. +- Keep all placeholders such as `CODE_BLOCK_*` and `CODE_LINE_PREFIX` unchanged. +- Convert asset paths: `./assets/…` → `../assets/…`. + *Example:* `![img](./assets/pic.png)` → `![img](../assets/pic.png)` +- Treat the **Do‑Not‑Translate list** and **Term‑Specific list** as case‑insensitive; preserve the original casing you see. +- Skip translation for: + - Inline code surrounded by single back‑ticks ( `like_this` ). + - Fenced code blocks delimited by ``` or ~~~, including all comments inside them. + - Link URLs inside `[label](URL)` – translate the label, never the URL. + +######################### +## LANGUAGE‑SPECIFIC ## +######################### +*(applies only when {target_language} = Japanese)* +- Insert a half‑width space before and after all alphanumeric terms. +- Add a half‑width space just outside markdown emphasis markers: ` **太字** ` (good) vs `** 太字 **` (bad). + +######################### +## DO NOT TRANSLATE ## +######################### +When replacing the following terms, do not have extra spaces before/after them: {do_not_translate_terms} -# Specific term mappings -When you convert these terms, do not append whitespaces before/after the terms. +######################### +## TERM‑SPECIFIC ## +######################### +Translate these terms exactly as provided (no extra spaces): {specific_terms} + +######################### +## EXTRA GUIDELINES ## +######################### {specific_instructions} -# Other Rules -- When translating into Japanese, ensure there are spaces before and after alphanumeric terms and markdown special characters like italic and bold. -- When translating very uncommon technical terms, include both the translated term and the original term in parentheses. That said, the section titles should be as simple as possible. -- You must skip translating any parts of code snippets and code comments -- "./assets/*" needs to be converted to "../assets/*"; markdown files like ./tracing.md can be kept as is. +######################### +## IF UNSURE ## +######################### +If you are uncertain about a term, leave the original English term in parentheses after your translation. + +######################### +## FINAL REMINDER ## +######################### +Return **only** the translated markdown text. No extra commentary. """ @@ -93,28 +167,55 @@ def translate_file(file_path: str, target_path: str, lang_code: str) -> None: current_chunk: list[str] = [] # Split content into chunks of up to 120 lines, ensuring splits occur before section titles + in_code_block = False + code_blocks: list[str] = [] + code_block_chunks: list[str] = [] for line in lines: - if len(current_chunk) >= 120 and line.startswith("#"): + if len(current_chunk) >= 120 and not in_code_block and line.startswith("#"): chunks.append("\n".join(current_chunk)) current_chunk = [] - current_chunk.append(line) + if line.strip().startswith("```"): + code_block_chunks.append(line) + if in_code_block is True: + code_blocks.append("\n".join(code_block_chunks)) + current_chunk.append(f"CODE_BLOCK_{(len(code_blocks) - 1):02}") + code_block_chunks.clear() + in_code_block = not in_code_block + continue + if in_code_block is True: + code_block_chunks.append(line) + else: + current_chunk.append(line) if current_chunk: chunks.append("\n".join(current_chunk)) # Translate each chunk separately and combine results translated_content: list[str] = [] for chunk in chunks: - response = openai_client.responses.create( - model="gpt-4.5-preview", - temperature=0.0, - instructions=built_instructions(languages[lang_code], lang_code), - input=chunk, - ) - translated_content.append(response.output_text) + instructions = built_instructions(languages[lang_code], lang_code) + if OPENAI_MODEL.startswith("o"): + response = openai_client.responses.create( + model=OPENAI_MODEL, + instructions=instructions, + input=chunk, + ) + translated_content.append(response.output_text) + else: + response = openai_client.responses.create( + model=OPENAI_MODEL, + instructions=instructions, + input=chunk, + temperature=0.0, + ) + translated_content.append(response.output_text) + + translated_text = "\n".join(translated_content) + for idx, code_block in enumerate(code_blocks): + translated_text = translated_text.replace(f"CODE_BLOCK_{idx:02}", code_block) # Save the combined translated content with open(target_path, "w", encoding="utf-8") as f: - f.write("\n".join(translated_content)) + f.write(translated_text) def translate_single_source_file(file_path: str) -> None: @@ -139,20 +240,21 @@ def main(): # Skip the target directories if any(lang in root for lang in languages): continue - with ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor: - futures = [ - executor.submit( - translate_single_source_file, - os.path.join(root, file_name), - ) - for file_name in file_names - ] - for future in futures: - future.result() + # Increasing this will make the translation faster; you can decide considering the model's capacity + concurrency = 6 + with ThreadPoolExecutor(max_workers=concurrency) as executor: + futures = [] + for file_name in file_names: + filepath = os.path.join(root, file_name) + futures.append(executor.submit(translate_single_source_file, filepath)) + if len(futures) >= concurrency: + for future in futures: + future.result() + futures.clear() print("Translation completed.") if __name__ == "__main__": - # translate_single_source_file("docs/tools.md") + # translate_single_source_file("docs/index.md") main() From e115d5a4599a4421dbca694b85d95bcc47602839 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Sat, 12 Apr 2025 02:27:01 +0900 Subject: [PATCH 027/186] Add model_settings guide to models document page (#484) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit This is a pretty minor improvement to the docs: `model_settings` parameter is only mentioned on the agent doc page, but first-time visitors may want to know it’s also available on the models page. --- docs/ja/models.md | 21 +++++++++++++++++---- docs/models.md | 13 +++++++++++++ 2 files changed, 30 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/docs/ja/models.md b/docs/ja/models.md index a71c9fefc..3d216ac34 100644 --- a/docs/ja/models.md +++ b/docs/ja/models.md @@ -1,6 +1,6 @@ # モデル -エージェント SDK は、次の 2 種類の OpenAI モデルをサポートしています。 +Agents SDK は、OpenAI モデルを次の 2 つの形式でサポートしています。 - **推奨**: 新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel]。 - [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel]。 @@ -51,11 +51,24 @@ async def main(): 1. OpenAI モデルの名前を直接設定します。 2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を提供します。 +エージェントに使用するモデルをさらに設定したい場合は、`temperature` などのオプションのモデル設定パラメーターを提供する [`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings] を渡すことができます。 + +```python +from agents import Agent, ModelSettings + +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", + model="gpt-4o", + model_settings=ModelSettings(temperature=0.1), +) +``` + ## 他の LLM プロバイダーの使用 他の LLM プロバイダーを 3 つの方法で使用できます（例は[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)）。 -1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、`AsyncOpenAI` のインスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに使用したい場合に便利です。これは、LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持っている場合で、`base_url` と `api_key` を設定できます。[examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) に設定可能な例があります。 +1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、`AsyncOpenAI` のインスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに使用したい場合に便利です。LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持っている場合に、`base_url` と `api_key` を設定できます。[examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) に設定可能な例があります。 2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] は `Runner.run` レベルで使用します。これにより、「この実行のすべてのエージェントにカスタムモデルプロバイダーを使用する」と指定できます。[examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) に設定可能な例があります。 3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] では、特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。これにより、異なるエージェントに対して異なるプロバイダーを組み合わせて使用することができます。[examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) に設定可能な例があります。 @@ -84,10 +97,10 @@ SDK はデフォルトで Responses API を使用しますが、ほとんどの ### 適切な形式のデータのサポート -一部のモデルプロバイダーは[適切な形式のデータ](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)をサポートしていません。これにより、次のようなエラーが発生することがあります。 +一部のモデルプロバイダーは、[適切な形式のデータ](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)をサポートしていません。これにより、次のようなエラーが発生することがあります。 ``` BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} ``` -これは一部のモデルプロバイダーの欠点で、JSON 出力をサポートしていますが、出力に使用する `json_schema` を指定することはできません。この問題の修正に取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーに依存することをお勧めします。さもないと、アプリが不正な JSON のために頻繁に壊れることになります。 \ No newline at end of file +これは一部のモデルプロバイダーの欠点であり、JSON 出力をサポートしていますが、出力に使用する `json_schema` を指定することはできません。これに対する修正に取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーに依存することをお勧めします。さもないと、アプリが不正な JSON のために頻繁に壊れることになります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/models.md b/docs/models.md index ab4cefb88..1ce6e8f2f 100644 --- a/docs/models.md +++ b/docs/models.md @@ -51,6 +51,19 @@ async def main(): 1. Sets the name of an OpenAI model directly. 2. Provides a [`Model`][agents.models.interface.Model] implementation. +When you want to further configure the model used for an agent, you can pass [`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings], which provides optional model configuration parameters such as temperature. + +```python +from agents import Agent, ModelSettings + +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", + model="gpt-4o", + model_settings=ModelSettings(temperature=0.1), +) +``` + ## Using other LLM providers You can use other LLM providers in 3 ways (examples [here](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)): From d0693a192e92057bfae7cc9d621a6a68e76a111b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: LouisShark Date: Sat, 12 Apr 2025 06:20:59 +0800 Subject: [PATCH 028/186] fix: ensure metadata is non-null in response handling (#483) ensure metadata is non-null in response handling --- src/agents/models/openai_responses.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 6fda4bb35..068288841 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -248,7 +248,7 @@ async def _fetch_response( text=response_format, store=self._non_null_or_not_given(model_settings.store), reasoning=self._non_null_or_not_given(model_settings.reasoning), - metadata=model_settings.metadata, + metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata) ) def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: From e04d87cb1fbd72f8d8c48ba18730408cdd321766 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Mon, 14 Apr 2025 16:37:00 +0200 Subject: [PATCH 029/186] Add extra request parameters `extra_query` and `extra_body` (#500) Added the possibility to pass `extra_query` and `extra_body` parameters when sending a request. In this implementation I added the attributes to `ModelSettings` as suggested by @rm-openai in #487 . I'll be happy to add some tests if you have any suggestions. --- src/agents/model_settings.py | 9 +++++++++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 2 ++ src/agents/models/openai_responses.py | 2 ++ 3 files changed, 13 insertions(+) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index f29cfa4ab..ed9a01318 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -3,6 +3,7 @@ from dataclasses import dataclass, fields, replace from typing import Literal +from openai._types import Body, Query from openai.types.shared import Reasoning @@ -58,6 +59,14 @@ class ModelSettings: """Whether to include usage chunk. Defaults to True if not provided.""" + extra_query: Query | None = None + """Additional query fields to provide with the request. + Defaults to None if not provided.""" + + extra_body: Body | None = None + """Additional body fields to provide with the request. + Defaults to None if not provided.""" + def resolve(self, override: ModelSettings | None) -> ModelSettings: """Produce a new ModelSettings by overlaying any non-None values from the override on top of this instance.""" diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 807c65123..267efcaf1 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -540,6 +540,8 @@ async def _fetch_response( store=self._non_null_or_not_given(store), reasoning_effort=self._non_null_or_not_given(reasoning_effort), extra_headers=_HEADERS, + extra_query=model_settings.extra_query, + extra_body=model_settings.extra_body, metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), ) diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 068288841..cb5a603fc 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -245,6 +245,8 @@ async def _fetch_response( parallel_tool_calls=parallel_tool_calls, stream=stream, extra_headers=_HEADERS, + extra_query=model_settings.extra_query, + extra_body=model_settings.extra_body, text=response_format, store=self._non_null_or_not_given(model_settings.store), reasoning=self._non_null_or_not_given(model_settings.reasoning), From 25f97f979b32810eb9b455d2809f5ef5f14bdb54 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Mon, 14 Apr 2025 23:37:13 +0900 Subject: [PATCH 030/186] Fix typos and misspellings (#486) Detected typos using typos-cli (https://crates.io/crates/typos-cli). It detected "occured" in a string constant "handoff_occured" too, but I didn't change the part this time because it could be a minor breaking change. Full outputs: ``` % typos . error: `Supresses` should be `Suppresses` --> ./src/agents/function_schema.py:134:7 | 134 | # Supresses warnings about missing annotations for params | ^^^^^^^^^ | error: `typ` should be `typo`, `type` --> ./src/agents/strict_schema.py:51:5 | 51 | typ = json_schema.get("type") | ^^^ | error: `typ` should be `typo`, `type` --> ./src/agents/strict_schema.py:52:8 | 52 | if typ == "object" and "additionalProperties" not in json_schema: | ^^^ | error: `typ` should be `typo`, `type` --> ./src/agents/strict_schema.py:55:9 | 55 | typ == "object" | ^^^ | error: `occured` should be `occurred` --> ./src/agents/stream_events.py:34:18 | 34 | "handoff_occured", | ^^^^^^^ | error: `occured` should be `occurred` --> ./src/agents/_run_impl.py:723:69 | 723 | event = RunItemStreamEvent(item=item, name="handoff_occured") | ^^^^^^^ | error: `desitnation` should be `destination` --> ./src/agents/tracing/span_data.py:171:25 | 171 | Includes source and desitnation agents. | ^^^^^^^^^^^ | error: `exmaples` should be `examples` --> ./docs/scripts/translate_docs.py:71:145 | 71 | "* The term 'examples' must be code examples when the page mentions the code examples in the repo, it can be translated as either 'code exmaples' or 'sample code'.", | ^^^^^^^^ | error: `structed` should be `structured` --> ./tests/test_agent_hooks.py:227:16 | 227 | async def test_structed_output_non_streamed_agent_hooks(): | ^^^^^^^^ | error: `structed` should be `structured` --> ./tests/test_agent_hooks.py:298:16 | 298 | async def test_structed_output_streamed_agent_hooks(): | ^^^^^^^^ | ``` --- docs/scripts/translate_docs.py | 2 +- src/agents/function_schema.py | 2 +- src/agents/tracing/span_data.py | 2 +- tests/test_agent_hooks.py | 4 ++-- 4 files changed, 5 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/docs/scripts/translate_docs.py b/docs/scripts/translate_docs.py index 7294e6a97..e62a2c09d 100644 --- a/docs/scripts/translate_docs.py +++ b/docs/scripts/translate_docs.py @@ -68,7 +68,7 @@ } eng_to_non_eng_instructions = { "common": [ - "* The term 'examples' must be code examples when the page mentions the code examples in the repo, it can be translated as either 'code exmaples' or 'sample code'.", + "* The term 'examples' must be code examples when the page mentions the code examples in the repo, it can be translated as either 'code examples' or 'sample code'.", "* The term 'primitives' can be translated as basic components.", "* When the terms 'instructions' and 'tools' are mentioned as API parameter names, they must be kept as is.", "* The terms 'temperature', 'top_p', 'max_tokens', 'presence_penalty', 'frequency_penalty' as parameter names must be kept as is.", diff --git a/src/agents/function_schema.py b/src/agents/function_schema.py index 681affce1..0e5868965 100644 --- a/src/agents/function_schema.py +++ b/src/agents/function_schema.py @@ -131,7 +131,7 @@ def _detect_docstring_style(doc: str) -> DocstringStyle: @contextlib.contextmanager def _suppress_griffe_logging(): - # Supresses warnings about missing annotations for params + # Suppresses warnings about missing annotations for params logger = logging.getLogger("griffe") previous_level = logger.getEffectiveLevel() logger.setLevel(logging.ERROR) diff --git a/src/agents/tracing/span_data.py b/src/agents/tracing/span_data.py index 260e4c454..1a4502803 100644 --- a/src/agents/tracing/span_data.py +++ b/src/agents/tracing/span_data.py @@ -168,7 +168,7 @@ def export(self) -> dict[str, Any]: class HandoffSpanData(SpanData): """ Represents a Handoff Span in the trace. - Includes source and desitnation agents. + Includes source and destination agents. """ __slots__ = ("from_agent", "to_agent") diff --git a/tests/test_agent_hooks.py b/tests/test_agent_hooks.py index 33107cbaf..a6c302dc8 100644 --- a/tests/test_agent_hooks.py +++ b/tests/test_agent_hooks.py @@ -224,7 +224,7 @@ class Foo(TypedDict): @pytest.mark.asyncio -async def test_structed_output_non_streamed_agent_hooks(): +async def test_structured_output_non_streamed_agent_hooks(): hooks = AgentHooksForTests() model = FakeModel() agent_1 = Agent(name="test_1", model=model) @@ -295,7 +295,7 @@ async def test_structed_output_non_streamed_agent_hooks(): @pytest.mark.asyncio -async def test_structed_output_streamed_agent_hooks(): +async def test_structured_output_streamed_agent_hooks(): hooks = AgentHooksForTests() model = FakeModel() agent_1 = Agent(name="test_1", model=model) From 5183f528f441cadcb55599c654192a31c390723f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Apr 2025 12:40:32 -0400 Subject: [PATCH 031/186] Add docs for customizng agent-as-tool (#504) Co-authored-by: pakrym-oai --- docs/tools.md | 21 +++++++++++++++++++++ 1 file changed, 21 insertions(+) diff --git a/docs/tools.md b/docs/tools.md index f7a88691b..5fe2ecedb 100644 --- a/docs/tools.md +++ b/docs/tools.md @@ -259,6 +259,27 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` +### Customizing tool-agents + +The `agent.as_tool` function is a convenience method to make it easy to turn an agent into a tool. It doesn't support all configuration though; for example, you can't set `max_turns`. For advanced use cases, use `Runner.run` directly in your tool implementation: + +```python +@function_tool +async def run_my_agent() -> str: + """A tool that runs the agent with custom configs". + + agent = Agent(name="My agent", instructions="...") + + result = await Runner.run( + agent, + input="...", + max_turns=5, + run_config=... + ) + + return str(result.final_output) +``` + ## Handling errors in function tools When you create a function tool via `@function_tool`, you can pass a `failure_error_function`. This is a function that provides an error response to the LLM in case the tool call crashes. From 5727a1c73a45a7e2681f90b6cdc0cd372434bd3f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Apr 2025 12:40:41 -0400 Subject: [PATCH 032/186] Example for streaming guardrails (#505) An example for the question in the issue attached - how to run guardrails during streaming. Towards #495. --- .../agent_patterns/streaming_guardrails.py | 93 +++++++++++++++++++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 8 +- src/agents/models/openai_responses.py | 2 +- 3 files changed, 99 insertions(+), 4 deletions(-) create mode 100644 examples/agent_patterns/streaming_guardrails.py diff --git a/examples/agent_patterns/streaming_guardrails.py b/examples/agent_patterns/streaming_guardrails.py new file mode 100644 index 000000000..f4db2869b --- /dev/null +++ b/examples/agent_patterns/streaming_guardrails.py @@ -0,0 +1,93 @@ +from __future__ import annotations + +import asyncio + +from openai.types.responses import ResponseTextDeltaEvent +from pydantic import BaseModel, Field + +from agents import Agent, Runner + +""" +This example shows how to use guardrails as the model is streaming. Output guardrails run after the +final output has been generated; this example runs guardails every N tokens, allowing for early +termination if bad output is detected. + +The expected output is that you'll see a bunch of tokens stream in, then the guardrail will trigger +and stop the streaming. +""" + + +agent = Agent( + name="Assistant", + instructions=( + "You are a helpful assistant. You ALWAYS write long responses, making sure to be verbose " + "and detailed." + ), +) + + +class GuardrailOutput(BaseModel): + reasoning: str = Field( + description="Reasoning about whether the response could be understood by a ten year old." + ) + is_readable_by_ten_year_old: bool = Field( + description="Whether the response is understandable by a ten year old." + ) + + +guardrail_agent = Agent( + name="Checker", + instructions=( + "You will be given a question and a response. Your goal is to judge whether the response " + "is simple enough to be understood by a ten year old." + ), + output_type=GuardrailOutput, + model="gpt-4o-mini", +) + + +async def check_guardrail(text: str) -> GuardrailOutput: + result = await Runner.run(guardrail_agent, text) + return result.final_output_as(GuardrailOutput) + + +async def main(): + question = "What is a black hole, and how does it behave?" + result = Runner.run_streamed(agent, question) + current_text = "" + + # We will check the guardrail every N characters + next_guardrail_check_len = 300 + guardrail_task = None + + async for event in result.stream_events(): + if event.type == "raw_response_event" and isinstance(event.data, ResponseTextDeltaEvent): + print(event.data.delta, end="", flush=True) + current_text += event.data.delta + + # Check if it's time to run the guardrail check + # Note that we don't run the guardrail check if there's already a task running. An + # alternate implementation is to have N guardrails running, or cancel the previous + # one. + if len(current_text) >= next_guardrail_check_len and not guardrail_task: + print("Running guardrail check") + guardrail_task = asyncio.create_task(check_guardrail(current_text)) + next_guardrail_check_len += 300 + + # Every iteration of the loop, check if the guardrail has been triggered + if guardrail_task and guardrail_task.done(): + guardrail_result = guardrail_task.result() + if not guardrail_result.is_readable_by_ten_year_old: + print("\n\n================\n\n") + print(f"Guardrail triggered. Reasoning:\n{guardrail_result.reasoning}") + break + + # Do one final check on the final output + guardrail_result = await check_guardrail(current_text) + if not guardrail_result.is_readable_by_ten_year_old: + print("\n\n================\n\n") + print(f"Guardrail triggered. Reasoning:\n{guardrail_result.reasoning}") + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 267efcaf1..6978ee30c 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -572,7 +572,6 @@ def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: class _Converter: - @classmethod def is_openai(cls, client: AsyncOpenAI): return str(client.base_url).startswith("https://api.openai.com") @@ -585,11 +584,14 @@ def get_store_param(cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings) -> @classmethod def get_stream_options_param( - cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings + cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings ) -> dict[str, bool] | None: default_include_usage = True if cls.is_openai(client) else None - include_usage = model_settings.include_usage if model_settings.include_usage is not None \ + include_usage = ( + model_settings.include_usage + if model_settings.include_usage is not None else default_include_usage + ) stream_options = {"include_usage": include_usage} if include_usage is not None else None return stream_options diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index cb5a603fc..055ab79bd 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -250,7 +250,7 @@ async def _fetch_response( text=response_format, store=self._non_null_or_not_given(model_settings.store), reasoning=self._non_null_or_not_given(model_settings.reasoning), - metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata) + metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), ) def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: From 36f5b72449cb1bb20b0b464a671a24af11df8013 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Apr 2025 12:46:00 -0400 Subject: [PATCH 033/186] Don't run tracing shutdown behavior if disabled (#503) Towards #502 --- src/agents/tracing/setup.py | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/src/agents/tracing/setup.py b/src/agents/tracing/setup.py index 3a7c6ade5..9e27d210b 100644 --- a/src/agents/tracing/setup.py +++ b/src/agents/tracing/setup.py @@ -201,6 +201,9 @@ def create_span( ) def shutdown(self) -> None: + if self._disabled: + return + try: logger.debug("Shutting down trace provider") self._multi_processor.shutdown() From e8f14da473775ca6a5f3d5208e21759bdeaf5040 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Mon, 14 Apr 2025 19:28:43 +0200 Subject: [PATCH 034/186] Fix type annotations examples (#496) I fixed the type annotations errors for pydantic objects in some examples as noted in #490 . When running `make lint` the following error occurs "UP007 Use `X | Y` for type annotations". If you know how to ignore it I will be happy to edit the pull request, thanks. --- pyproject.toml | 1 + uv.lock | 11 +++++++++++ 2 files changed, 12 insertions(+) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index ca398ba29..fa3da072a 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -15,6 +15,7 @@ dependencies = [ "types-requests>=2.0, <3", "mcp>=1.6.0, <2; python_version >= '3.10'", "mkdocs-static-i18n>=1.3.0", + "eval-type-backport>=0.2.2", ] classifiers = [ "Typing :: Typed", diff --git a/uv.lock b/uv.lock index af7eef7e6..a762c723e 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -313,6 +313,15 @@ wheels = [ { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/12/b3/231ffd4ab1fc9d679809f356cebee130ac7daa00d6d6f3206dd4fd137e9e/distro-1.9.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7bffd925d65168f85027d8da9af6bddab658135b840670a223589bc0c8ef02b2", size = 20277 }, ] +[[package]] +name = "eval-type-backport" +version = "0.2.2" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/30/ea/8b0ac4469d4c347c6a385ff09dc3c048c2d021696664e26c7ee6791631b5/eval_type_backport-0.2.2.tar.gz", hash = "sha256:f0576b4cf01ebb5bd358d02314d31846af5e07678387486e2c798af0e7d849c1", size = 9079 } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ce/31/55cd413eaccd39125368be33c46de24a1f639f2e12349b0361b4678f3915/eval_type_backport-0.2.2-py3-none-any.whl", hash = "sha256:cb6ad7c393517f476f96d456d0412ea80f0a8cf96f6892834cd9340149111b0a", size = 5830 }, +] + [[package]] name = "evdev" version = "1.9.1" @@ -1102,6 +1111,7 @@ name = "openai-agents" version = "0.0.9" source = { editable = "." } dependencies = [ + { name = "eval-type-backport" }, { name = "griffe" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, { name = "mkdocs-static-i18n" }, @@ -1146,6 +1156,7 @@ dev = [ [package.metadata] requires-dist = [ + { name = "eval-type-backport", specifier = ">=0.2.2" }, { name = "graphviz", marker = "extra == 'viz'", specifier = ">=0.17" }, { name = "griffe", specifier = ">=1.5.6,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.6.0,<2" }, From d6f5190d53dd1923f380356abd21848b53059e7f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Apr 2025 21:37:18 -0400 Subject: [PATCH 035/186] Replace referencable_id with response_id (#508) Minor change - naming. So that it doesn't pollute the next PR. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #509 * __->__ #508 --- src/agents/items.py | 2 +- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 2 +- src/agents/models/openai_responses.py | 2 +- src/agents/run.py | 2 +- tests/fake_model.py | 2 +- tests/test_items_helpers.py | 12 ++++---- tests/test_openai_chatcompletions.py | 2 +- tests/test_run_step_execution.py | 20 ++++++------- tests/test_run_step_processing.py | 32 ++++++++++----------- 9 files changed, 38 insertions(+), 38 deletions(-) diff --git a/src/agents/items.py b/src/agents/items.py index c2af0dfc6..d72701abf 100644 --- a/src/agents/items.py +++ b/src/agents/items.py @@ -166,7 +166,7 @@ class ModelResponse: usage: Usage """The usage information for the response.""" - referenceable_id: str | None + response_id: str | None """An ID for the response which can be used to refer to the response in subsequent calls to the model. Not supported by all model providers. """ diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 6978ee30c..b60d5d6a8 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -156,7 +156,7 @@ async def get_response( return ModelResponse( output=items, usage=usage, - referenceable_id=None, + response_id=None, ) async def stream_response( diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 055ab79bd..e509d6f8b 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -120,7 +120,7 @@ async def get_response( return ModelResponse( output=response.output, usage=usage, - referenceable_id=response.id, + response_id=response.id, ) async def stream_response( diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index 0159822aa..93e6490c1 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -677,7 +677,7 @@ async def _run_single_turn_streamed( final_response = ModelResponse( output=event.response.output, usage=usage, - referenceable_id=event.response.id, + response_id=event.response.id, ) streamed_result._event_queue.put_nowait(RawResponsesStreamEvent(data=event)) diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index ecbb75832..61fb5951e 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -81,7 +81,7 @@ async def get_response( return ModelResponse( output=output, usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) async def stream_response( diff --git a/tests/test_items_helpers.py b/tests/test_items_helpers.py index 90fe64753..5dba21d88 100644 --- a/tests/test_items_helpers.py +++ b/tests/test_items_helpers.py @@ -168,7 +168,7 @@ def test_to_input_items_for_message() -> None: message = ResponseOutputMessage( id="m1", content=[content], role="assistant", status="completed", type="message" ) - resp = ModelResponse(output=[message], usage=Usage(), referenceable_id=None) + resp = ModelResponse(output=[message], usage=Usage(), response_id=None) input_items = resp.to_input_items() assert isinstance(input_items, list) and len(input_items) == 1 # The dict should contain exactly the primitive values of the message @@ -193,7 +193,7 @@ def test_to_input_items_for_function_call() -> None: tool_call = ResponseFunctionToolCall( id="f1", arguments="{}", call_id="c1", name="func", type="function_call" ) - resp = ModelResponse(output=[tool_call], usage=Usage(), referenceable_id=None) + resp = ModelResponse(output=[tool_call], usage=Usage(), response_id=None) input_items = resp.to_input_items() assert isinstance(input_items, list) and len(input_items) == 1 expected: ResponseFunctionToolCallParam = { @@ -211,7 +211,7 @@ def test_to_input_items_for_file_search_call() -> None: fs_call = ResponseFileSearchToolCall( id="fs1", queries=["query"], status="completed", type="file_search_call" ) - resp = ModelResponse(output=[fs_call], usage=Usage(), referenceable_id=None) + resp = ModelResponse(output=[fs_call], usage=Usage(), response_id=None) input_items = resp.to_input_items() assert isinstance(input_items, list) and len(input_items) == 1 expected: ResponseFileSearchToolCallParam = { @@ -226,7 +226,7 @@ def test_to_input_items_for_file_search_call() -> None: def test_to_input_items_for_web_search_call() -> None: """A web search tool call output should produce the same dict as a web search input.""" ws_call = ResponseFunctionWebSearch(id="w1", status="completed", type="web_search_call") - resp = ModelResponse(output=[ws_call], usage=Usage(), referenceable_id=None) + resp = ModelResponse(output=[ws_call], usage=Usage(), response_id=None) input_items = resp.to_input_items() assert isinstance(input_items, list) and len(input_items) == 1 expected: ResponseFunctionWebSearchParam = { @@ -248,7 +248,7 @@ def test_to_input_items_for_computer_call_click() -> None: pending_safety_checks=[], status="completed", ) - resp = ModelResponse(output=[comp_call], usage=Usage(), referenceable_id=None) + resp = ModelResponse(output=[comp_call], usage=Usage(), response_id=None) input_items = resp.to_input_items() assert isinstance(input_items, list) and len(input_items) == 1 converted_dict = input_items[0] @@ -268,7 +268,7 @@ def test_to_input_items_for_reasoning() -> None: """A reasoning output should produce the same dict as a reasoning input item.""" rc = Summary(text="why", type="summary_text") reasoning = ResponseReasoningItem(id="rid1", summary=[rc], type="reasoning") - resp = ModelResponse(output=[reasoning], usage=Usage(), referenceable_id=None) + resp = ModelResponse(output=[reasoning], usage=Usage(), response_id=None) input_items = resp.to_input_items() assert isinstance(input_items, list) and len(input_items) == 1 converted_dict = input_items[0] diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index 281d7b412..3608fc571 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -80,7 +80,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): assert resp.usage.input_tokens == 7 assert resp.usage.output_tokens == 5 assert resp.usage.total_tokens == 12 - assert resp.referenceable_id is None + assert resp.response_id is None @pytest.mark.allow_call_model_methods diff --git a/tests/test_run_step_execution.py b/tests/test_run_step_execution.py index 16c62c84a..6ae25fbd5 100644 --- a/tests/test_run_step_execution.py +++ b/tests/test_run_step_execution.py @@ -43,7 +43,7 @@ async def test_empty_response_is_final_output(): response = ModelResponse( output=[], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent, response) @@ -59,7 +59,7 @@ async def test_plaintext_agent_no_tool_calls_is_final_output(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("hello_world")], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent, response) @@ -79,7 +79,7 @@ async def test_plaintext_agent_no_tool_calls_multiple_messages_is_final_output() get_text_message("bye"), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result( agent, @@ -105,7 +105,7 @@ async def test_plaintext_agent_with_tool_call_is_run_again(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("hello_world"), get_function_tool_call("test", "")], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent, response) @@ -140,7 +140,7 @@ async def test_multiple_tool_calls(): get_function_tool_call("test_2"), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent, response) @@ -166,7 +166,7 @@ async def test_handoff_output_leads_to_handoff_next_step(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("Hello, world!"), get_handoff_tool_call(agent_1)], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent_3, response) @@ -186,7 +186,7 @@ async def test_final_output_without_tool_runs_again(): response = ModelResponse( output=[get_function_tool_call("tool_1")], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent, response) @@ -203,7 +203,7 @@ async def test_final_output_leads_to_final_output_next_step(): get_final_output_message(Foo(bar="123").model_dump_json()), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent, response) @@ -222,7 +222,7 @@ async def test_handoff_and_final_output_leads_to_handoff_next_step(): get_handoff_tool_call(agent_1), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent_3, response) @@ -241,7 +241,7 @@ async def test_multiple_final_output_leads_to_final_output_next_step(): get_final_output_message(Foo(bar="456").model_dump_json()), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = await get_execute_result(agent_3, response) diff --git a/tests/test_run_step_processing.py b/tests/test_run_step_processing.py index 2a6634ac8..2ea98f06a 100644 --- a/tests/test_run_step_processing.py +++ b/tests/test_run_step_processing.py @@ -39,7 +39,7 @@ def test_empty_response(): response = ModelResponse( output=[], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( @@ -58,7 +58,7 @@ def test_no_tool_calls(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("Hello, world!")], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent, response=response, output_schema=None, handoffs=[], all_tools=[] @@ -76,7 +76,7 @@ async def test_single_tool_call(): get_function_tool_call("test", ""), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent, @@ -102,7 +102,7 @@ async def test_missing_tool_call_raises_error(): get_function_tool_call("missing", ""), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) with pytest.raises(ModelBehaviorError): @@ -132,7 +132,7 @@ async def test_multiple_tool_calls(): get_function_tool_call("test_2", "xyz"), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( @@ -162,7 +162,7 @@ async def test_handoffs_parsed_correctly(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("Hello, world!")], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent_3, @@ -176,7 +176,7 @@ async def test_handoffs_parsed_correctly(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("Hello, world!"), get_handoff_tool_call(agent_1)], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent_3, @@ -205,7 +205,7 @@ async def test_missing_handoff_fails(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("Hello, world!"), get_handoff_tool_call(agent_2)], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) with pytest.raises(ModelBehaviorError): RunImpl.process_model_response( @@ -229,7 +229,7 @@ async def test_multiple_handoffs_doesnt_error(): get_handoff_tool_call(agent_2), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent_3, @@ -254,7 +254,7 @@ async def test_final_output_parsed_correctly(): get_final_output_message(Foo(bar="123").model_dump_json()), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) RunImpl.process_model_response( @@ -281,7 +281,7 @@ async def test_file_search_tool_call_parsed_correctly(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("hello"), file_search_call], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent, @@ -306,7 +306,7 @@ async def test_function_web_search_tool_call_parsed_correctly(): response = ModelResponse( output=[get_text_message("hello"), web_search_call], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent, @@ -333,7 +333,7 @@ async def test_reasoning_item_parsed_correctly(): response = ModelResponse( output=[reasoning], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=Agent(name="test"), @@ -401,7 +401,7 @@ async def test_computer_tool_call_without_computer_tool_raises_error(): response = ModelResponse( output=[computer_call], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) with pytest.raises(ModelBehaviorError): RunImpl.process_model_response( @@ -430,7 +430,7 @@ async def test_computer_tool_call_with_computer_tool_parsed_correctly(): response = ModelResponse( output=[computer_call], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( agent=agent, @@ -460,7 +460,7 @@ async def test_tool_and_handoff_parsed_correctly(): get_handoff_tool_call(agent_1), ], usage=Usage(), - referenceable_id=None, + response_id=None, ) result = RunImpl.process_model_response( From 86ad99d7982ebe92259d656e2929d300290d96ae Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Apr 2025 21:59:41 -0400 Subject: [PATCH 036/186] Move dev-only deps to dev section (#506) These two deps are only used in development/examples --- pyproject.toml | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index fa3da072a..251a6ab55 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -14,8 +14,6 @@ dependencies = [ "requests>=2.0, <3", "types-requests>=2.0, <3", "mcp>=1.6.0, <2; python_version >= '3.10'", - "mkdocs-static-i18n>=1.3.0", - "eval-type-backport>=0.2.2", ] classifiers = [ "Typing :: Typed", @@ -60,6 +58,8 @@ dev = [ "textual", "websockets", "graphviz", + "mkdocs-static-i18n>=1.3.0", + "eval-type-backport>=0.2.2", ] [tool.uv.workspace] From 92d6e3e66cc9672895dac15c3ebbb3f4ee6475c4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Apr 2025 22:02:47 -0400 Subject: [PATCH 037/186] Previous response id (#509) Allows passing in the previous_response_id to reduce sending the same data again and again. Test plan: Examples. Adding tests in next PR shortly. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * __->__ #509 * #508 --- src/agents/items.py | 2 + src/agents/models/interface.py | 8 ++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 3 + src/agents/models/openai_responses.py | 9 ++ src/agents/result.py | 8 ++ src/agents/run.py | 22 +++- tests/fake_model.py | 4 + tests/test_openai_chatcompletions.py | 3 + tests/test_openai_chatcompletions_stream.py | 3 + tests/test_responses_tracing.py | 108 +++++++++++++++++--- tests/voice/test_workflow.py | 4 + 11 files changed, 161 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/src/agents/items.py b/src/agents/items.py index d72701abf..8fb2b52a3 100644 --- a/src/agents/items.py +++ b/src/agents/items.py @@ -169,6 +169,8 @@ class ModelResponse: response_id: str | None """An ID for the response which can be used to refer to the response in subsequent calls to the model. Not supported by all model providers. + If using OpenAI models via the Responses API, this is the `response_id` parameter, and it can + be passed to `Runner.run`. """ def to_input_items(self) -> list[TResponseInputItem]: diff --git a/src/agents/models/interface.py b/src/agents/models/interface.py index e9a8700ce..bcf2c1a65 100644 --- a/src/agents/models/interface.py +++ b/src/agents/models/interface.py @@ -44,6 +44,8 @@ async def get_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, ) -> ModelResponse: """Get a response from the model. @@ -55,6 +57,8 @@ async def get_response( output_schema: The output schema to use. handoffs: The handoffs available to the model. tracing: Tracing configuration. + previous_response_id: the ID of the previous response. Generally not used by the model, + except for the OpenAI Responses API. Returns: The full model response. @@ -71,6 +75,8 @@ def stream_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: """Stream a response from the model. @@ -82,6 +88,8 @@ def stream_response( output_schema: The output schema to use. handoffs: The handoffs available to the model. tracing: Tracing configuration. + previous_response_id: the ID of the previous response. Generally not used by the model, + except for the OpenAI Responses API. Returns: An iterator of response stream events, in OpenAI Responses format. diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index b60d5d6a8..c12fe68a1 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -108,6 +108,7 @@ async def get_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + previous_response_id: str | None, ) -> ModelResponse: with generation_span( model=str(self.model), @@ -168,6 +169,8 @@ async def stream_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: """ Yields a partial message as it is generated, as well as the usage information. diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index e509d6f8b..ab4617d46 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -69,6 +69,7 @@ async def get_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + previous_response_id: str | None, ) -> ModelResponse: with response_span(disabled=tracing.is_disabled()) as span_response: try: @@ -79,6 +80,7 @@ async def get_response( tools, output_schema, handoffs, + previous_response_id, stream=False, ) @@ -132,6 +134,7 @@ async def stream_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + previous_response_id: str | None, ) -> AsyncIterator[ResponseStreamEvent]: """ Yields a partial message as it is generated, as well as the usage information. @@ -145,6 +148,7 @@ async def stream_response( tools, output_schema, handoffs, + previous_response_id, stream=True, ) @@ -180,6 +184,7 @@ async def _fetch_response( tools: list[Tool], output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], + previous_response_id: str | None, stream: Literal[True], ) -> AsyncStream[ResponseStreamEvent]: ... @@ -192,6 +197,7 @@ async def _fetch_response( tools: list[Tool], output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], + previous_response_id: str | None, stream: Literal[False], ) -> Response: ... @@ -203,6 +209,7 @@ async def _fetch_response( tools: list[Tool], output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], + previous_response_id: str | None, stream: Literal[True] | Literal[False] = False, ) -> Response | AsyncStream[ResponseStreamEvent]: list_input = ItemHelpers.input_to_new_input_list(input) @@ -229,9 +236,11 @@ async def _fetch_response( f"Stream: {stream}\n" f"Tool choice: {tool_choice}\n" f"Response format: {response_format}\n" + f"Previous response id: {previous_response_id}\n" ) return await self._client.responses.create( + previous_response_id=self._non_null_or_not_given(previous_response_id), instructions=self._non_null_or_not_given(system_instructions), model=self.model, input=list_input, diff --git a/src/agents/result.py b/src/agents/result.py index 40a648067..a2a6cc4a5 100644 --- a/src/agents/result.py +++ b/src/agents/result.py @@ -80,6 +80,14 @@ def to_input_list(self) -> list[TResponseInputItem]: return original_items + new_items + @property + def last_response_id(self) -> str | None: + """Convenience method to get the response ID of the last model response.""" + if not self.raw_responses: + return None + + return self.raw_responses[-1].response_id + @dataclass class RunResult(RunResultBase): diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index 93e6490c1..e2b0dbceb 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -117,6 +117,7 @@ async def run( max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS, hooks: RunHooks[TContext] | None = None, run_config: RunConfig | None = None, + previous_response_id: str | None = None, ) -> RunResult: """Run a workflow starting at the given agent. The agent will run in a loop until a final output is generated. The loop runs like so: @@ -141,6 +142,8 @@ async def run( AI invocation (including any tool calls that might occur). hooks: An object that receives callbacks on various lifecycle events. run_config: Global settings for the entire agent run. + previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the + Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. Returns: A run result containing all the inputs, guardrail results and the output of the last @@ -230,6 +233,7 @@ async def run( run_config=run_config, should_run_agent_start_hooks=should_run_agent_start_hooks, tool_use_tracker=tool_use_tracker, + previous_response_id=previous_response_id, ), ) else: @@ -243,6 +247,7 @@ async def run( run_config=run_config, should_run_agent_start_hooks=should_run_agent_start_hooks, tool_use_tracker=tool_use_tracker, + previous_response_id=previous_response_id, ) should_run_agent_start_hooks = False @@ -291,6 +296,7 @@ def run_sync( max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS, hooks: RunHooks[TContext] | None = None, run_config: RunConfig | None = None, + previous_response_id: str | None = None, ) -> RunResult: """Run a workflow synchronously, starting at the given agent. Note that this just wraps the `run` method, so it will not work if there's already an event loop (e.g. inside an async @@ -319,6 +325,8 @@ def run_sync( AI invocation (including any tool calls that might occur). hooks: An object that receives callbacks on various lifecycle events. run_config: Global settings for the entire agent run. + previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the + Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. Returns: A run result containing all the inputs, guardrail results and the output of the last @@ -332,6 +340,7 @@ def run_sync( max_turns=max_turns, hooks=hooks, run_config=run_config, + previous_response_id=previous_response_id, ) ) @@ -344,6 +353,7 @@ def run_streamed( max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS, hooks: RunHooks[TContext] | None = None, run_config: RunConfig | None = None, + previous_response_id: str | None = None, ) -> RunResultStreaming: """Run a workflow starting at the given agent in streaming mode. The returned result object contains a method you can use to stream semantic events as they are generated. @@ -370,7 +380,8 @@ def run_streamed( AI invocation (including any tool calls that might occur). hooks: An object that receives callbacks on various lifecycle events. run_config: Global settings for the entire agent run. - + previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the + Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. Returns: A result object that contains data about the run, as well as a method to stream events. """ @@ -428,6 +439,7 @@ def run_streamed( hooks=hooks, context_wrapper=context_wrapper, run_config=run_config, + previous_response_id=previous_response_id, ) ) return streamed_result @@ -485,6 +497,7 @@ async def _run_streamed_impl( hooks: RunHooks[TContext], context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], run_config: RunConfig, + previous_response_id: str | None, ): current_span: Span[AgentSpanData] | None = None current_agent = starting_agent @@ -554,6 +567,7 @@ async def _run_streamed_impl( should_run_agent_start_hooks, tool_use_tracker, all_tools, + previous_response_id, ) should_run_agent_start_hooks = False @@ -623,6 +637,7 @@ async def _run_single_turn_streamed( should_run_agent_start_hooks: bool, tool_use_tracker: AgentToolUseTracker, all_tools: list[Tool], + previous_response_id: str | None, ) -> SingleStepResult: if should_run_agent_start_hooks: await asyncio.gather( @@ -662,6 +677,7 @@ async def _run_single_turn_streamed( get_model_tracing_impl( run_config.tracing_disabled, run_config.trace_include_sensitive_data ), + previous_response_id=previous_response_id, ): if isinstance(event, ResponseCompletedEvent): usage = ( @@ -717,6 +733,7 @@ async def _run_single_turn( run_config: RunConfig, should_run_agent_start_hooks: bool, tool_use_tracker: AgentToolUseTracker, + previous_response_id: str | None, ) -> SingleStepResult: # Ensure we run the hooks before anything else if should_run_agent_start_hooks: @@ -746,6 +763,7 @@ async def _run_single_turn( context_wrapper, run_config, tool_use_tracker, + previous_response_id, ) return await cls._get_single_step_result_from_response( @@ -888,6 +906,7 @@ async def _get_new_response( context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], run_config: RunConfig, tool_use_tracker: AgentToolUseTracker, + previous_response_id: str | None, ) -> ModelResponse: model = cls._get_model(agent, run_config) model_settings = agent.model_settings.resolve(run_config.model_settings) @@ -903,6 +922,7 @@ async def _get_new_response( tracing=get_model_tracing_impl( run_config.tracing_disabled, run_config.trace_include_sensitive_data ), + previous_response_id=previous_response_id, ) context_wrapper.usage.add(new_response.usage) diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index 61fb5951e..203479d0e 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -54,6 +54,8 @@ async def get_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, ) -> ModelResponse: self.last_turn_args = { "system_instructions": system_instructions, @@ -93,6 +95,8 @@ async def stream_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: with generation_span(disabled=not self.tracing_enabled) as span: output = self.get_next_output() diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index 3608fc571..92d65fda1 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -67,6 +67,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): output_schema=None, handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ) # Should have produced exactly one output message with one text part assert isinstance(resp, ModelResponse) @@ -115,6 +116,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): output_schema=None, handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ) assert len(resp.output) == 1 assert isinstance(resp.output[0], ResponseOutputMessage) @@ -164,6 +166,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): output_schema=None, handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ) # Expect a message item followed by a function tool call item. assert len(resp.output) == 2 diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py b/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py index 7add92a69..b82f24303 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py @@ -79,6 +79,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): output_schema=None, handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ): output_events.append(event) # We expect a response.created, then a response.output_item.added, content part added, @@ -168,6 +169,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): output_schema=None, handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ): output_events.append(event) # Expect sequence similar to text: created, output_item.added, content part added, @@ -255,6 +257,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): output_schema=None, handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ): output_events.append(event) # Sequence should be: response.created, then after loop we expect function call-related events: diff --git a/tests/test_responses_tracing.py b/tests/test_responses_tracing.py index 40bdfafbb..0bc97a953 100644 --- a/tests/test_responses_tracing.py +++ b/tests/test_responses_tracing.py @@ -44,7 +44,14 @@ async def test_get_response_creates_trace(monkeypatch): # Mock _fetch_response to return a dummy response with a known id async def dummy_fetch_response( - system_instructions, input, model_settings, tools, output_schema, handoffs, stream + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + prev_response_id, + stream, ): return DummyResponse() @@ -52,7 +59,14 @@ async def dummy_fetch_response( # Call get_response await model.get_response( - "instr", "input", ModelSettings(), [], None, [], ModelTracing.ENABLED + "instr", + "input", + ModelSettings(), + [], + None, + [], + ModelTracing.ENABLED, + previous_response_id=None, ) assert fetch_normalized_spans() == snapshot( @@ -74,7 +88,14 @@ async def test_non_data_tracing_doesnt_set_response_id(monkeypatch): # Mock _fetch_response to return a dummy response with a known id async def dummy_fetch_response( - system_instructions, input, model_settings, tools, output_schema, handoffs, stream + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + prev_response_id, + stream, ): return DummyResponse() @@ -82,7 +103,14 @@ async def dummy_fetch_response( # Call get_response await model.get_response( - "instr", "input", ModelSettings(), [], None, [], ModelTracing.ENABLED_WITHOUT_DATA + "instr", + "input", + ModelSettings(), + [], + None, + [], + ModelTracing.ENABLED_WITHOUT_DATA, + previous_response_id=None, ) assert fetch_normalized_spans() == snapshot( @@ -102,7 +130,14 @@ async def test_disable_tracing_does_not_create_span(monkeypatch): # Mock _fetch_response to return a dummy response with a known id async def dummy_fetch_response( - system_instructions, input, model_settings, tools, output_schema, handoffs, stream + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + prev_response_id, + stream, ): return DummyResponse() @@ -110,7 +145,14 @@ async def dummy_fetch_response( # Call get_response await model.get_response( - "instr", "input", ModelSettings(), [], None, [], ModelTracing.DISABLED + "instr", + "input", + ModelSettings(), + [], + None, + [], + ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ) assert fetch_normalized_spans() == snapshot([{"workflow_name": "test"}]) @@ -127,7 +169,14 @@ async def test_stream_response_creates_trace(monkeypatch): # Define a dummy fetch function that returns an async stream with a dummy response async def dummy_fetch_response( - system_instructions, input, model_settings, tools, output_schema, handoffs, stream + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + prev_response_id, + stream, ): class DummyStream: async def __aiter__(self): @@ -142,7 +191,14 @@ async def __aiter__(self): # Consume the stream to trigger processing of the final response async for _ in model.stream_response( - "instr", "input", ModelSettings(), [], None, [], ModelTracing.ENABLED + "instr", + "input", + ModelSettings(), + [], + None, + [], + ModelTracing.ENABLED, + previous_response_id=None, ): pass @@ -165,7 +221,14 @@ async def test_stream_non_data_tracing_doesnt_set_response_id(monkeypatch): # Define a dummy fetch function that returns an async stream with a dummy response async def dummy_fetch_response( - system_instructions, input, model_settings, tools, output_schema, handoffs, stream + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + prev_response_id, + stream, ): class DummyStream: async def __aiter__(self): @@ -180,7 +243,14 @@ async def __aiter__(self): # Consume the stream to trigger processing of the final response async for _ in model.stream_response( - "instr", "input", ModelSettings(), [], None, [], ModelTracing.ENABLED_WITHOUT_DATA + "instr", + "input", + ModelSettings(), + [], + None, + [], + ModelTracing.ENABLED_WITHOUT_DATA, + previous_response_id=None, ): pass @@ -202,7 +272,14 @@ async def test_stream_disabled_tracing_doesnt_create_span(monkeypatch): # Define a dummy fetch function that returns an async stream with a dummy response async def dummy_fetch_response( - system_instructions, input, model_settings, tools, output_schema, handoffs, stream + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + prev_response_id, + stream, ): class DummyStream: async def __aiter__(self): @@ -217,7 +294,14 @@ async def __aiter__(self): # Consume the stream to trigger processing of the final response async for _ in model.stream_response( - "instr", "input", ModelSettings(), [], None, [], ModelTracing.DISABLED + "instr", + "input", + ModelSettings(), + [], + None, + [], + ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, ): pass diff --git a/tests/voice/test_workflow.py b/tests/voice/test_workflow.py index 3f18c0498..72a3370d3 100644 --- a/tests/voice/test_workflow.py +++ b/tests/voice/test_workflow.py @@ -51,6 +51,8 @@ async def get_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, ) -> ModelResponse: raise NotImplementedError("Not implemented") @@ -63,6 +65,8 @@ async def stream_response( output_schema: AgentOutputSchema | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: output = self.get_next_output() for item in output: From 360f173b73233bbe82ceb6586809c016d8584f0b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Tue, 15 Apr 2025 11:04:07 +0900 Subject: [PATCH 038/186] Evolve the doc translation workflow by using gpt-4.1 (#507) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 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. --- docs/ja/agents.md | 44 ++++++------ docs/ja/config.md | 24 +++---- docs/ja/context.md | 44 ++++++------ docs/ja/examples.md | 40 +++++------ docs/ja/guardrails.md | 40 +++++------ docs/ja/handoffs.md | 32 ++++----- docs/ja/index.md | 36 +++++----- docs/ja/mcp.md | 34 ++++----- docs/ja/models.md | 60 ++++++++-------- docs/ja/multi_agent.md | 44 ++++++------ docs/ja/quickstart.md | 32 ++++----- docs/ja/results.md | 38 +++++----- docs/ja/running_agents.md | 70 +++++++++--------- docs/ja/streaming.md | 16 ++--- docs/ja/tools.md | 70 +++++++++--------- docs/ja/tracing.md | 128 ++++++++++++++++----------------- docs/ja/visualization.md | 27 +++---- docs/ja/voice/pipeline.md | 30 ++++---- docs/ja/voice/quickstart.md | 18 ++--- docs/ja/voice/tracing.md | 18 ++--- docs/scripts/translate_docs.py | 21 ++++-- mkdocs.yml | 2 +- 22 files changed, 438 insertions(+), 430 deletions(-) diff --git a/docs/ja/agents.md b/docs/ja/agents.md index 5d7a2dfef..f4b108e8e 100644 --- a/docs/ja/agents.md +++ b/docs/ja/agents.md @@ -1,14 +1,14 @@ # エージェント -エージェントはアプリのコア構成要素です。エージェントは、指示とツールで構成された大規模言語モデル (LLM) です。 +エージェントは、アプリケーションの中核となる基本コンポーネントです。エージェントとは、instructions とツールで構成された大規模言語モデル（LLM）のことです。 ## 基本設定 -エージェントで設定する最も一般的なプロパティは次のとおりです： +エージェントで最も一般的に設定するプロパティは以下の通りです。 -- `instructions`: 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 と、temperature や top_p などのモデル調整パラメーターを設定するためのオプションの `model_settings`。 -- `tools`: エージェントがタスクを達成するために使用できるツール。 +- `instructions`：developer message や システムプロンプト(system prompt)とも呼ばれます。 +- `model`：どの LLM を使用するか、また `model_settings` で temperature や top_p などのモデル調整パラメーターを設定できます。 +- `tools`：エージェントがタスクを達成するために使用できるツールです。 ```python from agents import Agent, ModelSettings, function_tool @@ -27,7 +27,7 @@ agent = Agent( ## コンテキスト -エージェントは `context` タイプに対して汎用的です。コンテキストは依存性注入ツールであり、`Runner.run()` に渡すために作成するオブジェクトです。これ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、エージェントの実行に必要な依存関係や状態をまとめたものとして機能します。任意の Python オブジェクトをコンテキストとして提供できます。 +エージェントは `context` 型に対して汎用的です。コンテキストは依存性注入ツールであり、`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、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管理します。任意の Python オブジェクトを context として指定できます。 ```python @dataclass @@ -45,7 +45,7 @@ agent = Agent[UserContext]( ## 出力タイプ -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`）の出力を生成します。特定のタイプの出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢として [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトを使用しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる任意のタイプをサポートしています - データクラス、リスト、TypedDict など。 +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`）出力を生成します。特定の型の出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢として [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトがありますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型（dataclasses、リスト、TypedDict など）であればサポートしています。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -66,11 +66,11 @@ agent = Agent( !!! note - `output_type` を渡すと、モデルに通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示します。 + `output_type` を指定すると、モデルは通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示されます。 ## ハンドオフ -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提供し、エージェントは関連する場合にそれらに委任することができます。これは、単一のタスクに優れたモジュール化された専門エージェントを編成する強力なパターンです。[handoffs](handoffs.md) ドキュメントで詳細をお読みください。 +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指定すると、エージェントは必要に応じてそれらに処理を委任できます。これは、単一タスクに特化したモジュール型の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 [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。 ```python from agents import Agent @@ -89,9 +89,9 @@ triage_agent = Agent( ) ``` -## 動的指示 +## 動的 instructions -ほとんどの場合、エージェントを作成する際に指示を提供できますが、関数を介して動的な指示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。通常の関数と `async` 関数の両方が受け入れられます。 +多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を使って動的に instructions を提供することも可能です。この関数はエージェントと context を受け取り、プロンプトを返す必要があります。通常の関数と `async` 関数の両方が利用可能です。 ```python def dynamic_instructions( @@ -108,15 +108,15 @@ agent = Agent[UserContext]( ## ライフサイクルイベント（フック） -時には、エージェントのライフサイクルを観察したいことがあります。たとえば、イベントを記録したり、特定のイベントが発生したときにデータを事前取得したりすることができます。`hooks` プロパティを使用してエージェントのライフサイクルにフックすることができます。[`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] クラスをサブクラス化し、興味のあるメソッドをオーバーライドします。 +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] クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。 ## ガードレール -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/検証を行うことができます。たとえば、ユーザーの入力を関連性でスクリーニングすることができます。[guardrails](guardrails.md) ドキュメントで詳細をお読みください。 +ガードレールを使うと、エージェントの実行と並行して user 入力のチェックやバリデーションを行えます。たとえば、user の入力が関連性のある内容かどうかをスクリーニングできます。詳細は [guardrails](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。 -## エージェントのクローン/コピー +## エージェントのクローン／コピー -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することができます。 +エージェントの `clone()` メソッドを使うことで、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。 ```python pirate_agent = Agent( @@ -133,15 +133,15 @@ robot_agent = pirate_agent.clone( ## ツール使用の強制 -ツールのリストを提供しても、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。有効な値は次のとおりです： +ツールのリストを指定しても、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の使用を強制できます。有効な値は以下の通りです。 -1. `auto`：LLM がツールを使用するかどうかを決定します。 -2. `required`：LLM がツールを使用する必要があります（ただし、どのツールを使用するかは賢く決定できます）。 -3. `none`：LLM がツールを使用しないことを要求します。 -4. 特定の文字列を設定する例：`my_tool`、特定のツールを使用することを要求します。 +1. `auto`：LLM がツールを使うかどうかを自動で判断します。 +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賢く選択されます）。 +3. `none`：LLM にツールを _使わない_ ことを要求します。 +4. 特定の文字列（例：`my_tool`）を指定すると、その特定のツールの使用を必須とします。 !!! note - 無限ループを防ぐために、フレームワークはツール呼び出し後に `tool_choice` を自動的に "auto" にリセットします。この動作は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの結果が LLM に送信され、その後 `tool_choice` によって別のツール呼び出しが生成されるために発生します。 + 無限ループを防ぐため、フレームワークはツール呼び出し後に自動的に `tool_choice` を "auto" にリセットします。この挙動は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの execution results が LLM に送信され、`tool_choice` のために再度ツール呼び出しが発生し、これが繰り返されることで発生します。 - ツール呼び出し後にエージェントが完全に停止するようにしたい場合（自動モードで続行するのではなく）、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定することで、ツールの出力を最終応答として直接使用し、さらなる LLM 処理を行わないようにできます。 \ No newline at end of file + ツール呼び出し後にエージェントを完全に停止させたい場合（auto モードで継続させたくない場合）は、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定できます。これにより、ツールの出力がそのまま最終応答として使用され、以降の LLM 処理は行われません。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/config.md b/docs/ja/config.md index f8586e8a7..c547a7936 100644 --- a/docs/ja/config.md +++ b/docs/ja/config.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## API キーとクライアント -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のために `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。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 はインポート時に LLM リクエストやトレーシングのために `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリの起動前にこの環境変数を設定できない場合は、[set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を使ってキーを設定できます。 ```python from agents import set_default_openai_key @@ -10,7 +10,7 @@ from agents import 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 は環境変数からの API キーまたは上記で設定したデフォルトキーを使用して `AsyncOpenAI` インスタンスを作成します。これを変更するには、[set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用します。 +また、使用する OpenAI クライアントを設定することも可能です。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使って `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] 関数を利用してください。 ```python from openai import AsyncOpenAI @@ -20,7 +20,7 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...") set_default_openai_client(custom_client) ``` -最後に、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。これを Chat Completions API に変更するには、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用します。 +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 を使用していますが、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使って Chat Completions API を利用するように上書きできます。 ```python from agents import set_default_openai_api @@ -30,7 +30,7 @@ set_default_openai_api("chat_completions") ## トレーシング -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、上記のセクションから OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）を使用します。トレーシングに使用する API キーを特定に設定するには、[`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 関数を使用します。 +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、上記のセクションで説明した OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）を使用します。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] 関数を利用してください。 ```python from agents import set_tracing_export_api_key @@ -38,7 +38,7 @@ from agents import set_tracing_export_api_key set_tracing_export_api_key("sk-...") ``` -トレーシングを完全に無効にするには、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使用します。 +また、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使ってトレーシングを完全に無効化することもできます。 ```python from agents import set_tracing_disabled @@ -48,9 +48,9 @@ set_tracing_disabled(True) ## デバッグログ -SDK にはハンドラーが設定されていない 2 つの Python ロガーがあります。デフォルトでは、警告とエラーが `stdout` に送信されますが、他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 ロガーがあります。デフォルトでは、警告やエラーは `stdout` に送信されますが、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] 関数を使用します。 +詳細なログ出力を有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用してください。 ```python from agents import enable_verbose_stdout_logging @@ -58,7 +58,7 @@ from agents import 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できます。詳細は [Python ロギングガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。 +また、ハンドラーやフィルター、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。詳細は [Python ロギングガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) をご覧ください。 ```python import logging @@ -77,17 +77,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING) logger.addHandler(logging.StreamHandler()) ``` -### ログ内の機密データ +### ログ内の機微なデータ -特定のログには機密データ（たとえば、ユーザーデータ）が含まれる場合があります。このデータのログ記録を無効にしたい場合は、次の環境変数を設定します。 +一部のログには機微なデータ（たとえば ユーザー データ）が含まれる場合があります。これらのデータのログ出力を無効にしたい場合は、以下の環境変数を設定してください。 -LLM の入力と出力のログ記録を無効にするには: +LLM の入力および出力のログ出力を無効にするには: ```bash export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1 ``` -ツールの入力と出力のログ記録を無効にするには: +ツールの入力および出力のログ出力を無効にするには: ```bash export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1 diff --git a/docs/ja/context.md b/docs/ja/context.md index 3d3c426ea..4240ceeef 100644 --- a/docs/ja/context.md +++ b/docs/ja/context.md @@ -1,29 +1,29 @@ # コンテキスト管理 -コンテキストは多義的な用語です。考慮すべき主なコンテキストのクラスは2つあります。 +コンテキストは多義的な用語です。主に関心を持つべきコンテキストには、次の 2 つの大きなクラスがあります。 -1. コードにローカルで利用可能なコンテキスト: これは、ツール関数が実行されるときや、`on_handoff` のようなコールバック、ライフサイクルフックなどで必要になるデータや依存関係です。 -2. LLM に利用可能なコンテキスト: これは、LLM が応答を生成するときに参照するデータです。 +1. コード内でローカルに利用可能なコンテキスト：これは、ツール関数の実行時や `on_handoff` のようなコールバック、ライフサイクルフックなどで必要となるデータや依存関係です。 +2. LLM に利用可能なコンテキスト：これは、LLM がレスポンスを生成する際に参照できるデータです。 ## ローカルコンテキスト -これは [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスとその中の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティを通じて表現されます。動作の仕組みは次の通りです。 +これは [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスおよびその中の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティによって表現されます。仕組みは以下の通りです。 -1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的なパターンは、データクラスや Pydantic オブジェクトを使用することです。 -2. そのオブジェクトを様々な実行メソッドに渡します（例: `Runner.run(..., **context=whatever**)`）。 -3. すべてのツール呼び出し、ライフサイクルフックなどにラッパーオブジェクト `RunContextWrapper[T]` が渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型を表し、`wrapper.context` を通じてアクセスできます。 +1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的なパターンとしては、dataclass や Pydantic オブジェクトを使います。 +2. そのオブジェクトを各種 run メソッド（例：`Runner.run(..., **context=whatever**))`）に渡します。 +3. すべてのツール呼び出しやライフサイクルフックなどには、ラッパーオブジェクト `RunContextWrapper[T]` が渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型を表し、`wrapper.context` からアクセスできます。 -**最も重要な**点は、特定のエージェント実行において、すべてのエージェント、ツール関数、ライフサイクルなどが同じ _型_ のコンテキストを使用しなければならないことです。 +**最も重要**な注意点：特定のエージェント実行において、すべてのエージェント、ツール関数、ライフサイクルなどは、同じ _型_ のコンテキストを使用する必要があります。 -コンテキストは以下のような用途に使用できます。 +コンテキストは以下のような用途で利用できます。 -- 実行のためのコンテキストデータ（例: ユーザー名/uid やその他のユーザー情報） -- 依存関係（例: ロガーオブジェクト、データフェッチャーなど） -- ヘルパー関数 +- 実行時のコンテキストデータ（例：ユーザー名/uid やユーザーに関するその他の情報など） +- 依存関係（例：ロガーオブジェクト、データフェッチャーなど） +- ヘルパー関数 !!! danger "注意" - コンテキストオブジェクトは **LLM に送信されません**。これは純粋にローカルなオブジェクトであり、読み書きやメソッドの呼び出しが可能です。 + コンテキストオブジェクトは **LLM には送信されません**。これは純粋にローカルなオブジェクトであり、読み書きやメソッド呼び出しが可能です。 ```python import asyncio @@ -61,17 +61,17 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -1. これはコンテキストオブジェクトです。ここではデータクラスを使用していますが、任意の型を使用できます。 -2. これはツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を受け取ることがわかります。ツールの実装はコンテキストから読み取ります。 -3. エージェントをジェネリック `UserInfo` でマークし、型チェッカーがエラーを検出できるようにします（例えば、異なるコンテキスト型を取るツールを渡そうとした場合）。 +1. これはコンテキストオブジェクトです。ここでは dataclass を使用していますが、任意の型を利用できます。 +2. これはツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を受け取っていることが分かります。ツールの実装はコンテキストから値を読み取ります。 +3. エージェントにはジェネリック型 `UserInfo` を指定しています。これにより、型チェッカーがエラーを検出できます（例えば、異なるコンテキスト型を受け取るツールを渡そうとした場合など）。 4. コンテキストは `run` 関数に渡されます。 5. エージェントは正しくツールを呼び出し、年齢を取得します。 -## エージェント/LLM コンテキスト +## エージェント／LLM コンテキスト -LLM が呼び出されるとき、**唯一** 参照できるデータは会話履歴からのものです。新しいデータを LLM に利用可能にしたい場合、それを履歴に含める方法で行う必要があります。これにはいくつかの方法があります。 +LLM が呼び出される際、**唯一** 参照できるデータは会話履歴からのものです。つまり、LLM に新しいデータを利用させたい場合は、そのデータを履歴に含める必要があります。これを実現する方法はいくつかあります。 -1. エージェントの `instructions` に追加します。これは「システムプロンプト」または「開発者メッセージ」とも呼ばれます。システムプロンプトは静的な文字列でも、コンテキストを受け取って文字列を出力する動的な関数でもかまいません。常に有用な情報（例: ユーザーの名前や現在の日付）に対して一般的な戦術です。 -2. `Runner.run` 関数を呼び出す際に `input` に追加します。これは `instructions` 戦術に似ていますが、[chain of command](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位にメッセージを持つことができます。 -3. 関数ツールを通じて公開します。これはオンデマンドのコンテキストに有用です。LLM がデータを必要とするときにツールを呼び出してそのデータを取得できます。 -4. リトリーバルや Web 検索を使用します。これらはファイルやデータベース（リトリーバル）、または Web（Web 検索）から関連データを取得できる特別なツールです。関連するコンテキストデータで応答を「グラウンド」するのに有用です。 \ No newline at end of file +1. エージェントの `instructions` に追加する。この方法は「システムプロンプト」や「開発者メッセージ」とも呼ばれます。システムプロンプトは静的な文字列でも、コンテキストを受け取って文字列を出力する動的な関数でも構いません。たとえば、ユーザー名や現在の日付など、常に有用な情報に適しています。 +2. `Runner.run` 関数を呼び出す際に `input` に追加する。この方法は `instructions` と似ていますが、[chain of command](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位メッセージとして追加できます。 +3. 関数ツールを通じて公開する。この方法は _オンデマンド_ のコンテキストに適しています。LLM が必要なタイミングでツールを呼び出し、データを取得できます。 +4. リトリーバルや Web 検索を利用する。これらはファイルやデータベース（リトリーバル）、または Web（Web 検索）から関連データを取得できる特別なツールです。関連するコンテキストデータに基づいたレスポンスを「グラウンディング」するのに役立ちます。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/examples.md b/docs/ja/examples.md index 21a00f67a..c2393c8e6 100644 --- a/docs/ja/examples.md +++ b/docs/ja/examples.md @@ -1,40 +1,40 @@ -# サンプルコード +# コード例 -SDK のさまざまなサンプル実装は、[リポジトリ](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples)のサンプルコードセクションで確認できます。これらのサンプルコードは、異なるパターンや機能を示すいくつかのカテゴリーに整理されています。 +SDK のさまざまなサンプル実装については、[リポジトリ](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples) のコード例セクションをご覧ください。これらのコード例は、異なるパターンや機能を示すいくつかのカテゴリーに整理されています。 ## カテゴリー -- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):** - このカテゴリーの例は、一般的なエージェント設計パターンを示しています。例えば、 +- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):** + このカテゴリーのコード例では、よく使われるエージェント設計パターンを紹介しています。 - - 決定論的ワークフロー + - 決定論的なワークフロー - ツールとしてのエージェント - エージェントの並列実行 -- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):** - これらの例は、SDK の基本的な機能を紹介しています。例えば、 +- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):** + これらのコード例では、SDK の基本的な機能を紹介しています。 - 動的なシステムプロンプト - ストリーミング出力 - ライフサイクルイベント -- **[tool examples](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):** - Web 検索やファイル検索などの OpenAI がホストするツールを実装し、それらをエージェントに統合する方法を学びます。 +- **[tool examples](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):** + OpenAI がホストするツール（Web 検索やファイル検索など）の実装方法や、それらをエージェントに統合する方法を学べます。 -- **[model providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):** - OpenAI 以外のモデルを SDK で使用する方法を探ります。 +- **[model providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):** + OpenAI 以外のモデルを SDK で利用する方法を紹介しています。 -- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):** - エージェントのハンドオフの実用的な例を見てみましょう。 +- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):** + エージェントのハンドオフの実践的なコード例をご覧いただけます。 -- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp):** - MCP を使用してエージェントを構築する方法を学びます。 +- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp):** + Model context protocol (MCP) を使ったエージェントの構築方法を学べます。 -- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** と **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):** - 実際のアプリケーションを示す、さらに詳細な2つの例 +- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** および **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):** + 実際のユースケースを示す、より発展的な 2 つのコード例です。 - - **customer_service**: 航空会社向けのカスタマーサービスシステムの例。 + - **customer_service**: 航空会社向けカスタマーサービスシステムの例。 - **research_bot**: シンプルなディープリサーチクローン。 -- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):** - TTS と STT モデルを使用した音声エージェントの例を見てみましょう。 \ No newline at end of file +- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):** + TTS および STT モデルを利用した音声エージェントのコード例をご覧いただけます。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/guardrails.md b/docs/ja/guardrails.md index da38d4322..2525f8c20 100644 --- a/docs/ja/guardrails.md +++ b/docs/ja/guardrails.md @@ -1,43 +1,43 @@ # ガードレール -ガードレールはエージェントと _並行して_ 実行され、ユーザー入力のチェックと検証を可能にします。例えば、非常に賢い（したがって遅く/高価な）モデルを使用して顧客のリクエストを支援するエージェントがあるとします。悪意のあるユーザーがモデルに数学の宿題を手伝わせるようなことは避けたいでしょう。そこで、速く/安価なモデルでガードレールを実行できます。ガードレールが悪意のある使用を検出した場合、即座にエラーを発生させ、高価なモデルの実行を停止し、時間とお金を節約できます。 +ガードレールは、エージェントと _並行して_ 実行され、ユーザー入力のチェックやバリデーションを行うことができます。例えば、非常に賢い（そのため遅くて高価な）モデルを使ってカスタマーリクエストに対応するエージェントがあるとします。悪意のあるユーザーがモデルに数学の宿題を手伝わせるようなリクエストを送ることは避けたいでしょう。そこで、ガードレールを高速かつ安価なモデルで実行できます。ガードレールが悪意のある利用を検知した場合、即座にエラーを発生させ、高価なモデルの実行を止めて時間やコストを節約できます。 -ガードレールには2種類あります： +ガードレールには 2 種類あります： -1. 入力ガードレールは初期のユーザー入力に対して実行されます -2. 出力ガードレールは最終的なエージェントの出力に対して実行されます +1. 入力ガードレール：最初のユーザー入力に対して実行されます +2. 出力ガードレール：最終的なエージェント出力に対して実行されます ## 入力ガードレール -入力ガードレールは3つのステップで実行されます： +入力ガードレールは 3 ステップで実行されます： -1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたのと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]を生成し、それが[`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult]でラップされます。 -3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered]が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered]例外が発生し、ユーザーに適切に応答したり、例外を処理したりできます。 +1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult] でラップされます。 +3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な対応や例外処理が可能です。 !!! Note - 入力ガードレールはユーザー入力に対して実行されることを意図しているため、エージェントのガードレールはエージェントが*最初の*エージェントである場合にのみ実行されます。なぜ `guardrails` プロパティがエージェントにあり、`Runner.run` に渡されないのか疑問に思うかもしれません。それは、ガードレールが実際のエージェントに関連している傾向があるためです。異なるエージェントには異なるガードレールを実行するので、コードを一緒に配置することは可読性に役立ちます。 + 入力ガードレールはユーザー入力に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールは *最初* のエージェントでのみ実行されます。「なぜ `guardrails` プロパティがエージェントにあり、`Runner.run` に渡さないのか？」と疑問に思うかもしれません。これは、ガードレールが実際のエージェントに関連することが多いためです。異なるエージェントごとに異なるガードレールを実行するため、コードを同じ場所にまとめておくと可読性が向上します。 ## 出力ガードレール -出力ガードレールは3つのステップで実行されます： +出力ガードレールも 3 ステップで実行されます： -1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたのと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]を生成し、それが[`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult]でラップされます。 -3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered]が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]例外が発生し、ユーザーに適切に応答したり、例外を処理したりできます。 +1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] でラップされます。 +3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な対応や例外処理が可能です。 !!! Note - 出力ガードレールは最終的なエージェントの出力に対して実行されることを意図しているため、エージェントのガードレールはエージェントが*最後の*エージェントである場合にのみ実行されます。入力ガードレールと同様に、ガードレールが実際のエージェントに関連している傾向があるため、コードを一緒に配置することは可読性に役立ちます。 + 出力ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールは *最後* のエージェントでのみ実行されます。入力ガードレールと同様に、ガードレールが実際のエージェントに関連することが多いため、コードを同じ場所にまとめておくと可読性が向上します。 ## トリップワイヤー -入力または出力がガードレールに失敗した場合、ガードレールはトリップワイヤーでこれを知らせることができます。トリップワイヤーがトリガーされたガードレールを確認するとすぐに、`{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered`例外を即座に発生させ、エージェントの実行を停止します。 +入力または出力がガードレールに失敗した場合、ガードレールはトリップワイヤーでこれを通知できます。トリップワイヤーが発動したガードレールを検知した時点で、即座に `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 例外を発生させ、エージェントの実行を停止します。 ## ガードレールの実装 -入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput]を返す関数を提供する必要があります。この例では、エージェントを内部で実行することでこれを行います。 +入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を返す関数を用意する必要があります。この例では、内部でエージェントを実行することでこれを実現します。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -90,8 +90,8 @@ async def main(): print("Math homework guardrail tripped") ``` -1. このエージェントをガードレール関数で使用します。 -2. これはエージェントの入力/コンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。 +1. このエージェントをガードレール関数内で使用します。 +2. これはエージェントの入力やコンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。 3. ガードレールの結果に追加情報を含めることができます。 4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 @@ -148,7 +148,7 @@ async def main(): print("Math output guardrail tripped") ``` -1. これは実際のエージェントの出力タイプです。 -2. これはガードレールの出力タイプです。 +1. これは実際のエージェントの出力型です。 +2. これはガードレールの出力型です。 3. これはエージェントの出力を受け取り、結果を返すガードレール関数です。 4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/handoffs.md b/docs/ja/handoffs.md index 575195b12..ae3b8b12e 100644 --- a/docs/ja/handoffs.md +++ b/docs/ja/handoffs.md @@ -1,18 +1,18 @@ # ハンドオフ -ハンドオフは、エージェントがタスクを他のエージェントに委任することを可能にします。これは、異なるエージェントが異なる分野に特化しているシナリオで特に有用です。例えば、カスタマーサポートアプリでは、注文状況、返金、FAQ などのタスクをそれぞれ専門に扱うエージェントがいるかもしれません。 +ハンドオフは、エージェントが他のエージェントにタスクを委任できる仕組みです。これは、異なるエージェントがそれぞれ異なる分野に特化しているシナリオで特に有用です。たとえば、カスタマーサポートアプリでは、注文状況、返金、FAQ などのタスクをそれぞれ専門に扱うエージェントが存在する場合があります。 -ハンドオフは LLM にとってツールとして表現されます。したがって、`Refund Agent` という名前のエージェントへのハンドオフがある場合、ツールは `transfer_to_refund_agent` と呼ばれます。 +ハンドオフは LLM からはツールとして認識されます。たとえば、`Refund Agent` という名前のエージェントへのハンドオフがある場合、そのツール名は `transfer_to_refund_agent` となります。 ## ハンドオフの作成 -すべてのエージェントには [`handoffs`][agents.agent.Agent.handoffs] パラメーターがあり、これは `Agent` を直接取るか、ハンドオフをカスタマイズする `Handoff` オブジェクトを取ることができます。 +すべてのエージェントは [`handoffs`][agents.agent.Agent.handoffs] パラメーターを持っており、これは直接 `Agent` を指定することも、ハンドオフをカスタマイズする `Handoff` オブジェクトを指定することもできます。 -Agents SDK が提供する [`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使用してハンドオフを作成できます。この関数を使用すると、ハンドオフ先のエージェントを指定し、オプションでオーバーライドや入力フィルターを設定できます。 +Agents SDK で提供されている [`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使ってハンドオフを作成できます。この関数では、ハンドオフ先のエージェントや、オプションのオーバーライドや入力フィルターを指定できます。 ### 基本的な使い方 -簡単なハンドオフを作成する方法は次のとおりです。 +シンプルなハンドオフの作成方法は以下の通りです。 ```python from agents import Agent, handoff @@ -24,18 +24,18 @@ refund_agent = Agent(name="Refund agent") triage_agent = Agent(name="Triage agent", handoffs=[billing_agent, handoff(refund_agent)]) ``` -1. エージェントを直接使用することも（`billing_agent` のように）、`handoff()` 関数を使用することもできます。 +1. エージェントを直接指定する（例：`billing_agent`）ことも、`handoff()` 関数を使うこともできます。 ### `handoff()` 関数によるハンドオフのカスタマイズ -[`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使用すると、さまざまなカスタマイズが可能です。 +[`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数では、さまざまなカスタマイズが可能です。 - `agent`: ハンドオフ先のエージェントです。 -- `tool_name_override`: デフォルトでは `Handoff.default_tool_name()` 関数が使用され、`transfer_to_` に解決されます。これをオーバーライドできます。 -- `tool_description_override`: `Handoff.default_tool_description()` からのデフォルトのツール説明をオーバーライドします。 -- `on_handoff`: ハンドオフが呼び出されたときに実行されるコールバック関数です。ハンドオフが呼び出されるとすぐにデータ取得を開始するなどに役立ちます。この関数はエージェントコンテキストを受け取り、オプションで LLM が生成した入力も受け取ることができます。入力データは `input_type` パラメーターで制御されます。 -- `input_type`: ハンドオフが期待する入力のタイプ（オプション）。 -- `input_filter`: 次のエージェントが受け取る入力をフィルタリングできます。詳細は以下を参照してください。 +- `tool_name_override`: デフォルトでは `Handoff.default_tool_name()` 関数が使われ、`transfer_to_` となります。これを上書きできます。 +- `tool_description_override`: デフォルトのツール説明（`Handoff.default_tool_description()`）を上書きできます。 +- `on_handoff`: ハンドオフが呼び出されたときに実行されるコールバック関数です。たとえば、ハンドオフが呼び出されたタイミングでデータ取得を開始するなどに便利です。この関数はエージェントコンテキストを受け取り、オプションで LLM が生成した入力も受け取れます。入力データは `input_type` パラメーターで制御します。 +- `input_type`: ハンドオフで期待される入力の型（オプション）です。 +- `input_filter`: 次のエージェントが受け取る入力をフィルタリングできます。詳細は下記をご覧ください。 ```python from agents import Agent, handoff, RunContextWrapper @@ -55,7 +55,7 @@ handoff_obj = handoff( ## ハンドオフ入力 -特定の状況では、LLM がハンドオフを呼び出す際にデータを提供することを望む場合があります。例えば、「エスカレーションエージェント」へのハンドオフを想像してください。理由を提供してログに記録したいかもしれません。 +状況によっては、LLM にハンドオフ時に何らかのデータを提供してほしい場合があります。たとえば、「エスカレーションエージェント」へのハンドオフを考えてみましょう。この場合、理由を提供して記録できるようにしたいことがあります。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -79,9 +79,9 @@ handoff_obj = handoff( ## 入力フィルター -ハンドオフが発生すると、新しいエージェントが会話を引き継ぎ、以前の会話履歴全体を見ることができます。これを変更したい場合は、[`input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を設定できます。入力フィルターは、既存の入力を [`HandoffInputData`][agents.handoffs.HandoffInputData] 経由で受け取り、新しい `HandoffInputData` を返す必要がある関数です。 +ハンドオフが発生すると、新しいエージェントが会話を引き継ぎ、これまでの会話履歴全体を見ることができます。これを変更したい場合は、[`input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を設定できます。入力フィルターは、[`HandoffInputData`][agents.handoffs.HandoffInputData] を受け取り、新しい `HandoffInputData` を返す関数です。 -一般的なパターン（例えば、履歴からすべてのツール呼び出しを削除する）が [`agents.extensions.handoff_filters`][] に実装されています。 +よくあるパターン（たとえば履歴からすべてのツール呼び出しを削除するなど）は、[`agents.extensions.handoff_filters`][] で実装されています。 ```python from agents import Agent, handoff @@ -99,7 +99,7 @@ handoff_obj = handoff( ## 推奨プロンプト -LLM がハンドオフを正しく理解するために、エージェントにハンドオフに関する情報を含めることをお勧めします。[`agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`][] に推奨されるプレフィックスがあります。または、[`agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions`][] を呼び出して、プロンプトに推奨データを自動的に追加できます。 +LLM がハンドオフを正しく理解できるようにするため、エージェントにハンドオフに関する情報を含めることを推奨します。[`agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`][] で推奨されるプレフィックスを利用するか、[`agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions`][] を呼び出して、推奨データをプロンプトに自動追加できます。 ```python from agents import Agent diff --git a/docs/ja/index.md b/docs/ja/index.md index f36de0ac6..3b3064644 100644 --- a/docs/ja/index.md +++ b/docs/ja/index.md @@ -1,28 +1,28 @@ -# OpenAI エージェント SDK +# OpenAI Agents SDK -[OpenAI エージェント SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) は、軽量で使いやすいパッケージでエージェント AI アプリを構築することを可能にします。これは、以前のエージェントの実験である [Swarm](https://github.com/openai/swarm/tree/main) のプロダクション対応のアップグレード版です。エージェント SDK には、非常に少ない基本コンポーネントがあります。 +[OpenAI Agents SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) は、非常に少ない抽象化で、軽量かつ使いやすいパッケージで エージェント 型 AI アプリを構築できる SDK です。これは、以前のエージェント向け実験プロジェクト [Swarm](https://github.com/openai/swarm/tree/main) の本番運用向けアップグレード版です。Agents SDK には、非常に少数の基本コンポーネントが含まれています。 -- **エージェント**: instructions と tools を備えた LLM -- **ハンドオフ**: エージェントが特定のタスクを他のエージェントに委任することを可能にします -- **ガードレール**: エージェントへの入力を検証することを可能にします +- **エージェント**： instructions と tools を備えた LLM +- **ハンドオフ**：特定のタスクを他のエージェントに委任できる仕組み +- **ガードレール**：エージェントへの入力を検証できる仕組み -これらの基本コンポーネントは Python と組み合わせることで、ツールとエージェント間の複雑な関係を表現するのに十分な強力さを持ち、急な学習曲線なしで実際のアプリケーションを構築することができます。さらに、SDK には組み込みの **トレーシング** があり、エージェントのフローを視覚化してデバッグし、評価し、さらにはアプリケーション用にモデルを微調整することができます。 +Python と組み合わせることで、これらの基本コンポーネントは tools と エージェント 間の複雑な関係を表現でき、急な学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。さらに、SDK には組み込みの **トレーシング** 機能があり、エージェント フローの可視化やデバッグ、評価、さらにはアプリケーション向けモデルのファインチューニングも可能です。 -## なぜエージェント SDK を使うのか +## なぜ Agents SDK を使うのか SDK には 2 つの設計原則があります。 -1. 使用する価値があるだけの機能を持ち、学習が迅速になるように基本コンポーネントを少なくする。 -2. すぐに使えるが、何が起こるかを正確にカスタマイズできる。 +1. 使う価値のある十分な機能を持ちつつ、学習が容易なほど少ない基本コンポーネントで構成されていること。 +2. すぐに使い始められるが、動作を細かくカスタマイズできること。 -SDK の主な機能は次のとおりです。 +SDK の主な特徴は以下の通りです。 -- エージェントループ: ツールの呼び出し、LLM への結果の送信、LLM が完了するまでのループを処理する組み込みのエージェントループ。 -- Python ファースト: 新しい抽象化を学ぶ必要なく、組み込みの言語機能を使用してエージェントを編成し、連鎖させる。 -- ハンドオフ: 複数のエージェント間で調整し、委任するための強力な機能。 -- ガードレール: エージェントと並行して入力検証とチェックを実行し、チェックが失敗した場合は早期に中断。 -- 関数ツール: 任意の Python 関数をツールに変換し、自動スキーマ生成と Pydantic による検証を行う。 -- トレーシング: ワークフローを視覚化、デバッグ、監視するための組み込みのトレーシング、および OpenAI の評価、微調整、蒸留ツールを使用。 +- エージェントループ： tools の呼び出し、LLM への実行結果の送信、LLM が完了するまでのループ処理を自動で行います。 +- Python ファースト：新しい抽象化を学ぶ必要なく、Python の言語機能でエージェントのオーケストレーションや連携が可能です。 +- ハンドオフ：複数のエージェント間での調整や委任を実現する強力な機能です。 +- ガードレール：エージェントと並行して入力検証やチェックを実行し、チェックに失敗した場合は早期に処理を中断します。 +- 関数ツール：任意の Python 関数を自動でスキーマ生成・Pydantic ベースのバリデーション付きツールに変換できます。 +- トレーシング：組み込みのトレーシングでワークフローの可視化・デバッグ・モニタリングができ、OpenAI の評価・ファインチューニング・蒸留ツールも利用可能です。 ## インストール @@ -30,7 +30,7 @@ SDK の主な機能は次のとおりです。 pip install openai-agents ``` -## Hello World の例 +## Hello World サンプル ```python from agents import Agent, Runner @@ -45,7 +45,7 @@ print(result.final_output) # Infinite loop's dance. ``` -(_これを実行する場合は、`OPENAI_API_KEY` 環境変数を設定してください_) +(_実行する場合は、`OPENAI_API_KEY` 環境変数を設定してください_) ```bash export OPENAI_API_KEY=sk-... diff --git a/docs/ja/mcp.md b/docs/ja/mcp.md index 057fe1886..d93252fba 100644 --- a/docs/ja/mcp.md +++ b/docs/ja/mcp.md @@ -1,21 +1,21 @@ # Model context protocol (MCP) -[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction) (別名 MCP) は、LLM にツールとコンテキストを提供する方法です。MCP ドキュメントからの引用: +[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction)（通称 MCP）は、 LLM にツールやコンテキストを提供するための方法です。MCP ドキュメントからの引用です： -> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP を AI アプリケーションのための USB-C ポートのように考えてください。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリーに接続する標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続する標準化された方法を提供します。 +> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP を AI アプリケーションのための USB-C ポートのようなものと考えてください。USB-C がさまざまな周辺機器やアクセサリにデバイスを接続する標準的な方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続する標準的な方法を提供します。 -エージェント SDK は MCP をサポートしています。これにより、エージェントにツールを提供するために幅広い MCP サーバーを使用できます。 +Agents SDK は MCP をサポートしています。これにより、幅広い MCP サーバーを利用して、エージェントにツールを提供することができます。 ## MCP サーバー -現在、MCP 仕様は使用するトランスポートメカニズムに基づいて2種類のサーバーを定義しています: +現在、MCP 仕様では、使用するトランスポートメカニズムに基づいて 2 種類のサーバーが定義されています： -1. **stdio** サーバーは、アプリケーションのサブプロセスとして実行されます。これらは「ローカルで」実行されると考えることができます。 +1. **stdio** サーバーは、アプリケーションのサブプロセスとして実行されます。ローカルで実行されるものと考えることができます。 2. **HTTP over SSE** サーバーはリモートで実行されます。URL を介して接続します。 -これらのサーバーに接続するには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用できます。 +これらのサーバーに接続するには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] および [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用できます。 -例えば、[公式 MCP ファイルシステムサーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem) を使用する方法は次のとおりです。 +例えば、[公式 MCP ファイルシステムサーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem) を使用する場合は、次のようになります。 ```python async with MCPServerStdio( @@ -27,9 +27,9 @@ async with MCPServerStdio( tools = await server.list_tools() ``` -## MCP サーバーの使用 +## MCP サーバーの利用 -MCP サーバーはエージェントに追加できます。エージェント SDK は、エージェントが実行されるたびに MCP サーバーで `list_tools()` を呼び出します。これにより、LLM は MCP サーバーのツールを認識します。LLM が MCP サーバーのツールを呼び出すと、SDK はそのサーバーで `call_tool()` を呼び出します。 +MCP サーバーはエージェントに追加できます。Agents SDK は、エージェントが実行されるたびに MCP サーバーの `list_tools()` を呼び出します。これにより、LLM は MCP サーバーのツールを認識できるようになります。LLM が MCP サーバーのツールを呼び出すと、SDK はそのサーバーの `call_tool()` を呼び出します。 ```python @@ -40,21 +40,21 @@ agent=Agent( ) ``` -## キャッシング +## キャッシュ -エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーで `list_tools()` を呼び出します。これは、特にサーバーがリモートサーバーの場合、レイテンシーの影響を受ける可能性があります。ツールのリストを自動的にキャッシュするには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] に `cache_tools_list=True` を渡すことができます。ツールリストが変更されないことが確実な場合にのみこれを行うべきです。 +エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーの `list_tools()` が呼び出されます。特にサーバーがリモートの場合、これはレイテンシの原因となることがあります。ツールリストを自動的にキャッシュするには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] および [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] の両方に `cache_tools_list=True` を渡すことができます。ツールリストが変更されないことが確実な場合のみ、この設定を行ってください。 -キャッシュを無効にしたい場合は、サーバーで `invalidate_tools_cache()` を呼び出すことができます。 +キャッシュを無効化したい場合は、サーバーで `invalidate_tools_cache()` を呼び出すことができます。 -## エンドツーエンドの例 +## エンドツーエンドの code examples -[examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) で完全な動作例を確認してください。 +[examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) で、完全な動作 code examples をご覧いただけます。 ## トレーシング -[トレーシング](./tracing.md) は、MCP 操作を自動的にキャプチャします。これには以下が含まれます: +[トレーシング](../tracing.md) は、以下を含む MCP の操作を自動的に記録します： -1. ツールをリストするための MCP サーバーへの呼び出し +1. MCP サーバーへのツールリスト取得の呼び出し 2. 関数呼び出しに関する MCP 関連情報 -![MCP Tracing Screenshot](../assets/images/mcp-tracing.jpg) \ No newline at end of file +![MCP トレーシングのスクリーンショット](../assets/images/mcp-tracing.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/models.md b/docs/ja/models.md index 3d216ac34..5a76d60ec 100644 --- a/docs/ja/models.md +++ b/docs/ja/models.md @@ -1,21 +1,21 @@ # モデル -Agents SDK は、OpenAI モデルを次の 2 つの形式でサポートしています。 +Agents SDK には、OpenAI モデルの 2 種類のサポートが標準で用意されています。 -- **推奨**: 新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel]。 -- [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使用して OpenAI API を呼び出す [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel]。 +- **推奨**: [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] は、新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使って OpenAI API を呼び出します。 +- [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] は、[Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使って OpenAI API を呼び出します。 ## モデルの組み合わせ -1 つのワークフロー内で、各エージェントに異なるモデルを使用したい場合があります。たとえば、トリアージには小さくて高速なモデルを使用し、複雑なタスクにはより大きくて高機能なモデルを使用することができます。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際に、次の方法で特定のモデルを選択できます。 +1 つのワークフロー内で、各エージェントごとに異なるモデルを使いたい場合があります。たとえば、トリアージには小型で高速なモデルを使い、複雑なタスクにはより大きく高性能なモデルを使うことができます。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際、以下のいずれかの方法で特定のモデルを選択できます。 -1. OpenAI モデルの名前を渡す。 -2. モデル名とその名前をモデルインスタンスにマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を渡す。 -3. 直接 [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を提供する。 +1. OpenAI モデル名を直接渡す。 +2. 任意のモデル名と、その名前を Model インスタンスにマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を渡す。 +3. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を直接指定する。 !!!note - SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形状をサポートしていますが、各ワークフローに対して単一のモデル形状を使用することをお勧めします。2 つの形状は異なる機能とツールをサポートしているためです。ワークフローでモデル形状を組み合わせる必要がある場合は、使用しているすべての機能が両方で利用可能であることを確認してください。 + SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形状をサポートしていますが、各ワークフローで 1 つのモデル形状のみを使うことを推奨します。なぜなら、2 つの形状はサポートする機能やツールが異なるためです。ワークフローでモデル形状を組み合わせて使う場合は、利用するすべての機能が両方で利用可能かご確認ください。 ```python from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel @@ -48,10 +48,10 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -1. OpenAI モデルの名前を直接設定します。 -2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を提供します。 +1. OpenAI モデル名を直接設定します。 +2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を指定します。 -エージェントに使用するモデルをさらに設定したい場合は、`temperature` などのオプションのモデル設定パラメーターを提供する [`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings] を渡すことができます。 +エージェントで使用するモデルをさらに細かく設定したい場合は、[`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings] を渡すことができます。これにより、temperature などのオプションのモデル設定パラメーターを指定できます。 ```python from agents import Agent, ModelSettings @@ -64,43 +64,43 @@ english_agent = Agent( ) ``` -## 他の LLM プロバイダーの使用 +## 他の LLM プロバイダーの利用 -他の LLM プロバイダーを 3 つの方法で使用できます（例は[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)）。 +他の LLM プロバイダーは、3 つの方法で利用できます（[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) に code examples があります）。 -1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、`AsyncOpenAI` のインスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに使用したい場合に便利です。LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持っている場合に、`base_url` と `api_key` を設定できます。[examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) に設定可能な例があります。 -2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] は `Runner.run` レベルで使用します。これにより、「この実行のすべてのエージェントにカスタムモデルプロバイダーを使用する」と指定できます。[examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) に設定可能な例があります。 -3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] では、特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。これにより、異なるエージェントに対して異なるプロバイダーを組み合わせて使用することができます。[examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) に設定可能な例があります。 +1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、`AsyncOpenAI` のインスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに利用したい場合に便利です。これは、LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持ち、`base_url` と `api_key` を設定できる場合に使います。[examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) に設定例があります。 +2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] は `Runner.run` レベルで利用します。これにより、「この実行のすべてのエージェントでカスタムモデルプロバイダーを使う」と指定できます。[examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) に設定例があります。 +3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] で、特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。これにより、エージェントごとに異なるプロバイダーを組み合わせて使うことができます。[examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) に設定例があります。 -`platform.openai.com` からの API キーがない場合は、`set_tracing_disabled()` を使用してトレーシングを無効にするか、[異なるトレーシングプロセッサー](tracing.md)を設定することをお勧めします。 +`platform.openai.com` の API キーがない場合は、`set_tracing_disabled()` でトレーシングを無効にするか、[別のトレーシングプロセッサー](tracing.md) を設定することを推奨します。 !!! note - これらの例では、Chat Completions API/モデルを使用しています。なぜなら、ほとんどの LLM プロバイダーはまだ Responses API をサポートしていないからです。LLM プロバイダーがそれをサポートしている場合は、Responses を使用することをお勧めします。 + これらの code examples では Chat Completions API/モデルを使っています。なぜなら、ほとんどの LLM プロバイダーはまだ Responses API をサポートしていないためです。もし LLM プロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses の利用を推奨します。 -## 他の LLM プロバイダーを使用する際の一般的な問題 +## 他の LLM プロバイダー利用時のよくある問題 -### トレーシングクライアントエラー 401 +### Tracing クライアントの 401 エラー -トレーシングに関連するエラーが発生した場合、これはトレースが OpenAI サーバーにアップロードされ、OpenAI API キーを持っていないためです。これを解決するには、次の 3 つのオプションがあります。 +トレーシングに関連するエラーが発生した場合、これはトレースが OpenAI サーバーにアップロードされるため、OpenAI API キーがないことが原因です。解決方法は 3 つあります。 -1. トレーシングを完全に無効にする: [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled]。 -2. トレーシング用の OpenAI キーを設定する: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key]。この API キーはトレースのアップロードにのみ使用され、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) からのものでなければなりません。 -3. 非 OpenAI トレースプロセッサーを使用する。[トレーシングドキュメント](tracing.md#custom-tracing-processors)を参照してください。 +1. トレーシングを完全に無効化する: [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled]。 +2. トレーシング用の OpenAI キーを設定する: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key]。この API キーはトレースのアップロードのみに使われ、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) のものが必要です。 +3. OpenAI 以外のトレースプロセッサーを使う。[トレーシングのドキュメント](tracing.md#custom-tracing-processors) をご覧ください。 ### Responses API サポート -SDK はデフォルトで Responses API を使用しますが、ほとんどの他の LLM プロバイダーはまだサポートしていません。その結果、404 エラーや類似の問題が発生することがあります。これを解決するには、次の 2 つのオプションがあります。 +SDK はデフォルトで Responses API を使いますが、ほとんどの他の LLM プロバイダーはまだ対応していません。そのため、404 エラーなどが発生する場合があります。解決方法は 2 つあります。 -1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出します。これは、環境変数を介して `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に機能します。 -2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使用します。例は[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)にあります。 +1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出します。これは、環境変数で `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に有効です。 +2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使います。[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) に code examples があります。 -### 適切な形式のデータのサポート +### structured outputs サポート -一部のモデルプロバイダーは、[適切な形式のデータ](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)をサポートしていません。これにより、次のようなエラーが発生することがあります。 +一部のモデルプロバイダーは [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) をサポートしていません。その場合、次のようなエラーが発生することがあります。 ``` BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} ``` -これは一部のモデルプロバイダーの欠点であり、JSON 出力をサポートしていますが、出力に使用する `json_schema` を指定することはできません。これに対する修正に取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーに依存することをお勧めします。さもないと、アプリが不正な JSON のために頻繁に壊れることになります。 \ No newline at end of file +これは一部のモデルプロバイダーの制限で、JSON 出力には対応していても、出力に使う `json_schema` を指定できない場合があります。現在この問題の修正に取り組んでいますが、JSON schema 出力をサポートしているプロバイダーの利用を推奨します。そうでない場合、不正な JSON によりアプリが頻繁に動作しなくなる可能性があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/multi_agent.md b/docs/ja/multi_agent.md index af6357760..e5604f6fe 100644 --- a/docs/ja/multi_agent.md +++ b/docs/ja/multi_agent.md @@ -1,37 +1,37 @@ -# 複数エージェントのオーケストレーション +# 複数のエージェントのオーケストレーション -オーケストレーションとは、アプリ内でのエージェントの流れを指します。どのエージェントが実行され、どの順序で、次に何が起こるかをどのように決定するかです。エージェントをオーケストレーションする主な方法は2つあります。 +オーケストレーションとは、アプリ内でのエージェントの流れを指します。どのエージェントが、どの順番で実行され、次に何が起こるかをどのように決定するかということです。エージェントをオーケストレーションする主な方法は 2 つあります。 -1. LLM に決定を任せる: これは LLM の知能を利用して、計画、推論し、それに基づいてどのステップを取るかを決定します。 -2. コードによるオーケストレーション: コードを通じてエージェントの流れを決定します。 +1. LLM に意思決定を任せる方法：これは LLM の知能を活用し、計画・推論・意思決定を行わせるものです。 +2. コードによるオーケストレーション：コードでエージェントの流れを制御する方法です。 -これらのパターンを組み合わせて使用することができます。それぞれに独自のトレードオフがあり、以下で説明します。 +これらのパターンは組み合わせて使うこともできます。それぞれにメリット・デメリットがあり、以下で説明します。 ## LLM によるオーケストレーション -エージェントは、指示、ツール、ハンドオフを備えた LLM です。これにより、オープンエンドなタスクが与えられた場合、LLM は自律的にタスクに取り組む方法を計画し、ツールを使用してアクションを実行し、データを取得し、ハンドオフを使用してサブエージェントにタスクを委任できます。例えば、リサーチエージェントは次のようなツールを備えることができます。 +エージェントとは、instructions、tools、handoffs を備えた LLM です。つまり、オープンエンドなタスクが与えられた場合、LLM は自律的にタスクへの取り組み方を計画し、tools を使ってアクションを実行・データを取得し、handoffs を使ってサブエージェントにタスクを委任できます。たとえば、リサーチエージェントには以下のような tools を持たせることができます。 -- Web 検索でオンライン情報を見つける -- ファイル検索と取得で独自データや接続を検索する -- コンピュータ操作でコンピュータ上でアクションを実行する +- Web 検索でオンライン情報を探す +- ファイル検索やリトリーバルで独自データや接続先を検索する +- コンピュータ操作でコンピュータ上のアクションを実行する - コード実行でデータ分析を行う -- 計画やレポート作成に優れた専門エージェントへのハンドオフ +- 計画やレポート作成などに特化したエージェントへの handoffs -このパターンは、タスクがオープンエンドであり、LLM の知能に依存したい場合に最適です。ここでの最も重要な戦術は次のとおりです。 +このパターンは、タスクがオープンエンドで LLM の知能に頼りたい場合に最適です。ここで重要なポイントは次のとおりです。 -1. 良いプロンプトに投資する。利用可能なツール、使用方法、および操作するパラメーターを明確にします。 -2. アプリを監視し、反復する。問題が発生する箇所を確認し、プロンプトを改善します。 -3. エージェントに内省と改善を許可する。例えば、ループで実行し、自己批評させるか、エラーメッセージを提供して改善させます。 -4. 一つのタスクに優れた専門エージェントを持つこと。何でも得意とされる汎用エージェントを持つのではなく。 -5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資する。これにより、エージェントを訓練してタスクの改善と向上を図ることができます。 +1. 良いプロンプトに投資しましょう。利用可能な tools、使い方、守るべきパラメーターを明確に伝えます。 +2. アプリをモニタリングし、改善を繰り返しましょう。問題が発生した箇所を確認し、プロンプトを改善します。 +3. エージェントに内省と改善を促しましょう。たとえばループで実行し、自己批評させたり、エラーメッセージを与えて改善させたりします。 +4. 何でもできる汎用エージェントではなく、1 つのタスクに特化したエージェントを用意しましょう。 +5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資しましょう。これによりエージェントを訓練し、タスクの精度を向上させることができます。 ## コードによるオーケストレーション -LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードによるオーケストレーションは、速度、コスト、パフォーマンスの面でタスクをより決定的で予測可能にします。ここでの一般的なパターンは次のとおりです。 +LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードによるオーケストレーションは、速度・コスト・パフォーマンスの面でより決定的かつ予測可能になります。よく使われるパターンは次のとおりです。 -- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用して、コードで検査できる適切な形式のデータを生成します。例えば、エージェントにタスクをいくつかのカテゴリーに分類させ、そのカテゴリーに基づいて次のエージェントを選択することができます。 -- 複数のエージェントをチェーンして、一つの出力を次の入力に変換します。ブログ記事を書くタスクを、リサーチ、アウトライン作成、記事執筆、批評、改善という一連のステップに分解できます。 -- `while` ループでタスクを実行するエージェントと、評価とフィードバックを提供するエージェントを実行し、評価者が出力が特定の基準を満たすと判断するまで続けます。 -- 複数のエージェントを並行して実行します。例えば、Python の基本コンポーネントである `asyncio.gather` を使用します。これは、互いに依存しない複数のタスクがある場合に速度のために役立ちます。 +- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使い、コードで検査できる適切な形式のデータを生成する。たとえば、エージェントにタスクをいくつかのカテゴリーに分類させ、そのカテゴリーに応じて次のエージェントを選択することができます。 +- 複数のエージェントを連鎖させ、一方の出力を次の入力に変換する。たとえば、ブログ記事の作成タスクを「リサーチ→アウトライン作成→記事執筆→批評→改善」といった一連のステップに分解できます。 +- タスクを実行するエージェントと、評価・フィードバックを行うエージェントを `while` ループで回し、評価者が基準を満たしたと判断するまで繰り返します。 +- 複数のエージェントを並列で実行する（例：Python の基本コンポーネントである `asyncio.gather` を利用）。これは、互いに依存しない複数のタスクを高速に処理したい場合に有効です。 -[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) には多くのコード例があります。 \ No newline at end of file +[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) には、さまざまな code examples をご用意しています。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/quickstart.md b/docs/ja/quickstart.md index 9e4846ef1..1a4913c70 100644 --- a/docs/ja/quickstart.md +++ b/docs/ja/quickstart.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## プロジェクトと仮想環境の作成 -これは一度だけ行えば大丈夫です。 +この作業は一度だけ行えば十分です。 ```bash mkdir my_project @@ -10,9 +10,9 @@ cd my_project python -m venv .venv ``` -### 仮想環境をアクティブにする +### 仮想環境の有効化 -新しいターミナルセッションを開始するたびに行ってください。 +新しいターミナルセッションを開始するたびに、これを実行してください。 ```bash source .venv/bin/activate @@ -26,7 +26,7 @@ pip install openai-agents # or `uv add openai-agents`, etc ### OpenAI API キーの設定 -お持ちでない場合は、[こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key)に従って OpenAI API キーを作成してください。 +まだお持ちでない場合は、[こちらの手順](https://platform.openai.com/docs/quickstart#create-and-export-an-api-key)に従って OpenAI API キーを作成してください。 ```bash export OPENAI_API_KEY=sk-... @@ -34,7 +34,7 @@ export OPENAI_API_KEY=sk-... ## 最初のエージェントを作成する -エージェントは、instructions、名前、オプションの設定（`model_config` など）で定義されます。 +エージェントは instructions、名前、およびオプションの設定（例： `model_config` ）で定義します。 ```python from agents import Agent @@ -47,7 +47,7 @@ agent = Agent( ## さらにエージェントを追加する -追加のエージェントも同様に定義できます。`handoff_descriptions` は、ハンドオフルーティングを決定するための追加のコンテキストを提供します。 +追加のエージェントも同様の方法で定義できます。 `handoff_descriptions` は、ハンドオフのルーティングを判断するための追加コンテキストを提供します。 ```python from agents import Agent @@ -67,7 +67,7 @@ math_tutor_agent = Agent( ## ハンドオフを定義する -各エージェントで、タスクを進める方法を決定するための送信ハンドオフオプションのインベントリを定義できます。 +各エージェントで、タスクを進めるために選択できる送信先ハンドオフオプションのインベントリを定義できます。 ```python triage_agent = Agent( @@ -77,9 +77,9 @@ triage_agent = Agent( ) ``` -## エージェントオーケストレーションを実行する +## エージェントのオーケストレーションを実行する -ワークフローが実行され、トリアージエージェントが2つの専門エージェント間を正しくルーティングするか確認しましょう。 +ワークフローが正しく動作し、トリアージエージェントが 2 つの専門エージェント間で正しくルーティングするか確認しましょう。 ```python from agents import Runner @@ -91,7 +91,7 @@ async def main(): ## ガードレールを追加する -入力または出力に対してカスタムガードレールを定義できます。 +入力または出力に対して実行するカスタムガードレールを定義できます。 ```python from agents import GuardrailFunctionOutput, Agent, Runner @@ -118,7 +118,7 @@ async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data): ## すべてをまとめる -すべてをまとめて、ハンドオフと入力ガードレールを使用して全体のワークフローを実行しましょう。 +すべてを組み合わせて、ハンドオフと入力ガードレールを使ったワークフロー全体を実行してみましょう。 ```python from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner @@ -176,14 +176,14 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -## トレースを表示する +## トレースを確認する -エージェントの実行中に何が起こったかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードのトレースビューア](https://platform.openai.com/traces)に移動して、エージェント実行のトレースを表示してください。 +エージェントの実行中に何が起こったかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードの Trace viewer](https://platform.openai.com/traces) にアクセスして、エージェント実行のトレースを表示してください。 ## 次のステップ より複雑なエージェントフローの構築方法を学びましょう： -- [エージェント](agents.md)の設定方法を学ぶ。 -- [エージェントの実行](running_agents.md)について学ぶ。 -- [ツール](tools.md)、[ガードレール](guardrails.md)、[モデル](models.md)について学ぶ。 \ No newline at end of file +- [エージェント](agents.md) の設定方法について学ぶ +- [エージェントの実行](running_agents.md) について学ぶ +- [tools](tools.md)、[guardrails](guardrails.md)、[models](models.md) について学ぶ \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/results.md b/docs/ja/results.md index 765bba5cb..6b2c0cccb 100644 --- a/docs/ja/results.md +++ b/docs/ja/results.md @@ -1,52 +1,52 @@ # 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： +`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` を呼び出すと [`RunResult`][agents.result.RunResult] -- `run_streamed` を呼び出すと [`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] +- `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あります。 +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含まれています。これは次のいずれかです： +[`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: -- `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 +- 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` 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。 + `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。 -## 次のターンの入力 +## 次のターンへの入力 -[`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。 +[`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。 +[`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。 +[`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。 +- [`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。 +- [`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] 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。 +[`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 応答 +### 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] が含まれています。 +[`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。 \ No newline at end of file +[`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。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/running_agents.md b/docs/ja/running_agents.md index c2071c652..1a56fcc7f 100644 --- a/docs/ja/running_agents.md +++ b/docs/ja/running_agents.md @@ -1,10 +1,10 @@ # エージェントの実行 -エージェントは [`Runner`][agents.run.Runner] クラスを通じて実行できます。3つのオプションがあります： +エージェントは [`Runner`][agents.run.Runner] クラスを使って実行できます。3 つのオプションがあります。 -1. 非同期で実行し、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返す [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]。 -2. 同期メソッドで、内部で `.run()` を実行する [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]。 -3. 非同期で実行し、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返す [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]。ストリーミングモードで LLM を呼び出し、受信したイベントをストリームします。 +1. [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]：非同期で実行され、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返します。 +2. [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]：同期メソッドで、内部的には `.run()` を実行します。 +3. [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]：非同期で実行され、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返します。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リアルタイムでストリームします。 ```python from agents import Agent, Runner @@ -19,53 +19,53 @@ async def main(): # Infinite loop's dance. ``` -詳細は[結果ガイド](results.md)をご覧ください。 +詳細は [results guide](results.md) をご覧ください。 ## エージェントループ -`Runner` の実行メソッドを使用する際、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る）または OpenAI Responses API のアイテムリストのいずれかです。 +`Runner` の run メソッドを使用する際、開始する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）または入力アイテムのリスト（OpenAI Responses API のアイテム）を指定できます。 -ランナーは次のループを実行します： +runner は次のようなループを実行します。 1. 現在のエージェントと入力で LLM を呼び出します。 2. LLM が出力を生成します。 - 1. LLM が `final_output` を返すと、ループは終了し、結果を返します。 - 2. LLM がハンドオフを行う場合、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。 - 3. LLM がツール呼び出しを生成する場合、それらを実行し、結果を追加し、ループを再実行します。 + 1. LLM が `final_output` を返した場合、ループは終了し、結果を返します。 + 2. LLM がハンドオフを行った場合、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。 + 3. LLM がツール呼び出しを生成した場合、それらのツール呼び出しを実行し、結果を追加してループを再実行します。 3. 渡された `max_turns` を超えた場合、[`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 例外を発生させます。 !!! note - LLM の出力が「最終出力」と見なされるかどうかのルールは、望ましいタイプのテキスト出力を生成し、ツール呼び出しがないことです。 + LLM の出力が「final output」と見なされるルールは、希望する型のテキスト出力が生成され、ツール呼び出しがない場合です。 ## ストリーミング -ストリーミングを使用すると、LLM が実行される際にストリーミングイベントを受け取ることができます。ストリームが完了すると、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] は実行に関する完全な情報を含み、生成されたすべての新しい出力を含みます。ストリーミングイベントには `.stream_events()` を呼び出せます。[ストリーミングガイド](streaming.md)で詳細を確認してください。 +ストリーミングを利用すると、LLM の実行中にストリーミングイベントを受け取ることができます。ストリームが完了すると、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] に実行に関するすべての情報（新たに生成されたすべての出力を含む）が格納されます。ストリーミングイベントは `.stream_events()` で取得できます。詳細は [streaming guide](streaming.md) をご覧ください。 -## 実行設定 +## Run config -`run_config` パラメーターを使用して、エージェント実行のグローバル設定を構成できます： +`run_config` パラメーターでは、エージェント実行のグローバル設定をいくつか構成できます。 -- [`model`][agents.run.RunConfig.model]: 各エージェントの `model` に関係なく、使用するグローバル LLM モデルを設定できます。 -- [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]: モデル名を検索するためのモデルプロバイダーで、デフォルトは OpenAI です。 -- [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]: エージェント固有の設定を上書きします。たとえば、グローバルな `temperature` や `top_p` を設定できます。 -- [`input_guardrails`][agents.run.RunConfig.input_guardrails], [`output_guardrails`][agents.run.RunConfig.output_guardrails]: すべての実行に含める入力または出力ガードレールのリスト。 -- [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]: すべてのハンドオフに適用するグローバル入力フィルター。ハンドオフに既にフィルターがない場合に適用されます。入力フィルターを使用して、新しいエージェントに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] のドキュメントを参照してください。 -- [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]: 実行全体の[トレーシング](tracing.md)を無効にできます。 -- [`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、潜在的に機密性のあるデータを含めるかどうかを設定します。 -- [`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` を設定することをお勧めします。グループ ID は、複数の実行にわたってトレースをリンクするためのオプションフィールドです。 -- [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]: すべてのトレースに含めるメタデータ。 +- [`model`][agents.run.RunConfig.model]：各エージェントの `model` 設定に関わらず、グローバルで使用する LLM モデルを指定できます。 +- [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]：モデル名を検索するためのモデルプロバイダーで、デフォルトは OpenAI です。 +- [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]：エージェント固有の設定を上書きします。たとえば、グローバルな `temperature` や `top_p` を設定できます。 +- [`input_guardrails`][agents.run.RunConfig.input_guardrails], [`output_guardrails`][agents.run.RunConfig.output_guardrails]：すべての実行に含める入力または出力ガードレールのリストです。 +- [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]：すべてのハンドオフに適用するグローバルな入力フィルターです（ハンドオフに既にフィルターがない場合）。入力フィルターを使うと、新しいエージェントに送信する入力を編集できます。詳細は [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] のドキュメントをご覧ください。 +- [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]：実行全体の [トレーシング](tracing.md) を無効にできます。 +- [`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、機密性のあるデータを含めるかどうかを設定します。 +- [`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。グループ ID は複数の実行にまたがるトレースをリンクするためのオプション項目です。 +- [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]：すべてのトレースに含めるメタデータです。 -## 会話/チャットスレッド +## 会話・チャットスレッド -いずれかの実行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る可能性があります（したがって、1つ以上の LLM 呼び出しが行われます）が、チャット会話の単一の論理ターンを表します。例えば： +いずれかの run メソッドを呼び出すと、1 つまたは複数のエージェント（および 1 つまたは複数の LLM 呼び出し）が実行されますが、チャット会話における 1 回の論理的なターンを表します。例： -1. ユーザーターン：ユーザーがテキストを入力 -2. ランナー実行：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にハンドオフし、2番目のエージェントがさらにツールを実行し、出力を生成します。 +1. ユーザーのターン：ユーザーがテキストを入力 +2. Runner の実行：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にハンドオフ、2 番目のエージェントがさらにツールを実行し、出力を生成 -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を選択できます。例えば、エージェントによって生成されたすべての新しいアイテムをユーザーに表示するか、最終出力のみを表示するかです。いずれにせよ、ユーザーがフォローアップの質問をする可能性があり、その場合は再度実行メソッドを呼び出すことができます。 +エージェントの実行が終わったら、ユーザーに何を表示するか選択できます。たとえば、エージェントが生成したすべての新しいアイテムをユーザーに見せることも、最終出力だけを見せることもできます。いずれの場合も、ユーザーが追加の質問をした場合は、再度 run メソッドを呼び出せます。 -次のターンの入力を取得するには、基本の [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使用できます。 +次のターンの入力を取得するには、ベースの [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使用できます。 ```python async def main(): @@ -86,10 +86,10 @@ async def main(): ## 例外 -SDK は特定のケースで例外を発生させます。完全なリストは [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下の通りです： +SDK は特定のケースで例外を発生させます。全リストは [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下の通りです。 -- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException] は、SDK で発生するすべての例外の基本クラスです。 -- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] は、実行が渡された `max_turns` を超えた場合に発生します。 -- [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError] は、モデルが無効な出力を生成した場合に発生します。例：不正な形式の JSON や存在しないツールの使用。 -- [`UserError`][agents.exceptions.UserError] は、SDK を使用する際にエラーを犯した場合に発生します。 -- [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] は、[ガードレール](guardrails.md)が作動した場合に発生します。 \ No newline at end of file +- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]：SDK で発生するすべての例外の基底クラスです。 +- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]：run メソッドに渡した `max_turns` を超えた場合に発生します。 +- [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]：モデルが不正な出力（例：不正な JSON や存在しないツールの使用）を生成した場合に発生します。 +- [`UserError`][agents.exceptions.UserError]：SDK を使用する際に、あなた（SDK を使ってコードを書く人）がエラーを起こした場合に発生します。 +- [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]：[ガードレール](guardrails.md) が作動した場合に発生します。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/streaming.md b/docs/ja/streaming.md index 2f7a8dd23..b820bae59 100644 --- a/docs/ja/streaming.md +++ b/docs/ja/streaming.md @@ -1,14 +1,14 @@ # ストリーミング -ストリーミングを使用すると、エージェントの実行が進行する際の更新を購読できます。これは、エンドユーザーに進捗状況の更新や部分的な応答を表示するのに役立ちます。 +ストリーミングを利用すると、エージェントの実行が進行するにつれて、その更新情報を購読できます。これは、エンドユーザーに進捗状況や部分的な応答を表示するのに役立ちます。 -ストリーミングを行うには、[`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] を呼び出します。これにより、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] が得られます。`result.stream_events()` を呼び出すと、以下で説明する [`StreamEvent`][agents.stream_events.StreamEvent] オブジェクトの非同期ストリームが得られます。 +ストリーミングを行うには、[`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] を呼び出します。これにより、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] が返されます。`result.stream_events()` を呼び出すと、下記で説明する [`StreamEvent`][agents.stream_events.StreamEvent] オブジェクトの非同期ストリームが得られます。 -## Raw response events +## raw response events -[`RawResponsesStreamEvent`][agents.stream_events.RawResponsesStreamEvent] は、LLM から直接渡される raw イベントです。これらは OpenAI Responses API フォーマットであり、各イベントにはタイプ（`response.created`、`response.output_text.delta` など）とデータがあります。これらのイベントは、生成され次第、ユーザーに応答メッセージをストリーミングしたい場合に便利です。 +[`RawResponsesStreamEvent`][agents.stream_events.RawResponsesStreamEvent] は、LLM から直接渡される raw イベントです。これらは OpenAI Responses API フォーマットであり、各イベントには type（例：`response.created`、`response.output_text.delta` など）とデータが含まれます。これらのイベントは、応答メッセージが生成され次第、ユーザーにストリーミングしたい場合に便利です。 -例えば、これは LLM によってトークンごとに生成されたテキストを出力します。 +例えば、以下の例では LLM が生成したテキストをトークンごとに出力します。 ```python import asyncio @@ -31,11 +31,11 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -## 実行アイテムイベントとエージェントイベント +## Run item イベントとエージェントイベント -[`RunItemStreamEvent`][agents.stream_events.RunItemStreamEvent] は、より高レベルのイベントです。アイテムが完全に生成されたときに通知します。これにより、「メッセージが生成された」、「ツールが実行された」などのレベルで進捗状況を更新することができます。同様に、[`AgentUpdatedStreamEvent`][agents.stream_events.AgentUpdatedStreamEvent] は、現在のエージェントが変更されたとき（例えば、ハンドオフの結果として）に更新を提供します。 +[`RunItemStreamEvent`][agents.stream_events.RunItemStreamEvent] は、より高レベルなイベントです。アイテムが完全に生成されたタイミングを通知します。これにより、「メッセージが生成された」「ツールが実行された」など、各トークン単位ではなく、進捗状況をまとめてユーザーに伝えることができます。同様に、[`AgentUpdatedStreamEvent`][agents.stream_events.AgentUpdatedStreamEvent] は、現在のエージェントが変更されたとき（例：ハンドオフの結果として）に更新情報を提供します。 -例えば、これは raw イベントを無視し、ユーザーに更新をストリーミングします。 +例えば、以下の例では raw イベントを無視し、ユーザーに更新情報のみをストリーミングします。 ```python import asyncio diff --git a/docs/ja/tools.md b/docs/ja/tools.md index cd7476637..2444891cb 100644 --- a/docs/ja/tools.md +++ b/docs/ja/tools.md @@ -1,18 +1,18 @@ # ツール -ツールはエージェントがアクションを実行するためのものです。データの取得、コードの実行、外部 API の呼び出し、さらにはコンピュータの使用などが含まれます。Agent SDK には3つのクラスのツールがあります。 +ツールは エージェント がアクションを実行するためのものです。たとえば、データの取得、コードの実行、外部 API の呼び出し、さらにはコンピュータ操作などが含まれます。Agents SDK には 3 種類のツールクラスがあります。 -- ホストされたツール: これらは LLM サーバー上で AI モデルと一緒に実行されます。OpenAI は、リトリーバル、Web 検索、コンピュータ操作をホストされたツールとして提供しています。 -- 関数呼び出し: 任意の Python 関数をツールとして使用できます。 -- エージェントをツールとして使用: エージェントをツールとして使用し、エージェントが他のエージェントをハンドオフせずに呼び出すことができます。 +- Hosted tools: これらは LLM サーバー上で AI モデルとともに実行されます。OpenAI は retrieval、Web 検索、コンピュータ操作を Hosted tools として提供しています。 +- Function calling: 任意の Python 関数をツールとして利用できます。 +- Agents as tools: エージェントをツールとして利用でき、エージェントが他のエージェントをハンドオフせずに呼び出すことができます。 -## ホストされたツール +## Hosted tools -OpenAI は、[`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] を使用する際にいくつかの組み込みツールを提供しています。 +OpenAI は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] を使用する際に、いくつかの組み込みツールを提供しています。 -- [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] はエージェントが Web 検索を行うことを可能にします。 -- [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は OpenAI ベクトルストアから情報を取得することを可能にします。 -- [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] はコンピュータ操作タスクを自動化することを可能にします。 +- [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] は、エージェントが Web 検索を行うことを可能にします。 +- [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は、OpenAI ベクトルストアから情報を取得できます。 +- [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] は、コンピュータ操作タスクの自動化を可能にします。 ```python from agents import Agent, FileSearchTool, Runner, WebSearchTool @@ -33,16 +33,16 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -## 関数ツール +## Function tools -任意の Python 関数をツールとして使用できます。Agents SDK はツールを自動的にセットアップします。 +任意の Python 関数をツールとして利用できます。Agents SDK が自動的にツールをセットアップします。 -- ツールの名前は Python 関数の名前になります（または名前を指定できます） -- ツールの説明は関数の docstring から取得されます（または説明を指定できます） -- 関数入力のスキーマは関数の引数から自動的に作成されます -- 各入力の説明は、無効にしない限り、関数の docstring から取得されます +- ツール名は Python 関数名になります（または任意の名前を指定できます） +- ツールの説明は関数の docstring から取得されます（または任意の説明を指定できます） +- 関数の引数から自動的に入力スキーマが作成されます +- 各入力の説明は、関数の docstring から取得されます（無効化も可能です） -Python の `inspect` モジュールを使用して関数シグネチャを抽出し、[`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) を使用して docstring を解析し、`pydantic` を使用してスキーマを作成します。 +Python の `inspect` モジュールを使って関数シグネチャを抽出し、[`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) で docstring を解析し、`pydantic` でスキーマを作成します。 ```python import json @@ -94,12 +94,12 @@ for tool in agent.tools: ``` -1. 任意の Python 型を関数の引数として使用でき、関数は同期または非同期であることができます。 -2. Docstring が存在する場合、説明や引数の説明を取得するために使用されます。 -3. 関数はオプションで `context` を取ることができ（最初の引数である必要があります）、ツールの名前、説明、使用する docstring スタイルなどのオーバーライドを設定できます。 -4. デコレートされた関数をツールのリストに渡すことができます。 +1. 関数の引数には任意の Python 型を利用でき、同期・非同期どちらの関数も利用可能です。 +2. docstring があれば、説明や引数の説明として利用されます。 +3. 関数はオプションで `context` を最初の引数として受け取れます。また、ツール名や説明、docstring スタイルの指定などのオーバーライドも可能です。 +4. デコレートした関数をツールのリストに渡すことができます。 -??? note "出力を表示するには展開してください" +??? note "出力を展開して表示" ``` fetch_weather @@ -169,14 +169,14 @@ for tool in agent.tools: } ``` -### カスタム関数ツール +### カスタム function tools -時には、Python 関数をツールとして使用したくない場合もあります。その場合、直接 [`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を作成できます。以下を提供する必要があります。 +場合によっては、Python 関数をツールとして使いたくないこともあります。その場合は、[`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を直接作成できます。必要な情報は以下の通りです。 - `name` - `description` - `params_json_schema`（引数の JSON スキーマ） -- `on_invoke_tool`（コンテキストと引数を JSON 文字列として受け取り、ツールの出力を文字列として返す非同期関数） +- `on_invoke_tool`（context と引数（JSON 文字列）を受け取り、ツールの出力を文字列で返す async 関数） ```python from typing import Any @@ -211,16 +211,16 @@ tool = FunctionTool( ### 引数と docstring の自動解析 -前述のように、ツールのスキーマを抽出するために関数シグネチャを自動的に解析し、ツールおよび個々の引数の説明を抽出するために docstring を解析します。以下の点に注意してください。 +前述の通り、関数シグネチャを自動解析してツールのスキーマを抽出し、docstring からツールや各引数の説明を抽出します。主なポイントは以下の通りです。 -1. シグネチャの解析は `inspect` モジュールを通じて行われます。引数の型を理解するために型注釈を使用し、全体のスキーマを表す Pydantic モデルを動的に構築します。Python の基本コンポーネント、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートしています。 -2. `griffe` を使用して docstring を解析します。サポートされている docstring フォーマットは `google`、`sphinx`、`numpy` です。docstring フォーマットを自動的に検出しようとしますが、これはベストエフォートであり、`function_tool` を呼び出す際に明示的に設定できます。`use_docstring_info` を `False` に設定することで docstring 解析を無効にすることもできます。 +1. シグネチャの解析は `inspect` モジュールで行います。型アノテーションを利用して引数の型を把握し、Pydantic モデルを動的に構築して全体のスキーマを表現します。Python の基本コンポーネント、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートしています。 +2. docstring の解析には `griffe` を使用します。サポートされている docstring フォーマットは `google`、`sphinx`、`numpy` です。docstring フォーマットは自動検出を試みますが、`function_tool` 呼び出し時に明示的に指定することもできます。`use_docstring_info` を `False` に設定することで docstring 解析を無効化できます。 スキーマ抽出のコードは [`agents.function_schema`][] にあります。 -## エージェントをツールとして使用 +## Agents as tools -一部のワークフローでは、中央のエージェントが専門エージェントのネットワークをオーケストレーションすることを望むかもしれません。これを行うには、エージェントをツールとしてモデル化します。 +一部のワークフローでは、ハンドオフせずに中央のエージェントが専門エージェントのネットワークをオーケストレーションしたい場合があります。その場合、エージェントをツールとしてモデル化することで実現できます。 ```python from agents import Agent, Runner @@ -259,12 +259,12 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -## 関数ツールでのエラー処理 +## Function tools でのエラー処理 -`@function_tool` を使用して関数ツールを作成する際、`failure_error_function` を渡すことができます。これは、ツール呼び出しがクラッシュした場合に LLM にエラーレスポンスを提供する関数です。 +`@function_tool` で function tool を作成する際、`failure_error_function` を渡すことができます。これは、ツール呼び出しがクラッシュした場合に LLM へエラー応答を提供する関数です。 -- デフォルトでは（何も渡さない場合）、`default_tool_error_function` が実行され、LLM にエラーが発生したことを伝えます。 -- 独自のエラー関数を渡した場合、それが実行され、LLM にレスポンスが送信されます。 -- 明示的に `None` を渡した場合、ツール呼び出しエラーは再度発生し、処理する必要があります。モデルが無効な JSON を生成した場合は `ModelBehaviorError`、コードがクラッシュした場合は `UserError` などが考えられます。 +- デフォルト（何も渡さない場合）では、`default_tool_error_function` が実行され、LLM にエラーが発生したことを伝えます。 +- 独自のエラー関数を渡した場合は、それが実行され、その応答が LLM に送信されます。 +- 明示的に `None` を渡した場合、ツール呼び出し時のエラーは再スローされ、ユーザー側で処理できます。たとえば、モデルが無効な JSON を生成した場合は `ModelBehaviorError`、コードがクラッシュした場合は `UserError` などです。 -`FunctionTool` オブジェクトを手動で作成する場合、`on_invoke_tool` 関数内でエラーを処理する必要があります。 \ No newline at end of file +`FunctionTool` オブジェクトを手動で作成する場合は、`on_invoke_tool` 関数内でエラー処理を行う必要があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/tracing.md b/docs/ja/tracing.md index 0f573eb80..b7cb18dc4 100644 --- a/docs/ja/tracing.md +++ b/docs/ja/tracing.md @@ -1,51 +1,51 @@ # トレーシング -Agents SDK には組み込みのトレーシング機能があり、エージェント実行中のイベント（LLM の生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、カスタムイベントなど）の包括的な記録を収集します。[Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces)を使用して、開発中および本番環境でワークフローをデバッグ、可視化、監視できます。 +Agents SDK にはトレーシング機能が組み込まれており、エージェントの実行中に発生するイベント（ LLM 生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、カスタムイベントなど）の包括的な記録を収集します。[Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces) を使用することで、開発中や本番環境でワークフローのデバッグ、可視化、監視が可能です。 !!!note - トレーシングはデフォルトで有効です。トレーシングを無効にする方法は2つあります: + トレーシングはデフォルトで有効になっています。トレーシングを無効にする方法は 2 つあります: - 1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定して、グローバルにトレーシングを無効にすることができます。 - 2. [`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定して、単一の実行でトレーシングを無効にすることができます。 + 1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定することで、グローバルにトレーシングを無効化できます。 + 2. 単一の実行に対しては [`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定することで無効化できます。 -***OpenAI の API を使用している Zero Data Retention (ZDR) ポリシーの下で運営されている組織では、トレーシングは利用できません。*** +***OpenAI の API を使用し、Zero Data Retention (ZDR) ポリシーの下で運用している組織では、トレーシングは利用できません。*** ## トレースとスパン -- **トレース** は「ワークフロー」の単一のエンドツーエンドの操作を表します。スパンで構成されています。トレースには以下のプロパティがあります: - - `workflow_name`: 論理的なワークフローまたはアプリです。例: "Code generation" や "Customer service"。 - - `trace_id`: トレースの一意の ID。指定しない場合は自動生成されます。形式は `trace_<32_alphanumeric>` でなければなりません。 - - `group_id`: 同じ会話からの複数のトレースをリンクするためのオプションのグループ ID。例: チャットスレッド ID。 - - `disabled`: True の場合、トレースは記録されません。 - - `metadata`: トレースのオプションのメタデータ。 -- **スパン** は開始時間と終了時間を持つ操作を表します。スパンには以下があります: - - `started_at` と `ended_at` のタイムスタンプ。 - - 所属するトレースを表す `trace_id` - - 親スパンを指す `parent_id`（ある場合） - - スパンに関する情報を含む `span_data`。例: `AgentSpanData` はエージェントに関する情報を含み、`GenerationSpanData` は LLM の生成に関する情報を含みます。 +- **トレース** は 1 つの「ワークフロー」のエンドツーエンドの操作を表します。トレースはスパンで構成されます。トレースには以下のプロパティがあります: + - `workflow_name`: 論理的なワークフローやアプリ名です。例: "Code generation" や "Customer service" など。 + - `trace_id`: トレースの一意な ID です。指定しない場合は自動生成されます。フォーマットは `trace_<32_alphanumeric>` である必要があります。 + - `group_id`: オプションのグループ ID で、同じ会話からの複数のトレースをリンクするために使用します。例: チャットスレッド ID など。 + - `disabled`: True の場合、このトレースは記録されません。 + - `metadata`: トレースに付加するオプションのメタデータです。 +- **スパン** は開始時刻と終了時刻を持つ操作を表します。スパンには以下があります: + - `started_at` および `ended_at` タイムスタンプ + - 所属するトレースを示す `trace_id` + - このスパンの親スパンを指す `parent_id`（存在する場合） + - スパンに関する情報を含む `span_data`。例: `AgentSpanData` はエージェントに関する情報、`GenerationSpanData` は LLM 生成に関する情報など。 ## デフォルトのトレーシング -デフォルトで、SDK は以下をトレースします: +デフォルトでは、 SDK は以下をトレースします: -- `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` 全体が `trace()` でラップされます。 -- エージェントが実行されるたびに、`agent_span()` でラップされます。 -- LLM の生成は `generation_span()` でラップされます。 -- 関数ツールの呼び出しはそれぞれ `function_span()` でラップされます。 -- ガードレールは `guardrail_span()` でラップされます。 -- ハンドオフは `handoff_span()` でラップされます。 -- 音声入力（音声からテキスト）は `transcription_span()` でラップされます。 -- 音声出力（テキストから音声）は `speech_span()` でラップされます。 -- 関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下に配置されることがあります。 +- `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` 全体が `trace()` でラップされます。 +- エージェントが実行されるたびに `agent_span()` でラップされます。 +- LLM 生成は `generation_span()` でラップされます。 +- 関数ツール呼び出しはそれぞれ `function_span()` でラップされます。 +- ガードレールは `guardrail_span()` でラップされます。 +- ハンドオフは `handoff_span()` でラップされます。 +- 音声入力（音声からテキスト）は `transcription_span()` でラップされます。 +- 音声出力（テキストから音声）は `speech_span()` でラップされます。 +- 関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下にまとめられる場合があります。 -デフォルトでは、トレースは "Agent trace" と名付けられています。`trace` を使用する場合、この名前を設定することができ、[`RunConfig`][agents.run.RunConfig] で名前やその他のプロパティを設定できます。 +デフォルトでは、トレース名は "Agent trace" です。`trace` を使用する場合、この名前を設定できます。また、[`RunConfig`][agents.run.RunConfig] で名前やその他のプロパティを設定することも可能です。 -さらに、[カスタムトレースプロセッサー](#custom-tracing-processors)を設定して、トレースを他の宛先に送信することもできます（置き換えまたは二次的な宛先として）。 +さらに、[カスタムトレースプロセッサー](#custom-tracing-processors) を設定して、トレースを他の宛先に送信することもできます（置き換えや追加の宛先として）。 -## 高レベルのトレース +## より高レベルのトレース -時には、複数の `run()` 呼び出しを単一のトレースの一部にしたいことがあります。これを行うには、コード全体を `trace()` でラップします。 +複数回の `run()` 呼び出しを 1 つのトレースにまとめたい場合があります。その場合、コード全体を `trace()` でラップしてください。 ```python from agents import Agent, Runner, trace @@ -60,57 +60,57 @@ async def main(): print(f"Rating: {second_result.final_output}") ``` -1. `Runner.run` への2つの呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個々の実行は2つのトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部になります。 +1. 2 回の `Runner.run` 呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個々の実行は 2 つのトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部となります。 ## トレースの作成 -[`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使用してトレースを作成できます。トレースは開始と終了が必要です。以下の2つの方法があります: +[`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使ってトレースを作成できます。トレースは開始と終了が必要です。方法は 2 つあります: -1. **推奨**: トレースをコンテキストマネージャーとして使用します。つまり、`with trace(...) as my_trace` とします。これにより、トレースが自動的に適切なタイミングで開始および終了します。 -2. 手動で [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] と [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を呼び出すこともできます。 +1. **推奨**: トレースをコンテキストマネージャーとして使用します。例: `with trace(...) as my_trace`。これにより、トレースの開始と終了が自動的に行われます。 +2. [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] および [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を手動で呼び出すこともできます。 -現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡されます。これにより、並行処理でも自動的に機能します。トレースを手動で開始/終了する場合は、`start()`/`finish()` に `mark_as_current` と `reset_current` を渡して現在のトレースを更新する必要があります。 +現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) で管理されています。これにより、自動的に並行処理にも対応します。トレースを手動で開始・終了する場合は、`start()`/`finish()` に `mark_as_current` および `reset_current` を渡して現在のトレースを更新する必要があります。 ## スパンの作成 -さまざまな [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドを使用してスパンを作成できます。一般的に、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムスパン情報を追跡するための [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数が利用可能です。 +さまざまな [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドを使ってスパンを作成できます。通常、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムスパン情報を追跡するための [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数も用意されています。 -スパンは自動的に現在のトレースの一部となり、Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) を介して追跡される最も近い現在のスパンの下にネストされます。 +スパンは自動的に現在のトレースの一部となり、最も近い現在のスパンの下にネストされます。これは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) で管理されています。 -## センシティブデータ +## 機微なデータ -特定のスパンは潜在的にセンシティブなデータをキャプチャすることがあります。 +一部のスパンは、機微なデータを記録する場合があります。 -`generation_span()` は LLM 生成の入力/出力を保存し、`function_span()` は関数呼び出しの入力/出力を保存します。これらにはセンシティブなデータが含まれる可能性があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] を使用してそのデータのキャプチャを無効にすることができます。 +`generation_span()` は LLM 生成の入力・出力を保存し、`function_span()` は関数呼び出しの入力・出力を保存します。これらには機微なデータが含まれる場合があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] でそのデータの記録を無効化できます。 -同様に、音声スパンにはデフォルトで入力および出力音声の base64 エンコードされた PCM データが含まれます。この音声データのキャプチャを無効にするには、[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定します。 +同様に、音声スパンはデフォルトで入力・出力音声の base64 エンコード PCM データを含みます。[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定することで、この音声データの記録を無効化できます。 -## カスタムトレーシングプロセッサー +## カスタムトレースプロセッサー -トレーシングの高レベルアーキテクチャは次のとおりです: +トレーシングの高レベルなアーキテクチャは以下の通りです: -- 初期化時に、トレースを作成する責任を持つグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成します。 -- `TraceProvider` を [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] で構成し、トレース/スパンをバッチで [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] に送信し、OpenAI バックエンドにバッチでスパンとトレースをエクスポートします。 +- 初期化時にグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成し、トレースの生成を担当します。 +- `TraceProvider` は [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] で構成されており、トレースやスパンをバッチで [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] に送信します。これにより、スパンやトレースが OpenAI バックエンドにバッチでエクスポートされます。 -このデフォルトのセットアップをカスタマイズして、トレースを代替または追加のバックエンドに送信したり、エクスポーターの動作を変更したりするには、次の2つのオプションがあります: +このデフォルト設定をカスタマイズし、トレースを別のバックエンドや追加のバックエンドに送信したり、エクスポーターの動作を変更したりするには、2 つの方法があります: -1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] を使用して、トレースとスパンが準備できたときに受け取る**追加の**トレースプロセッサーを追加できます。これにより、OpenAI のバックエンドにトレースを送信することに加えて、独自の処理を行うことができます。 -2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] を使用して、デフォルトのプロセッサーを独自のトレースプロセッサーに**置き換える**ことができます。これにより、`TracingProcessor` を含めない限り、トレースは OpenAI バックエンドに送信されません。 +1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] を使うと、**追加の** トレースプロセッサーを追加できます。これにより、トレースやスパンが準備できた時点で独自の処理を行うことができ、OpenAI バックエンドへの送信に加えて独自の処理が可能です。 +2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] を使うと、デフォルトのプロセッサーを独自のトレースプロセッサーに**置き換える**ことができます。この場合、OpenAI バックエンドにトレースが送信されるのは、`TracingProcessor` を含めた場合のみです。 -## 外部トレーシングプロセッサーリスト +## 外部トレースプロセッサー一覧 -- [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents) -- [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) -- [MLflow (self-hosted/OSS](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) -- [MLflow (Databricks hosted](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/mlflow-tracing#-automatic-tracing) -- [Braintrust](https://braintrust.dev/docs/guides/traces/integrations#openai-agents-sdk) -- [Pydantic Logfire](https://logfire.pydantic.dev/docs/integrations/llms/openai/#openai-agents) -- [AgentOps](https://docs.agentops.ai/v1/integrations/agentssdk) -- [Scorecard](https://docs.scorecard.io/docs/documentation/features/tracing#openai-agents-sdk-integration) -- [Keywords AI](https://docs.keywordsai.co/integration/development-frameworks/openai-agent) -- [LangSmith](https://docs.smith.langchain.com/observability/how_to_guides/trace_with_openai_agents_sdk) -- [Maxim AI](https://www.getmaxim.ai/docs/observe/integrations/openai-agents-sdk) -- [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/integrations/openai_agents) -- [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents) -- [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) -- [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) \ No newline at end of file +- [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents) +- [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) +- [MLflow (self-hosted/OSS](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) +- [MLflow (Databricks hosted](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/mlflow-tracing#-automatic-tracing) +- [Braintrust](https://braintrust.dev/docs/guides/traces/integrations#openai-agents-sdk) +- [Pydantic Logfire](https://logfire.pydantic.dev/docs/integrations/llms/openai/#openai-agents) +- [AgentOps](https://docs.agentops.ai/v1/integrations/agentssdk) +- [Scorecard](https://docs.scorecard.io/docs/documentation/features/tracing#openai-agents-sdk-integration) +- [Keywords AI](https://docs.keywordsai.co/integration/development-frameworks/openai-agent) +- [LangSmith](https://docs.smith.langchain.com/observability/how_to_guides/trace_with_openai_agents_sdk) +- [Maxim AI](https://www.getmaxim.ai/docs/observe/integrations/openai-agents-sdk) +- [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/integrations/openai_agents) +- [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents) +- [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) +- [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/visualization.md b/docs/ja/visualization.md index 1054dd12a..c93b3836d 100644 --- a/docs/ja/visualization.md +++ b/docs/ja/visualization.md @@ -1,10 +1,10 @@ # エージェントの可視化 -エージェントの可視化では、**Graphviz** を使用してエージェントとその関係の構造化されたグラフィカル表現を生成できます。これは、アプリケーション内でエージェント、ツール、ハンドオフがどのように相互作用するかを理解するのに役立ちます。 +エージェントの可視化では、 **Graphviz** を使用してエージェントとその関係性を構造的にグラフィカルに表現できます。これは、アプリケーション内でエージェント、ツール、ハンドオフがどのように相互作用しているかを理解するのに役立ちます。 ## インストール -オプションの `viz` 依存関係グループをインストールします: +オプションの `viz` 依存グループをインストールします: ```bash pip install "openai-agents[viz]" @@ -12,11 +12,11 @@ pip install "openai-agents[viz]" ## グラフの生成 -`draw_graph` 関数を使用してエージェントの可視化を生成できます。この関数は、以下のような有向グラフを作成します: +`draw_graph` 関数を使ってエージェントの可視化を生成できます。この関数は、以下のような有向グラフを作成します: - **エージェント** は黄色のボックスで表されます。 - **ツール** は緑色の楕円で表されます。 -- **ハンドオフ** はあるエージェントから別のエージェントへの有向エッジです。 +- **ハンドオフ** は、あるエージェントから別のエージェントへの有向エッジで表されます。 ### 使用例 @@ -50,31 +50,32 @@ draw_graph(triage_agent) ![Agent Graph](../assets/images/graph.png) -これにより、**トリアージエージェント** の構造とサブエージェントおよびツールへの接続を視覚的に表現するグラフが生成されます。 +これにより、 **triage agent** の構造とサブエージェントやツールとの接続が視覚的に表現されたグラフが生成されます。 + ## 可視化の理解 生成されたグラフには以下が含まれます: -- エントリーポイントを示す **開始ノード** (`__start__`)。 -- 黄色で塗りつぶされた **長方形** で表されるエージェント。 -- 緑色で塗りつぶされた **楕円** で表されるツール。 +- エントリーポイントを示す **start node** (`__start__`) +- 黄色で塗りつぶされた **長方形** で表されるエージェント +- 緑色で塗りつぶされた **楕円** で表されるツール - 相互作用を示す有向エッジ: - - エージェント間のハンドオフには **実線の矢印**。 - - ツール呼び出しには **点線の矢印**。 -- 実行が終了する場所を示す **終了ノード** (`__end__`)。 + - エージェント間のハンドオフには **実線の矢印** + - ツール呼び出しには **点線の矢印** +- 実行が終了する場所を示す **end node** (`__end__`) ## グラフのカスタマイズ ### グラフの表示 -デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。別ウィンドウでグラフを表示するには、次のように記述します: +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。グラフを別ウィンドウで表示したい場合は、次のように記述します: ```python draw_graph(triage_agent).view() ``` ### グラフの保存 -デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存するには、ファイル名を指定します: +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存したい場合は、ファイル名を指定します: ```python draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph.png") diff --git a/docs/ja/voice/pipeline.md b/docs/ja/voice/pipeline.md index 6df7dd04d..506610763 100644 --- a/docs/ja/voice/pipeline.md +++ b/docs/ja/voice/pipeline.md @@ -1,6 +1,6 @@ # パイプラインとワークフロー -[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] は、エージェントのワークフローを音声アプリに変換するのを簡単にするクラスです。実行するワークフローを渡すと、パイプラインが入力音声の文字起こし、音声の終了検出、適切なタイミングでのワークフロー呼び出し、ワークフロー出力の音声化を行います。 +[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] は、エージェントワークフローを音声アプリに簡単に変換できるクラスです。実行したいワークフローを渡すと、パイプラインが入力音声の文字起こし、音声終了の検出、適切なタイミングでのワークフロー呼び出し、ワークフロー出力の音声化までを自動で処理します。 ```mermaid graph LR @@ -30,28 +30,28 @@ graph LR ## パイプラインの設定 -パイプラインを作成する際に、以下のことを設定できます： +パイプラインを作成する際、以下の項目を設定できます。 -1. [`workflow`][agents.voice.workflow.VoiceWorkflowBase]：新しい音声が文字起こしされるたびに実行されるコード。 -2. 使用する [`speech-to-text`][agents.voice.model.STTModel] および [`text-to-speech`][agents.voice.model.TTSModel] モデル。 +1. [`workflow`][agents.voice.workflow.VoiceWorkflowBase]：新しい音声が文字起こしされるたびに実行されるコードです。 +2. 使用する [`speech-to-text`][agents.voice.model.STTModel] および [`text-to-speech`][agents.voice.model.TTSModel] モデル 3. [`config`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig]：以下のような設定が可能です。 - - モデルプロバイダー：モデル名をモデルにマッピングできます。 - - トレーシング：トレーシングを無効にするかどうか、音声ファイルのアップロード、ワークフロー名、トレース ID など。 - - TTS および STT モデルの設定：プロンプト、言語、使用するデータ型など。 + - モデルプロバイダー：モデル名をモデルにマッピングできます + - トレーシング：トレーシングの有効/無効、音声ファイルのアップロード有無、ワークフロー名、トレース ID など + - TTS および STT モデルの設定：プロンプト、言語、使用するデータ型など ## パイプラインの実行 -パイプラインは [`run()`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline.run] メソッドを通じて実行できます。これにより、2 つの形式で音声入力を渡すことができます： +パイプラインは [`run()`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline.run] メソッドで実行できます。音声入力は 2 つの形式で渡せます。 -1. [`AudioInput`][agents.voice.input.AudioInput]：完全な音声トランスクリプトがある場合に使用し、その結果を生成するだけです。これは、話者が話し終わったときの検出が不要な場合に便利です。例えば、事前録音された音声や、ユーザーが話し終わったことが明確なプッシュ・トゥ・トークアプリで使用します。 -2. [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput]：ユーザーが話し終わったときの検出が必要な場合に使用します。音声チャンクを検出時にプッシュでき、音声パイプラインが自動的にエージェントワークフローを適切なタイミングで実行します。これは「アクティビティ検出」と呼ばれるプロセスを通じて行われます。 +1. [`AudioInput`][agents.voice.input.AudioInput]：完全な音声トランスクリプトがある場合に使用し、その内容に対する結果のみを生成します。話者が話し終えたタイミングを検出する必要がない場合（例：事前録音音声や push-to-talk アプリなど、ユーザーが話し終えたことが明確な場合）に便利です。 +2. [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput]：ユーザーが話し終えたタイミングを検出する必要がある場合に使用します。音声チャンクを検出ごとにプッシュでき、VoicePipeline が「アクティビティ検出」と呼ばれるプロセスを通じて、適切なタイミングでエージェントワークフローを自動実行します。 ## 結果 -音声パイプライン実行の結果は [`StreamedAudioResult`][agents.voice.result.StreamedAudioResult] です。これは、イベントが発生するたびにストリーミングできるオブジェクトです。いくつかの種類の [`VoiceStreamEvent`][agents.voice.events.VoiceStreamEvent] があります： +VoicePipeline 実行の結果は [`StreamedAudioResult`][agents.voice.result.StreamedAudioResult] です。これは、イベントが発生するたびにストリーミングで受け取れるオブジェクトです。いくつかの種類の [`VoiceStreamEvent`][agents.voice.events.VoiceStreamEvent] があります。 -1. [`VoiceStreamEventAudio`][agents.voice.events.VoiceStreamEventAudio]：音声チャンクを含むイベント。 -2. [`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle]：ターンの開始や終了などのライフサイクルイベントを通知します。 +1. [`VoiceStreamEventAudio`][agents.voice.events.VoiceStreamEventAudio]：音声チャンクを含みます。 +2. [`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle]：ターンの開始や終了など、ライフサイクルイベントを通知します。 3. [`VoiceStreamEventError`][agents.voice.events.VoiceStreamEventError]：エラーイベントです。 ```python @@ -70,6 +70,6 @@ async for event in result.stream(): ## ベストプラクティス -### 中断 +### 割り込み -Agents SDK は現在、[`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] に対する組み込みの中断サポートを提供していません。代わりに、検出されたターンごとにワークフローの別の実行をトリガーします。アプリケーション内で中断を処理したい場合は、[`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] イベントを監視できます。`turn_started` は新しいターンが文字起こしされ、処理が始まったことを示します。`turn_ended` は、関連するすべての音声が送信された後にトリガーされます。これらのイベントを使用して、モデルがターンを開始したときにスピーカーのマイクをミュートし、関連する音声をすべてフラッシュした後にアンミュートすることができます。 \ No newline at end of file +Agents SDK は現在、[`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] に対する組み込みの割り込みサポートを提供していません。そのため、検出された各ターンごとにワークフローの個別実行がトリガーされます。アプリケーション内で割り込みを処理したい場合は、[`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] イベントをリッスンできます。`turn_started` は新しいターンが文字起こしされ、処理が開始されたことを示します。`turn_ended` は該当ターンのすべての音声が送信された後にトリガーされます。これらのイベントを利用して、モデルがターンを開始した際に話者のマイクをミュートし、ターンに関連するすべての音声を送信し終えた後にアンミュートする、といった制御が可能です。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/quickstart.md b/docs/ja/voice/quickstart.md index 77e5ef27a..9c8740203 100644 --- a/docs/ja/voice/quickstart.md +++ b/docs/ja/voice/quickstart.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## 前提条件 -Agents SDK の基本的な[クイックスタート手順](../quickstart.md)に従い、仮想環境を設定してください。その後、SDK からオプションの音声依存関係をインストールします。 +Agents SDK の[クイックスタート手順](../quickstart.md)に従い、仮想環境をセットアップしてください。その後、SDK からオプションの音声依存関係をインストールします。 ```bash pip install 'openai-agents[voice]' @@ -10,11 +10,11 @@ pip install 'openai-agents[voice]' ## コンセプト -知っておくべき主なコンセプトは、[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] です。これは3ステップのプロセスです。 +主なコンセプトは [`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] です。これは 3 ステップのプロセスです： -1. 音声をテキストに変換する音声認識モデルを実行します。 -2. 通常はエージェントワークフローであるコードを実行して、結果を生成します。 -3. 結果のテキストを音声に戻すテキスト読み上げモデルを実行します。 +1. 音声をテキストに変換する音声認識モデル（speech-to-text）を実行します。 +2. 通常はエージェント的なワークフローであるあなたのコードを実行し、結果を生成します。 +3. 結果のテキストを音声に戻す音声合成モデル（text-to-speech）を実行します。 ```mermaid graph LR @@ -44,7 +44,7 @@ graph LR ## エージェント -まず、いくつかのエージェントを設定しましょう。この SDK でエージェントを構築したことがある場合、これは馴染みがあるはずです。エージェント、ハンドオフ、ツールを用意します。 +まず、いくつかのエージェントをセットアップしましょう。この SDK でエージェントを作成したことがあれば、馴染みがあるはずです。ここでは、複数のエージェント、ハンドオフ、ツールを用意します。 ```python import asyncio @@ -88,14 +88,14 @@ agent = Agent( ## 音声パイプライン -[`SingleAgentVoiceWorkflow`][agents.voice.workflow.SingleAgentVoiceWorkflow] をワークフローとして使用して、シンプルな音声パイプラインを設定します。 +[`SingleAgentVoiceWorkflow`][agents.voice.workflow.SingleAgentVoiceWorkflow] をワークフローとして使い、シンプルな音声パイプラインをセットアップします。 ```python from agents.voice import SingleAgentVoiceWorkflow, VoicePipeline pipeline = VoicePipeline(workflow=SingleAgentVoiceWorkflow(agent)) ``` -## パイプラインを実行する +## パイプラインの実行 ```python import numpy as np @@ -191,4 +191,4 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -この例を実行すると、エージェントがあなたに話しかけます！ [examples/voice/static](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice/static) の例をチェックして、自分でエージェントと話すデモを見てください。 \ No newline at end of file +この例を実行すると、エージェントがあなたに話しかけます！[examples/voice/static](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice/static) のコード例をチェックして、実際にエージェントと会話できるデモをご覧ください。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/tracing.md b/docs/ja/voice/tracing.md index 1a1df2789..639a95f29 100644 --- a/docs/ja/voice/tracing.md +++ b/docs/ja/voice/tracing.md @@ -1,14 +1,14 @@ # トレーシング -[エージェントがトレースされる](../tracing.md)のと同様に、音声パイプラインも自動的にトレースされます。 +[エージェントのトレーシング](../tracing.md)と同様に、音声パイプラインも自動的にトレーシングされます。 -基本的なトレーシング情報については上記のトレーシングドキュメントを参照できますが、パイプラインのトレーシングは [`VoicePipelineConfig`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] を通じて追加で設定できます。 +基本的なトレーシング情報については上記のトレーシングドキュメントをご参照いただけますが、さらに [`VoicePipelineConfig`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] を使ってパイプラインのトレーシングを設定することも可能です。 -トレーシングに関連する主なフィールドは次のとおりです： +主なトレーシング関連フィールドは以下の通りです： -- [`tracing_disabled`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]: トレーシングを無効にするかどうかを制御します。デフォルトでは、トレーシングは有効です。 -- [`trace_include_sensitive_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_data]: トレースに音声トランスクリプトのような潜在的に機密性のあるデータを含めるかどうかを制御します。これは特に音声パイプライン用であり、ワークフロー内で行われることには関係ありません。 -- [`trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]: トレースに音声データを含めるかどうかを制御します。 -- [`workflow_name`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.workflow_name]: トレースワークフローの名前です。 -- [`group_id`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.group_id]: 複数のトレースをリンクするための `group_id` です。 -- [`trace_metadata`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]: トレースに含める追加のメタデータです。 \ No newline at end of file +- [`tracing_disabled`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレーシングを無効にするかどうかを制御します。デフォルトではトレーシングは有効です。 +- [`trace_include_sensitive_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_data]：トレースに音声の書き起こしなど、機密性の高いデータを含めるかどうかを制御します。これは特に音声パイプライン用であり、Workflow 内部で発生する内容には適用されません。 +- [`trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]：トレースに音声データを含めるかどうかを制御します。 +- [`workflow_name`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.workflow_name]：トレースワークフローの名前です。 +- [`group_id`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.group_id]：トレースの `group_id` で、複数のトレースをリンクすることができます。 +- [`trace_metadata`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレースに追加するメタデータです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/scripts/translate_docs.py b/docs/scripts/translate_docs.py index e62a2c09d..f261daa04 100644 --- a/docs/scripts/translate_docs.py +++ b/docs/scripts/translate_docs.py @@ -7,7 +7,7 @@ # logging.basicConfig(level=logging.INFO) # logging.getLogger("openai").setLevel(logging.DEBUG) -OPENAI_MODEL = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4o") +OPENAI_MODEL = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4.1") # Define the source and target directories source_dir = "docs" @@ -94,18 +94,17 @@ def built_instructions(target_language: str, lang_code: str) -> str: ) return f"""You are an expert technical translator. -Your task: translate the markdown passed as a user input from English into {target_language}. +Your task: translate the markdown passed as a user input from English into {target_language}. +The inputs are the official OpenAI Agents SDK framework documentation, and your translation outputs'll be used for serving the official {target_language} version of them. Thus, accuracy, clarity, and fidelity to the original are critical. ############################ ## OUTPUT REQUIREMENTS ## ############################ -- Return **only** the translated markdown, with the original markdown structure preserved. -- Do **not** add explanations, comments, or metadata. +You must return **only** the translated markdown. Do not include any commentary, metadata, or explanations. The original markdown structure must be strictly preserved. ######################### ## GENERAL RULES ## ######################### -- The output quality must be great enough to be used for public documentation. - Be professional and polite. - Keep the tone **natural** and concise. - Do not omit any content. If a segment should stay in English, copy it verbatim. @@ -149,9 +148,17 @@ def built_instructions(target_language: str, lang_code: str) -> str: If you are uncertain about a term, leave the original English term in parentheses after your translation. ######################### -## FINAL REMINDER ## +## WORKFLOW ## ######################### -Return **only** the translated markdown text. No extra commentary. + +Follow the following workflow to translate the given markdown text data: + +1. Read the input markdown text given by the user. +2. Translate the markdown file into {target_language}, carefully following the requirements above. +3. Perform a self-review to evaluate the quality of the translation, focusing on naturalness, accuracy, and consistency in detail. +4. If improvements are necessary, refine the content without changing the original meaning. +5. Continue improving the translation until you are fully satisfied with the result. +6. Once the final output is ready, return **only** the translated markdown text. No extra commentary. """ diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index 3eaf0f4b3..51d65e697 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -127,7 +127,7 @@ plugins: nav: - はじめに: index.md - クイックスタート: quickstart.md - - サンプル例: examples.md + - コード例: examples.md - ドキュメント: - agents.md - running_agents.md From 96a97af9be9a30c6ca0c2e811425043d53a5ee3f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Apr 2025 22:45:30 -0400 Subject: [PATCH 039/186] v0.0.10 (#514) --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 9 ++++----- 2 files changed, 5 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 251a6ab55..c3e46a66a 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.9" +version = "0.0.10" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index a762c723e..1212f790d 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1108,13 +1108,11 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.9" +version = "0.0.10" source = { editable = "." } dependencies = [ - { name = "eval-type-backport" }, { name = "griffe" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, - { name = "mkdocs-static-i18n" }, { name = "openai" }, { name = "pydantic" }, { name = "requests" }, @@ -1134,6 +1132,7 @@ voice = [ [package.dev-dependencies] dev = [ { name = "coverage" }, + { name = "eval-type-backport" }, { name = "graphviz" }, { name = "inline-snapshot" }, { name = "mkdocs" }, @@ -1156,11 +1155,9 @@ dev = [ [package.metadata] requires-dist = [ - { name = "eval-type-backport", specifier = ">=0.2.2" }, { name = "graphviz", marker = "extra == 'viz'", specifier = ">=0.17" }, { name = "griffe", specifier = ">=1.5.6,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.6.0,<2" }, - { name = "mkdocs-static-i18n", specifier = ">=1.3.0" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, { name = "openai", specifier = ">=1.66.5" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, @@ -1174,11 +1171,13 @@ provides-extras = ["voice", "viz"] [package.metadata.requires-dev] dev = [ { name = "coverage", specifier = ">=7.6.12" }, + { name = "eval-type-backport", specifier = ">=0.2.2" }, { name = "graphviz" }, { name = "inline-snapshot", specifier = ">=0.20.7" }, { name = "mkdocs", specifier = ">=1.6.0" }, { name = "mkdocs-material", specifier = ">=9.6.0" }, { name = "mkdocs-static-i18n" }, + { name = "mkdocs-static-i18n", specifier = ">=1.3.0" }, { name = "mkdocstrings", extras = ["python"], specifier = ">=0.28.0" }, { name = "mypy" }, { name = "playwright", specifier = "==1.50.0" }, From b978b4382ef7e6b7f78982e0d0a9c3c758ec886c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: RonaldChungHueyWu <10584547+ronaldchwu@users.noreply.github.com> Date: Tue, 15 Apr 2025 12:48:01 +1000 Subject: [PATCH 040/186] Support parallel_tool_calls=False for ChatCompletion API (#513) The current ChatCompletion API supports only `parallel_tool_calls=True` or `parallel_tool_calls=NOT_GIVEN` This PR is to support setting `parallel_tool_calls=False`, a common requirement in controlling agent tool use patterns (e.g. ensuring one tool call at the time, to facilitate desired tool calling sequence). I followed the merged [PR#333](https://github.com/openai/openai-agents-python/pull/333) for consistency. --- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 6 +++++- 1 file changed, 5 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index c12fe68a1..712a79987 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -500,7 +500,11 @@ async def _fetch_response( span.span_data.input = converted_messages parallel_tool_calls = ( - True if model_settings.parallel_tool_calls and tools and len(tools) > 0 else NOT_GIVEN + True + if model_settings.parallel_tool_calls and tools and len(tools) > 0 + else False + if model_settings.parallel_tool_calls is False + else NOT_GIVEN ) tool_choice = _Converter.convert_tool_choice(model_settings.tool_choice) response_format = _Converter.convert_response_format(output_schema) From f329eef7e8f1fa24f9378ef3ef838d99244dd7a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Apr 2025 12:46:31 -0400 Subject: [PATCH 041/186] Examples and tests for previous_response_id (#512) Examples + tests --- examples/basic/previous_response_id.py | 66 ++++++++++++++++++++ tests/fake_model.py | 9 +++ tests/test_agent_runner.py | 83 ++++++++++++++++++++++++++ 3 files changed, 158 insertions(+) create mode 100644 examples/basic/previous_response_id.py diff --git a/examples/basic/previous_response_id.py b/examples/basic/previous_response_id.py new file mode 100644 index 000000000..b00bf3aa6 --- /dev/null +++ b/examples/basic/previous_response_id.py @@ -0,0 +1,66 @@ +import asyncio + +from agents import Agent, Runner + +"""This demonstrates usage of the `previous_response_id` parameter to continue a conversation. +The second run passes the previous response ID to the model, which allows it to continue the +conversation without re-sending the previous messages. + +Notes: +1. This only applies to the OpenAI Responses API. Other models will ignore this parameter. +2. Responses are only stored for 30 days as of this writing, so in production you should +store the response ID along with an expiration date; if the response is no longer valid, +you'll need to re-send the previous conversation history. +""" + + +async def main(): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You are a helpful assistant. be VERY concise.", + ) + + result = await Runner.run(agent, "What is the largest country in South America?") + print(result.final_output) + # Brazil + + result = await Runner.run( + agent, + "What is the capital of that country?", + previous_response_id=result.last_response_id, + ) + print(result.final_output) + # Brasilia + + +async def main_stream(): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You are a helpful assistant. be VERY concise.", + ) + + result = Runner.run_streamed(agent, "What is the largest country in South America?") + + async for event in result.stream_events(): + if event.type == "raw_response_event" and event.data.type == "response.output_text.delta": + print(event.data.delta, end="", flush=True) + + print() + + result = Runner.run_streamed( + agent, + "What is the capital of that country?", + previous_response_id=result.last_response_id, + ) + + async for event in result.stream_events(): + if event.type == "raw_response_event" and event.data.type == "response.output_text.delta": + print(event.data.delta, end="", flush=True) + + +if __name__ == "__main__": + is_stream = input("Run in stream mode? (y/n): ") + if is_stream == "y": + asyncio.run(main_stream()) + else: + asyncio.run(main()) diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index 203479d0e..52d3a3b2b 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -63,6 +63,7 @@ async def get_response( "model_settings": model_settings, "tools": tools, "output_schema": output_schema, + "previous_response_id": previous_response_id, } with generation_span(disabled=not self.tracing_enabled) as span: @@ -98,6 +99,14 @@ async def stream_response( *, previous_response_id: str | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: + self.last_turn_args = { + "system_instructions": system_instructions, + "input": input, + "model_settings": model_settings, + "tools": tools, + "output_schema": output_schema, + "previous_response_id": previous_response_id, + } with generation_span(disabled=not self.tracing_enabled) as span: output = self.get_next_output() if isinstance(output, Exception): diff --git a/tests/test_agent_runner.py b/tests/test_agent_runner.py index 4f2776568..14a278a90 100644 --- a/tests/test_agent_runner.py +++ b/tests/test_agent_runner.py @@ -662,3 +662,86 @@ async def test_model_settings_override(): # temperature is overridden by Runner.run, but max_tokens is not assert model.last_turn_args["model_settings"].temperature == 0.5 assert model.last_turn_args["model_settings"].max_tokens == 1000 + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_previous_response_id_passed_between_runs(): + """Test that previous_response_id is passed to the model on subsequent runs.""" + model = FakeModel() + model.set_next_output([get_text_message("done")]) + agent = Agent(name="test", model=model) + + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") is None + await Runner.run(agent, input="test", previous_response_id="resp-non-streamed-test") + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") == "resp-non-streamed-test" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_multi_turn_previous_response_id_passed_between_runs(): + """Test that previous_response_id is passed to the model on subsequent runs.""" + + model = FakeModel() + agent = Agent( + name="test", + model=model, + tools=[get_function_tool("foo", "tool_result")], + ) + + model.add_multiple_turn_outputs( + [ + # First turn: a message and tool call + [get_text_message("a_message"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], + # Second turn: text message + [get_text_message("done")], + ] + ) + + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") is None + await Runner.run(agent, input="test", previous_response_id="resp-test-123") + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") == "resp-test-123" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_previous_response_id_passed_between_runs_streamed(): + """Test that previous_response_id is passed to the model on subsequent streamed runs.""" + model = FakeModel() + model.set_next_output([get_text_message("done")]) + agent = Agent( + name="test", + model=model, + ) + + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") is None + result = Runner.run_streamed(agent, input="test", previous_response_id="resp-stream-test") + async for _ in result.stream_events(): + pass + + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") == "resp-stream-test" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_previous_response_id_passed_between_runs_streamed_multi_turn(): + """Test that previous_response_id is passed to the model on subsequent streamed runs.""" + + model = FakeModel() + agent = Agent( + name="test", + model=model, + tools=[get_function_tool("foo", "tool_result")], + ) + + model.add_multiple_turn_outputs( + [ + # First turn: a message and tool call + [get_text_message("a_message"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], + # Second turn: text message + [get_text_message("done")], + ] + ) + + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") is None + result = Runner.run_streamed(agent, input="test", previous_response_id="resp-stream-test") + async for _ in result.stream_events(): + pass + + assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") == "resp-stream-test" From e625cb495e06df94c76d14282c4c4cc8590fad75 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Apr 2025 12:48:27 -0400 Subject: [PATCH 042/186] Only include stream_options when streaming (#519) Closes #518 --- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 9 +++++++-- 1 file changed, 7 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 712a79987..a4f93cb71 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -528,7 +528,9 @@ async def _fetch_response( reasoning_effort = model_settings.reasoning.effort if model_settings.reasoning else None store = _Converter.get_store_param(self._get_client(), model_settings) - stream_options = _Converter.get_stream_options_param(self._get_client(), model_settings) + stream_options = _Converter.get_stream_options_param( + self._get_client(), model_settings, stream=stream + ) ret = await self._get_client().chat.completions.create( model=self.model, @@ -591,8 +593,11 @@ def get_store_param(cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings) -> @classmethod def get_stream_options_param( - cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings + cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings, stream: bool ) -> dict[str, bool] | None: + if not stream: + return None + default_include_usage = True if cls.is_openai(client) else None include_usage = ( model_settings.include_usage From ca8e8bed5d0f33e8a0bc3eabd5f1b0a183e73765 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Apr 2025 14:37:16 -0400 Subject: [PATCH 043/186] v0.0.11 (#520) New release, to incorporate #519 --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index c3e46a66a..1eefadd93 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.10" +version = "0.0.11" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 1212f790d..d4b825461 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1108,7 +1108,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.10" +version = "0.0.11" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From ce1abe6006eafbf5d93b1694b8227674b2e756f9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Apr 2025 18:26:48 -0400 Subject: [PATCH 044/186] Run CI on all commits, not just ones on main (#521) Was not running on my stacked PRs. --- .github/workflows/tests.yml | 3 +-- 1 file changed, 1 insertion(+), 2 deletions(-) diff --git a/.github/workflows/tests.yml b/.github/workflows/tests.yml index 4f93980a2..edd0d898b 100644 --- a/.github/workflows/tests.yml +++ b/.github/workflows/tests.yml @@ -5,8 +5,7 @@ on: branches: - main pull_request: - branches: - - main + # All PRs, including stacked PRs env: UV_FROZEN: "1" From 80de53e8795bcba4c1a250461477bb5042358371 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Apr 2025 18:31:17 -0400 Subject: [PATCH 045/186] Extract chat completions conversion code into helper (#522) Small refactor for rest of stack. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #524 * #523 * __->__ #522 --- src/agents/models/chatcmpl_converter.py | 466 +++++++++++++++++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 477 +----------------- tests/test_openai_chatcompletions.py | 14 +- .../test_openai_chatcompletions_converter.py | 74 +-- tests/test_tool_converter.py | 10 +- 5 files changed, 530 insertions(+), 511 deletions(-) create mode 100644 src/agents/models/chatcmpl_converter.py diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py new file mode 100644 index 000000000..00175a16a --- /dev/null +++ b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py @@ -0,0 +1,466 @@ +from __future__ import annotations + +import json +from collections.abc import Iterable +from typing import Any, Literal, cast + +from openai import NOT_GIVEN, NotGiven +from openai.types.chat import ( + ChatCompletionAssistantMessageParam, + ChatCompletionContentPartImageParam, + ChatCompletionContentPartParam, + ChatCompletionContentPartTextParam, + ChatCompletionDeveloperMessageParam, + ChatCompletionMessage, + ChatCompletionMessageParam, + ChatCompletionMessageToolCallParam, + ChatCompletionSystemMessageParam, + ChatCompletionToolChoiceOptionParam, + ChatCompletionToolMessageParam, + ChatCompletionUserMessageParam, +) +from openai.types.chat.chat_completion_tool_param import ChatCompletionToolParam +from openai.types.chat.completion_create_params import ResponseFormat +from openai.types.responses import ( + EasyInputMessageParam, + ResponseFileSearchToolCallParam, + ResponseFunctionToolCall, + ResponseFunctionToolCallParam, + ResponseInputContentParam, + ResponseInputImageParam, + ResponseInputTextParam, + ResponseOutputMessage, + ResponseOutputMessageParam, + ResponseOutputRefusal, + ResponseOutputText, +) +from openai.types.responses.response_input_param import FunctionCallOutput, ItemReference, Message + +from ..agent_output import AgentOutputSchema +from ..exceptions import AgentsException, UserError +from ..handoffs import Handoff +from ..items import TResponseInputItem, TResponseOutputItem +from ..tool import FunctionTool, Tool +from .fake_id import FAKE_RESPONSES_ID + + +class Converter: + @classmethod + def convert_tool_choice( + cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | None + ) -> ChatCompletionToolChoiceOptionParam | NotGiven: + if tool_choice is None: + return NOT_GIVEN + elif tool_choice == "auto": + return "auto" + elif tool_choice == "required": + return "required" + elif tool_choice == "none": + return "none" + else: + return { + "type": "function", + "function": { + "name": tool_choice, + }, + } + + @classmethod + def convert_response_format( + cls, final_output_schema: AgentOutputSchema | None + ) -> ResponseFormat | NotGiven: + if not final_output_schema or final_output_schema.is_plain_text(): + return NOT_GIVEN + + return { + "type": "json_schema", + "json_schema": { + "name": "final_output", + "strict": final_output_schema.strict_json_schema, + "schema": final_output_schema.json_schema(), + }, + } + + @classmethod + def message_to_output_items(cls, message: ChatCompletionMessage) -> list[TResponseOutputItem]: + items: list[TResponseOutputItem] = [] + + message_item = ResponseOutputMessage( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + content=[], + role="assistant", + type="message", + status="completed", + ) + if message.content: + message_item.content.append( + ResponseOutputText(text=message.content, type="output_text", annotations=[]) + ) + if message.refusal: + message_item.content.append( + ResponseOutputRefusal(refusal=message.refusal, type="refusal") + ) + if message.audio: + raise AgentsException("Audio is not currently supported") + + if message_item.content: + items.append(message_item) + + if message.tool_calls: + for tool_call in message.tool_calls: + items.append( + ResponseFunctionToolCall( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + call_id=tool_call.id, + arguments=tool_call.function.arguments, + name=tool_call.function.name, + type="function_call", + ) + ) + + return items + + @classmethod + def maybe_easy_input_message(cls, item: Any) -> EasyInputMessageParam | None: + if not isinstance(item, dict): + return None + + keys = item.keys() + # EasyInputMessageParam only has these two keys + if keys != {"content", "role"}: + return None + + role = item.get("role", None) + if role not in ("user", "assistant", "system", "developer"): + return None + + if "content" not in item: + return None + + return cast(EasyInputMessageParam, item) + + @classmethod + def maybe_input_message(cls, item: Any) -> Message | None: + if ( + isinstance(item, dict) + and item.get("type") == "message" + and item.get("role") + in ( + "user", + "system", + "developer", + ) + ): + return cast(Message, item) + + return None + + @classmethod + def maybe_file_search_call(cls, item: Any) -> ResponseFileSearchToolCallParam | None: + if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "file_search_call": + return cast(ResponseFileSearchToolCallParam, item) + return None + + @classmethod + def maybe_function_tool_call(cls, item: Any) -> ResponseFunctionToolCallParam | None: + if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "function_call": + return cast(ResponseFunctionToolCallParam, item) + return None + + @classmethod + def maybe_function_tool_call_output( + cls, + item: Any, + ) -> FunctionCallOutput | None: + if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "function_call_output": + return cast(FunctionCallOutput, item) + return None + + @classmethod + def maybe_item_reference(cls, item: Any) -> ItemReference | None: + if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "item_reference": + return cast(ItemReference, item) + return None + + @classmethod + def maybe_response_output_message(cls, item: Any) -> ResponseOutputMessageParam | None: + # ResponseOutputMessage is only used for messages with role assistant + if ( + isinstance(item, dict) + and item.get("type") == "message" + and item.get("role") == "assistant" + ): + return cast(ResponseOutputMessageParam, item) + return None + + @classmethod + def extract_text_content( + cls, content: str | Iterable[ResponseInputContentParam] + ) -> str | list[ChatCompletionContentPartTextParam]: + all_content = cls.extract_all_content(content) + if isinstance(all_content, str): + return all_content + out: list[ChatCompletionContentPartTextParam] = [] + for c in all_content: + if c.get("type") == "text": + out.append(cast(ChatCompletionContentPartTextParam, c)) + return out + + @classmethod + def extract_all_content( + cls, content: str | Iterable[ResponseInputContentParam] + ) -> str | list[ChatCompletionContentPartParam]: + if isinstance(content, str): + return content + out: list[ChatCompletionContentPartParam] = [] + + for c in content: + if isinstance(c, dict) and c.get("type") == "input_text": + casted_text_param = cast(ResponseInputTextParam, c) + out.append( + ChatCompletionContentPartTextParam( + type="text", + text=casted_text_param["text"], + ) + ) + elif isinstance(c, dict) and c.get("type") == "input_image": + casted_image_param = cast(ResponseInputImageParam, c) + if "image_url" not in casted_image_param or not casted_image_param["image_url"]: + raise UserError( + f"Only image URLs are supported for input_image {casted_image_param}" + ) + out.append( + ChatCompletionContentPartImageParam( + type="image_url", + image_url={ + "url": casted_image_param["image_url"], + "detail": casted_image_param["detail"], + }, + ) + ) + elif isinstance(c, dict) and c.get("type") == "input_file": + raise UserError(f"File uploads are not supported for chat completions {c}") + else: + raise UserError(f"Unknown content: {c}") + return out + + @classmethod + def items_to_messages( + cls, + items: str | Iterable[TResponseInputItem], + ) -> list[ChatCompletionMessageParam]: + """ + Convert a sequence of 'Item' objects into a list of ChatCompletionMessageParam. + + Rules: + - EasyInputMessage or InputMessage (role=user) => ChatCompletionUserMessageParam + - EasyInputMessage or InputMessage (role=system) => ChatCompletionSystemMessageParam + - EasyInputMessage or InputMessage (role=developer) => ChatCompletionDeveloperMessageParam + - InputMessage (role=assistant) => Start or flush a ChatCompletionAssistantMessageParam + - response_output_message => Also produces/flushes a ChatCompletionAssistantMessageParam + - tool calls get attached to the *current* assistant message, or create one if none. + - tool outputs => ChatCompletionToolMessageParam + """ + + if isinstance(items, str): + return [ + ChatCompletionUserMessageParam( + role="user", + content=items, + ) + ] + + result: list[ChatCompletionMessageParam] = [] + current_assistant_msg: ChatCompletionAssistantMessageParam | None = None + + def flush_assistant_message() -> None: + nonlocal current_assistant_msg + if current_assistant_msg is not None: + # The API doesn't support empty arrays for tool_calls + if not current_assistant_msg.get("tool_calls"): + del current_assistant_msg["tool_calls"] + result.append(current_assistant_msg) + current_assistant_msg = None + + def ensure_assistant_message() -> ChatCompletionAssistantMessageParam: + nonlocal current_assistant_msg + if current_assistant_msg is None: + current_assistant_msg = ChatCompletionAssistantMessageParam(role="assistant") + current_assistant_msg["tool_calls"] = [] + return current_assistant_msg + + for item in items: + # 1) Check easy input message + if easy_msg := cls.maybe_easy_input_message(item): + role = easy_msg["role"] + content = easy_msg["content"] + + if role == "user": + flush_assistant_message() + msg_user: ChatCompletionUserMessageParam = { + "role": "user", + "content": cls.extract_all_content(content), + } + result.append(msg_user) + elif role == "system": + flush_assistant_message() + msg_system: ChatCompletionSystemMessageParam = { + "role": "system", + "content": cls.extract_text_content(content), + } + result.append(msg_system) + elif role == "developer": + flush_assistant_message() + msg_developer: ChatCompletionDeveloperMessageParam = { + "role": "developer", + "content": cls.extract_text_content(content), + } + result.append(msg_developer) + elif role == "assistant": + flush_assistant_message() + msg_assistant: ChatCompletionAssistantMessageParam = { + "role": "assistant", + "content": cls.extract_text_content(content), + } + result.append(msg_assistant) + else: + raise UserError(f"Unexpected role in easy_input_message: {role}") + + # 2) Check input message + elif in_msg := cls.maybe_input_message(item): + role = in_msg["role"] + content = in_msg["content"] + flush_assistant_message() + + if role == "user": + msg_user = { + "role": "user", + "content": cls.extract_all_content(content), + } + result.append(msg_user) + elif role == "system": + msg_system = { + "role": "system", + "content": cls.extract_text_content(content), + } + result.append(msg_system) + elif role == "developer": + msg_developer = { + "role": "developer", + "content": cls.extract_text_content(content), + } + result.append(msg_developer) + else: + raise UserError(f"Unexpected role in input_message: {role}") + + # 3) response output message => assistant + elif resp_msg := cls.maybe_response_output_message(item): + flush_assistant_message() + new_asst = ChatCompletionAssistantMessageParam(role="assistant") + contents = resp_msg["content"] + + text_segments = [] + for c in contents: + if c["type"] == "output_text": + text_segments.append(c["text"]) + elif c["type"] == "refusal": + new_asst["refusal"] = c["refusal"] + elif c["type"] == "output_audio": + # Can't handle this, b/c chat completions expects an ID which we dont have + raise UserError( + f"Only audio IDs are supported for chat completions, but got: {c}" + ) + else: + raise UserError(f"Unknown content type in ResponseOutputMessage: {c}") + + if text_segments: + combined = "\n".join(text_segments) + new_asst["content"] = combined + + new_asst["tool_calls"] = [] + current_assistant_msg = new_asst + + # 4) function/file-search calls => attach to assistant + elif file_search := cls.maybe_file_search_call(item): + asst = ensure_assistant_message() + tool_calls = list(asst.get("tool_calls", [])) + new_tool_call = ChatCompletionMessageToolCallParam( + id=file_search["id"], + type="function", + function={ + "name": "file_search_call", + "arguments": json.dumps( + { + "queries": file_search.get("queries", []), + "status": file_search.get("status"), + } + ), + }, + ) + tool_calls.append(new_tool_call) + asst["tool_calls"] = tool_calls + + elif func_call := cls.maybe_function_tool_call(item): + asst = ensure_assistant_message() + tool_calls = list(asst.get("tool_calls", [])) + arguments = func_call["arguments"] if func_call["arguments"] else "{}" + new_tool_call = ChatCompletionMessageToolCallParam( + id=func_call["call_id"], + type="function", + function={ + "name": func_call["name"], + "arguments": arguments, + }, + ) + tool_calls.append(new_tool_call) + asst["tool_calls"] = tool_calls + # 5) function call output => tool message + elif func_output := cls.maybe_function_tool_call_output(item): + flush_assistant_message() + msg: ChatCompletionToolMessageParam = { + "role": "tool", + "tool_call_id": func_output["call_id"], + "content": func_output["output"], + } + result.append(msg) + + # 6) item reference => handle or raise + elif item_ref := cls.maybe_item_reference(item): + raise UserError( + f"Encountered an item_reference, which is not supported: {item_ref}" + ) + + # 7) If we haven't recognized it => fail or ignore + else: + raise UserError(f"Unhandled item type or structure: {item}") + + flush_assistant_message() + return result + + @classmethod + def tool_to_openai(cls, tool: Tool) -> ChatCompletionToolParam: + if isinstance(tool, FunctionTool): + return { + "type": "function", + "function": { + "name": tool.name, + "description": tool.description or "", + "parameters": tool.params_json_schema, + }, + } + + raise UserError( + f"Hosted tools are not supported with the ChatCompletions API. Got tool type: " + f"{type(tool)}, tool: {tool}" + ) + + @classmethod + def convert_handoff_tool(cls, handoff: Handoff[Any]) -> ChatCompletionToolParam: + return { + "type": "function", + "function": { + "name": handoff.tool_name, + "description": handoff.tool_description, + "parameters": handoff.input_json_schema, + }, + } diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index a4f93cb71..e3db9b968 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -3,71 +3,46 @@ import dataclasses import json import time -from collections.abc import AsyncIterator, Iterable +from collections.abc import AsyncIterator from dataclasses import dataclass, field from typing import TYPE_CHECKING, Any, Literal, cast, overload -from openai import NOT_GIVEN, AsyncOpenAI, AsyncStream, NotGiven +from openai import NOT_GIVEN, AsyncOpenAI, AsyncStream from openai.types import ChatModel -from openai.types.chat import ( - ChatCompletion, - ChatCompletionAssistantMessageParam, - ChatCompletionChunk, - ChatCompletionContentPartImageParam, - ChatCompletionContentPartParam, - ChatCompletionContentPartTextParam, - ChatCompletionDeveloperMessageParam, - ChatCompletionMessage, - ChatCompletionMessageParam, - ChatCompletionMessageToolCallParam, - ChatCompletionSystemMessageParam, - ChatCompletionToolChoiceOptionParam, - ChatCompletionToolMessageParam, - ChatCompletionUserMessageParam, -) -from openai.types.chat.chat_completion_tool_param import ChatCompletionToolParam -from openai.types.chat.completion_create_params import ResponseFormat +from openai.types.chat import ChatCompletion, ChatCompletionChunk from openai.types.completion_usage import CompletionUsage from openai.types.responses import ( - EasyInputMessageParam, Response, ResponseCompletedEvent, ResponseContentPartAddedEvent, ResponseContentPartDoneEvent, ResponseCreatedEvent, - ResponseFileSearchToolCallParam, ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent, ResponseFunctionToolCall, - ResponseFunctionToolCallParam, - ResponseInputContentParam, - ResponseInputImageParam, - ResponseInputTextParam, ResponseOutputItem, ResponseOutputItemAddedEvent, ResponseOutputItemDoneEvent, ResponseOutputMessage, - ResponseOutputMessageParam, ResponseOutputRefusal, ResponseOutputText, ResponseRefusalDeltaEvent, ResponseTextDeltaEvent, ResponseUsage, ) -from openai.types.responses.response_input_param import FunctionCallOutput, ItemReference, Message from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from .. import _debug from ..agent_output import AgentOutputSchema -from ..exceptions import AgentsException, UserError from ..handoffs import Handoff -from ..items import ModelResponse, TResponseInputItem, TResponseOutputItem, TResponseStreamEvent +from ..items import ModelResponse, TResponseInputItem, TResponseStreamEvent from ..logger import logger -from ..tool import FunctionTool, Tool +from ..tool import Tool from ..tracing import generation_span from ..tracing.span_data import GenerationSpanData from ..tracing.spans import Span from ..usage import Usage from ..version import __version__ +from .chatcmpl_converter import Converter from .fake_id import FAKE_RESPONSES_ID from .interface import Model, ModelTracing @@ -152,7 +127,7 @@ async def get_response( "output_tokens": usage.output_tokens, } - items = _Converter.message_to_output_items(response.choices[0].message) + items = Converter.message_to_output_items(response.choices[0].message) return ModelResponse( output=items, @@ -486,7 +461,7 @@ async def _fetch_response( tracing: ModelTracing, stream: bool = False, ) -> ChatCompletion | tuple[Response, AsyncStream[ChatCompletionChunk]]: - converted_messages = _Converter.items_to_messages(input) + converted_messages = Converter.items_to_messages(input) if system_instructions: converted_messages.insert( @@ -506,13 +481,13 @@ async def _fetch_response( if model_settings.parallel_tool_calls is False else NOT_GIVEN ) - tool_choice = _Converter.convert_tool_choice(model_settings.tool_choice) - response_format = _Converter.convert_response_format(output_schema) + tool_choice = Converter.convert_tool_choice(model_settings.tool_choice) + response_format = Converter.convert_response_format(output_schema) - converted_tools = [ToolConverter.to_openai(tool) for tool in tools] if tools else [] + converted_tools = [Converter.tool_to_openai(tool) for tool in tools] if tools else [] for handoff in handoffs: - converted_tools.append(ToolConverter.convert_handoff_tool(handoff)) + converted_tools.append(Converter.convert_handoff_tool(handoff)) if _debug.DONT_LOG_MODEL_DATA: logger.debug("Calling LLM") @@ -526,9 +501,9 @@ async def _fetch_response( ) reasoning_effort = model_settings.reasoning.effort if model_settings.reasoning else None - store = _Converter.get_store_param(self._get_client(), model_settings) + store = _Helpers.get_store_param(self._get_client(), model_settings) - stream_options = _Converter.get_stream_options_param( + stream_options = _Helpers.get_stream_options_param( self._get_client(), model_settings, stream=stream ) @@ -580,7 +555,7 @@ def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: return self._client -class _Converter: +class _Helpers: @classmethod def is_openai(cls, client: AsyncOpenAI): return str(client.base_url).startswith("https://api.openai.com") @@ -606,425 +581,3 @@ def get_stream_options_param( ) stream_options = {"include_usage": include_usage} if include_usage is not None else None return stream_options - - @classmethod - def convert_tool_choice( - cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | None - ) -> ChatCompletionToolChoiceOptionParam | NotGiven: - if tool_choice is None: - return NOT_GIVEN - elif tool_choice == "auto": - return "auto" - elif tool_choice == "required": - return "required" - elif tool_choice == "none": - return "none" - else: - return { - "type": "function", - "function": { - "name": tool_choice, - }, - } - - @classmethod - def convert_response_format( - cls, final_output_schema: AgentOutputSchema | None - ) -> ResponseFormat | NotGiven: - if not final_output_schema or final_output_schema.is_plain_text(): - return NOT_GIVEN - - return { - "type": "json_schema", - "json_schema": { - "name": "final_output", - "strict": final_output_schema.strict_json_schema, - "schema": final_output_schema.json_schema(), - }, - } - - @classmethod - def message_to_output_items(cls, message: ChatCompletionMessage) -> list[TResponseOutputItem]: - items: list[TResponseOutputItem] = [] - - message_item = ResponseOutputMessage( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - content=[], - role="assistant", - type="message", - status="completed", - ) - if message.content: - message_item.content.append( - ResponseOutputText(text=message.content, type="output_text", annotations=[]) - ) - if message.refusal: - message_item.content.append( - ResponseOutputRefusal(refusal=message.refusal, type="refusal") - ) - if message.audio: - raise AgentsException("Audio is not currently supported") - - if message_item.content: - items.append(message_item) - - if message.tool_calls: - for tool_call in message.tool_calls: - items.append( - ResponseFunctionToolCall( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - call_id=tool_call.id, - arguments=tool_call.function.arguments, - name=tool_call.function.name, - type="function_call", - ) - ) - - return items - - @classmethod - def maybe_easy_input_message(cls, item: Any) -> EasyInputMessageParam | None: - if not isinstance(item, dict): - return None - - keys = item.keys() - # EasyInputMessageParam only has these two keys - if keys != {"content", "role"}: - return None - - role = item.get("role", None) - if role not in ("user", "assistant", "system", "developer"): - return None - - if "content" not in item: - return None - - return cast(EasyInputMessageParam, item) - - @classmethod - def maybe_input_message(cls, item: Any) -> Message | None: - if ( - isinstance(item, dict) - and item.get("type") == "message" - and item.get("role") - in ( - "user", - "system", - "developer", - ) - ): - return cast(Message, item) - - return None - - @classmethod - def maybe_file_search_call(cls, item: Any) -> ResponseFileSearchToolCallParam | None: - if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "file_search_call": - return cast(ResponseFileSearchToolCallParam, item) - return None - - @classmethod - def maybe_function_tool_call(cls, item: Any) -> ResponseFunctionToolCallParam | None: - if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "function_call": - return cast(ResponseFunctionToolCallParam, item) - return None - - @classmethod - def maybe_function_tool_call_output( - cls, - item: Any, - ) -> FunctionCallOutput | None: - if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "function_call_output": - return cast(FunctionCallOutput, item) - return None - - @classmethod - def maybe_item_reference(cls, item: Any) -> ItemReference | None: - if isinstance(item, dict) and item.get("type") == "item_reference": - return cast(ItemReference, item) - return None - - @classmethod - def maybe_response_output_message(cls, item: Any) -> ResponseOutputMessageParam | None: - # ResponseOutputMessage is only used for messages with role assistant - if ( - isinstance(item, dict) - and item.get("type") == "message" - and item.get("role") == "assistant" - ): - return cast(ResponseOutputMessageParam, item) - return None - - @classmethod - def extract_text_content( - cls, content: str | Iterable[ResponseInputContentParam] - ) -> str | list[ChatCompletionContentPartTextParam]: - all_content = cls.extract_all_content(content) - if isinstance(all_content, str): - return all_content - out: list[ChatCompletionContentPartTextParam] = [] - for c in all_content: - if c.get("type") == "text": - out.append(cast(ChatCompletionContentPartTextParam, c)) - return out - - @classmethod - def extract_all_content( - cls, content: str | Iterable[ResponseInputContentParam] - ) -> str | list[ChatCompletionContentPartParam]: - if isinstance(content, str): - return content - out: list[ChatCompletionContentPartParam] = [] - - for c in content: - if isinstance(c, dict) and c.get("type") == "input_text": - casted_text_param = cast(ResponseInputTextParam, c) - out.append( - ChatCompletionContentPartTextParam( - type="text", - text=casted_text_param["text"], - ) - ) - elif isinstance(c, dict) and c.get("type") == "input_image": - casted_image_param = cast(ResponseInputImageParam, c) - if "image_url" not in casted_image_param or not casted_image_param["image_url"]: - raise UserError( - f"Only image URLs are supported for input_image {casted_image_param}" - ) - out.append( - ChatCompletionContentPartImageParam( - type="image_url", - image_url={ - "url": casted_image_param["image_url"], - "detail": casted_image_param["detail"], - }, - ) - ) - elif isinstance(c, dict) and c.get("type") == "input_file": - raise UserError(f"File uploads are not supported for chat completions {c}") - else: - raise UserError(f"Unknown content: {c}") - return out - - @classmethod - def items_to_messages( - cls, - items: str | Iterable[TResponseInputItem], - ) -> list[ChatCompletionMessageParam]: - """ - Convert a sequence of 'Item' objects into a list of ChatCompletionMessageParam. - - Rules: - - EasyInputMessage or InputMessage (role=user) => ChatCompletionUserMessageParam - - EasyInputMessage or InputMessage (role=system) => ChatCompletionSystemMessageParam - - EasyInputMessage or InputMessage (role=developer) => ChatCompletionDeveloperMessageParam - - InputMessage (role=assistant) => Start or flush a ChatCompletionAssistantMessageParam - - response_output_message => Also produces/flushes a ChatCompletionAssistantMessageParam - - tool calls get attached to the *current* assistant message, or create one if none. - - tool outputs => ChatCompletionToolMessageParam - """ - - if isinstance(items, str): - return [ - ChatCompletionUserMessageParam( - role="user", - content=items, - ) - ] - - result: list[ChatCompletionMessageParam] = [] - current_assistant_msg: ChatCompletionAssistantMessageParam | None = None - - def flush_assistant_message() -> None: - nonlocal current_assistant_msg - if current_assistant_msg is not None: - # The API doesn't support empty arrays for tool_calls - if not current_assistant_msg.get("tool_calls"): - del current_assistant_msg["tool_calls"] - result.append(current_assistant_msg) - current_assistant_msg = None - - def ensure_assistant_message() -> ChatCompletionAssistantMessageParam: - nonlocal current_assistant_msg - if current_assistant_msg is None: - current_assistant_msg = ChatCompletionAssistantMessageParam(role="assistant") - current_assistant_msg["tool_calls"] = [] - return current_assistant_msg - - for item in items: - # 1) Check easy input message - if easy_msg := cls.maybe_easy_input_message(item): - role = easy_msg["role"] - content = easy_msg["content"] - - if role == "user": - flush_assistant_message() - msg_user: ChatCompletionUserMessageParam = { - "role": "user", - "content": cls.extract_all_content(content), - } - result.append(msg_user) - elif role == "system": - flush_assistant_message() - msg_system: ChatCompletionSystemMessageParam = { - "role": "system", - "content": cls.extract_text_content(content), - } - result.append(msg_system) - elif role == "developer": - flush_assistant_message() - msg_developer: ChatCompletionDeveloperMessageParam = { - "role": "developer", - "content": cls.extract_text_content(content), - } - result.append(msg_developer) - elif role == "assistant": - flush_assistant_message() - msg_assistant: ChatCompletionAssistantMessageParam = { - "role": "assistant", - "content": cls.extract_text_content(content), - } - result.append(msg_assistant) - else: - raise UserError(f"Unexpected role in easy_input_message: {role}") - - # 2) Check input message - elif in_msg := cls.maybe_input_message(item): - role = in_msg["role"] - content = in_msg["content"] - flush_assistant_message() - - if role == "user": - msg_user = { - "role": "user", - "content": cls.extract_all_content(content), - } - result.append(msg_user) - elif role == "system": - msg_system = { - "role": "system", - "content": cls.extract_text_content(content), - } - result.append(msg_system) - elif role == "developer": - msg_developer = { - "role": "developer", - "content": cls.extract_text_content(content), - } - result.append(msg_developer) - else: - raise UserError(f"Unexpected role in input_message: {role}") - - # 3) response output message => assistant - elif resp_msg := cls.maybe_response_output_message(item): - flush_assistant_message() - new_asst = ChatCompletionAssistantMessageParam(role="assistant") - contents = resp_msg["content"] - - text_segments = [] - for c in contents: - if c["type"] == "output_text": - text_segments.append(c["text"]) - elif c["type"] == "refusal": - new_asst["refusal"] = c["refusal"] - elif c["type"] == "output_audio": - # Can't handle this, b/c chat completions expects an ID which we dont have - raise UserError( - f"Only audio IDs are supported for chat completions, but got: {c}" - ) - else: - raise UserError(f"Unknown content type in ResponseOutputMessage: {c}") - - if text_segments: - combined = "\n".join(text_segments) - new_asst["content"] = combined - - new_asst["tool_calls"] = [] - current_assistant_msg = new_asst - - # 4) function/file-search calls => attach to assistant - elif file_search := cls.maybe_file_search_call(item): - asst = ensure_assistant_message() - tool_calls = list(asst.get("tool_calls", [])) - new_tool_call = ChatCompletionMessageToolCallParam( - id=file_search["id"], - type="function", - function={ - "name": "file_search_call", - "arguments": json.dumps( - { - "queries": file_search.get("queries", []), - "status": file_search.get("status"), - } - ), - }, - ) - tool_calls.append(new_tool_call) - asst["tool_calls"] = tool_calls - - elif func_call := cls.maybe_function_tool_call(item): - asst = ensure_assistant_message() - tool_calls = list(asst.get("tool_calls", [])) - arguments = func_call["arguments"] if func_call["arguments"] else "{}" - new_tool_call = ChatCompletionMessageToolCallParam( - id=func_call["call_id"], - type="function", - function={ - "name": func_call["name"], - "arguments": arguments, - }, - ) - tool_calls.append(new_tool_call) - asst["tool_calls"] = tool_calls - # 5) function call output => tool message - elif func_output := cls.maybe_function_tool_call_output(item): - flush_assistant_message() - msg: ChatCompletionToolMessageParam = { - "role": "tool", - "tool_call_id": func_output["call_id"], - "content": func_output["output"], - } - result.append(msg) - - # 6) item reference => handle or raise - elif item_ref := cls.maybe_item_reference(item): - raise UserError( - f"Encountered an item_reference, which is not supported: {item_ref}" - ) - - # 7) If we haven't recognized it => fail or ignore - else: - raise UserError(f"Unhandled item type or structure: {item}") - - flush_assistant_message() - return result - - -class ToolConverter: - @classmethod - def to_openai(cls, tool: Tool) -> ChatCompletionToolParam: - if isinstance(tool, FunctionTool): - return { - "type": "function", - "function": { - "name": tool.name, - "description": tool.description or "", - "parameters": tool.params_json_schema, - }, - } - - raise UserError( - f"Hosted tools are not supported with the ChatCompletions API. Got tool type: " - f"{type(tool)}, tool: {tool}" - ) - - @classmethod - def convert_handoff_tool(cls, handoff: Handoff[Any]) -> ChatCompletionToolParam: - return { - "type": "function", - "function": { - "name": handoff.tool_name, - "description": handoff.tool_description, - "parameters": handoff.input_json_schema, - }, - } diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index 92d65fda1..b0fc1f321 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -31,7 +31,7 @@ generation_span, ) from agents.models.fake_id import FAKE_RESPONSES_ID -from agents.models.openai_chatcompletions import _Converter +from agents.models.openai_chatcompletions import _Helpers @pytest.mark.allow_call_model_methods @@ -301,32 +301,32 @@ def test_store_param(): model_settings = ModelSettings() client = AsyncOpenAI() - assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( "Should default to True for OpenAI API calls" ) model_settings = ModelSettings(store=False) - assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is False, ( + assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is False, ( "Should respect explicitly set store=False" ) model_settings = ModelSettings(store=True) - assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( "Should respect explicitly set store=True" ) client = AsyncOpenAI(base_url="http://www.notopenai.com") model_settings = ModelSettings() - assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is None, ( + assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is None, ( "Should default to None for non-OpenAI API calls" ) model_settings = ModelSettings(store=False) - assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is False, ( + assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is False, ( "Should respect explicitly set store=False" ) model_settings = ModelSettings(store=True) - assert _Converter.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( "Should respect explicitly set store=True" ) diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py b/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py index 73acb8ab6..e3a18b255 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py @@ -4,7 +4,7 @@ # See LICENSE file in the project root for full license information. """ -Unit tests for the internal `_Converter` class defined in +Unit tests for the internal `Converter` class defined in `agents.models.openai_chatcompletions`. The converter is responsible for translating between internal "item" structures (e.g., `ResponseOutputMessage` and related types from `openai.types.responses`) and the ChatCompletion message @@ -12,10 +12,10 @@ These tests exercise both conversion directions: -- `_Converter.message_to_output_items` turns a `ChatCompletionMessage` (as +- `Converter.message_to_output_items` turns a `ChatCompletionMessage` (as returned by the OpenAI API) into a list of `ResponseOutputItem` instances. -- `_Converter.items_to_messages` takes in either a simple string prompt, or a +- `Converter.items_to_messages` takes in either a simple string prompt, or a list of input/output items such as `ResponseOutputMessage` and `ResponseFunctionToolCallParam` dicts, and constructs a list of `ChatCompletionMessageParam` dicts suitable for sending back to the API. @@ -41,8 +41,8 @@ from agents.agent_output import AgentOutputSchema from agents.exceptions import UserError from agents.items import TResponseInputItem +from agents.models.chatcmpl_converter import Converter from agents.models.fake_id import FAKE_RESPONSES_ID -from agents.models.openai_chatcompletions import _Converter def test_message_to_output_items_with_text_only(): @@ -51,7 +51,7 @@ def test_message_to_output_items_with_text_only(): into a single ResponseOutputMessage containing one ResponseOutputText. """ msg = ChatCompletionMessage(role="assistant", content="Hello") - items = _Converter.message_to_output_items(msg) + items = Converter.message_to_output_items(msg) # Expect exactly one output item (the message) assert len(items) == 1 message_item = cast(ResponseOutputMessage, items[0]) @@ -72,7 +72,7 @@ def test_message_to_output_items_with_refusal(): with a ResponseOutputRefusal content part. """ msg = ChatCompletionMessage(role="assistant", refusal="I'm sorry") - items = _Converter.message_to_output_items(msg) + items = Converter.message_to_output_items(msg) assert len(items) == 1 message_item = cast(ResponseOutputMessage, items[0]) assert len(message_item.content) == 1 @@ -93,7 +93,7 @@ def test_message_to_output_items_with_tool_call(): function=Function(name="myfn", arguments='{"x":1}'), ) msg = ChatCompletionMessage(role="assistant", content="Hi", tool_calls=[tool_call]) - items = _Converter.message_to_output_items(msg) + items = Converter.message_to_output_items(msg) # Should produce a message item followed by one function tool call item assert len(items) == 2 message_item = cast(ResponseOutputMessage, items[0]) @@ -111,7 +111,7 @@ def test_items_to_messages_with_string_user_content(): A simple string as the items argument should be converted into a user message param dict with the same content. """ - result = _Converter.items_to_messages("Ask me anything") + result = Converter.items_to_messages("Ask me anything") assert isinstance(result, list) assert len(result) == 1 msg = result[0] @@ -130,7 +130,7 @@ def test_items_to_messages_with_easy_input_message(): "content": "How are you?", } ] - messages = _Converter.items_to_messages(items) + messages = Converter.items_to_messages(items) assert len(messages) == 1 out = messages[0] assert out["role"] == "user" @@ -174,7 +174,7 @@ def test_items_to_messages_with_output_message_and_function_call(): resp_msg.model_dump(), # type:ignore func_item, ] - messages = _Converter.items_to_messages(items) + messages = Converter.items_to_messages(items) # Should return a single assistant message assert len(messages) == 1 assistant = messages[0] @@ -197,16 +197,16 @@ def test_items_to_messages_with_output_message_and_function_call(): def test_convert_tool_choice_handles_standard_and_named_options() -> None: """ - The `_Converter.convert_tool_choice` method should return NOT_GIVEN + The `Converter.convert_tool_choice` method should return NOT_GIVEN if no choice is provided, pass through values like "auto", "required", or "none" unchanged, and translate any other string into a function selection dict. """ - assert _Converter.convert_tool_choice(None).__class__.__name__ == "NotGiven" - assert _Converter.convert_tool_choice("auto") == "auto" - assert _Converter.convert_tool_choice("required") == "required" - assert _Converter.convert_tool_choice("none") == "none" - tool_choice_dict = _Converter.convert_tool_choice("mytool") + assert Converter.convert_tool_choice(None).__class__.__name__ == "NotGiven" + assert Converter.convert_tool_choice("auto") == "auto" + assert Converter.convert_tool_choice("required") == "required" + assert Converter.convert_tool_choice("none") == "none" + tool_choice_dict = Converter.convert_tool_choice("mytool") assert isinstance(tool_choice_dict, dict) assert tool_choice_dict["type"] == "function" assert tool_choice_dict["function"]["name"] == "mytool" @@ -214,20 +214,20 @@ def test_convert_tool_choice_handles_standard_and_named_options() -> None: def test_convert_response_format_returns_not_given_for_plain_text_and_dict_for_schemas() -> None: """ - The `_Converter.convert_response_format` method should return NOT_GIVEN + The `Converter.convert_response_format` method should return NOT_GIVEN when no output schema is provided or if the output schema indicates plain text. For structured output schemas, it should return a dict with type `json_schema` and include the generated JSON schema and strict flag from the provided `AgentOutputSchema`. """ # when output is plain text (schema None or output_type str), do not include response_format - assert _Converter.convert_response_format(None).__class__.__name__ == "NotGiven" + assert Converter.convert_response_format(None).__class__.__name__ == "NotGiven" assert ( - _Converter.convert_response_format(AgentOutputSchema(str)).__class__.__name__ == "NotGiven" + Converter.convert_response_format(AgentOutputSchema(str)).__class__.__name__ == "NotGiven" ) # For e.g. integer output, we expect a response_format dict schema = AgentOutputSchema(int) - resp_format = _Converter.convert_response_format(schema) + resp_format = Converter.convert_response_format(schema) assert isinstance(resp_format, dict) assert resp_format["type"] == "json_schema" assert resp_format["json_schema"]["name"] == "final_output" @@ -247,7 +247,7 @@ def test_items_to_messages_with_function_output_item(): "call_id": "somecall", "output": '{"foo": "bar"}', } - messages = _Converter.items_to_messages([func_output_item]) + messages = Converter.items_to_messages([func_output_item]) assert len(messages) == 1 tool_msg = messages[0] assert tool_msg["role"] == "tool" @@ -266,16 +266,16 @@ def test_extract_all_and_text_content_for_strings_and_lists(): should filter to only the textual parts. """ prompt = "just text" - assert _Converter.extract_all_content(prompt) == prompt - assert _Converter.extract_text_content(prompt) == prompt + assert Converter.extract_all_content(prompt) == prompt + assert Converter.extract_text_content(prompt) == prompt text1: ResponseInputTextParam = {"type": "input_text", "text": "one"} text2: ResponseInputTextParam = {"type": "input_text", "text": "two"} - all_parts = _Converter.extract_all_content([text1, text2]) + all_parts = Converter.extract_all_content([text1, text2]) assert isinstance(all_parts, list) assert len(all_parts) == 2 assert all_parts[0]["type"] == "text" and all_parts[0]["text"] == "one" assert all_parts[1]["type"] == "text" and all_parts[1]["text"] == "two" - text_parts = _Converter.extract_text_content([text1, text2]) + text_parts = Converter.extract_text_content([text1, text2]) assert isinstance(text_parts, list) assert all(p["type"] == "text" for p in text_parts) assert [p["text"] for p in text_parts] == ["one", "two"] @@ -288,12 +288,12 @@ def test_items_to_messages_handles_system_and_developer_roles(): `message` typed dicts. """ sys_items: list[TResponseInputItem] = [{"role": "system", "content": "setup"}] - sys_msgs = _Converter.items_to_messages(sys_items) + sys_msgs = Converter.items_to_messages(sys_items) assert len(sys_msgs) == 1 assert sys_msgs[0]["role"] == "system" assert sys_msgs[0]["content"] == "setup" dev_items: list[TResponseInputItem] = [{"role": "developer", "content": "debug"}] - dev_msgs = _Converter.items_to_messages(dev_items) + dev_msgs = Converter.items_to_messages(dev_items) assert len(dev_msgs) == 1 assert dev_msgs[0]["role"] == "developer" assert dev_msgs[0]["content"] == "debug" @@ -301,7 +301,7 @@ def test_items_to_messages_handles_system_and_developer_roles(): def test_maybe_input_message_allows_message_typed_dict(): """ - The `_Converter.maybe_input_message` should recognize a dict with + The `Converter.maybe_input_message` should recognize a dict with "type": "message" and a supported role as an input message. Ensure that such dicts are passed through by `items_to_messages`. """ @@ -311,9 +311,9 @@ def test_maybe_input_message_allows_message_typed_dict(): "role": "user", "content": "hi", } - assert _Converter.maybe_input_message(message_dict) is not None + assert Converter.maybe_input_message(message_dict) is not None # items_to_messages should process this correctly - msgs = _Converter.items_to_messages([message_dict]) + msgs = Converter.items_to_messages([message_dict]) assert len(msgs) == 1 assert msgs[0]["role"] == "user" assert msgs[0]["content"] == "hi" @@ -331,7 +331,7 @@ def test_tool_call_conversion(): type="function_call", ) - messages = _Converter.items_to_messages([function_call]) + messages = Converter.items_to_messages([function_call]) assert len(messages) == 1 tool_msg = messages[0] assert tool_msg["role"] == "assistant" @@ -348,7 +348,7 @@ def test_tool_call_conversion(): @pytest.mark.parametrize("role", ["user", "system", "developer"]) def test_input_message_with_all_roles(role: str): """ - The `_Converter.maybe_input_message` should recognize a dict with + The `Converter.maybe_input_message` should recognize a dict with "type": "message" and a supported role as an input message. Ensure that such dicts are passed through by `items_to_messages`. """ @@ -359,9 +359,9 @@ def test_input_message_with_all_roles(role: str): "role": casted_role, "content": "hi", } - assert _Converter.maybe_input_message(message_dict) is not None + assert Converter.maybe_input_message(message_dict) is not None # items_to_messages should process this correctly - msgs = _Converter.items_to_messages([message_dict]) + msgs = Converter.items_to_messages([message_dict]) assert len(msgs) == 1 assert msgs[0]["role"] == casted_role assert msgs[0]["content"] == "hi" @@ -372,7 +372,7 @@ def test_item_reference_errors(): Test that item references are converted correctly. """ with pytest.raises(UserError): - _Converter.items_to_messages( + Converter.items_to_messages( [ { "type": "item_reference", @@ -392,14 +392,14 @@ def test_unknown_object_errors(): """ with pytest.raises(UserError, match="Unhandled item type or structure"): # Purposely ignore the type error - _Converter.items_to_messages([TestObject()]) # type: ignore + Converter.items_to_messages([TestObject()]) # type: ignore def test_assistant_messages_in_history(): """ Test that assistant messages are added to the history. """ - messages = _Converter.items_to_messages( + messages = Converter.items_to_messages( [ { "role": "user", diff --git a/tests/test_tool_converter.py b/tests/test_tool_converter.py index 1b6ebcf93..918de0153 100644 --- a/tests/test_tool_converter.py +++ b/tests/test_tool_converter.py @@ -3,7 +3,7 @@ from agents import Agent, Handoff, function_tool, handoff from agents.exceptions import UserError -from agents.models.openai_chatcompletions import ToolConverter +from agents.models.chatcmpl_converter import Converter from agents.tool import FileSearchTool, WebSearchTool @@ -15,7 +15,7 @@ def test_to_openai_with_function_tool(): some_function(a="foo", b=[1, 2, 3]) tool = function_tool(some_function) - result = ToolConverter.to_openai(tool) + result = Converter.tool_to_openai(tool) assert result["type"] == "function" assert result["function"]["name"] == "some_function" @@ -34,7 +34,7 @@ class Foo(BaseModel): def test_convert_handoff_tool(): agent = Agent(name="test_1", handoff_description="test_2") handoff_obj = handoff(agent=agent) - result = ToolConverter.convert_handoff_tool(handoff_obj) + result = Converter.convert_handoff_tool(handoff_obj) assert result["type"] == "function" assert result["function"]["name"] == Handoff.default_tool_name(agent) @@ -48,7 +48,7 @@ def test_convert_handoff_tool(): def test_tool_converter_hosted_tools_errors(): with pytest.raises(UserError): - ToolConverter.to_openai(WebSearchTool()) + Converter.tool_to_openai(WebSearchTool()) with pytest.raises(UserError): - ToolConverter.to_openai(FileSearchTool(vector_store_ids=["abc"], max_num_results=1)) + Converter.tool_to_openai(FileSearchTool(vector_store_ids=["abc"], max_num_results=1)) From 65cae71b1452dc1942cf667b12756ac18d68456f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Apr 2025 18:42:09 -0400 Subject: [PATCH 046/186] Extract chat completions streaming helpers (#523) Small refactor. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #524 * __->__ #523 --- src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py | 290 +++++++++++++++++++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 286 +----------------- 2 files changed, 301 insertions(+), 275 deletions(-) create mode 100644 src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py new file mode 100644 index 000000000..32f04acb4 --- /dev/null +++ b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py @@ -0,0 +1,290 @@ +from __future__ import annotations + +from collections.abc import AsyncIterator +from dataclasses import dataclass, field + +from openai import AsyncStream +from openai.types.chat import ChatCompletionChunk +from openai.types.completion_usage import CompletionUsage +from openai.types.responses import ( + Response, + ResponseCompletedEvent, + ResponseContentPartAddedEvent, + ResponseContentPartDoneEvent, + ResponseCreatedEvent, + ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent, + ResponseFunctionToolCall, + ResponseOutputItem, + ResponseOutputItemAddedEvent, + ResponseOutputItemDoneEvent, + ResponseOutputMessage, + ResponseOutputRefusal, + ResponseOutputText, + ResponseRefusalDeltaEvent, + ResponseTextDeltaEvent, + ResponseUsage, +) +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails + +from ..items import TResponseStreamEvent +from .fake_id import FAKE_RESPONSES_ID + + +@dataclass +class StreamingState: + started: bool = False + text_content_index_and_output: tuple[int, ResponseOutputText] | None = None + refusal_content_index_and_output: tuple[int, ResponseOutputRefusal] | None = None + function_calls: dict[int, ResponseFunctionToolCall] = field(default_factory=dict) + + +class ChatCmplStreamHandler: + @classmethod + async def handle_stream( + cls, + response: Response, + stream: AsyncStream[ChatCompletionChunk], + ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: + usage: CompletionUsage | None = None + state = StreamingState() + + async for chunk in stream: + if not state.started: + state.started = True + yield ResponseCreatedEvent( + response=response, + type="response.created", + ) + + usage = chunk.usage + + if not chunk.choices or not chunk.choices[0].delta: + continue + + delta = chunk.choices[0].delta + + # Handle text + if delta.content: + if not state.text_content_index_and_output: + # Initialize a content tracker for streaming text + state.text_content_index_and_output = ( + 0 if not state.refusal_content_index_and_output else 1, + ResponseOutputText( + text="", + type="output_text", + annotations=[], + ), + ) + # Start a new assistant message stream + assistant_item = ResponseOutputMessage( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + content=[], + role="assistant", + type="message", + status="in_progress", + ) + # Notify consumers of the start of a new output message + first content part + yield ResponseOutputItemAddedEvent( + item=assistant_item, + output_index=0, + type="response.output_item.added", + ) + yield ResponseContentPartAddedEvent( + content_index=state.text_content_index_and_output[0], + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + part=ResponseOutputText( + text="", + type="output_text", + annotations=[], + ), + type="response.content_part.added", + ) + # Emit the delta for this segment of content + yield ResponseTextDeltaEvent( + content_index=state.text_content_index_and_output[0], + delta=delta.content, + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + type="response.output_text.delta", + ) + # Accumulate the text into the response part + state.text_content_index_and_output[1].text += delta.content + + # Handle refusals (model declines to answer) + if delta.refusal: + if not state.refusal_content_index_and_output: + # Initialize a content tracker for streaming refusal text + state.refusal_content_index_and_output = ( + 0 if not state.text_content_index_and_output else 1, + ResponseOutputRefusal(refusal="", type="refusal"), + ) + # Start a new assistant message if one doesn't exist yet (in-progress) + assistant_item = ResponseOutputMessage( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + content=[], + role="assistant", + type="message", + status="in_progress", + ) + # Notify downstream that assistant message + first content part are starting + yield ResponseOutputItemAddedEvent( + item=assistant_item, + output_index=0, + type="response.output_item.added", + ) + yield ResponseContentPartAddedEvent( + content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + part=ResponseOutputText( + text="", + type="output_text", + annotations=[], + ), + type="response.content_part.added", + ) + # Emit the delta for this segment of refusal + yield ResponseRefusalDeltaEvent( + content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], + delta=delta.refusal, + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + type="response.refusal.delta", + ) + # Accumulate the refusal string in the output part + state.refusal_content_index_and_output[1].refusal += delta.refusal + + # Handle tool calls + # Because we don't know the name of the function until the end of the stream, we'll + # save everything and yield events at the end + if delta.tool_calls: + for tc_delta in delta.tool_calls: + if tc_delta.index not in state.function_calls: + state.function_calls[tc_delta.index] = ResponseFunctionToolCall( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + arguments="", + name="", + type="function_call", + call_id="", + ) + tc_function = tc_delta.function + + state.function_calls[tc_delta.index].arguments += ( + tc_function.arguments if tc_function else "" + ) or "" + state.function_calls[tc_delta.index].name += ( + tc_function.name if tc_function else "" + ) or "" + state.function_calls[tc_delta.index].call_id += tc_delta.id or "" + + function_call_starting_index = 0 + if state.text_content_index_and_output: + function_call_starting_index += 1 + # Send end event for this content part + yield ResponseContentPartDoneEvent( + content_index=state.text_content_index_and_output[0], + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + part=state.text_content_index_and_output[1], + type="response.content_part.done", + ) + + if state.refusal_content_index_and_output: + function_call_starting_index += 1 + # Send end event for this content part + yield ResponseContentPartDoneEvent( + content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + part=state.refusal_content_index_and_output[1], + type="response.content_part.done", + ) + + # Actually send events for the function calls + for function_call in state.function_calls.values(): + # First, a ResponseOutputItemAdded for the function call + yield ResponseOutputItemAddedEvent( + item=ResponseFunctionToolCall( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + call_id=function_call.call_id, + arguments=function_call.arguments, + name=function_call.name, + type="function_call", + ), + output_index=function_call_starting_index, + type="response.output_item.added", + ) + # Then, yield the args + yield ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent( + delta=function_call.arguments, + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=function_call_starting_index, + type="response.function_call_arguments.delta", + ) + # Finally, the ResponseOutputItemDone + yield ResponseOutputItemDoneEvent( + item=ResponseFunctionToolCall( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + call_id=function_call.call_id, + arguments=function_call.arguments, + name=function_call.name, + type="function_call", + ), + output_index=function_call_starting_index, + type="response.output_item.done", + ) + + # Finally, send the Response completed event + outputs: list[ResponseOutputItem] = [] + if state.text_content_index_and_output or state.refusal_content_index_and_output: + assistant_msg = ResponseOutputMessage( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + content=[], + role="assistant", + type="message", + status="completed", + ) + if state.text_content_index_and_output: + assistant_msg.content.append(state.text_content_index_and_output[1]) + if state.refusal_content_index_and_output: + assistant_msg.content.append(state.refusal_content_index_and_output[1]) + outputs.append(assistant_msg) + + # send a ResponseOutputItemDone for the assistant message + yield ResponseOutputItemDoneEvent( + item=assistant_msg, + output_index=0, + type="response.output_item.done", + ) + + for function_call in state.function_calls.values(): + outputs.append(function_call) + + final_response = response.model_copy() + final_response.output = outputs + final_response.usage = ( + ResponseUsage( + input_tokens=usage.prompt_tokens, + output_tokens=usage.completion_tokens, + total_tokens=usage.total_tokens, + output_tokens_details=OutputTokensDetails( + reasoning_tokens=usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens + if usage.completion_tokens_details + and usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens + else 0 + ), + input_tokens_details=InputTokensDetails( + cached_tokens=usage.prompt_tokens_details.cached_tokens + if usage.prompt_tokens_details and usage.prompt_tokens_details.cached_tokens + else 0 + ), + ) + if usage + else None + ) + + yield ResponseCompletedEvent( + response=final_response, + type="response.completed", + ) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index e3db9b968..c399168de 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -4,32 +4,12 @@ import json import time from collections.abc import AsyncIterator -from dataclasses import dataclass, field from typing import TYPE_CHECKING, Any, Literal, cast, overload from openai import NOT_GIVEN, AsyncOpenAI, AsyncStream from openai.types import ChatModel from openai.types.chat import ChatCompletion, ChatCompletionChunk -from openai.types.completion_usage import CompletionUsage -from openai.types.responses import ( - Response, - ResponseCompletedEvent, - ResponseContentPartAddedEvent, - ResponseContentPartDoneEvent, - ResponseCreatedEvent, - ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent, - ResponseFunctionToolCall, - ResponseOutputItem, - ResponseOutputItemAddedEvent, - ResponseOutputItemDoneEvent, - ResponseOutputMessage, - ResponseOutputRefusal, - ResponseOutputText, - ResponseRefusalDeltaEvent, - ResponseTextDeltaEvent, - ResponseUsage, -) -from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails +from openai.types.responses import Response from .. import _debug from ..agent_output import AgentOutputSchema @@ -43,6 +23,7 @@ from ..usage import Usage from ..version import __version__ from .chatcmpl_converter import Converter +from .chatcmpl_stream_handler import ChatCmplStreamHandler from .fake_id import FAKE_RESPONSES_ID from .interface import Model, ModelTracing @@ -54,14 +35,6 @@ _HEADERS = {"User-Agent": _USER_AGENT} -@dataclass -class _StreamingState: - started: bool = False - text_content_index_and_output: tuple[int, ResponseOutputText] | None = None - refusal_content_index_and_output: tuple[int, ResponseOutputRefusal] | None = None - function_calls: dict[int, ResponseFunctionToolCall] = field(default_factory=dict) - - class OpenAIChatCompletionsModel(Model): def __init__( self, @@ -168,257 +141,20 @@ async def stream_response( stream=True, ) - usage: CompletionUsage | None = None - state = _StreamingState() - - async for chunk in stream: - if not state.started: - state.started = True - yield ResponseCreatedEvent( - response=response, - type="response.created", - ) - - # The usage is only available in the last chunk - usage = chunk.usage - - if not chunk.choices or not chunk.choices[0].delta: - continue - - delta = chunk.choices[0].delta - - # Handle text - if delta.content: - if not state.text_content_index_and_output: - # Initialize a content tracker for streaming text - state.text_content_index_and_output = ( - 0 if not state.refusal_content_index_and_output else 1, - ResponseOutputText( - text="", - type="output_text", - annotations=[], - ), - ) - # Start a new assistant message stream - assistant_item = ResponseOutputMessage( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - content=[], - role="assistant", - type="message", - status="in_progress", - ) - # Notify consumers of the start of a new output message + first content part - yield ResponseOutputItemAddedEvent( - item=assistant_item, - output_index=0, - type="response.output_item.added", - ) - yield ResponseContentPartAddedEvent( - content_index=state.text_content_index_and_output[0], - item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, - part=ResponseOutputText( - text="", - type="output_text", - annotations=[], - ), - type="response.content_part.added", - ) - # Emit the delta for this segment of content - yield ResponseTextDeltaEvent( - content_index=state.text_content_index_and_output[0], - delta=delta.content, - item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, - type="response.output_text.delta", - ) - # Accumulate the text into the response part - state.text_content_index_and_output[1].text += delta.content - - # Handle refusals (model declines to answer) - if delta.refusal: - if not state.refusal_content_index_and_output: - # Initialize a content tracker for streaming refusal text - state.refusal_content_index_and_output = ( - 0 if not state.text_content_index_and_output else 1, - ResponseOutputRefusal(refusal="", type="refusal"), - ) - # Start a new assistant message if one doesn't exist yet (in-progress) - assistant_item = ResponseOutputMessage( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - content=[], - role="assistant", - type="message", - status="in_progress", - ) - # Notify downstream that assistant message + first content part are starting - yield ResponseOutputItemAddedEvent( - item=assistant_item, - output_index=0, - type="response.output_item.added", - ) - yield ResponseContentPartAddedEvent( - content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], - item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, - part=ResponseOutputText( - text="", - type="output_text", - annotations=[], - ), - type="response.content_part.added", - ) - # Emit the delta for this segment of refusal - yield ResponseRefusalDeltaEvent( - content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], - delta=delta.refusal, - item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, - type="response.refusal.delta", - ) - # Accumulate the refusal string in the output part - state.refusal_content_index_and_output[1].refusal += delta.refusal - - # Handle tool calls - # Because we don't know the name of the function until the end of the stream, we'll - # save everything and yield events at the end - if delta.tool_calls: - for tc_delta in delta.tool_calls: - if tc_delta.index not in state.function_calls: - state.function_calls[tc_delta.index] = ResponseFunctionToolCall( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - arguments="", - name="", - type="function_call", - call_id="", - ) - tc_function = tc_delta.function - - state.function_calls[tc_delta.index].arguments += ( - tc_function.arguments if tc_function else "" - ) or "" - state.function_calls[tc_delta.index].name += ( - tc_function.name if tc_function else "" - ) or "" - state.function_calls[tc_delta.index].call_id += tc_delta.id or "" - - function_call_starting_index = 0 - if state.text_content_index_and_output: - function_call_starting_index += 1 - # Send end event for this content part - yield ResponseContentPartDoneEvent( - content_index=state.text_content_index_and_output[0], - item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, - part=state.text_content_index_and_output[1], - type="response.content_part.done", - ) - - if state.refusal_content_index_and_output: - function_call_starting_index += 1 - # Send end event for this content part - yield ResponseContentPartDoneEvent( - content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], - item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, - part=state.refusal_content_index_and_output[1], - type="response.content_part.done", - ) - - # Actually send events for the function calls - for function_call in state.function_calls.values(): - # First, a ResponseOutputItemAdded for the function call - yield ResponseOutputItemAddedEvent( - item=ResponseFunctionToolCall( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - call_id=function_call.call_id, - arguments=function_call.arguments, - name=function_call.name, - type="function_call", - ), - output_index=function_call_starting_index, - type="response.output_item.added", - ) - # Then, yield the args - yield ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent( - delta=function_call.arguments, - item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=function_call_starting_index, - type="response.function_call_arguments.delta", - ) - # Finally, the ResponseOutputItemDone - yield ResponseOutputItemDoneEvent( - item=ResponseFunctionToolCall( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - call_id=function_call.call_id, - arguments=function_call.arguments, - name=function_call.name, - type="function_call", - ), - output_index=function_call_starting_index, - type="response.output_item.done", - ) - - # Finally, send the Response completed event - outputs: list[ResponseOutputItem] = [] - if state.text_content_index_and_output or state.refusal_content_index_and_output: - assistant_msg = ResponseOutputMessage( - id=FAKE_RESPONSES_ID, - content=[], - role="assistant", - type="message", - status="completed", - ) - if state.text_content_index_and_output: - assistant_msg.content.append(state.text_content_index_and_output[1]) - if state.refusal_content_index_and_output: - assistant_msg.content.append(state.refusal_content_index_and_output[1]) - outputs.append(assistant_msg) - - # send a ResponseOutputItemDone for the assistant message - yield ResponseOutputItemDoneEvent( - item=assistant_msg, - output_index=0, - type="response.output_item.done", - ) + final_response: Response | None = None + async for chunk in ChatCmplStreamHandler.handle_stream(response, stream): + yield chunk - for function_call in state.function_calls.values(): - outputs.append(function_call) - - final_response = response.model_copy() - final_response.output = outputs - final_response.usage = ( - ResponseUsage( - input_tokens=usage.prompt_tokens, - output_tokens=usage.completion_tokens, - total_tokens=usage.total_tokens, - output_tokens_details=OutputTokensDetails( - reasoning_tokens=usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens - if usage.completion_tokens_details - and usage.completion_tokens_details.reasoning_tokens - else 0 - ), - input_tokens_details=InputTokensDetails( - cached_tokens=usage.prompt_tokens_details.cached_tokens - if usage.prompt_tokens_details and usage.prompt_tokens_details.cached_tokens - else 0 - ), - ) - if usage - else None - ) + if chunk.type == "response.completed": + final_response = chunk.response - yield ResponseCompletedEvent( - response=final_response, - type="response.completed", - ) - if tracing.include_data(): + if tracing.include_data() and final_response: span_generation.span_data.output = [final_response.model_dump()] - if usage: + if final_response and final_response.usage: span_generation.span_data.usage = { - "input_tokens": usage.prompt_tokens, - "output_tokens": usage.completion_tokens, + "input_tokens": final_response.usage.input_tokens, + "output_tokens": final_response.usage.output_tokens, } @overload From 0faadf7f7b8daf41dc75a1db54dac4facd236885 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 16 Apr 2025 14:27:23 -0400 Subject: [PATCH 047/186] Show repo name/data in docs (#525) Easy linking back to the repo, plus some social proof (stars/forks etc). --- mkdocs.yml | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index 51d65e697..e7f439931 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -19,6 +19,9 @@ theme: logo: assets/logo.svg favicon: images/favicon-platform.svg +repo_name: openai-agents-python +repo_url: https://github.com/openai/openai-agents-python + plugins: - search - mkdocstrings: From bd404e0f87a14e8b2636c07603fb55d64c5069d8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 16 Apr 2025 18:48:41 -0400 Subject: [PATCH 048/186] Litellm integration (#524) litellm is a library that abstracts away details/differences for a lot of model providers. Adding an extension, so that any provider can easily be integrated. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #532 * __->__ #524 --- examples/model_providers/litellm_provider.py | 55 + pyproject.toml | 3 +- src/agents/extensions/models/__init__.py | 0 src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 380 ++++ src/agents/models/chatcmpl_helpers.py | 37 + src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 40 +- tests/test_function_schema.py | 2 +- tests/test_openai_chatcompletions.py | 14 +- tests/voice/conftest.py | 12 +- uv.lock | 1539 +++++++++++++---- 10 files changed, 1701 insertions(+), 381 deletions(-) create mode 100644 examples/model_providers/litellm_provider.py create mode 100644 src/agents/extensions/models/__init__.py create mode 100644 src/agents/extensions/models/litellm_model.py create mode 100644 src/agents/models/chatcmpl_helpers.py diff --git a/examples/model_providers/litellm_provider.py b/examples/model_providers/litellm_provider.py new file mode 100644 index 000000000..4a1a696fc --- /dev/null +++ b/examples/model_providers/litellm_provider.py @@ -0,0 +1,55 @@ +from __future__ import annotations + +import asyncio + +from agents import Agent, Runner, function_tool, set_tracing_disabled +from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel + +"""This example uses the LitellmModel directly, to hit any model provider. +You can run it like this: +uv run examples/model_providers/litellm_provider.py --model anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620 +or +uv run examples/model_providers/litellm_provider.py --model gemini/gemini-2.0-flash + +Find more providers here: https://docs.litellm.ai/docs/providers +""" + +set_tracing_disabled(disabled=True) + + +@function_tool +def get_weather(city: str): + print(f"[debug] getting weather for {city}") + return f"The weather in {city} is sunny." + + +async def main(model: str, api_key: str): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You only respond in haikus.", + model=LitellmModel(model=model, api_key=api_key), + tools=[get_weather], + ) + + result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?") + print(result.final_output) + + +if __name__ == "__main__": + # First try to get model/api key from args + import argparse + + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--model", type=str, required=False) + parser.add_argument("--api-key", type=str, required=False) + args = parser.parse_args() + + model = args.model + if not model: + model = input("Enter a model name for Litellm: ") + + api_key = args.api_key + if not api_key: + api_key = input("Enter an API key for Litellm: ") + + asyncio.run(main(model, api_key)) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 1eefadd93..f94eb8593 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -36,6 +36,7 @@ Repository = "https://github.com/openai/openai-agents-python" [project.optional-dependencies] voice = ["numpy>=2.2.0, <3; python_version>='3.10'", "websockets>=15.0, <16"] viz = ["graphviz>=0.17"] +litellm = ["litellm>=1.65.0, <2"] [dependency-groups] dev = [ @@ -44,7 +45,7 @@ dev = [ "pytest", "pytest-asyncio", "pytest-mock>=3.14.0", - "rich", + "rich>=13.1.0, <14", "mkdocs>=1.6.0", "mkdocs-material>=9.6.0", "mkdocstrings[python]>=0.28.0", diff --git a/src/agents/extensions/models/__init__.py b/src/agents/extensions/models/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py new file mode 100644 index 000000000..915a1ccbd --- /dev/null +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -0,0 +1,380 @@ +from __future__ import annotations + +import dataclasses +import json +import time +from collections.abc import AsyncIterator +from typing import Any, Literal, cast, overload + +import litellm.types + +from agents.exceptions import ModelBehaviorError + +try: + import litellm +except ImportError as _e: + raise ImportError( + "`litellm` is required to use the LitellmModel. You can install it via the optional " + "dependency group: `pip install 'openai-agents[litellm]'`." + ) from _e + +from openai import NOT_GIVEN, AsyncStream, NotGiven +from openai.types.chat import ChatCompletionChunk, ChatCompletionMessageToolCall +from openai.types.chat.chat_completion_message import ( + Annotation, + AnnotationURLCitation, + ChatCompletionMessage, +) +from openai.types.chat.chat_completion_message_tool_call import Function +from openai.types.responses import Response + +from ... import _debug +from ...agent_output import AgentOutputSchema +from ...handoffs import Handoff +from ...items import ModelResponse, TResponseInputItem, TResponseStreamEvent +from ...logger import logger +from ...model_settings import ModelSettings +from ...models.chatcmpl_converter import Converter +from ...models.chatcmpl_helpers import HEADERS +from ...models.chatcmpl_stream_handler import ChatCmplStreamHandler +from ...models.fake_id import FAKE_RESPONSES_ID +from ...models.interface import Model, ModelTracing +from ...tool import Tool +from ...tracing import generation_span +from ...tracing.span_data import GenerationSpanData +from ...tracing.spans import Span +from ...usage import Usage + + +class LitellmModel(Model): + def __init__( + self, + model: str, + base_url: str | None = None, + api_key: str | None = None, + ): + self.model = model + self.base_url = base_url + self.api_key = api_key + + async def get_response( + self, + system_instructions: str | None, + input: str | list[TResponseInputItem], + model_settings: ModelSettings, + tools: list[Tool], + output_schema: AgentOutputSchema | None, + handoffs: list[Handoff], + tracing: ModelTracing, + previous_response_id: str | None, + ) -> ModelResponse: + with generation_span( + model=str(self.model), + model_config=dataclasses.asdict(model_settings) + | {"base_url": str(self.base_url or ""), "model_impl": "litellm"}, + disabled=tracing.is_disabled(), + ) as span_generation: + response = await self._fetch_response( + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + span_generation, + tracing, + stream=False, + ) + + assert isinstance(response.choices[0], litellm.types.utils.Choices) + + if _debug.DONT_LOG_MODEL_DATA: + logger.debug("Received model response") + else: + logger.debug( + f"LLM resp:\n{json.dumps(response.choices[0].message.model_dump(), indent=2)}\n" + ) + + if hasattr(response, "usage"): + response_usage = response.usage + usage = ( + Usage( + requests=1, + input_tokens=response_usage.prompt_tokens, + output_tokens=response_usage.completion_tokens, + total_tokens=response_usage.total_tokens, + ) + if response.usage + else Usage() + ) + else: + usage = Usage() + logger.warning("No usage information returned from Litellm") + + if tracing.include_data(): + span_generation.span_data.output = [response.choices[0].message.model_dump()] + span_generation.span_data.usage = { + "input_tokens": usage.input_tokens, + "output_tokens": usage.output_tokens, + } + + items = Converter.message_to_output_items( + LitellmConverter.convert_message_to_openai(response.choices[0].message) + ) + + return ModelResponse( + output=items, + usage=usage, + response_id=None, + ) + + async def stream_response( + self, + system_instructions: str | None, + input: str | list[TResponseInputItem], + model_settings: ModelSettings, + tools: list[Tool], + output_schema: AgentOutputSchema | None, + handoffs: list[Handoff], + tracing: ModelTracing, + *, + previous_response_id: str | None, + ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: + """ + Yields a partial message as it is generated, as well as the usage information. + """ + with generation_span( + model=str(self.model), + model_config=dataclasses.asdict(model_settings) + | {"base_url": str(self.base_url or ""), "model_impl": "litellm"}, + disabled=tracing.is_disabled(), + ) as span_generation: + response, stream = await self._fetch_response( + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + span_generation, + tracing, + stream=True, + ) + + final_response: Response | None = None + async for chunk in ChatCmplStreamHandler.handle_stream(response, stream): + yield chunk + + if chunk.type == "response.completed": + final_response = chunk.response + + if tracing.include_data() and final_response: + span_generation.span_data.output = [final_response.model_dump()] + + if final_response and final_response.usage: + span_generation.span_data.usage = { + "input_tokens": final_response.usage.input_tokens, + "output_tokens": final_response.usage.output_tokens, + } + + @overload + async def _fetch_response( + self, + system_instructions: str | None, + input: str | list[TResponseInputItem], + model_settings: ModelSettings, + tools: list[Tool], + output_schema: AgentOutputSchema | None, + handoffs: list[Handoff], + span: Span[GenerationSpanData], + tracing: ModelTracing, + stream: Literal[True], + ) -> tuple[Response, AsyncStream[ChatCompletionChunk]]: ... + + @overload + async def _fetch_response( + self, + system_instructions: str | None, + input: str | list[TResponseInputItem], + model_settings: ModelSettings, + tools: list[Tool], + output_schema: AgentOutputSchema | None, + handoffs: list[Handoff], + span: Span[GenerationSpanData], + tracing: ModelTracing, + stream: Literal[False], + ) -> litellm.types.utils.ModelResponse: ... + + async def _fetch_response( + self, + system_instructions: str | None, + input: str | list[TResponseInputItem], + model_settings: ModelSettings, + tools: list[Tool], + output_schema: AgentOutputSchema | None, + handoffs: list[Handoff], + span: Span[GenerationSpanData], + tracing: ModelTracing, + stream: bool = False, + ) -> litellm.types.utils.ModelResponse | tuple[Response, AsyncStream[ChatCompletionChunk]]: + converted_messages = Converter.items_to_messages(input) + + if system_instructions: + converted_messages.insert( + 0, + { + "content": system_instructions, + "role": "system", + }, + ) + if tracing.include_data(): + span.span_data.input = converted_messages + + parallel_tool_calls = ( + True + if model_settings.parallel_tool_calls and tools and len(tools) > 0 + else False + if model_settings.parallel_tool_calls is False + else None + ) + tool_choice = Converter.convert_tool_choice(model_settings.tool_choice) + response_format = Converter.convert_response_format(output_schema) + + converted_tools = [Converter.tool_to_openai(tool) for tool in tools] if tools else [] + + for handoff in handoffs: + converted_tools.append(Converter.convert_handoff_tool(handoff)) + + if _debug.DONT_LOG_MODEL_DATA: + logger.debug("Calling LLM") + else: + logger.debug( + f"Calling Litellm model: {self.model}\n" + f"{json.dumps(converted_messages, indent=2)}\n" + f"Tools:\n{json.dumps(converted_tools, indent=2)}\n" + f"Stream: {stream}\n" + f"Tool choice: {tool_choice}\n" + f"Response format: {response_format}\n" + ) + + reasoning_effort = model_settings.reasoning.effort if model_settings.reasoning else None + + stream_options = None + if stream and model_settings.include_usage is not None: + stream_options = {"include_usage": model_settings.include_usage} + + extra_kwargs = {} + if model_settings.extra_query: + extra_kwargs["extra_query"] = model_settings.extra_query + if model_settings.metadata: + extra_kwargs["metadata"] = model_settings.metadata + + ret = await litellm.acompletion( + model=self.model, + messages=converted_messages, + tools=converted_tools or None, + temperature=model_settings.temperature, + top_p=model_settings.top_p, + frequency_penalty=model_settings.frequency_penalty, + presence_penalty=model_settings.presence_penalty, + max_tokens=model_settings.max_tokens, + tool_choice=self._remove_not_given(tool_choice), + response_format=self._remove_not_given(response_format), + parallel_tool_calls=parallel_tool_calls, + stream=stream, + stream_options=stream_options, + reasoning_effort=reasoning_effort, + extra_headers=HEADERS, + api_key=self.api_key, + base_url=self.base_url, + **extra_kwargs, + ) + + if isinstance(ret, litellm.types.utils.ModelResponse): + return ret + + response = Response( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + created_at=time.time(), + model=self.model, + object="response", + output=[], + tool_choice=cast(Literal["auto", "required", "none"], tool_choice) + if tool_choice != NOT_GIVEN + else "auto", + top_p=model_settings.top_p, + temperature=model_settings.temperature, + tools=[], + parallel_tool_calls=parallel_tool_calls or False, + reasoning=model_settings.reasoning, + ) + return response, ret + + def _remove_not_given(self, value: Any) -> Any: + if isinstance(value, NotGiven): + return None + return value + + +class LitellmConverter: + @classmethod + def convert_message_to_openai( + cls, message: litellm.types.utils.Message + ) -> ChatCompletionMessage: + if message.role != "assistant": + raise ModelBehaviorError(f"Unsupported role: {message.role}") + + tool_calls = ( + [LitellmConverter.convert_tool_call_to_openai(tool) for tool in message.tool_calls] + if message.tool_calls + else None + ) + + provider_specific_fields = message.get("provider_specific_fields", None) + refusal = ( + provider_specific_fields.get("refusal", None) if provider_specific_fields else None + ) + + return ChatCompletionMessage( + content=message.content, + refusal=refusal, + role="assistant", + annotations=cls.convert_annotations_to_openai(message), + audio=message.get("audio", None), # litellm deletes audio if not present + tool_calls=tool_calls, + ) + + @classmethod + def convert_annotations_to_openai( + cls, message: litellm.types.utils.Message + ) -> list[Annotation] | None: + annotations: list[litellm.types.llms.openai.ChatCompletionAnnotation] | None = message.get( + "annotations", None + ) + if not annotations: + return None + + return [ + Annotation( + type="url_citation", + url_citation=AnnotationURLCitation( + start_index=annotation["url_citation"]["start_index"], + end_index=annotation["url_citation"]["end_index"], + url=annotation["url_citation"]["url"], + title=annotation["url_citation"]["title"], + ), + ) + for annotation in annotations + ] + + @classmethod + def convert_tool_call_to_openai( + cls, tool_call: litellm.types.utils.ChatCompletionMessageToolCall + ) -> ChatCompletionMessageToolCall: + return ChatCompletionMessageToolCall( + id=tool_call.id, + type="function", + function=Function( + name=tool_call.function.name or "", arguments=tool_call.function.arguments + ), + ) diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_helpers.py b/src/agents/models/chatcmpl_helpers.py new file mode 100644 index 000000000..0cee21ecc --- /dev/null +++ b/src/agents/models/chatcmpl_helpers.py @@ -0,0 +1,37 @@ +from __future__ import annotations + +from openai import AsyncOpenAI + +from ..model_settings import ModelSettings +from ..version import __version__ + +_USER_AGENT = f"Agents/Python {__version__}" +HEADERS = {"User-Agent": _USER_AGENT} + + +class ChatCmplHelpers: + @classmethod + def is_openai(cls, client: AsyncOpenAI): + return str(client.base_url).startswith("https://api.openai.com") + + @classmethod + def get_store_param(cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings) -> bool | None: + # Match the behavior of Responses where store is True when not given + default_store = True if cls.is_openai(client) else None + return model_settings.store if model_settings.store is not None else default_store + + @classmethod + def get_stream_options_param( + cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings, stream: bool + ) -> dict[str, bool] | None: + if not stream: + return None + + default_include_usage = True if cls.is_openai(client) else None + include_usage = ( + model_settings.include_usage + if model_settings.include_usage is not None + else default_include_usage + ) + stream_options = {"include_usage": include_usage} if include_usage is not None else None + return stream_options diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index c399168de..9989c1ee0 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -21,8 +21,8 @@ from ..tracing.span_data import GenerationSpanData from ..tracing.spans import Span from ..usage import Usage -from ..version import __version__ from .chatcmpl_converter import Converter +from .chatcmpl_helpers import HEADERS, ChatCmplHelpers from .chatcmpl_stream_handler import ChatCmplStreamHandler from .fake_id import FAKE_RESPONSES_ID from .interface import Model, ModelTracing @@ -31,10 +31,6 @@ from ..model_settings import ModelSettings -_USER_AGENT = f"Agents/Python {__version__}" -_HEADERS = {"User-Agent": _USER_AGENT} - - class OpenAIChatCompletionsModel(Model): def __init__( self, @@ -237,9 +233,9 @@ async def _fetch_response( ) reasoning_effort = model_settings.reasoning.effort if model_settings.reasoning else None - store = _Helpers.get_store_param(self._get_client(), model_settings) + store = ChatCmplHelpers.get_store_param(self._get_client(), model_settings) - stream_options = _Helpers.get_stream_options_param( + stream_options = ChatCmplHelpers.get_stream_options_param( self._get_client(), model_settings, stream=stream ) @@ -259,7 +255,7 @@ async def _fetch_response( stream_options=self._non_null_or_not_given(stream_options), store=self._non_null_or_not_given(store), reasoning_effort=self._non_null_or_not_given(reasoning_effort), - extra_headers=_HEADERS, + extra_headers=HEADERS, extra_query=model_settings.extra_query, extra_body=model_settings.extra_body, metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), @@ -289,31 +285,3 @@ def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: if self._client is None: self._client = AsyncOpenAI() return self._client - - -class _Helpers: - @classmethod - def is_openai(cls, client: AsyncOpenAI): - return str(client.base_url).startswith("https://api.openai.com") - - @classmethod - def get_store_param(cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings) -> bool | None: - # Match the behavior of Responses where store is True when not given - default_store = True if cls.is_openai(client) else None - return model_settings.store if model_settings.store is not None else default_store - - @classmethod - def get_stream_options_param( - cls, client: AsyncOpenAI, model_settings: ModelSettings, stream: bool - ) -> dict[str, bool] | None: - if not stream: - return None - - default_include_usage = True if cls.is_openai(client) else None - include_usage = ( - model_settings.include_usage - if model_settings.include_usage is not None - else default_include_usage - ) - stream_options = {"include_usage": include_usage} if include_usage is not None else None - return stream_options diff --git a/tests/test_function_schema.py b/tests/test_function_schema.py index ef1e9c222..5618d8ae9 100644 --- a/tests/test_function_schema.py +++ b/tests/test_function_schema.py @@ -99,7 +99,7 @@ def varargs_function(x: int, *numbers: float, flag: bool = False, **kwargs: Any) def test_varargs_function(): """Test a function that uses *args and **kwargs.""" - func_schema = function_schema(varargs_function) + func_schema = function_schema(varargs_function, strict_json_schema=False) # Check JSON schema structure assert isinstance(func_schema.params_json_schema, dict) assert func_schema.params_json_schema.get("title") == "varargs_function_args" diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index b0fc1f321..ba3ec68d0 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -30,8 +30,8 @@ OpenAIProvider, generation_span, ) +from agents.models.chatcmpl_helpers import ChatCmplHelpers from agents.models.fake_id import FAKE_RESPONSES_ID -from agents.models.openai_chatcompletions import _Helpers @pytest.mark.allow_call_model_methods @@ -301,32 +301,32 @@ def test_store_param(): model_settings = ModelSettings() client = AsyncOpenAI() - assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + assert ChatCmplHelpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( "Should default to True for OpenAI API calls" ) model_settings = ModelSettings(store=False) - assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is False, ( + assert ChatCmplHelpers.get_store_param(client, model_settings) is False, ( "Should respect explicitly set store=False" ) model_settings = ModelSettings(store=True) - assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + assert ChatCmplHelpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( "Should respect explicitly set store=True" ) client = AsyncOpenAI(base_url="http://www.notopenai.com") model_settings = ModelSettings() - assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is None, ( + assert ChatCmplHelpers.get_store_param(client, model_settings) is None, ( "Should default to None for non-OpenAI API calls" ) model_settings = ModelSettings(store=False) - assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is False, ( + assert ChatCmplHelpers.get_store_param(client, model_settings) is False, ( "Should respect explicitly set store=False" ) model_settings = ModelSettings(store=True) - assert _Helpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( + assert ChatCmplHelpers.get_store_param(client, model_settings) is True, ( "Should respect explicitly set store=True" ) diff --git a/tests/voice/conftest.py b/tests/voice/conftest.py index 7eeb9cec0..6ed7422ce 100644 --- a/tests/voice/conftest.py +++ b/tests/voice/conftest.py @@ -1,14 +1,12 @@ import os import sys -import pytest - -def pytest_collection_modifyitems(config, items): +# Skip voice tests on Python 3.9 +def pytest_ignore_collect(collection_path, config): if sys.version_info[:2] == (3, 9): this_dir = os.path.dirname(__file__) - skip_marker = pytest.mark.skip(reason="Skipped on Python 3.9") - for item in items: - if 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1a4913c70..d45b7aa44 100644 --- a/docs/ja/quickstart.md +++ b/docs/ja/quickstart.md @@ -186,4 +186,4 @@ if __name__ == "__main__": - [エージェント](agents.md) の設定方法について学ぶ - [エージェントの実行](running_agents.md) について学ぶ -- [tools](tools.md)、[guardrails](guardrails.md)、[models](models.md) について学ぶ \ No newline at end of file +- [tools](tools.md)、[guardrails](guardrails.md)、[models](models/index.md) について学ぶ diff --git a/docs/models.md b/docs/models/index.md similarity index 95% rename from docs/models.md rename to docs/models/index.md index 1ce6e8f2f..4cf4f6439 100644 --- a/docs/models.md +++ b/docs/models/index.md @@ -70,9 +70,9 @@ You can use other LLM providers in 3 ways (examples [here](https://github.com/op 1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] is useful in cases where you want to globally use an instance of `AsyncOpenAI` as the LLM client. This is for cases where the LLM provider has an OpenAI compatible API endpoint, and you can set the `base_url` and `api_key`. See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py). 2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] is at the `Runner.run` level. This lets you say "use a custom model provider for all agents in this run". See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py). -3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] lets you specify the model on a specific Agent instance. This enables you to mix and match different providers for different agents. See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py). +3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] lets you specify the model on a specific Agent instance. This enables you to mix and match different providers for different agents. See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py). An easy way to use most available models is via the [LiteLLM integration](./litellm.md). -In cases where you do not have an API key from `platform.openai.com`, we recommend disabling tracing via `set_tracing_disabled()`, or setting up a [different tracing processor](tracing.md). +In cases where you do not have an API key from `platform.openai.com`, we recommend disabling tracing via `set_tracing_disabled()`, or setting up a [different tracing processor](../tracing.md). !!! note @@ -86,7 +86,7 @@ If you get errors related to tracing, this is because traces are uploaded to Ope 1. Disable tracing entirely: [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled]. 2. Set an OpenAI key for tracing: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key]. This API key will only be used for uploading traces, and must be from [platform.openai.com](https://platform.openai.com/). -3. Use a non-OpenAI trace processor. See the [tracing docs](tracing.md#custom-tracing-processors). +3. Use a non-OpenAI trace processor. See the [tracing docs](../tracing.md#custom-tracing-processors). ### Responses API support diff --git a/docs/models/litellm.md b/docs/models/litellm.md new file mode 100644 index 000000000..90572a28c --- /dev/null +++ b/docs/models/litellm.md @@ -0,0 +1,73 @@ +# Using any model via LiteLLM + +!!! note + + The LiteLLM integration is in beta. You may run into issues with some model providers, especially smaller ones. Please report any issues via [Github issues](https://github.com/openai/openai-agents-python/issues) and we'll fix quickly. + +[LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/) is a library that allows you to use 100+ models via a single interface. We've added a LiteLLM integration to allow you to use any AI model in the Agents SDK. + +## Setup + +You'll need to ensure `litellm` is available. You can do this by installing the optional `litellm` dependency group: + +```bash +pip install "openai-agents[litellm]" +``` + +Once done, you can use [`LitellmModel`][agents.extensions.models.litellm_model.LitellmModel] in any agent. + +## Example + +This is a fully working example. When you run it, you'll be prompted for a model name and API key. For example, you could enter: + +- `openai/gpt-4.1` for the model, and your OpenAI API key +- `anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620` for the model, and your Anthropic API key +- etc + +For a full list of models supported in LiteLLM, see the [litellm providers docs](https://docs.litellm.ai/docs/providers). + +```python +from __future__ import annotations + +import asyncio + +from agents import Agent, Runner, function_tool, set_tracing_disabled +from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel + +@function_tool +def get_weather(city: str): + print(f"[debug] getting weather for {city}") + return f"The weather in {city} is sunny." + + +async def main(model: str, api_key: str): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You only respond in haikus.", + model=LitellmModel(model=model, api_key=api_key), + tools=[get_weather], + ) + + result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?") + print(result.final_output) + + +if __name__ == "__main__": + # First try to get model/api key from args + import argparse + + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--model", type=str, required=False) + parser.add_argument("--api-key", type=str, required=False) + args = parser.parse_args() + + model = args.model + if not model: + model = input("Enter a model name for Litellm: ") + + api_key = args.api_key + if not api_key: + api_key = input("Enter an API key for Litellm: ") + + asyncio.run(main(model, api_key)) +``` diff --git a/docs/quickstart.md b/docs/quickstart.md index 9513fdb8f..213d16e5d 100644 --- a/docs/quickstart.md +++ b/docs/quickstart.md @@ -186,4 +186,4 @@ Learn how to build more complex agentic flows: - Learn about how to configure [Agents](agents.md). - Learn about [running agents](running_agents.md). -- Learn about [tools](tools.md), [guardrails](guardrails.md) and [models](models.md). +- Learn about [tools](tools.md), [guardrails](guardrails.md) and [models](models/index.md). diff --git a/docs/ref/extensions/litellm.md b/docs/ref/extensions/litellm.md new file mode 100644 index 000000000..7bd67fde4 --- /dev/null +++ b/docs/ref/extensions/litellm.md @@ -0,0 +1,3 @@ +# `LiteLLM Models` + +::: agents.extensions.models.litellm_model diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index e7f439931..286359dc4 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -66,7 +66,9 @@ plugins: - context.md - guardrails.md - multi_agent.md - - models.md + - Models: + - models/index.md + - models/litellm.md - config.md - visualization.md - Voice agents: @@ -123,6 +125,7 @@ plugins: - Extensions: - ref/extensions/handoff_filters.md - ref/extensions/handoff_prompt.md + - ref/extensions/litellm.md - locale: ja name: 日本語 diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index 915a1ccbd..0fc277c35 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -47,6 +47,11 @@ class LitellmModel(Model): + """This class enables using any model via LiteLLM. LiteLLM allows you to acess OpenAPI, + Anthropic, Gemini, Mistral, and many other models. + See supported models here: [litellm models](https://docs.litellm.ai/docs/providers). + """ + def __init__( self, model: str, @@ -140,9 +145,6 @@ async def stream_response( *, previous_response_id: str | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: - """ - Yields a partial message as it is generated, as well as the usage information. - """ with generation_span( model=str(self.model), model_config=dataclasses.asdict(model_settings) From 56396061631693119ef570bed078a84acd2d2811 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Thu, 17 Apr 2025 10:29:09 +0900 Subject: [PATCH 050/186] Docs: Switch to o3 model; exclude translated pages from search (#533) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 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. --- docs/ja/agents.md | 48 +++++++------- docs/ja/config.md | 28 ++++---- docs/ja/context.md | 52 ++++++++------- docs/ja/examples.md | 41 +++++++----- docs/ja/guardrails.md | 58 +++++++++-------- docs/ja/handoffs.md | 40 +++++++----- docs/ja/index.md | 38 ++++++----- docs/ja/mcp.md | 38 ++++++----- docs/ja/models/index.md | 116 +++++++++++++++++++++++++++++++++ docs/ja/models/litellm.md | 77 ++++++++++++++++++++++ docs/ja/multi_agent.md | 50 +++++++------- docs/ja/quickstart.md | 42 ++++++------ docs/ja/results.md | 44 +++++++------ docs/ja/running_agents.md | 82 ++++++++++++----------- docs/ja/streaming.md | 20 +++--- docs/ja/tools.md | 93 ++++++++++++++++---------- docs/ja/tracing.md | 110 ++++++++++++++++--------------- docs/ja/visualization.md | 33 +++++----- docs/ja/voice/pipeline.md | 38 ++++++----- docs/ja/voice/quickstart.md | 22 ++++--- docs/ja/voice/tracing.md | 20 +++--- docs/scripts/translate_docs.py | 27 +++++++- mkdocs.yml | 4 +- 23 files changed, 719 insertions(+), 402 deletions(-) create mode 100644 docs/ja/models/index.md create mode 100644 docs/ja/models/litellm.md diff --git a/docs/ja/agents.md b/docs/ja/agents.md index f4b108e8e..828b36355 100644 --- a/docs/ja/agents.md +++ b/docs/ja/agents.md @@ -1,14 +1,18 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # エージェント -エージェントは、アプリケーションの中核となる基本コンポーネントです。エージェントとは、instructions とツールで構成された大規模言語モデル（LLM）のことです。 +エージェントはアプリの主要な構成ブロックです。エージェントは、大規模言語モデル ( LLM ) に instructions と tools を設定したものです。 ## 基本設定 -エージェントで最も一般的に設定するプロパティは以下の通りです。 +エージェントで最も一般的に設定するプロパティは次のとおりです。 -- `instructions`：developer message や システムプロンプト(system prompt)とも呼ばれます。 -- `model`：どの LLM を使用するか、また `model_settings` で temperature や top_p などのモデル調整パラメーターを設定できます。 -- `tools`：エージェントがタスクを達成するために使用できるツールです。 +- `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任意の `model_settings`。 +- `tools`: エージェントがタスクを達成するために利用できるツール。 ```python from agents import Agent, ModelSettings, function_tool @@ -27,7 +31,7 @@ agent = Agent( ## コンテキスト -エージェントは `context` 型に対して汎用的です。コンテキストは依存性注入ツールであり、`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、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管理します。任意の Python オブジェクトを context として指定できます。 +エージェントはその `context` 型について汎用的です。コンテキストは依存性注入の手段で、`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、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。 ```python @dataclass @@ -45,7 +49,7 @@ agent = Agent[UserContext]( ## 出力タイプ -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`）出力を生成します。特定の型の出力をエージェントに生成させたい場合は、`output_type` パラメーターを使用できます。一般的な選択肢として [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) オブジェクトがありますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップできる型（dataclasses、リスト、TypedDict など）であれば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/) オブジェクトを利用しますが、Pydantic の [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) でラップ可能な型であれば何でも対応します。たとえば dataclass、list、TypedDict などです。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -66,11 +70,11 @@ agent = Agent( !!! note - `output_type` を指定すると、モデルは通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示されます。 + `output_type` を渡すと、モデルは通常のプレーンテキスト応答の代わりに [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使用するよう指示されます。 ## ハンドオフ -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指定すると、エージェントは必要に応じてそれらに処理を委任できます。これは、単一タスクに特化したモジュール型の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 [handoffs](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しておくと、エージェントは必要に応じてそれらに処理を委譲できます。これにより、単一のタスクに特化したモジュール式エージェントを編成できる強力なパターンが実現します。詳細は [handoffs](handoffs.md) ドキュメントをご覧ください。 ```python from agents import Agent @@ -91,7 +95,7 @@ triage_agent = Agent( ## 動的 instructions -多くの場合、エージェント作成時に instructions を指定できますが、関数を使って動的に instructions を提供することも可能です。この関数はエージェントと context を受け取り、プロンプトを返す必要があります。通常の関数と `async` 関数の両方が利用可能です。 +通常はエージェント作成時に instructions を指定しますが、関数を介して動的に instructions を提供することもできます。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。同期関数と `async` 関数の両方に対応しています。 ```python def dynamic_instructions( @@ -106,17 +110,17 @@ agent = Agent[UserContext]( ) ``` -## ライフサイクルイベント（フック） +## ライフサイクルイベント (hooks) -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] クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。 +場合によっては、エージェントのライフサイクルを観察したいことがあります。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] クラスをサブクラス化し、関心のあるメソッドをオーバーライドしてください。 ## ガードレール -ガードレールを使うと、エージェントの実行と並行して user 入力のチェックやバリデーションを行えます。たとえば、user の入力が関連性のある内容かどうかをスクリーニングできます。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やバリデーションを実行できます。たとえば、ユーザーの入力内容が関連しているかをスクリーニングできます。詳細は [guardrails](guardrails.md) ドキュメントをご覧ください。 -## エージェントのクローン／コピー +## エージェントの複製 -エージェントの `clone()` メソッドを使うことで、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。 +`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。 ```python pirate_agent = Agent( @@ -133,15 +137,15 @@ robot_agent = pirate_agent.clone( ## ツール使用の強制 -ツールのリストを指定しても、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の使用を強制できます。有効な値は以下の通りです。 +ツールの一覧を渡しても、LLM が必ず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。有効な値は次のとおりです。 -1. `auto`：LLM がツールを使うかどうかを自動で判断します。 -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賢く選択されます）。 -3. `none`：LLM にツールを _使わない_ ことを要求します。 -4. 特定の文字列（例：`my_tool`）を指定すると、その特定のツールの使用を必須とします。 +1. `auto` — ツールを使用するかどうかを LLM が判断します。 +2. `required` — LLM にツール使用を必須化します ( 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要求します。 +4. 特定の文字列 ( 例: `my_tool` ) — その特定のツールを LLM に使用させます。 !!! note - 無限ループを防ぐため、フレームワークはツール呼び出し後に自動的に `tool_choice` を "auto" にリセットします。この挙動は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定可能です。無限ループは、ツールの execution results が LLM に送信され、`tool_choice` のために再度ツール呼び出しが発生し、これが繰り返されることで発生します。 + 無限ループを防ぐため、フレームワークはツール呼び出し後に `tool_choice` を自動的に "auto" にリセットします。この動作は [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] で設定できます。無限ループが起こる理由は、ツールの結果が LLM に送られ、`tool_choice` により再びツール呼び出しが生成される、という流れが繰り返されるからです。 - ツール呼び出し後にエージェントを完全に停止させたい場合（auto モードで継続させたくない場合）は、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定できます。これにより、ツールの出力がそのまま最終応答として使用され、以降の LLM 処理は行われません。 \ No newline at end of file + ツール呼び出し後にエージェントを完全に停止させたい場合 ( auto モードで続行させたくない場合 ) は、[`Agent.tool_use_behavior="stop_on_first_tool"`] を設定してください。これにより、ツールの出力を LL M の追加処理なしにそのまま最終応答として返します。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/config.md b/docs/ja/config.md index c547a7936..bf76b9fb6 100644 --- a/docs/ja/config.md +++ b/docs/ja/config.md @@ -1,8 +1,12 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # SDK の設定 ## API キーとクライアント -デフォルトでは、SDK はインポート時に LLM リクエストやトレーシングのために `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリの起動前にこの環境変数を設定できない場合は、[set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を使ってキーを設定できます。 +デフォルトでは、 SDK はインポートされた時点で LLM リクエストとトレーシングに使用する `OPENAI_API_KEY` 環境変数を探します。アプリ起動前にこの環境変数を設定できない場合は、 [set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 関数を利用してキーを設定できます。 ```python from agents import set_default_openai_key @@ -10,7 +14,7 @@ from agents import 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可能です。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使って `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] 関数を利用してください。 +また、使用する OpenAI クライアントを構成することも可能です。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。これを変更するには、 [set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 関数を使用します。 ```python from openai import AsyncOpenAI @@ -20,7 +24,7 @@ custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...") set_default_openai_client(custom_client) ``` -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 を使用していますが、[set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使って Chat Completions API を利用するように上書きできます。 +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。既定では OpenAI Responses API を利用します。これを Chat Completions API に変更するには、 [set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 関数を使用してください。 ```python from agents import set_default_openai_api @@ -30,7 +34,7 @@ set_default_openai_api("chat_completions") ## トレーシング -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、上記のセクションで説明した OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）を使用します。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。前述の OpenAI API キー（環境変数または設定したデフォルトキー）が自動的に使用されます。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。 ```python from agents import set_tracing_export_api_key @@ -38,7 +42,7 @@ from agents import set_tracing_export_api_key set_tracing_export_api_key("sk-...") ``` -また、[`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を使ってトレーシングを完全に無効化することもできます。 +トレーシングを完全に無効化するには、 [`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 関数を呼び出します。 ```python from agents import set_tracing_disabled @@ -48,9 +52,9 @@ set_tracing_disabled(True) ## デバッグログ -SDK には、ハンドラーが設定されていない 2 つの Python ロガーがあります。デフォルトでは、警告やエラーは `stdout` に送信されますが、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 Python ロガーが 2 つあります。デフォルトでは、警告とエラーは `stdout` に出力されますが、それ以外のログは抑制されます。 -詳細なログ出力を有効にするには、[`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用してください。 +詳細なログを有効にするには、 [`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 関数を使用します。 ```python from agents import enable_verbose_stdout_logging @@ -58,7 +62,7 @@ from agents import enable_verbose_stdout_logging enable_verbose_stdout_logging() ``` -また、ハンドラーやフィルター、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。詳細は [Python ロギングガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) をご覧ください。 +必要に応じて、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 ロギングガイド](https://docs.python.org/3/howto/logging.html) を参照してください。 ```python import logging @@ -77,17 +81,17 @@ logger.setLevel(logging.WARNING) logger.addHandler(logging.StreamHandler()) ``` -### ログ内の機微なデータ +### ログに含まれる機微情報 -一部のログには機微なデータ（たとえば ユーザー データ）が含まれる場合があります。これらのデータのログ出力を無効にしたい場合は、以下の環境変数を設定してください。 +特定のログには機微情報（たとえば ユーザー データ）が含まれる場合があります。この情報が記録されるのを防ぎたい場合は、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出力を無効にするには: +LLM の入力および出力のログを無効にする: ```bash export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1 ``` -ツールの入力および出力のログ出力を無効にするには: +ツールの入力および出力のログを無効にする: ```bash export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1 diff --git a/docs/ja/context.md b/docs/ja/context.md index 4240ceeef..72c0938cf 100644 --- a/docs/ja/context.md +++ b/docs/ja/context.md @@ -1,29 +1,33 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # コンテキスト管理 -コンテキストは多義的な用語です。主に関心を持つべきコンテキストには、次の 2 つの大きなクラスがあります。 +コンテキストという言葉には複数の意味があります。ここでは主に 2 つのコンテキストについて説明します。 -1. コード内でローカルに利用可能なコンテキスト：これは、ツール関数の実行時や `on_handoff` のようなコールバック、ライフサイクルフックなどで必要となるデータや依存関係です。 -2. LLM に利用可能なコンテキスト：これは、LLM がレスポンスを生成する際に参照できるデータです。 +1. コード内でローカルに利用できるコンテキスト: ツール関数の実行時や `on_handoff` などのコールバック、ライフサイクルフックで必要となるデータや依存関係です。 +2. LLM が参照できるコンテキスト: LLM がレスポンスを生成する際に見えるデータです。 ## ローカルコンテキスト -これは [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスおよびその中の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティによって表現されます。仕組みは以下の通りです。 +ローカルコンテキストは [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper] クラスと、その中の [`context`][agents.run_context.RunContextWrapper.context] プロパティで表現されます。仕組みは次のとおりです。 -1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的なパターンとしては、dataclass や Pydantic オブジェクトを使います。 -2. そのオブジェクトを各種 run メソッド（例：`Runner.run(..., **context=whatever**))`）に渡します。 -3. すべてのツール呼び出しやライフサイクルフックなどには、ラッパーオブジェクト `RunContextWrapper[T]` が渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型を表し、`wrapper.context` からアクセスできます。 +1. 任意の Python オブジェクトを作成します。一般的なパターンとして dataclass や Pydantic オブジェクトを使用します。 +2. そのオブジェクトを各種 run メソッド（例: `Runner.run(..., **context=whatever** )`）に渡します。 +3. すべてのツール呼び出しやライフサイクルフックには、ラッパーオブジェクト `RunContextWrapper[T]` が渡されます。ここで `T` はコンテキストオブジェクトの型で、`wrapper.context` からアクセスできます。 -**最も重要**な注意点：特定のエージェント実行において、すべてのエージェント、ツール関数、ライフサイクルなどは、同じ _型_ のコンテキストを使用する必要があります。 +**最重要ポイント**: あるエージェントの実行において、エージェント・ツール関数・ライフサイクルフックなどはすべて同じ _型_ のコンテキストを使用しなければなりません。 -コンテキストは以下のような用途で利用できます。 +コンテキストでは次のような用途が考えられます。 -- 実行時のコンテキストデータ（例：ユーザー名/uid やユーザーに関するその他の情報など） -- 依存関係（例：ロガーオブジェクト、データフェッチャーなど） +- 実行に関するデータ（例: ユーザー名 / uid やその他のユーザー情報） +- 依存オブジェクト（例: ロガー、データフェッチャーなど） - ヘルパー関数 -!!! danger "注意" +!!! danger "Note" - コンテキストオブジェクトは **LLM には送信されません**。これは純粋にローカルなオブジェクトであり、読み書きやメソッド呼び出しが可能です。 + コンテキストオブジェクトは LLM には送信されません。あくまでローカルのオブジェクトであり、読み書きやメソッド呼び出しが可能です。 ```python import asyncio @@ -61,17 +65,17 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -1. これはコンテキストオブジェクトです。ここでは dataclass を使用していますが、任意の型を利用できます。 -2. これはツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を受け取っていることが分かります。ツールの実装はコンテキストから値を読み取ります。 -3. エージェントにはジェネリック型 `UserInfo` を指定しています。これにより、型チェッカーがエラーを検出できます（例えば、異なるコンテキスト型を受け取るツールを渡そうとした場合など）。 -4. コンテキストは `run` 関数に渡されます。 -5. エージェントは正しくツールを呼び出し、年齢を取得します。 +1. これがコンテキストオブジェクトです。ここでは dataclass を使っていますが、任意の型を使用できます。 +2. これはツールです。`RunContextWrapper[UserInfo]` を受け取り、実装内でコンテキストを参照しています。 +3. エージェントにジェネリック `UserInfo` を付与することで、型チェッカーが誤りを検出できます（たとえば別のコンテキスト型を受け取るツールを渡した場合など）。 +4. `run` 関数にコンテキストを渡します。 +5. エージェントはツールを正しく呼び出し、年齢を取得します。 -## エージェント／LLM コンテキスト +## エージェント / LLM コンテキスト -LLM が呼び出される際、**唯一** 参照できるデータは会話履歴からのものです。つまり、LLM に新しいデータを利用させたい場合は、そのデータを履歴に含める必要があります。これを実現する方法はいくつかあります。 +LLM が呼び出されるとき、LLM が参照できるデータは会話履歴に含まれるものだけです。したがって、新しいデータを LLM に渡したい場合は、そのデータを履歴に含める形で提供する必要があります。方法はいくつかあります。 -1. エージェントの `instructions` に追加する。この方法は「システムプロンプト」や「開発者メッセージ」とも呼ばれます。システムプロンプトは静的な文字列でも、コンテキストを受け取って文字列を出力する動的な関数でも構いません。たとえば、ユーザー名や現在の日付など、常に有用な情報に適しています。 -2. `Runner.run` 関数を呼び出す際に `input` に追加する。この方法は `instructions` と似ていますが、[chain of command](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位メッセージとして追加できます。 -3. 関数ツールを通じて公開する。この方法は _オンデマンド_ のコンテキストに適しています。LLM が必要なタイミングでツールを呼び出し、データを取得できます。 -4. リトリーバルや Web 検索を利用する。これらはファイルやデータベース（リトリーバル）、または Web（Web 検索）から関連データを取得できる特別なツールです。関連するコンテキストデータに基づいたレスポンスを「グラウンディング」するのに役立ちます。 \ No newline at end of file +1. Agent の `instructions` に追加する。いわゆる「system prompt」や「developer message」と呼ばれるものです。システムプロンプトは静的な文字列でも、コンテキストを受け取って文字列を返す動的な関数でも構いません。ユーザー名や現在の日付など、常に有用な情報を渡す際によく使われます。 +2. `Runner.run` 呼び出し時の `input` に追加する。`instructions` と似ていますが、[chain of command](https://cdn.openai.com/spec/model-spec-2024-05-08.html#follow-the-chain-of-command) の下位レイヤーにメッセージを配置できます。 +3. 関数ツール経由で公開する。オンデマンドで取得するコンテキストに適しており、LLM が必要に応じてツールを呼び出してデータを取得します。 +4. retrieval や web search を使う。これらは特別なツールで、ファイルやデータベースから関連データを取得する（retrieval）、もしくは Web から取得する（web search）ことができます。レスポンスを関連コンテキストで「グラウンディング」するのに有効です。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/examples.md b/docs/ja/examples.md index c2393c8e6..00f634ec1 100644 --- a/docs/ja/examples.md +++ b/docs/ja/examples.md @@ -1,40 +1,45 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # コード例 -SDK のさまざまなサンプル実装については、[リポジトリ](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples) のコード例セクションをご覧ください。これらのコード例は、異なるパターンや機能を示すいくつかのカテゴリーに整理されています。 +リポジトリの [examples セクション](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples) には、 SDK のさまざまなサンプル実装が用意されています。これらの例は、異なるパターンや機能を示す複数のカテゴリーに整理されています。 + ## カテゴリー - **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):** - このカテゴリーのコード例では、よく使われるエージェント設計パターンを紹介しています。 + このカテゴリーの例では、一般的なエージェント設計パターンを紹介しています。 - - 決定論的なワークフロー - - ツールとしてのエージェント - - エージェントの並列実行 + - 決定論的ワークフロー + - ツールとしてのエージェント + - エージェントの並列実行 - **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):** - これらのコード例では、SDK の基本的な機能を紹介しています。 + SDK の基礎的な機能を示す例です。 - - 動的なシステムプロンプト - - ストリーミング出力 - - ライフサイクルイベント + - 動的なシステムプロンプト + - ストリーミング出力 + - ライフサイクルイベント - **[tool examples](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):** - OpenAI がホストするツール（Web 検索やファイル検索など）の実装方法や、それらをエージェントに統合する方法を学べます。 + Web 検索やファイル検索など、 OpenAI がホストするツールの実装方法と、それらをエージェントに統合する方法を学べます。 - **[model providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):** - OpenAI 以外のモデルを SDK で利用する方法を紹介しています。 + OpenAI 以外のモデルを SDK で利用する方法を探ります。 - **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):** - エージェントのハンドオフの実践的なコード例をご覧いただけます。 + エージェントのハンドオフを実践的に示す例です。 - **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp):** - Model context protocol (MCP) を使ったエージェントの構築方法を学べます。 + MCP を使ったエージェントの構築方法を学べます。 -- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** および **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):** - 実際のユースケースを示す、より発展的な 2 つのコード例です。 +- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)** と **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):** + より実践的なユースケースを示す、拡張された 2 つの例です。 - - **customer_service**: 航空会社向けカスタマーサービスシステムの例。 - - **research_bot**: シンプルなディープリサーチクローン。 + - **customer_service**: 航空会社向けカスタマーサービスシステムの例 + - **research_bot**: シンプルなディープリサーチクローン - **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):** - TTS および STT モデルを利用した音声エージェントのコード例をご覧いただけます。 \ No newline at end of file + TTS と STT モデルを用いた音声エージェントの例をご覧ください。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/guardrails.md b/docs/ja/guardrails.md index 2525f8c20..e7b02a6ed 100644 --- a/docs/ja/guardrails.md +++ b/docs/ja/guardrails.md @@ -1,43 +1,47 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # ガードレール -ガードレールは、エージェントと _並行して_ 実行され、ユーザー入力のチェックやバリデーションを行うことができます。例えば、非常に賢い（そのため遅くて高価な）モデルを使ってカスタマーリクエストに対応するエージェントがあるとします。悪意のあるユーザーがモデルに数学の宿題を手伝わせるようなリクエストを送ることは避けたいでしょう。そこで、ガードレールを高速かつ安価なモデルで実行できます。ガードレールが悪意のある利用を検知した場合、即座にエラーを発生させ、高価なモデルの実行を止めて時間やコストを節約できます。 +ガードレールは エージェント と _並列_ に実行され、 ユーザー入力 のチェックとバリデーションを行います。たとえば、顧客からのリクエストを支援するために非常に賢い (そのため遅く / 高価な) モデルを使うエージェントがあるとします。悪意のある ユーザー がモデルに数学の宿題を手伝わせようとするのは避けたいですよね。その場合、 高速 / 低コスト のモデルでガードレールを実行できます。ガードレールが悪意のある利用を検知した場合、即座にエラーを送出して高価なモデルの実行を停止し、時間と費用を節約できます。 -ガードレールには 2 種類あります： +ガードレールには 2 種類あります。 -1. 入力ガードレール：最初のユーザー入力に対して実行されます -2. 出力ガードレール：最終的なエージェント出力に対して実行されます +1. Input ガードレールは最初の ユーザー入力 に対して実行されます +2. Output ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行されます -## 入力ガードレール +## Input ガードレール -入力ガードレールは 3 ステップで実行されます： +Input ガードレールは 3 つのステップで実行されます。 -1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult] でラップされます。 -3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な対応や例外処理が可能です。 +1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult] でラップされます。 +3. 最後に [`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 例外が送出されるので、 ユーザー への適切な応答や例外処理を行えます。 !!! Note - 入力ガードレールはユーザー入力に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールは *最初* のエージェントでのみ実行されます。「なぜ `guardrails` プロパティがエージェントにあり、`Runner.run` に渡さないのか？」と疑問に思うかもしれません。これは、ガードレールが実際のエージェントに関連することが多いためです。異なるエージェントごとに異なるガードレールを実行するため、コードを同じ場所にまとめておくと可読性が向上します。 + Input ガードレールは ユーザー入力 に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールが実行されるのはそのエージェントが *最初* のエージェントである場合だけです。「なぜ `guardrails` プロパティがエージェントにあり、 `Runner.run` に渡さないのか？」と思うかもしれません。ガードレールは実際の エージェント に密接に関連する場合が多く、エージェントごとに異なるガードレールを実行するため、コードを同じ場所に置くことで可読性が向上するからです。 -## 出力ガードレール +## Output ガードレール -出力ガードレールも 3 ステップで実行されます： +Output ガードレールは 3 つのステップで実行されます。 -1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] でラップされます。 -3. 最後に、[`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 例外が発生し、ユーザーへの適切な対応や例外処理が可能です。 +1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] でラップされます。 +3. 最後に [`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 例外が送出されるので、 ユーザー への適切な応答や例外処理を行えます。 !!! Note - 出力ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールは *最後* のエージェントでのみ実行されます。入力ガードレールと同様に、ガードレールが実際のエージェントに関連することが多いため、コードを同じ場所にまとめておくと可読性が向上します。 + Output ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールが実行されるのはそのエージェントが *最後* のエージェントである場合だけです。Input ガードレール同様、ガードレールは実際の エージェント に密接に関連するため、コードを同じ場所に置くことで可読性が向上します。 -## トリップワイヤー +## トリップワイヤ -入力または出力がガードレールに失敗した場合、ガードレールはトリップワイヤーでこれを通知できます。トリップワイヤーが発動したガードレールを検知した時点で、即座に `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 例外を発生させ、エージェントの実行を停止します。 +入力または出力がガードレールに失敗した場合、ガードレールはトリップワイヤを用いてそれを通知できます。ガードレールがトリップワイヤを発火したことを検知すると、ただちに `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 例外を送出してエージェントの実行を停止します。 ## ガードレールの実装 -入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を返す関数を用意する必要があります。この例では、内部でエージェントを実行することでこれを実現します。 +入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を返す関数を用意する必要があります。次の例では、内部で エージェント を実行してこれを行います。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -90,12 +94,12 @@ async def main(): print("Math homework guardrail tripped") ``` -1. このエージェントをガードレール関数内で使用します。 -2. これはエージェントの入力やコンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。 -3. ガードレールの結果に追加情報を含めることができます。 -4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 +1. この エージェント をガードレール関数内で使用します。 +2. これはエージェントの入力 / コンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。 +3. ガードレール結果に追加情報を含めることができます。 +4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 -出力ガードレールも同様です。 +Output ガードレールも同様です。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -148,7 +152,7 @@ async def main(): print("Math output guardrail tripped") ``` -1. これは実際のエージェントの出力型です。 -2. これはガードレールの出力型です。 -3. これはエージェントの出力を受け取り、結果を返すガードレール関数です。 +1. これは実際のエージェントの出力型です。 +2. これはガードレールの出力型です。 +3. これはエージェントの出力を受け取り、結果を返すガードレール関数です。 4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/handoffs.md b/docs/ja/handoffs.md index ae3b8b12e..c0e99556e 100644 --- a/docs/ja/handoffs.md +++ b/docs/ja/handoffs.md @@ -1,18 +1,22 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # ハンドオフ -ハンドオフは、エージェントが他のエージェントにタスクを委任できる仕組みです。これは、異なるエージェントがそれぞれ異なる分野に特化しているシナリオで特に有用です。たとえば、カスタマーサポートアプリでは、注文状況、返金、FAQ などのタスクをそれぞれ専門に扱うエージェントが存在する場合があります。 +ハンドオフを使用すると、エージェント がタスクを別の エージェント に委譲できます。これは、複数の エージェント がそれぞれ異なる分野を専門とするシナリオで特に便利です。たとえばカスタマーサポートアプリでは、注文状況、返金、 FAQ などのタスクを個別に担当する エージェント を用意できます。 -ハンドオフは LLM からはツールとして認識されます。たとえば、`Refund Agent` という名前のエージェントへのハンドオフがある場合、そのツール名は `transfer_to_refund_agent` となります。 +ハンドオフは LLM からはツールとして認識されます。そのため、`Refund Agent` という エージェント へのハンドオフであれば、ツール名は `transfer_to_refund_agent` になります。 ## ハンドオフの作成 -すべてのエージェントは [`handoffs`][agents.agent.Agent.handoffs] パラメーターを持っており、これは直接 `Agent` を指定することも、ハンドオフをカスタマイズする `Handoff` オブジェクトを指定することもできます。 +すべての エージェント には [`handoffs`][agents.agent.Agent.handoffs] パラメーターがあり、直接 `Agent` を渡すことも、ハンドオフをカスタマイズする `Handoff` オブジェクトを渡すこともできます。 -Agents SDK で提供されている [`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使ってハンドオフを作成できます。この関数では、ハンドオフ先のエージェントや、オプションのオーバーライドや入力フィルターを指定できます。 +Agents SDK が提供する [`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使ってハンドオフを作成できます。この関数では、引き継ぎ先の エージェント を指定し、オーバーライドや入力フィルターをオプションで設定できます。 ### 基本的な使い方 -シンプルなハンドオフの作成方法は以下の通りです。 +シンプルなハンドオフを作成する例を示します。 ```python from agents import Agent, handoff @@ -24,18 +28,18 @@ refund_agent = Agent(name="Refund agent") triage_agent = Agent(name="Triage agent", handoffs=[billing_agent, handoff(refund_agent)]) ``` -1. エージェントを直接指定する（例：`billing_agent`）ことも、`handoff()` 関数を使うこともできます。 +1. `billing_agent` のように エージェント を直接指定することも、`handoff()` 関数を使用することもできます。 ### `handoff()` 関数によるハンドオフのカスタマイズ -[`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数では、さまざまなカスタマイズが可能です。 +[`handoff()`][agents.handoffs.handoff] 関数を使うと、ハンドオフを細かくカスタマイズできます。 -- `agent`: ハンドオフ先のエージェントです。 -- `tool_name_override`: デフォルトでは `Handoff.default_tool_name()` 関数が使われ、`transfer_to_` となります。これを上書きできます。 -- `tool_description_override`: デフォルトのツール説明（`Handoff.default_tool_description()`）を上書きできます。 -- `on_handoff`: ハンドオフが呼び出されたときに実行されるコールバック関数です。たとえば、ハンドオフが呼び出されたタイミングでデータ取得を開始するなどに便利です。この関数はエージェントコンテキストを受け取り、オプションで LLM が生成した入力も受け取れます。入力データは `input_type` パラメーターで制御します。 -- `input_type`: ハンドオフで期待される入力の型（オプション）です。 -- `input_filter`: 次のエージェントが受け取る入力をフィルタリングできます。詳細は下記をご覧ください。 +- `agent`: ここで指定した エージェント に処理が引き渡されます。 +- `tool_name_override`: デフォルトでは `Handoff.default_tool_name()` が使用され、`transfer_to_` という名前になります。これを上書きできます。 +- `tool_description_override`: `Handoff.default_tool_description()` が返すデフォルトのツール説明を上書きします。 +- `on_handoff`: ハンドオフ実行時に呼び出されるコールバック関数です。ハンドオフが呼ばれたタイミングでデータ取得を開始するなどに便利です。この関数は エージェント のコンテキストを受け取り、オプションで LLM が生成した入力も受け取れます。渡されるデータは `input_type` パラメーターで制御します。 +- `input_type`: ハンドオフが受け取る入力の型（任意）。 +- `input_filter`: 次の エージェント が受け取る入力をフィルタリングできます。詳細は後述します。 ```python from agents import Agent, handoff, RunContextWrapper @@ -55,7 +59,7 @@ handoff_obj = handoff( ## ハンドオフ入力 -状況によっては、LLM にハンドオフ時に何らかのデータを提供してほしい場合があります。たとえば、「エスカレーションエージェント」へのハンドオフを考えてみましょう。この場合、理由を提供して記録できるようにしたいことがあります。 +場合によっては、 LLM がハンドオフを呼び出す際に追加のデータを渡してほしいことがあります。たとえば「Escalation エージェント」へのハンドオフでは、ログ用に理由を渡してもらいたいかもしれません。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -79,9 +83,9 @@ handoff_obj = handoff( ## 入力フィルター -ハンドオフが発生すると、新しいエージェントが会話を引き継ぎ、これまでの会話履歴全体を見ることができます。これを変更したい場合は、[`input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を設定できます。入力フィルターは、[`HandoffInputData`][agents.handoffs.HandoffInputData] を受け取り、新しい `HandoffInputData` を返す関数です。 +ハンドオフが発生すると、新しい エージェント が会話を引き継ぎ、これまでの会話履歴全体を閲覧できる状態になります。これを変更したい場合は [`input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] を設定してください。入力フィルターは、[`HandoffInputData`][agents.handoffs.HandoffInputData] として渡される既存の入力を受け取り、新しい `HandoffInputData` を返す関数です。 -よくあるパターン（たとえば履歴からすべてのツール呼び出しを削除するなど）は、[`agents.extensions.handoff_filters`][] で実装されています。 +よくあるパターン（たとえば履歴からすべてのツール呼び出しを削除するなど）は [`agents.extensions.handoff_filters`][] に実装済みです。 ```python from agents import Agent, handoff @@ -95,11 +99,11 @@ handoff_obj = handoff( ) ``` -1. これにより、`FAQ agent` が呼び出されたときに履歴からすべてのツールが自動的に削除されます。 +1. これにより `FAQ agent` が呼ばれた際に、履歴からすべてのツール呼び出しが自動で削除されます。 ## 推奨プロンプト -LLM がハンドオフを正しく理解できるようにするため、エージェントにハンドオフに関する情報を含めることを推奨します。[`agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`][] で推奨されるプレフィックスを利用するか、[`agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions`][] を呼び出して、推奨データをプロンプトに自動追加できます。 +LLM がハンドオフを正しく理解できるよう、エージェント にハンドオフに関する情報を含めることを推奨します。事前に用意したプレフィックス [`agents.extensions.handoff_prompt.RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX`][] を利用するか、[`agents.extensions.handoff_prompt.prompt_with_handoff_instructions`][] を呼び出してプロンプトに推奨情報を自動で追加できます。 ```python from agents import Agent diff --git a/docs/ja/index.md b/docs/ja/index.md index 3b3064644..39692a166 100644 --- a/docs/ja/index.md +++ b/docs/ja/index.md @@ -1,28 +1,32 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # OpenAI Agents SDK -[OpenAI Agents SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) は、非常に少ない抽象化で、軽量かつ使いやすいパッケージで エージェント 型 AI アプリを構築できる SDK です。これは、以前のエージェント向け実験プロジェクト [Swarm](https://github.com/openai/swarm/tree/main) の本番運用向けアップグレード版です。Agents SDK には、非常に少数の基本コンポーネントが含まれています。 +[OpenAI Agents SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) は、抽象化をほとんど排した軽量で使いやすいパッケージにより、エージェントベースの AI アプリを構築できるようにします。これは、以前のエージェント向け実験プロジェクトである [Swarm](https://github.com/openai/swarm/tree/main) をプロダクションレベルへとアップグレードしたものです。Agents SDK にはごく少数の基本コンポーネントがあります。 -- **エージェント**： instructions と tools を備えた LLM -- **ハンドオフ**：特定のタスクを他のエージェントに委任できる仕組み -- **ガードレール**：エージェントへの入力を検証できる仕組み +- **エージェント**: instructions と tools を備えた LLM +- **ハンドオフ**: エージェントが特定タスクを他のエージェントへ委任するしくみ +- **ガードレール**: エージェントへの入力を検証する機能 -Python と組み合わせることで、これらの基本コンポーネントは tools と エージェント 間の複雑な関係を表現でき、急な学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。さらに、SDK には組み込みの **トレーシング** 機能があり、エージェント フローの可視化やデバッグ、評価、さらにはアプリケーション向けモデルのファインチューニングも可能です。 +Python と組み合わせることで、これらのコンポーネントはツールとエージェント間の複雑な関係を表現でき、学習コストを抑えつつ実際のアプリケーションを構築できます。さらに SDK には、エージェントフローを可視化・デバッグできる **トレーシング** が標準搭載されており、評価やファインチューニングにも活用可能です。 -## なぜ Agents SDK を使うのか +## Agents SDK を使用する理由 SDK には 2 つの設計原則があります。 -1. 使う価値のある十分な機能を持ちつつ、学習が容易なほど少ない基本コンポーネントで構成されていること。 -2. すぐに使い始められるが、動作を細かくカスタマイズできること。 +1. 使う価値のある十分な機能を備えつつ、学習が早いようコンポーネント数を絞る。 +2. すぐに使い始められる初期設定で動作しつつ、挙動を細かくカスタマイズできる。 -SDK の主な特徴は以下の通りです。 +主な機能は次のとおりです。 -- エージェントループ： tools の呼び出し、LLM への実行結果の送信、LLM が完了するまでのループ処理を自動で行います。 -- Python ファースト：新しい抽象化を学ぶ必要なく、Python の言語機能でエージェントのオーケストレーションや連携が可能です。 -- ハンドオフ：複数のエージェント間での調整や委任を実現する強力な機能です。 -- ガードレール：エージェントと並行して入力検証やチェックを実行し、チェックに失敗した場合は早期に処理を中断します。 -- 関数ツール：任意の Python 関数を自動でスキーマ生成・Pydantic ベースのバリデーション付きツールに変換できます。 -- トレーシング：組み込みのトレーシングでワークフローの可視化・デバッグ・モニタリングができ、OpenAI の評価・ファインチューニング・蒸留ツールも利用可能です。 +- エージェントループ: ツール呼び出し、結果を LLM に送信、LLM が完了するまでのループを自動で処理。 +- Python ファースト: 新しい抽象化を学ばずに、言語標準機能でエージェントをオーケストレーション。 +- ハンドオフ: 複数エージェント間の協調と委譲を実現する強力な機能。 +- ガードレール: エージェントと並列で入力バリデーションを実行し、失敗時に早期終了。 +- 関数ツール: 任意の Python 関数をツール化し、自動スキーマ生成と Pydantic での検証を提供。 +- トレーシング: フローの可視化・デバッグ・モニタリングに加え、OpenAI の評価・ファインチューニング・蒸留ツールを利用可能。 ## インストール @@ -30,7 +34,7 @@ SDK の主な特徴は以下の通りです。 pip install openai-agents ``` -## Hello World サンプル +## Hello World の例 ```python from agents import Agent, Runner @@ -45,7 +49,7 @@ print(result.final_output) # Infinite loop's dance. ``` -(_実行する場合は、`OPENAI_API_KEY` 環境変数を設定してください_) +(_これを実行する場合は、`OPENAI_API_KEY` 環境変数を設定してください_) ```bash export OPENAI_API_KEY=sk-... diff --git a/docs/ja/mcp.md b/docs/ja/mcp.md index d93252fba..7cdaa57ee 100644 --- a/docs/ja/mcp.md +++ b/docs/ja/mcp.md @@ -1,21 +1,25 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # Model context protocol (MCP) -[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction)（通称 MCP）は、 LLM にツールやコンテキストを提供するための方法です。MCP ドキュメントからの引用です： +[Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction)（通称 MCP）は、 LLM にツールとコンテキストを提供するための仕組みです。MCP のドキュメントでは次のように説明されています。 -> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP を AI アプリケーションのための USB-C ポートのようなものと考えてください。USB-C がさまざまな周辺機器やアクセサリにデバイスを接続する標準的な方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続する標準的な方法を提供します。 +> MCP は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP は AI アプリケーションにとっての USB‑C ポートのようなものと考えてください。USB‑C が各種デバイスを周辺機器と接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールと接続するための標準化された方法を提供します。 -Agents SDK は MCP をサポートしています。これにより、幅広い MCP サーバーを利用して、エージェントにツールを提供することができます。 +Agents SDK は MCP をサポートしており、これにより幅広い MCP サーバーをエージェントにツールとして追加できます。 ## MCP サーバー -現在、MCP 仕様では、使用するトランスポートメカニズムに基づいて 2 種類のサーバーが定義されています： +現在、MCP 仕様では使用するトランスポート方式に基づき 2 種類のサーバーが定義されています。 -1. **stdio** サーバーは、アプリケーションのサブプロセスとして実行されます。ローカルで実行されるものと考えることができます。 -2. **HTTP over SSE** サーバーはリモートで実行されます。URL を介して接続します。 +1. **stdio** サーバー: アプリケーションのサブプロセスとして実行されます。ローカルで動かすイメージです。 +2. **HTTP over SSE** サーバー: リモートで動作し、 URL 経由で接続します。 -これらのサーバーに接続するには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] および [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用できます。 +これらのサーバーへは [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用して接続できます。 -例えば、[公式 MCP ファイルシステムサーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem) を使用する場合は、次のようになります。 +たとえば、[公式 MCP filesystem サーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem)を利用する場合は次のようになります。 ```python async with MCPServerStdio( @@ -29,7 +33,7 @@ async with MCPServerStdio( ## MCP サーバーの利用 -MCP サーバーはエージェントに追加できます。Agents SDK は、エージェントが実行されるたびに MCP サーバーの `list_tools()` を呼び出します。これにより、LLM は MCP サーバーのツールを認識できるようになります。LLM が MCP サーバーのツールを呼び出すと、SDK はそのサーバーの `call_tool()` を呼び出します。 +MCP サーバーはエージェントに追加できます。Agents SDK はエージェント実行時に毎回 MCP サーバーへ `list_tools()` を呼び出し、 LLM に MCP サーバーのツールを認識させます。LLM が MCP サーバーのツールを呼び出すと、SDK はそのサーバーへ `call_tool()` を実行します。 ```python @@ -42,19 +46,19 @@ agent=Agent( ## キャッシュ -エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーの `list_tools()` が呼び出されます。特にサーバーがリモートの場合、これはレイテンシの原因となることがあります。ツールリストを自動的にキャッシュするには、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] および [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] の両方に `cache_tools_list=True` を渡すことができます。ツールリストが変更されないことが確実な場合のみ、この設定を行ってください。 +エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーへ `list_tools()` が呼び出されます。サーバーがリモートの場合は特にレイテンシが発生します。ツール一覧を自動でキャッシュしたい場合は、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] の両方に `cache_tools_list=True` を渡してください。ツール一覧が変更されないと確信できる場合のみ使用してください。 -キャッシュを無効化したい場合は、サーバーで `invalidate_tools_cache()` を呼び出すことができます。 +キャッシュを無効化したい場合は、サーバーで `invalidate_tools_cache()` を呼び出します。 -## エンドツーエンドの code examples +## エンドツーエンドのコード例 -[examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) で、完全な動作 code examples をご覧いただけます。 +完全な動作例は [examples/mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp) をご覧ください。 ## トレーシング -[トレーシング](../tracing.md) は、以下を含む MCP の操作を自動的に記録します： +[トレーシング](./tracing.md) は MCP の操作を自動的にキャプチャします。具体的には次の内容が含まれます。 -1. MCP サーバーへのツールリスト取得の呼び出し -2. 関数呼び出しに関する MCP 関連情報 +1. ツール一覧取得のための MCP サーバー呼び出し +2. 関数呼び出しに関する MCP 情報 -![MCP トレーシングのスクリーンショット](../assets/images/mcp-tracing.jpg) \ No newline at end of file +![MCP Tracing Screenshot](../assets/images/mcp-tracing.jpg) \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/models/index.md b/docs/ja/models/index.md new file mode 100644 index 000000000..a40ae38f6 --- /dev/null +++ b/docs/ja/models/index.md @@ -0,0 +1,116 @@ +--- +search: + exclude: true +--- +# モデル + +Agents SDK には、標準で 2 種類の OpenAI モデルサポートが含まれています。 + +- **推奨**: [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] — 新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を利用して OpenAI API を呼び出します。 +- [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] — [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を利用して OpenAI API を呼び出します。 + +## モデルの組み合わせ + +1 つのワークフロー内で、エージェントごとに異なるモデルを使用したい場合があります。たとえば、振り分けには小さく高速なモデルを、複雑なタスクには大きく高性能なモデルを使う、といった使い分けです。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際は、以下のいずれかで特定のモデルを指定できます。 + +1. OpenAI モデル名を直接渡す +2. 任意のモデル名と、それを `Model` インスタンスへマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を渡す +3. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を直接渡す + +!!!note + SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形に対応していますが、ワークフローごとに 1 つのモデル形を使用することを推奨します。2 つの形ではサポートする機能・ツールが異なるためです。どうしても混在させる場合は、利用するすべての機能が両方で利用可能であることを確認してください。 + +```python +from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel +import asyncio + +spanish_agent = Agent( + name="Spanish agent", + instructions="You only speak Spanish.", + model="o3-mini", # (1)! +) + +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", + model=OpenAIChatCompletionsModel( # (2)! + model="gpt-4o", + openai_client=AsyncOpenAI() + ), +) + +triage_agent = Agent( + name="Triage agent", + instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.", + handoffs=[spanish_agent, english_agent], + model="gpt-3.5-turbo", +) + +async def main(): + result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?") + print(result.final_output) +``` + +1. OpenAI モデル名を直接指定 +2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を提供 + +エージェントで使用するモデルをさらに細かく設定したい場合は、`temperature` などのオプションを指定できる [`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings] を渡します。 + +```python +from agents import Agent, ModelSettings + +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", + model="gpt-4o", + model_settings=ModelSettings(temperature=0.1), +) +``` + +## 他の LLM プロバイダーの利用 + +他の LLM プロバイダーは 3 通りの方法で利用できます（コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)）。 + +1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] + OpenAI 互換の API エンドポイントを持つ場合に、`AsyncOpenAI` インスタンスをグローバルに LLM クライアントとして設定できます。`base_url` と `api_key` を設定するケースです。設定例は [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py)。 + +2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] + `Runner.run` レベルで「この実行中のすべてのエージェントにカスタムモデルプロバイダーを使う」と宣言できます。設定例は [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py)。 + +3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] + 特定の Agent インスタンスにモデルを指定できます。エージェントごとに異なるプロバイダーを組み合わせられます。設定例は [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py)。多くのモデルを簡単に使う方法として [LiteLLM 連携](./litellm.md) があります。 + +`platform.openai.com` の API キーを持たない場合は、`set_tracing_disabled()` でトレーシングを無効化するか、[別のトレーシングプロセッサー](../tracing.md) を設定することを推奨します。 + +!!! note + これらの例では Chat Completions API/モデルを使用しています。多くの LLM プロバイダーがまだ Responses API をサポートしていないためです。もしプロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses の使用を推奨します。 + +## 他の LLM プロバイダーでよくある問題 + +### Tracing クライアントの 401 エラー + +トレースは OpenAI サーバーへアップロードされるため、OpenAI API キーがない場合にエラーになります。解決策は次の 3 つです。 + +1. トレーシングを完全に無効化する: [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled] +2. トレーシング用の OpenAI キーを設定する: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key] + このキーはトレースのアップロードにのみ使用され、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) のものが必要です。 +3. OpenAI 以外のトレースプロセッサーを使う。詳しくは [tracing ドキュメント](../tracing.md#custom-tracing-processors) を参照してください。 + +### Responses API サポート + +SDK は既定で Responses API を使用しますが、多くの LLM プロバイダーはまだ対応していません。そのため 404 などのエラーが発生する場合があります。対処方法は 2 つです。 + +1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出す + 環境変数 `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に機能します。 +2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使用する + コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) にあります。 + +### structured outputs のサポート + +一部のモデルプロバイダーは [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) をサポートしていません。その場合、次のようなエラーが発生することがあります。 + +``` +BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} +``` + +これは一部プロバイダーの制限で、JSON 出力はサポートしていても `json_schema` を指定できません。現在修正に取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーを利用することを推奨します。そうでない場合、不正な JSON によりアプリが頻繁に壊れる可能性があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/models/litellm.md b/docs/ja/models/litellm.md new file mode 100644 index 000000000..651d7a51b --- /dev/null +++ b/docs/ja/models/litellm.md @@ -0,0 +1,77 @@ +--- +search: + exclude: true +--- +# LiteLLM 経由でのモデル利用 + +!!! note + + LiteLLM との統合は現在ベータ版です。特に小規模なモデルプロバイダーでは問題が発生する可能性があります。問題を見つけた場合は、[GitHub Issues](https://github.com/openai/openai-agents-python/issues) からご報告ください。迅速に対応いたします。 + +[LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/) は、1 つのインターフェースで 100 以上のモデルを利用できるライブラリです。Agents SDK では LiteLLM との統合により、任意の AI モデルを使用できます。 + +## セットアップ + +`litellm` がインストールされていることを確認してください。オプションの `litellm` 依存関係グループをインストールすることで対応できます。 + +```bash +pip install "openai-agents[litellm]" +``` + +インストール後、任意のエージェントで [`LitellmModel`][agents.extensions.models.litellm_model.LitellmModel] を利用できます。 + +## 例 + +以下は動作する完全なサンプルです。実行するとモデル名と API キーの入力を求められます。例えば次のように入力できます。 + +- `openai/gpt-4.1` をモデル名に、OpenAI API キーを入力 +- `anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620` をモデル名に、Anthropic API キーを入力 +- その他 + +LiteLLM でサポートされているモデルの全リストは、[litellm providers docs](https://docs.litellm.ai/docs/providers) を参照してください。 + +```python +from __future__ import annotations + +import asyncio + +from agents import Agent, Runner, function_tool, set_tracing_disabled +from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel + +@function_tool +def get_weather(city: str): + print(f"[debug] getting weather for {city}") + return f"The weather in {city} is sunny." + + +async def main(model: str, api_key: str): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You only respond in haikus.", + model=LitellmModel(model=model, api_key=api_key), + tools=[get_weather], + ) + + result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?") + print(result.final_output) + + +if __name__ == "__main__": + # First try to get model/api key from args + import argparse + + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--model", type=str, required=False) + parser.add_argument("--api-key", type=str, required=False) + args = parser.parse_args() + + model = args.model + if not model: + model = input("Enter a model name for Litellm: ") + + api_key = args.api_key + if not api_key: + api_key = input("Enter an API key for Litellm: ") + + asyncio.run(main(model, api_key)) +``` \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/multi_agent.md b/docs/ja/multi_agent.md index e5604f6fe..a179fed36 100644 --- a/docs/ja/multi_agent.md +++ b/docs/ja/multi_agent.md @@ -1,37 +1,41 @@ -# 複数のエージェントのオーケストレーション +--- +search: + exclude: true +--- +# 複数エージェントのオーケストレーション -オーケストレーションとは、アプリ内でのエージェントの流れを指します。どのエージェントが、どの順番で実行され、次に何が起こるかをどのように決定するかということです。エージェントをオーケストレーションする主な方法は 2 つあります。 +オーケストレーションとは、アプリ内でエージェントがどのように流れるかを指します。どのエージェントが、どの順序で実行され、その後どう決定するかを制御します。エージェントをオーケストレーションする主な方法は次の 2 つです。 -1. LLM に意思決定を任せる方法：これは LLM の知能を活用し、計画・推論・意思決定を行わせるものです。 -2. コードによるオーケストレーション：コードでエージェントの流れを制御する方法です。 +1. LLM に判断させる: LLM の知能を活用し、計画・推論を行い、その結果に基づいて次のステップを決定します。 +2. コードでオーケストレーションする: コード側でエージェントの流れを定義します。 -これらのパターンは組み合わせて使うこともできます。それぞれにメリット・デメリットがあり、以下で説明します。 +これらのパターンは組み合わせて使用できます。それぞれにトレードオフがあり、以下で説明します。 ## LLM によるオーケストレーション -エージェントとは、instructions、tools、handoffs を備えた LLM です。つまり、オープンエンドなタスクが与えられた場合、LLM は自律的にタスクへの取り組み方を計画し、tools を使ってアクションを実行・データを取得し、handoffs を使ってサブエージェントにタスクを委任できます。たとえば、リサーチエージェントには以下のような tools を持たせることができます。 +エージェントとは、 instructions、ツール、ハンドオフを備えた LLM です。オープンエンドなタスクが与えられた場合、 LLM はタスクをどのように進めるかを自律的に計画し、ツールを使ってアクションやデータ取得を行い、ハンドオフでサブエージェントへタスクを委譲できます。たとえば、リサーチエージェントには次のようなツールを装備できます。 -- Web 検索でオンライン情報を探す -- ファイル検索やリトリーバルで独自データや接続先を検索する -- コンピュータ操作でコンピュータ上のアクションを実行する -- コード実行でデータ分析を行う -- 計画やレポート作成などに特化したエージェントへの handoffs +- Web 検索でオンライン情報を取得する +- ファイル検索で独自データや接続を調べる +- コンピュータ操作でコンピュータ上のアクションを実行する +- コード実行でデータ分析を行う +- 計画立案やレポート作成などに長けた専門エージェントへのハンドオフ -このパターンは、タスクがオープンエンドで LLM の知能に頼りたい場合に最適です。ここで重要なポイントは次のとおりです。 +このパターンはタスクがオープンエンドで、 LLM の知能に頼りたい場合に最適です。重要な戦術は次のとおりです。 -1. 良いプロンプトに投資しましょう。利用可能な tools、使い方、守るべきパラメーターを明確に伝えます。 -2. アプリをモニタリングし、改善を繰り返しましょう。問題が発生した箇所を確認し、プロンプトを改善します。 -3. エージェントに内省と改善を促しましょう。たとえばループで実行し、自己批評させたり、エラーメッセージを与えて改善させたりします。 -4. 何でもできる汎用エージェントではなく、1 つのタスクに特化したエージェントを用意しましょう。 -5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資しましょう。これによりエージェントを訓練し、タスクの精度を向上させることができます。 +1. 良いプロンプトに投資する。利用可能なツール、使い方、守るべきパラメーターを明確に示します。 +2. アプリを監視し、改善を繰り返す。問題が起きた箇所を特定し、プロンプトを改善します。 +3. エージェントに内省と改善を許可する。たとえばループで実行し自己批評させたり、エラーメッセージを渡して修正させたりします。 +4. 何でもこなす汎用エージェントより、特定タスクに特化したエージェントを用意します。 +5. [evals](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) に投資する。これによりエージェントを訓練し、タスク性能を向上できます。 ## コードによるオーケストレーション -LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードによるオーケストレーションは、速度・コスト・パフォーマンスの面でより決定的かつ予測可能になります。よく使われるパターンは次のとおりです。 +LLM によるオーケストレーションは強力ですが、コードでオーケストレーションすると速度・コスト・性能の面でより決定的かつ予測可能になります。よく使われるパターンは次のとおりです。 -- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使い、コードで検査できる適切な形式のデータを生成する。たとえば、エージェントにタスクをいくつかのカテゴリーに分類させ、そのカテゴリーに応じて次のエージェントを選択することができます。 -- 複数のエージェントを連鎖させ、一方の出力を次の入力に変換する。たとえば、ブログ記事の作成タスクを「リサーチ→アウトライン作成→記事執筆→批評→改善」といった一連のステップに分解できます。 -- タスクを実行するエージェントと、評価・フィードバックを行うエージェントを `while` ループで回し、評価者が基準を満たしたと判断するまで繰り返します。 -- 複数のエージェントを並列で実行する（例：Python の基本コンポーネントである `asyncio.gather` を利用）。これは、互いに依存しない複数のタスクを高速に処理したい場合に有効です。 +- [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) を使って、コード側で検査できる 適切な形式のデータ を生成する。たとえばエージェントにタスクをいくつかのカテゴリーに分類させ、そのカテゴリーに応じて次のエージェントを選択します。 +- あるエージェントの出力を次のエージェントの入力に変換して複数エージェントをチェーンする。ブログ記事執筆を「リサーチ → アウトライン作成 → 記事執筆 → 批評 → 改善」という一連のステップに分解できます。 +- タスクを実行するエージェントを `while` ループで回し、評価とフィードバックを行うエージェントと組み合わせ、評価者が基準を満たしたと判断するまで繰り返します。 +- `asyncio.gather` など Python の基本コンポーネントを用いて複数エージェントを並列実行する。互いに依存しない複数タスクがある場合に高速化できます。 -[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) には、さまざまな code examples をご用意しています。 \ No newline at end of file +[`examples/agent_patterns`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns) には多数のコード例があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/quickstart.md b/docs/ja/quickstart.md index d45b7aa44..30c3219d7 100644 --- a/docs/ja/quickstart.md +++ b/docs/ja/quickstart.md @@ -1,8 +1,12 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # クイックスタート ## プロジェクトと仮想環境の作成 -この作業は一度だけ行えば十分です。 +これは一度だけ行えば十分です。 ```bash mkdir my_project @@ -12,7 +16,7 @@ python -m venv .venv ### 仮想環境の有効化 -新しいターミナルセッションを開始するたびに、これを実行してください。 +新しいターミナルセッションを開始するたびに実行してください。 ```bash source .venv/bin/activate @@ -32,9 +36,9 @@ pip install openai-agents # or `uv add openai-agents`, etc export OPENAI_API_KEY=sk-... ``` -## 最初のエージェントを作成する +## 最初のエージェントの作成 -エージェントは instructions、名前、およびオプションの設定（例： `model_config` ）で定義します。 +エージェントは instructions 、名前、`model_config` などのオプション設定で定義します。 ```python from agents import Agent @@ -45,9 +49,9 @@ agent = Agent( ) ``` -## さらにエージェントを追加する +## さらにエージェントを追加 -追加のエージェントも同様の方法で定義できます。 `handoff_descriptions` は、ハンドオフのルーティングを判断するための追加コンテキストを提供します。 +追加のエージェントも同様の方法で定義できます。`handoff_descriptions` はハンドオフのルーティングを判断するための追加コンテキストを提供します。 ```python from agents import Agent @@ -65,9 +69,9 @@ math_tutor_agent = Agent( ) ``` -## ハンドオフを定義する +## ハンドオフの定義 -各エージェントで、タスクを進めるために選択できる送信先ハンドオフオプションのインベントリを定義できます。 +各エージェントに対して、タスクを進める際に選択できるハンドオフ先の一覧を定義できます。 ```python triage_agent = Agent( @@ -77,9 +81,9 @@ triage_agent = Agent( ) ``` -## エージェントのオーケストレーションを実行する +## エージェントオーケストレーションの実行 -ワークフローが正しく動作し、トリアージエージェントが 2 つの専門エージェント間で正しくルーティングするか確認しましょう。 +ワークフローが実行され、トリアージエージェントが 2 つの専門エージェント間で正しくルーティングすることを確認しましょう。 ```python from agents import Runner @@ -89,9 +93,9 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -## ガードレールを追加する +## ガードレールの追加 -入力または出力に対して実行するカスタムガードレールを定義できます。 +入力または出力に対して実行されるカスタムガードレールを定義できます。 ```python from agents import GuardrailFunctionOutput, Agent, Runner @@ -118,7 +122,7 @@ async def homework_guardrail(ctx, agent, input_data): ## すべてをまとめる -すべてを組み合わせて、ハンドオフと入力ガードレールを使ったワークフロー全体を実行してみましょう。 +ハンドオフと入力ガードレールを組み合わせて、ワークフロー全体を実行してみましょう。 ```python from agents import Agent, InputGuardrail, GuardrailFunctionOutput, Runner @@ -176,14 +180,14 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -## トレースを確認する +## トレースの表示 -エージェントの実行中に何が起こったかを確認するには、[OpenAI ダッシュボードの Trace viewer](https://platform.openai.com/traces) にアクセスして、エージェント実行のトレースを表示してください。 +エージェントの実行内容を確認するには、[OpenAI ダッシュボードの Trace viewer](https://platform.openai.com/traces) に移動してトレースを閲覧してください。 ## 次のステップ -より複雑なエージェントフローの構築方法を学びましょう： +より複雑なエージェントフローの構築方法を学びましょう。 -- [エージェント](agents.md) の設定方法について学ぶ -- [エージェントの実行](running_agents.md) について学ぶ -- [tools](tools.md)、[guardrails](guardrails.md)、[models](models/index.md) について学ぶ +- [エージェント](agents.md) の設定方法を学ぶ。 +- [エージェントの実行](running_agents.md) について学ぶ。 +- [ツール](tools.md)、[ガードレール](guardrails.md)、[モデル](models/index.md) について学ぶ。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/results.md b/docs/ja/results.md index 6b2c0cccb..cedd92402 100644 --- a/docs/ja/results.md +++ b/docs/ja/results.md @@ -1,52 +1,56 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # 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: +`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] +- `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。 +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格納されています。 ## 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: +[`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。内容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 +- `output_type` が定義されていない場合は `str` +- `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。 + `final_output` の型は `Any` です。ハンドオフが発生する可能性があるため、静的に型付けできません。ハンドオフが発生すると、どのエージェントでも最後になり得るため、可能性のある出力型を静的に特定できないのです。 ## 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。 +[`result.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] を使用すると、エージェント実行中に生成されたアイテムを元の入力に連結した入力リストへ変換できます。これにより、あるエージェント実行の出力を別の実行へ渡したり、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ことが容易になります。 ## 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。 +[`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ています。アプリケーションによっては、次回ユーザーが入力する際にこれが役立つことがよくあります。例えば、フロントラインのトリアージ エージェントが言語専用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ておき、ユーザーが次にメッセージを送ったときに再利用できます。 ## 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。 +[`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ます。これらのアイテムは [`RunItem`][agents.items.RunItem] です。RunItem は、 LLM が生成した 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。 +- [`MessageOutputItem`][agents.items.MessageOutputItem] — 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] — 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] — 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 ツール呼び出しに対するツール応答です。また、アイテムから送信元 / 送信先エージェントにもアクセスできます。 +- [`ToolCallItem`][agents.items.ToolCallItem] — LLM がツールを呼び出したことを示します。 +- [`ToolCallOutputItem`][agents.items.ToolCallOutputItem] — 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。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] — 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内容です。 ## 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。 +[`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存在する場合に格納されます。ガードレール結果には、ログや保存を行いたい有用な情報が含まれることがあるため、これらを参照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。 +[`raw_responses`][agents.result.RunResultBase.raw_responses] プロパティには、 LLM が生成した [`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。 \ No newline at end of file +[`input`][agents.result.RunResultBase.input] プロパティには、`run` メソッドに渡した元の入力が格納されます。ほとんどの場合は必要ありませんが、必要に応じて参照できるように用意されています。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/running_agents.md b/docs/ja/running_agents.md index 1a56fcc7f..83d5bec64 100644 --- a/docs/ja/running_agents.md +++ b/docs/ja/running_agents.md @@ -1,10 +1,15 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # エージェントの実行 -エージェントは [`Runner`][agents.run.Runner] クラスを使って実行できます。3 つのオプションがあります。 +`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。 -1. [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run]：非同期で実行され、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返します。 -2. [`Runner.run_sync()`][agents.run.Runner.run_sync]：同期メソッドで、内部的には `.run()` を実行します。 -3. [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed]：非同期で実行され、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返します。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リアルタイムでストリームします。 +1. 非同期で実行し、[`RunResult`][agents.result.RunResult] を返す [`Runner.run()`][agents.run.Runner.run] +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] +3. 非同期で実行し、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] を返す [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] + 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。 ```python from agents import Agent, Runner @@ -19,53 +24,52 @@ async def main(): # Infinite loop's dance. ``` -詳細は [results guide](results.md) をご覧ください。 +詳細は [結果ガイド](results.md) を参照してください。 ## エージェントループ -`Runner` の run メソッドを使用する際、開始する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）または入力アイテムのリスト（OpenAI Responses API のアイテム）を指定できます。 +`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。 -runner は次のようなループを実行します。 +Runner は以下のループを実行します。 -1. 現在のエージェントと入力で LLM を呼び出します。 -2. LLM が出力を生成します。 - 1. LLM が `final_output` を返した場合、ループは終了し、結果を返します。 - 2. LLM がハンドオフを行った場合、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。 - 3. LLM がツール呼び出しを生成した場合、それらのツール呼び出しを実行し、結果を追加してループを再実行します。 -3. 渡された `max_turns` を超えた場合、[`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded] 例外を発生させます。 +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。 +2. LLM が出力を生成します。 + 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。 + 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。 + 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。 +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。 !!! note - - LLM の出力が「final output」と見なされるルールは、希望する型のテキスト出力が生成され、ツール呼び出しがない場合です。 + 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。 ## ストリーミング -ストリーミングを利用すると、LLM の実行中にストリーミングイベントを受け取ることができます。ストリームが完了すると、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] に実行に関するすべての情報（新たに生成されたすべての出力を含む）が格納されます。ストリーミングイベントは `.stream_events()` で取得できます。詳細は [streaming guide](streaming.md) をご覧ください。 +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。 -## Run config +## Run 設定 -`run_config` パラメーターでは、エージェント実行のグローバル設定をいくつか構成できます。 +`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。 -- [`model`][agents.run.RunConfig.model]：各エージェントの `model` 設定に関わらず、グローバルで使用する LLM モデルを指定できます。 -- [`model_provider`][agents.run.RunConfig.model_provider]：モデル名を検索するためのモデルプロバイダーで、デフォルトは OpenAI です。 -- [`model_settings`][agents.run.RunConfig.model_settings]：エージェント固有の設定を上書きします。たとえば、グローバルな `temperature` や `top_p` を設定できます。 -- [`input_guardrails`][agents.run.RunConfig.input_guardrails], [`output_guardrails`][agents.run.RunConfig.output_guardrails]：すべての実行に含める入力または出力ガードレールのリストです。 -- [`handoff_input_filter`][agents.run.RunConfig.handoff_input_filter]：すべてのハンドオフに適用するグローバルな入力フィルターです（ハンドオフに既にフィルターがない場合）。入力フィルターを使うと、新しいエージェントに送信する入力を編集できます。詳細は [`Handoff.input_filter`][agents.handoffs.Handoff.input_filter] のドキュメントをご覧ください。 -- [`tracing_disabled`][agents.run.RunConfig.tracing_disabled]：実行全体の [トレーシング](tracing.md) を無効にできます。 -- [`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、機密性のあるデータを含めるかどうかを設定します。 -- [`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。グループ ID は複数の実行にまたがるトレースをリンクするためのオプション項目です。 -- [`trace_metadata`][agents.run.RunConfig.trace_metadata]：すべてのトレースに含めるメタデータです。 +- [`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。 +- [`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。 +- [`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。 +- [`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。 +- [`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。 +- [`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。 +- [`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。 +- [`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。 +- [`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。 -## 会話・チャットスレッド +## 会話 / チャットスレッド -いずれかの run メソッドを呼び出すと、1 つまたは複数のエージェント（および 1 つまたは複数の LLM 呼び出し）が実行されますが、チャット会話における 1 回の論理的なターンを表します。例： +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: -1. ユーザーのターン：ユーザーがテキストを入力 -2. Runner の実行：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にハンドオフ、2 番目のエージェントがさらにツールを実行し、出力を生成 +1. ユーザーターン: ユーザー がテキストを入力 +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。 -エージェントの実行が終わったら、ユーザーに何を表示するか選択できます。たとえば、エージェントが生成したすべての新しいアイテムをユーザーに見せることも、最終出力だけを見せることもできます。いずれの場合も、ユーザーが追加の質問をした場合は、再度 run メソッドを呼び出せます。 +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。 -次のターンの入力を取得するには、ベースの [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] メソッドを使用できます。 +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。 ```python async def main(): @@ -86,10 +90,10 @@ async def main(): ## 例外 -SDK は特定のケースで例外を発生させます。全リストは [`agents.exceptions`][] にあります。概要は以下の通りです。 +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。 -- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]：SDK で発生するすべての例外の基底クラスです。 -- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]：run メソッドに渡した `max_turns` を超えた場合に発生します。 -- [`ModelBehaviorError`][agents.exceptions.ModelBehaviorError]：モデルが不正な出力（例：不正な JSON や存在しないツールの使用）を生成した場合に発生します。 -- [`UserError`][agents.exceptions.UserError]：SDK を使用する際に、あなた（SDK を使ってコードを書く人）がエラーを起こした場合に発生します。 -- [`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered], [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered]：[ガードレール](guardrails.md) が作動した場合に発生します。 \ No newline at end of file +- [`AgentsException`][agents.exceptions.AgentsException]: SDK が送出するすべての例外の基底クラス +- [`MaxTurnsExceeded`][agents.exceptions.MaxTurnsExceeded]: 実行が `max_turns` を超えた場合に送出 +- [`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 +- [`UserError`][agents.exceptions.UserError]: SDK の使用方法に誤りがある場合に送出 +- [`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 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/streaming.md b/docs/ja/streaming.md index b820bae59..a8a46cca8 100644 --- a/docs/ja/streaming.md +++ b/docs/ja/streaming.md @@ -1,14 +1,18 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # ストリーミング -ストリーミングを利用すると、エージェントの実行が進行するにつれて、その更新情報を購読できます。これは、エンドユーザーに進捗状況や部分的な応答を表示するのに役立ちます。 +ストリーミングを使用すると、 エージェント の実行が進行するにつれて発生する更新を購読できます。これにより、エンド ユーザーに進捗状況や部分的な応答を表示するのに役立ちます。 -ストリーミングを行うには、[`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] を呼び出します。これにより、[`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] が返されます。`result.stream_events()` を呼び出すと、下記で説明する [`StreamEvent`][agents.stream_events.StreamEvent] オブジェクトの非同期ストリームが得られます。 +ストリーミングを行うには、 [`Runner.run_streamed()`][agents.run.Runner.run_streamed] を呼び出します。これにより [`RunResultStreaming`][agents.result.RunResultStreaming] が返されます。続いて `result.stream_events()` を呼び出すと、後述する [`StreamEvent`][agents.stream_events.StreamEvent] オブジェクトの非同期ストリームを取得できます。 -## raw response events +## raw response イベント -[`RawResponsesStreamEvent`][agents.stream_events.RawResponsesStreamEvent] は、LLM から直接渡される raw イベントです。これらは OpenAI Responses API フォーマットであり、各イベントには type（例：`response.created`、`response.output_text.delta` など）とデータが含まれます。これらのイベントは、応答メッセージが生成され次第、ユーザーにストリーミングしたい場合に便利です。 +[`RawResponsesStreamEvent`][agents.stream_events.RawResponsesStreamEvent] は、 LLM から直接渡される raw なイベントです。これらは OpenAI Responses API 形式であり、各イベントには `response.created` や `response.output_text.delta` などの type とデータが含まれます。生成されたメッセージを即座にユーザーへストリーミングしたい場合に便利です。 -例えば、以下の例では LLM が生成したテキストをトークンごとに出力します。 +たとえば、以下のコードは LLM が生成したテキストをトークンごとに出力します。 ```python import asyncio @@ -31,11 +35,11 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -## Run item イベントとエージェントイベント +## Run item イベントと エージェント イベント -[`RunItemStreamEvent`][agents.stream_events.RunItemStreamEvent] は、より高レベルなイベントです。アイテムが完全に生成されたタイミングを通知します。これにより、「メッセージが生成された」「ツールが実行された」など、各トークン単位ではなく、進捗状況をまとめてユーザーに伝えることができます。同様に、[`AgentUpdatedStreamEvent`][agents.stream_events.AgentUpdatedStreamEvent] は、現在のエージェントが変更されたとき（例：ハンドオフの結果として）に更新情報を提供します。 +[`RunItemStreamEvent`][agents.stream_events.RunItemStreamEvent] は、より高レベルなイベントです。アイテムが完全に生成されたタイミングを通知するため、トークン単位ではなく「メッセージが生成された」「ツールが実行された」といったレベルで進捗をプッシュできます。同様に、 [`AgentUpdatedStreamEvent`][agents.stream_events.AgentUpdatedStreamEvent] はハンドオフなどで現在の エージェント が変わった際に更新を提供します。 -例えば、以下の例では raw イベントを無視し、ユーザーに更新情報のみをストリーミングします。 +たとえば、以下のコードは raw イベントを無視し、ユーザーへ更新のみをストリーミングします。 ```python import asyncio diff --git a/docs/ja/tools.md b/docs/ja/tools.md index 2444891cb..7ab15e472 100644 --- a/docs/ja/tools.md +++ b/docs/ja/tools.md @@ -1,18 +1,22 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # ツール -ツールは エージェント がアクションを実行するためのものです。たとえば、データの取得、コードの実行、外部 API の呼び出し、さらにはコンピュータ操作などが含まれます。Agents SDK には 3 種類のツールクラスがあります。 +ツールはエージェントがアクションを実行できるようにします。たとえばデータの取得、コードの実行、外部 API の呼び出し、さらにはコンピュータ操作などです。Agents SDK には次の 3 種類のツールがあります。 -- Hosted tools: これらは LLM サーバー上で AI モデルとともに実行されます。OpenAI は retrieval、Web 検索、コンピュータ操作を Hosted tools として提供しています。 -- Function calling: 任意の Python 関数をツールとして利用できます。 -- Agents as tools: エージェントをツールとして利用でき、エージェントが他のエージェントをハンドオフせずに呼び出すことができます。 +- ホストツール: これらは LLM サーバー上で AI モデルと一緒に実行されます。OpenAI は retrieval、Web 検索、コンピュータ操作をホストツールとして提供しています。 +- 関数呼び出し: 任意の Python 関数をツールとして利用できます。 +- ツールとしてのエージェント: ハンドオフせずに、エージェントから他のエージェントを呼び出すことができます。 -## Hosted tools +## ホストツール OpenAI は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] を使用する際に、いくつかの組み込みツールを提供しています。 -- [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] は、エージェントが Web 検索を行うことを可能にします。 -- [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は、OpenAI ベクトルストアから情報を取得できます。 -- [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] は、コンピュータ操作タスクの自動化を可能にします。 +- [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] はエージェントに Web 検索を行わせます。 +- [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は OpenAI ベクトルストアから情報を取得します。 +- [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] はコンピュータ操作タスクを自動化します。 ```python from agents import Agent, FileSearchTool, Runner, WebSearchTool @@ -33,16 +37,16 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -## Function tools +## 関数ツール -任意の Python 関数をツールとして利用できます。Agents SDK が自動的にツールをセットアップします。 +任意の Python 関数をツールとして使用できます。Agents SDK が自動的に設定を行います。 -- ツール名は Python 関数名になります（または任意の名前を指定できます） -- ツールの説明は関数の docstring から取得されます（または任意の説明を指定できます） -- 関数の引数から自動的に入力スキーマが作成されます -- 各入力の説明は、関数の docstring から取得されます（無効化も可能です） +- ツールの名前は Python 関数の名前になります（任意で名前を指定することも可能です） +- ツールの説明は関数の docstring から取得されます（任意で説明を指定することも可能です） +- 関数の引数から自動的に入力スキーマを生成します +- 各入力の説明は、無効化しない限り docstring から取得されます -Python の `inspect` モジュールを使って関数シグネチャを抽出し、[`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) で docstring を解析し、`pydantic` でスキーマを作成します。 +Python の `inspect` モジュールを使用して関数シグネチャを抽出し、[`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) で docstring を解析し、`pydantic` でスキーマを作成します。 ```python import json @@ -94,12 +98,12 @@ for tool in agent.tools: ``` -1. 関数の引数には任意の Python 型を利用でき、同期・非同期どちらの関数も利用可能です。 -2. docstring があれば、説明や引数の説明として利用されます。 -3. 関数はオプションで `context` を最初の引数として受け取れます。また、ツール名や説明、docstring スタイルの指定などのオーバーライドも可能です。 -4. デコレートした関数をツールのリストに渡すことができます。 +1. 関数の引数には任意の Python 型を使用でき、同期・非同期どちらの関数も利用できます。 +2. docstring が存在する場合、ツールと引数の説明を取得します。 +3. 関数はオプションで `context` を受け取れます（最初の引数である必要があります）。ツール名、説明、docstring のスタイルなどを上書き設定することも可能です。 +4. デコレートされた関数をツールのリストに渡してください。 -??? note "出力を展開して表示" +??? note "展開して出力を確認" ``` fetch_weather @@ -169,14 +173,14 @@ for tool in agent.tools: } ``` -### カスタム function tools +### カスタム関数ツール -場合によっては、Python 関数をツールとして使いたくないこともあります。その場合は、[`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を直接作成できます。必要な情報は以下の通りです。 +Python 関数をそのままツールにしたくない場合は、[`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を直接作成できます。次を指定する必要があります。 - `name` - `description` - `params_json_schema`（引数の JSON スキーマ） -- `on_invoke_tool`（context と引数（JSON 文字列）を受け取り、ツールの出力を文字列で返す async 関数） +- `on_invoke_tool`（context と引数の JSON 文字列を受け取り、ツールの出力を文字列で返す async 関数） ```python from typing import Any @@ -211,16 +215,16 @@ tool = FunctionTool( ### 引数と docstring の自動解析 -前述の通り、関数シグネチャを自動解析してツールのスキーマを抽出し、docstring からツールや各引数の説明を抽出します。主なポイントは以下の通りです。 +前述のとおり、関数シグネチャを自動解析してツールのスキーマを生成し、docstring を解析してツールおよび個別引数の説明を抽出します。主な注意点は次のとおりです。 -1. シグネチャの解析は `inspect` モジュールで行います。型アノテーションを利用して引数の型を把握し、Pydantic モデルを動的に構築して全体のスキーマを表現します。Python の基本コンポーネント、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートしています。 -2. docstring の解析には `griffe` を使用します。サポートされている docstring フォーマットは `google`、`sphinx`、`numpy` です。docstring フォーマットは自動検出を試みますが、`function_tool` 呼び出し時に明示的に指定することもできます。`use_docstring_info` を `False` に設定することで docstring 解析を無効化できます。 +1. シグネチャ解析は `inspect` モジュールで行います。型アノテーションを用いて引数の型を認識し、Pydantic モデルを動的に構築して全体のスキーマを表現します。Python の基本型、Pydantic モデル、TypedDict などほとんどの型をサポートします。 +2. `griffe` を使用して docstring を解析します。対応する docstring 形式は `google`、`sphinx`、`numpy` です。形式は自動検出を試みますが、`function_tool` 呼び出し時に明示的に指定することもできます。`use_docstring_info` を `False` に設定すると docstring 解析を無効化できます。 スキーマ抽出のコードは [`agents.function_schema`][] にあります。 -## Agents as tools +## ツールとしてのエージェント -一部のワークフローでは、ハンドオフせずに中央のエージェントが専門エージェントのネットワークをオーケストレーションしたい場合があります。その場合、エージェントをツールとしてモデル化することで実現できます。 +一部のワークフローでは、ハンドオフせずに中央のエージェントが複数の専門エージェントをオーケストレーションしたい場合があります。そのような場合、エージェントをツールとしてモデル化できます。 ```python from agents import Agent, Runner @@ -259,12 +263,33 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -## Function tools でのエラー処理 +### ツールエージェントのカスタマイズ -`@function_tool` で function tool を作成する際、`failure_error_function` を渡すことができます。これは、ツール呼び出しがクラッシュした場合に LLM へエラー応答を提供する関数です。 +`agent.as_tool` 関数はエージェントを簡単にツール化するためのヘルパーです。ただし、すべての設定に対応しているわけではありません（例: `max_turns` は設定不可）。高度なユースケースでは、ツール実装内で `Runner.run` を直接使用してください。 -- デフォルト（何も渡さない場合）では、`default_tool_error_function` が実行され、LLM にエラーが発生したことを伝えます。 -- 独自のエラー関数を渡した場合は、それが実行され、その応答が LLM に送信されます。 -- 明示的に `None` を渡した場合、ツール呼び出し時のエラーは再スローされ、ユーザー側で処理できます。たとえば、モデルが無効な JSON を生成した場合は `ModelBehaviorError`、コードがクラッシュした場合は `UserError` などです。 +```python +@function_tool +async def run_my_agent() -> str: + """A tool that runs the agent with custom configs". + + agent = Agent(name="My agent", instructions="...") + + result = await Runner.run( + agent, + input="...", + max_turns=5, + run_config=... + ) + + return str(result.final_output) +``` + +## 関数ツールでのエラー処理 + +`@function_tool` で関数ツールを作成する際、`failure_error_function` を渡せます。これはツール呼び出しが失敗した場合に LLM へ返すエラーレスポンスを生成する関数です。 + +- 何も指定しない場合、`default_tool_error_function` が実行され、LLM にエラー発生を伝えます。 +- 独自のエラー関数を渡した場合はそちらが実行され、そのレスポンスが LLM へ送信されます。 +- 明示的に `None` を渡すと、ツール呼び出し時のエラーは再送出されます。モデルが無効な JSON を生成した場合は `ModelBehaviorError`、コードがクラッシュした場合は `UserError` などになります。 -`FunctionTool` オブジェクトを手動で作成する場合は、`on_invoke_tool` 関数内でエラー処理を行う必要があります。 \ No newline at end of file +`FunctionTool` オブジェクトを手動で作成する場合は、`on_invoke_tool` 関数内でエラーを処理する必要があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/tracing.md b/docs/ja/tracing.md index b7cb18dc4..0e0d0e77d 100644 --- a/docs/ja/tracing.md +++ b/docs/ja/tracing.md @@ -1,51 +1,55 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # トレーシング -Agents SDK にはトレーシング機能が組み込まれており、エージェントの実行中に発生するイベント（ LLM 生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、カスタムイベントなど）の包括的な記録を収集します。[Traces ダッシュボード](https://platform.openai.com/traces) を使用することで、開発中や本番環境でワークフローのデバッグ、可視化、監視が可能です。 +Agents SDK にはビルトインのトレーシング機能があり、エージェントの実行中に発生するイベント―― LLM 生成、ツール呼び出し、ハンドオフ、ガードレール、さらにカスタムイベントまで――を網羅的に記録します。開発時と本番環境の両方で [Traces dashboard](https://platform.openai.com/traces) を使用すると、ワークフローをデバッグ・可視化・モニタリングできます。 !!!note - トレーシングはデフォルトで有効になっています。トレーシングを無効にする方法は 2 つあります: + トレーシングはデフォルトで有効です。無効化する方法は次の 2 つです: - 1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定することで、グローバルにトレーシングを無効化できます。 - 2. 単一の実行に対しては [`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定することで無効化できます。 + 1. 環境変数 `OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING=1` を設定してグローバルに無効化する + 2. 単一の実行に対しては [`agents.run.RunConfig.tracing_disabled`][] を `True` に設定する -***OpenAI の API を使用し、Zero Data Retention (ZDR) ポリシーの下で運用している組織では、トレーシングは利用できません。*** +***OpenAI の API を Zero Data Retention (ZDR) ポリシーで利用している組織では、トレーシングを利用できません。*** ## トレースとスパン -- **トレース** は 1 つの「ワークフロー」のエンドツーエンドの操作を表します。トレースはスパンで構成されます。トレースには以下のプロパティがあります: - - `workflow_name`: 論理的なワークフローやアプリ名です。例: "Code generation" や "Customer service" など。 - - `trace_id`: トレースの一意な ID です。指定しない場合は自動生成されます。フォーマットは `trace_<32_alphanumeric>` である必要があります。 - - `group_id`: オプションのグループ ID で、同じ会話からの複数のトレースをリンクするために使用します。例: チャットスレッド ID など。 - - `disabled`: True の場合、このトレースは記録されません。 - - `metadata`: トレースに付加するオプションのメタデータです。 -- **スパン** は開始時刻と終了時刻を持つ操作を表します。スパンには以下があります: - - `started_at` および `ended_at` タイムスタンプ - - 所属するトレースを示す `trace_id` - - このスパンの親スパンを指す `parent_id`（存在する場合） - - スパンに関する情報を含む `span_data`。例: `AgentSpanData` はエージェントに関する情報、`GenerationSpanData` は LLM 生成に関する情報など。 +- **トレース** は 1 度のワークフロー全体を表します。複数のスパンで構成され、次のプロパティを持ちます: + - `workflow_name`: 論理的なワークフローまたはアプリ名。例: 「Code generation」や「Customer service」 + - `trace_id`: トレースを一意に識別する ID。指定しない場合は自動生成されます。形式は `trace_<32_alphanumeric>` である必要があります。 + - `group_id`: オプションのグループ ID。会話内の複数トレースを関連付けます。たとえばチャットスレッド ID など。 + - `disabled`: `True` の場合、このトレースは記録されません。 + - `metadata`: トレースに付随する任意のメタデータ。 +- **スパン** は開始時刻と終了時刻を持つ個々の処理を表します。スパンは以下を保持します: + - `started_at` と `ended_at` タイムスタンプ + - 所属トレースを示す `trace_id` + - 親スパンを指す `parent_id` (存在する場合) + - スパンに関する情報を格納する `span_data`。たとえば `AgentSpanData` にはエージェント情報が、`GenerationSpanData` には LLM 生成情報が含まれます。 ## デフォルトのトレーシング -デフォルトでは、 SDK は以下をトレースします: +デフォルトで SDK は以下をトレースします: -- `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` 全体が `trace()` でラップされます。 -- エージェントが実行されるたびに `agent_span()` でラップされます。 -- LLM 生成は `generation_span()` でラップされます。 -- 関数ツール呼び出しはそれぞれ `function_span()` でラップされます。 -- ガードレールは `guardrail_span()` でラップされます。 -- ハンドオフは `handoff_span()` でラップされます。 -- 音声入力（音声からテキスト）は `transcription_span()` でラップされます。 -- 音声出力（テキストから音声）は `speech_span()` でラップされます。 -- 関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下にまとめられる場合があります。 +- `Runner.{run, run_sync, run_streamed}()` 全体を `trace()` でラップ +- エージェントが実行されるたびに `agent_span()` でラップ +- LLM 生成を `generation_span()` でラップ +- 関数ツール呼び出しを `function_span()` でラップ +- ガードレールを `guardrail_span()` でラップ +- ハンドオフを `handoff_span()` でラップ +- 音声入力 (speech‑to‑text) を `transcription_span()` でラップ +- 音声出力 (text‑to‑speech) を `speech_span()` でラップ +- 関連する音声スパンは `speech_group_span()` の下にネストされる場合があります -デフォルトでは、トレース名は "Agent trace" です。`trace` を使用する場合、この名前を設定できます。また、[`RunConfig`][agents.run.RunConfig] で名前やその他のプロパティを設定することも可能です。 +トレース名はデフォルトで「Agent trace」です。`trace` を使用して指定したり、[`RunConfig`][agents.run.RunConfig] で名前やその他のプロパティを設定できます。 -さらに、[カスタムトレースプロセッサー](#custom-tracing-processors) を設定して、トレースを他の宛先に送信することもできます（置き換えや追加の宛先として）。 +さらに [カスタムトレーシングプロセッサー](#custom-tracing-processors) を設定して、トレースを別の送信先に出力（置き換えまたは追加）することも可能です。 -## より高レベルのトレース +## 上位レベルのトレース -複数回の `run()` 呼び出しを 1 つのトレースにまとめたい場合があります。その場合、コード全体を `trace()` でラップしてください。 +複数回の `run()` 呼び出しを 1 つのトレースにまとめたい場合があります。その場合、コード全体を `trace()` でラップします。 ```python from agents import Agent, Runner, trace @@ -60,48 +64,50 @@ async def main(): print(f"Rating: {second_result.final_output}") ``` -1. 2 回の `Runner.run` 呼び出しが `with trace()` でラップされているため、個々の実行は 2 つのトレースを作成するのではなく、全体のトレースの一部となります。 +1. `with trace()` で 2 つの `Runner.run` 呼び出しをラップしているため、それぞれが個別のトレースを作成せず、全体で 1 つのトレースになります。 ## トレースの作成 -[`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使ってトレースを作成できます。トレースは開始と終了が必要です。方法は 2 つあります: +[`trace()`][agents.tracing.trace] 関数を使ってトレースを作成できます。開始と終了が必要で、方法は 2 つあります。 -1. **推奨**: トレースをコンテキストマネージャーとして使用します。例: `with trace(...) as my_trace`。これにより、トレースの開始と終了が自動的に行われます。 -2. [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] および [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を手動で呼び出すこともできます。 +1. **推奨**: `with trace(...) as my_trace` のようにコンテキストマネージャーとして使用する。開始と終了が自動で行われます。 +2. [`trace.start()`][agents.tracing.Trace.start] と [`trace.finish()`][agents.tracing.Trace.finish] を手動で呼び出す。 -現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) で管理されています。これにより、自動的に並行処理にも対応します。トレースを手動で開始・終了する場合は、`start()`/`finish()` に `mark_as_current` および `reset_current` を渡して現在のトレースを更新する必要があります。 +現在のトレースは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) で管理されているため、並行処理でも自動で機能します。手動で開始／終了する場合は `start()`／`finish()` に `mark_as_current` と `reset_current` を渡して現在のトレースを更新してください。 ## スパンの作成 -さまざまな [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドを使ってスパンを作成できます。通常、スパンを手動で作成する必要はありません。カスタムスパン情報を追跡するための [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] 関数も用意されています。 +各種 [`*_span()`][agents.tracing.create] メソッドでスパンを作成できます。一般的には手動で作成する必要はありません。カスタム情報を追跡するための [`custom_span()`][agents.tracing.custom_span] も利用できます。 -スパンは自動的に現在のトレースの一部となり、最も近い現在のスパンの下にネストされます。これは Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) で管理されています。 +スパンは自動的に現在のトレースの一部となり、最も近い現在のスパンの下にネストされます。これも Python の [`contextvar`](https://docs.python.org/3/library/contextvars.html) で管理されています。 -## 機微なデータ +## 機密データ -一部のスパンは、機微なデータを記録する場合があります。 +一部のスパンでは機密データが収集される可能性があります。 -`generation_span()` は LLM 生成の入力・出力を保存し、`function_span()` は関数呼び出しの入力・出力を保存します。これらには機微なデータが含まれる場合があるため、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] でそのデータの記録を無効化できます。 +`generation_span()` には LLM の入力と出力、`function_span()` には関数呼び出しの入力と出力が保存されます。これらに機密データが含まれる場合、[`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] を使用して記録を無効化できます。 -同様に、音声スパンはデフォルトで入力・出力音声の base64 エンコード PCM データを含みます。[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定することで、この音声データの記録を無効化できます。 +同様に、音声スパンにはデフォルトで base64 エンコードされた PCM 音声データが含まれます。[`VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data] を設定して音声データの記録を無効化できます。 -## カスタムトレースプロセッサー +## カスタムトレーシングプロセッサー -トレーシングの高レベルなアーキテクチャは以下の通りです: +トレーシングの高レベル構成は次のとおりです。 -- 初期化時にグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成し、トレースの生成を担当します。 -- `TraceProvider` は [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] で構成されており、トレースやスパンをバッチで [`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] に送信します。これにより、スパンやトレースが OpenAI バックエンドにバッチでエクスポートされます。 +- 初期化時にグローバルな [`TraceProvider`][agents.tracing.setup.TraceProvider] を作成し、トレースを生成。 +- `TraceProvider` は [`BatchTraceProcessor`][agents.tracing.processors.BatchTraceProcessor] を用いてスパン／トレースをバッチ送信し、[`BackendSpanExporter`][agents.tracing.processors.BackendSpanExporter] が OpenAI バックエンドへバッチでエクスポートします。 -このデフォルト設定をカスタマイズし、トレースを別のバックエンドや追加のバックエンドに送信したり、エクスポーターの動作を変更したりするには、2 つの方法があります: +デフォルト設定を変更して別のバックエンドへ送信したり、エクスポーターの挙動を修正するには次の 2 通りがあります。 -1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] を使うと、**追加の** トレースプロセッサーを追加できます。これにより、トレースやスパンが準備できた時点で独自の処理を行うことができ、OpenAI バックエンドへの送信に加えて独自の処理が可能です。 -2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] を使うと、デフォルトのプロセッサーを独自のトレースプロセッサーに**置き換える**ことができます。この場合、OpenAI バックエンドにトレースが送信されるのは、`TracingProcessor` を含めた場合のみです。 +1. [`add_trace_processor()`][agents.tracing.add_trace_processor] + 既定の送信に加え、**追加** のトレースプロセッサーを登録できます。これにより OpenAI バックエンドへの送信に加えて独自処理が可能です。 +2. [`set_trace_processors()`][agents.tracing.set_trace_processors] + 既定のプロセッサーを置き換え、**独自** のトレースプロセッサーだけを使用します。OpenAI バックエンドへ送信する場合は、その機能を持つ `TracingProcessor` を含める必要があります。 -## 外部トレースプロセッサー一覧 +## 外部トレーシングプロセッサー一覧 - [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents) -- [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) -- [MLflow (self-hosted/OSS](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) +- [Arize‑Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) +- [MLflow (self‑hosted/OSS](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) - [MLflow (Databricks hosted](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/mlflow-tracing#-automatic-tracing) - [Braintrust](https://braintrust.dev/docs/guides/traces/integrations#openai-agents-sdk) - [Pydantic Logfire](https://logfire.pydantic.dev/docs/integrations/llms/openai/#openai-agents) @@ -113,4 +119,4 @@ async def main(): - [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/integrations/openai_agents) - [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents) - [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) -- [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) \ No newline at end of file +- [Okahu‑Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/visualization.md b/docs/ja/visualization.md index c93b3836d..3c5c64ece 100644 --- a/docs/ja/visualization.md +++ b/docs/ja/visualization.md @@ -1,10 +1,14 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # エージェントの可視化 -エージェントの可視化では、 **Graphviz** を使用してエージェントとその関係性を構造的にグラフィカルに表現できます。これは、アプリケーション内でエージェント、ツール、ハンドオフがどのように相互作用しているかを理解するのに役立ちます。 +エージェントの可視化を使用すると、 ** Graphviz ** を用いてエージェントとその関係を構造化されたグラフィカル表現として生成できます。これは、アプリケーション内でエージェント、ツール、handoffs がどのように相互作用するかを理解するのに役立ちます。 ## インストール -オプションの `viz` 依存グループをインストールします: +オプションの `viz` 依存関係グループをインストールします: ```bash pip install "openai-agents[viz]" @@ -12,11 +16,11 @@ pip install "openai-agents[viz]" ## グラフの生成 -`draw_graph` 関数を使ってエージェントの可視化を生成できます。この関数は、以下のような有向グラフを作成します: +`draw_graph` 関数を使用してエージェントの可視化を生成できます。この関数は有向グラフを作成し、以下のように表現します。 - **エージェント** は黄色のボックスで表されます。 - **ツール** は緑色の楕円で表されます。 -- **ハンドオフ** は、あるエージェントから別のエージェントへの有向エッジで表されます。 +- **handoffs** はエージェント間の有向エッジで示されます。 ### 使用例 @@ -50,32 +54,31 @@ draw_graph(triage_agent) ![Agent Graph](../assets/images/graph.png) -これにより、 **triage agent** の構造とサブエージェントやツールとの接続が視覚的に表現されたグラフが生成されます。 - +これにより、 **triage agent** の構造と、それがサブエージェントやツールとどのようにつながっているかを視覚的に表すグラフが生成されます。 ## 可視化の理解 -生成されたグラフには以下が含まれます: +生成されたグラフには次の要素が含まれます。 - エントリーポイントを示す **start node** (`__start__`) -- 黄色で塗りつぶされた **長方形** で表されるエージェント -- 緑色で塗りつぶされた **楕円** で表されるツール -- 相互作用を示す有向エッジ: - - エージェント間のハンドオフには **実線の矢印** - - ツール呼び出しには **点線の矢印** -- 実行が終了する場所を示す **end node** (`__end__`) +- 黄色の塗りつぶしを持つ **矩形** のエージェント +- 緑色の塗りつぶしを持つ **楕円** のツール +- 相互作用を示す有向エッジ + - エージェント間の handoffs には **実線の矢印** + - ツール呼び出しには **破線の矢印** +- 実行が終了する位置を示す **end node** (`__end__`) ## グラフのカスタマイズ ### グラフの表示 -デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。グラフを別ウィンドウで表示したい場合は、次のように記述します: +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。別ウィンドウでグラフを表示するには、次のように記述します。 ```python draw_graph(triage_agent).view() ``` ### グラフの保存 -デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存したい場合は、ファイル名を指定します: +デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存するには、ファイル名を指定します: ```python draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph.png") diff --git a/docs/ja/voice/pipeline.md b/docs/ja/voice/pipeline.md index 506610763..d52fb77f7 100644 --- a/docs/ja/voice/pipeline.md +++ b/docs/ja/voice/pipeline.md @@ -1,6 +1,10 @@ -# パイプラインとワークフロー +--- +search: + exclude: true +--- +# パイプラインと ワークフロー -[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] は、エージェントワークフローを音声アプリに簡単に変換できるクラスです。実行したいワークフローを渡すと、パイプラインが入力音声の文字起こし、音声終了の検出、適切なタイミングでのワークフロー呼び出し、ワークフロー出力の音声化までを自動で処理します。 +[`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] は、エージェント的なワークフローを音声アプリに簡単に変換できるクラスです。ワークフローを渡すと、パイプラインが入力音声の文字起こし、音声終了の検知、適切なタイミングでのワークフロー呼び出し、そしてワークフロー出力を音声へ変換する処理を担当します。 ```mermaid graph LR @@ -30,29 +34,31 @@ graph LR ## パイプラインの設定 -パイプラインを作成する際、以下の項目を設定できます。 +パイプラインを作成する際に、以下を設定できます。 -1. [`workflow`][agents.voice.workflow.VoiceWorkflowBase]：新しい音声が文字起こしされるたびに実行されるコードです。 +1. [`workflow`][agents.voice.workflow.VoiceWorkflowBase] ‐ 新しい音声が文字起こしされるたびに実行されるコード 2. 使用する [`speech-to-text`][agents.voice.model.STTModel] および [`text-to-speech`][agents.voice.model.TTSModel] モデル -3. [`config`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig]：以下のような設定が可能です。 - - モデルプロバイダー：モデル名をモデルにマッピングできます - - トレーシング：トレーシングの有効/無効、音声ファイルのアップロード有無、ワークフロー名、トレース ID など - - TTS および STT モデルの設定：プロンプト、言語、使用するデータ型など +3. [`config`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] ‐ 以下のような内容を設定可能 + - モデルプロバイダー。モデル名をモデルにマッピングします + - トレーシング。トレーシングの無効化、音声ファイルのアップロード可否、ワークフロー名、トレース ID など + - TTS と STT モデルの設定。プロンプト、言語、使用するデータ型など ## パイプラインの実行 -パイプラインは [`run()`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline.run] メソッドで実行できます。音声入力は 2 つの形式で渡せます。 +パイプラインは [`run()`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline.run] メソッドで実行できます。音声入力は次の 2 形式で渡せます。 -1. [`AudioInput`][agents.voice.input.AudioInput]：完全な音声トランスクリプトがある場合に使用し、その内容に対する結果のみを生成します。話者が話し終えたタイミングを検出する必要がない場合（例：事前録音音声や push-to-talk アプリなど、ユーザーが話し終えたことが明確な場合）に便利です。 -2. [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput]：ユーザーが話し終えたタイミングを検出する必要がある場合に使用します。音声チャンクを検出ごとにプッシュでき、VoicePipeline が「アクティビティ検出」と呼ばれるプロセスを通じて、適切なタイミングでエージェントワークフローを自動実行します。 +1. [`AudioInput`][agents.voice.input.AudioInput] + 完全な音声トランスクリプトがある場合に使用し、その結果だけを生成したいときに便利です。話者の発話終了を検知する必要がないケース、たとえば録音済み音声やプッシュトゥートーク型アプリのようにユーザーが話し終えたタイミングが明確な場合に向いています。 +2. [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] + ユーザーの発話終了検知が必要な場合に使用します。検出された音声チャンクを順次プッシュでき、音声パイプラインが「アクティビティ検知」と呼ばれるプロセスを通じて適切なタイミングでエージェント ワークフローを自動的に実行します。 ## 結果 -VoicePipeline 実行の結果は [`StreamedAudioResult`][agents.voice.result.StreamedAudioResult] です。これは、イベントが発生するたびにストリーミングで受け取れるオブジェクトです。いくつかの種類の [`VoiceStreamEvent`][agents.voice.events.VoiceStreamEvent] があります。 +音声パイプライン実行の結果は [`StreamedAudioResult`][agents.voice.result.StreamedAudioResult] です。これは発生したイベントをストリーミングで受け取れるオブジェクトです。いくつかの [`VoiceStreamEvent`][agents.voice.events.VoiceStreamEvent] があり、主なものは次のとおりです。 -1. [`VoiceStreamEventAudio`][agents.voice.events.VoiceStreamEventAudio]：音声チャンクを含みます。 -2. [`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle]：ターンの開始や終了など、ライフサイクルイベントを通知します。 -3. [`VoiceStreamEventError`][agents.voice.events.VoiceStreamEventError]：エラーイベントです。 +1. [`VoiceStreamEventAudio`][agents.voice.events.VoiceStreamEventAudio] ‐ 音声チャンクを含みます +2. [`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] ‐ ターンの開始や終了などのライフサイクルイベントを通知します +3. [`VoiceStreamEventError`][agents.voice.events.VoiceStreamEventError] ‐ エラーイベントです ```python @@ -72,4 +78,4 @@ async for event in result.stream(): ### 割り込み -Agents SDK は現在、[`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] に対する組み込みの割り込みサポートを提供していません。そのため、検出された各ターンごとにワークフローの個別実行がトリガーされます。アプリケーション内で割り込みを処理したい場合は、[`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] イベントをリッスンできます。`turn_started` は新しいターンが文字起こしされ、処理が開始されたことを示します。`turn_ended` は該当ターンのすべての音声が送信された後にトリガーされます。これらのイベントを利用して、モデルがターンを開始した際に話者のマイクをミュートし、ターンに関連するすべての音声を送信し終えた後にアンミュートする、といった制御が可能です。 \ No newline at end of file +Agents SDK は現在 [`StreamedAudioInput`][agents.voice.input.StreamedAudioInput] に対して、組み込みの割り込み処理をサポートしていません。そのため、検出された各ターンごとにワークフローが個別に実行されます。アプリケーション内で割り込みを処理したい場合は、[`VoiceStreamEventLifecycle`][agents.voice.events.VoiceStreamEventLifecycle] イベントを監視できます。`turn_started` は新しいターンが文字起こしされ、処理が開始されたことを示します。`turn_ended` は該当ターンのすべての音声が送信された後にトリガーされます。たとえば、モデルがターンを開始した際にスピーカーのマイクをミュートし、そのターンに関連する音声をすべて送信し終えた後にアンミュートするといった制御に、これらのイベントを利用できます。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/quickstart.md b/docs/ja/voice/quickstart.md index 9c8740203..291b9882a 100644 --- a/docs/ja/voice/quickstart.md +++ b/docs/ja/voice/quickstart.md @@ -1,8 +1,12 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # クイックスタート ## 前提条件 -Agents SDK の[クイックスタート手順](../quickstart.md)に従い、仮想環境をセットアップしてください。その後、SDK からオプションの音声依存関係をインストールします。 +まずは [クイックスタート手順](../quickstart.md) に従って Agents SDK をセットアップし、仮想環境を作成してください。その後、SDK の音声関連のオプション依存関係をインストールします: ```bash pip install 'openai-agents[voice]' @@ -10,11 +14,11 @@ pip install 'openai-agents[voice]' ## コンセプト -主なコンセプトは [`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] です。これは 3 ステップのプロセスです： +押さえておくべき主な概念は [`VoicePipeline`][agents.voice.pipeline.VoicePipeline] です。これは次の 3 ステップから成るプロセスです。 -1. 音声をテキストに変換する音声認識モデル（speech-to-text）を実行します。 -2. 通常はエージェント的なワークフローであるあなたのコードを実行し、結果を生成します。 -3. 結果のテキストを音声に戻す音声合成モデル（text-to-speech）を実行します。 +1. speech-to-text モデルを実行して音声をテキストに変換します。 +2. 通常はエージェント的ワークフローであるあなたのコードを実行し、結果を生成します。 +3. text-to-speech モデルを実行して結果のテキストを再び音声に変換します。 ```mermaid graph LR @@ -44,7 +48,7 @@ graph LR ## エージェント -まず、いくつかのエージェントをセットアップしましょう。この SDK でエージェントを作成したことがあれば、馴染みがあるはずです。ここでは、複数のエージェント、ハンドオフ、ツールを用意します。 +まず、いくつかの エージェント をセットアップしましょう。この SDK でエージェントを構築したことがあれば、見覚えがあるはずです。ここでは複数の エージェント、ハンドオフ、そしてツールを用意します。 ```python import asyncio @@ -88,7 +92,7 @@ agent = Agent( ## 音声パイプライン -[`SingleAgentVoiceWorkflow`][agents.voice.workflow.SingleAgentVoiceWorkflow] をワークフローとして使い、シンプルな音声パイプラインをセットアップします。 +[`SingleAgentVoiceWorkflow`][agents.voice.workflow.SingleAgentVoiceWorkflow] をワークフローとして、シンプルな音声パイプラインを構築します。 ```python from agents.voice import SingleAgentVoiceWorkflow, VoicePipeline @@ -120,7 +124,7 @@ async for event in result.stream(): ``` -## すべてをまとめる +## まとめて実行 ```python import asyncio @@ -191,4 +195,4 @@ if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` -この例を実行すると、エージェントがあなたに話しかけます！[examples/voice/static](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice/static) のコード例をチェックして、実際にエージェントと会話できるデモをご覧ください。 \ No newline at end of file +この例を実行すると、エージェントがあなたに話しかけます。実際にエージェントと会話できるデモは、[examples/voice/static](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice/static) をご覧ください。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/voice/tracing.md b/docs/ja/voice/tracing.md index 639a95f29..21f4788f9 100644 --- a/docs/ja/voice/tracing.md +++ b/docs/ja/voice/tracing.md @@ -1,14 +1,18 @@ +--- +search: + exclude: true +--- # トレーシング -[エージェントのトレーシング](../tracing.md)と同様に、音声パイプラインも自動的にトレーシングされます。 +[エージェントのトレーシング](../tracing.md) と同様に、音声パイプラインも自動的にトレーシングされます。 -基本的なトレーシング情報については上記のトレーシングドキュメントをご参照いただけますが、さらに [`VoicePipelineConfig`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] を使ってパイプラインのトレーシングを設定することも可能です。 +基本的なトレーシング情報については上記のドキュメントを参照してください。さらに、[`VoicePipelineConfig`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig] でパイプラインのトレーシング設定を行えます。 -主なトレーシング関連フィールドは以下の通りです： +主なトレーシング関連フィールドは次のとおりです。 -- [`tracing_disabled`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレーシングを無効にするかどうかを制御します。デフォルトではトレーシングは有効です。 -- [`trace_include_sensitive_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_data]：トレースに音声の書き起こしなど、機密性の高いデータを含めるかどうかを制御します。これは特に音声パイプライン用であり、Workflow 内部で発生する内容には適用されません。 -- [`trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]：トレースに音声データを含めるかどうかを制御します。 -- [`workflow_name`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.workflow_name]：トレースワークフローの名前です。 -- [`group_id`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.group_id]：トレースの `group_id` で、複数のトレースをリンクすることができます。 +- [`tracing_disabled`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレーシングを無効にするかどうかを制御します。デフォルトではトレーシングは有効です。 +- [`trace_include_sensitive_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_data]：トレースに音声テキストなどの機微なデータを含めるかどうかを制御します。これは音声パイプライン専用であり、Workflow 内部で発生する処理には影響しません。 +- [`trace_include_sensitive_audio_data`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.trace_include_sensitive_audio_data]：トレースに音声データを含めるかどうかを制御します。 +- [`workflow_name`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.workflow_name]：トレース Workflow の名前です。 +- [`group_id`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.group_id]：複数のトレースを関連付けるための `group_id` です。 - [`trace_metadata`][agents.voice.pipeline_config.VoicePipelineConfig.tracing_disabled]：トレースに追加するメタデータです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/scripts/translate_docs.py b/docs/scripts/translate_docs.py index f261daa04..b2e8b44fc 100644 --- a/docs/scripts/translate_docs.py +++ b/docs/scripts/translate_docs.py @@ -7,7 +7,18 @@ # logging.basicConfig(level=logging.INFO) # logging.getLogger("openai").setLevel(logging.DEBUG) -OPENAI_MODEL = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "gpt-4.1") +OPENAI_MODEL = os.environ.get("OPENAI_MODEL", "o3") + +ENABLE_CODE_SNIPPET_EXCLUSION = True +# gpt-4.5 needed this for better quality +ENABLE_SMALL_CHUNK_TRANSLATION = False + +SEARCH_EXCLUSION = """--- +search: + exclude: true +--- +""" + # Define the source and target directories source_dir = "docs" @@ -25,6 +36,7 @@ "Agents SDK", "Hello World", "Model context protocol", + "MCP", "structured outputs", "Chain-of-Thought", "Chat Completions", @@ -109,6 +121,8 @@ def built_instructions(target_language: str, lang_code: str) -> str: - Keep the tone **natural** and concise. - Do not omit any content. If a segment should stay in English, copy it verbatim. - Do not change the markdown data structure, including the indentations. +- Section titles starting with # or ## must be a noun form rather than a sentence. +- Section titles must be translated except for the Do-Not-Translate list. - Keep all placeholders such as `CODE_BLOCK_*` and `CODE_LINE_PREFIX` unchanged. - Convert asset paths: `./assets/…` → `../assets/…`. *Example:* `![img](./assets/pic.png)` → `![img](../assets/pic.png)` @@ -178,10 +192,15 @@ def translate_file(file_path: str, target_path: str, lang_code: str) -> None: code_blocks: list[str] = [] code_block_chunks: list[str] = [] for line in lines: - if len(current_chunk) >= 120 and not in_code_block and line.startswith("#"): + if ( + ENABLE_SMALL_CHUNK_TRANSLATION is True + and len(current_chunk) >= 120 # required for gpt-4.5 + and not in_code_block + and line.startswith("#") + ): chunks.append("\n".join(current_chunk)) current_chunk = [] - if line.strip().startswith("```"): + if ENABLE_CODE_SNIPPET_EXCLUSION is True and line.strip().startswith("```"): code_block_chunks.append(line) if in_code_block is True: code_blocks.append("\n".join(code_block_chunks)) @@ -220,6 +239,8 @@ def translate_file(file_path: str, target_path: str, lang_code: str) -> None: for idx, code_block in enumerate(code_blocks): translated_text = translated_text.replace(f"CODE_BLOCK_{idx:02}", code_block) + # FIXME: enable mkdocs search plugin to seamlessly work with i18n plugin + translated_text = SEARCH_EXCLUSION + translated_text # Save the combined translated content with open(target_path, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(translated_text) diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index 286359dc4..ad719670c 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -146,7 +146,9 @@ plugins: - context.md - guardrails.md - multi_agent.md - - models.md + - モデル: + - models/index.md + - models/litellm.md - config.md - visualization.md - 音声エージェント: From 4b8472da7ecb36b25b29d3ca96de5f7e54fcd449 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 21 Apr 2025 11:14:25 -0400 Subject: [PATCH 051/186] Examples for image inputs (#553) --- examples/basic/local_image.py | 48 +++++++++++++++++++++++++++ examples/basic/media/image_bison.jpg | Bin 0 -> 235620 bytes examples/basic/remote_image.py | 31 +++++++++++++++++ 3 files changed, 79 insertions(+) create mode 100644 examples/basic/local_image.py create mode 100644 examples/basic/media/image_bison.jpg create mode 100644 examples/basic/remote_image.py diff --git a/examples/basic/local_image.py b/examples/basic/local_image.py new file mode 100644 index 000000000..d4a784ba2 --- /dev/null +++ b/examples/basic/local_image.py @@ -0,0 +1,48 @@ +import asyncio +import base64 +import os + +from agents import Agent, Runner + +FILEPATH = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "media/image_bison.jpg") + + +def image_to_base64(image_path): + with open(image_path, "rb") as image_file: + encoded_string = base64.b64encode(image_file.read()).decode("utf-8") + return encoded_string + + +async def main(): + # Print base64-encoded image + b64_image = image_to_base64(FILEPATH) + + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You are a helpful assistant.", + ) + + result = await Runner.run( + agent, + [ + { + "role": "user", + "content": [ + { + "type": "input_image", + "detail": "auto", + "image_url": f"data:image/jpeg;base64,{b64_image}", + } + ], + }, + { + "role": "user", + "content": "What do you see in this image?", + }, + ], + ) + print(result.final_output) + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/examples/basic/media/image_bison.jpg b/examples/basic/media/image_bison.jpg new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b113c91f601eac2369c4b859b18f86a24a228d89 GIT binary patch literal 235620 zcmbSy2|Scv_xLjgBfAiLL7Hi4cAZ2MN 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zeJk?I;`B+Uc#}(89KxA4i8xeJuF|X?F5_oP5#)xc)e) z{u=nBU)3)J8jaJ;w#-aHvGQ;G+j!s{4mwwvnqb?ZIY(x!eI`BLhp>)^-To%{jp028 z^=&TNeNOu6n45SbCmdj9vIae?=Ur>YJ|oqyn@_s8{>hHfguYb2+&vou+P(h(L$R{5 z@T9t}tSFZ(tW29m@6NskzSM7*TGeg@hkJz#eL-QG`COkMrxbIye$!efi9ctXFMvKa(2`wN+U8%gY8K;d z!L}G^(Oe8OhTw)DbT1&+qx*>KEFF#S4oI z*`7#b`xK0XoEF*C{#EOGj;DX1YMP|lM4n4qOoB6jc7e0kKBm5FGRxHJsm(2tJx7$` zXO6u{-?Bc-_*HT6+r-he{{VyAb@iF@+SXs(k+c4Jo_HRIj91dScY?e(<4r=-R=?AQ zj-wH1=Z0w29ng$_56ImCRs)e=4R}u49}i#L-e`mD&bFn;m%t1_?bGnaE9{*le{X7f zY+A4HRgrW2Kf|Bl#dwlXl9FppkJ0c?+QQ8(G(4ll9}9e0;EhGBt?lI0bYkhYWK1$4 z>WoJU-kJGLeAnVlBSw!>mdZ^!;y4{~7upK>nCXB=%HPVrN<1Ip4PtKy-`q_(cZT8N zQb0c-;3?yg^{>nS0NVpp)HJ^l=yv*a%?e14%oB`}f-8oe4O6bL)U@ZnqUHYpGsDcX z=uyA2(*FQ)=zp_xJ{9oq#S4uV4Z>@?a7##lV`~h@xN(J2FgjP~U&nt6UwA9V+PH;0 zn@_boP{I#ExsGwrC|rGWiuO+kc#~X*#9Cai+%mBQ?MfeFpPi+s-FZf@U{u{fKM@vCQMAbNP>ME7SBJh;}~>b*(A2Yqn`_A(B~Q^A5lfeqIT|!+Ueuzacd(Q&Ao=eY3d# z08a_Q=%6P9(!CGkZm+4_{6G*-GcrSI5}@=LCcZ9S9a4>26lqJBnl4g(U6M=m`-`Po 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z&0A7??+(~B%wczJ%bpHbocnupu3N?s#r>Er!hs-2&f&)_N}itFR-7||loUR*E@l3E zzri5GLDY@svOciZ{7HM_eK*3M9F_}vnRT0cZ8qKIjQMu$3oBe)GO1si$VS`Kl5>Gk z_=Co}pT&P4X+9b72A1ig={A4Zx-GIPE|w`LnBB_xlSoXGzg8q}Cupw)_?xV1dVZ6j zT-eOfIu%j3frcazj-3U1PlbG8;$IJVYR6sCF524i$~&1LmM{Y&Dd3JfXZ+w-=Xt(1 zt_KANg^KsCtlpQ_+b-!}?>Vtp$x^jGpP&3O`w8RiQ^J1)z8Oj2Z-)AmULe)=o49p9 z7GI^jnEOjFm~GHWurQ5PAO}4I99QH&#eWxkLHN7k12xoW&!*|nY1(F&7!k*BX&W}k z*Cj%-v$T?Q?o?OK1ESvsT##gG2nXiR^YVU`U zH|+~Hhu|43wCxto+6A?W9m#8FVGt0-=DCejJnz2?x#V)$$M=5hy4Ur68{vkZVWmu9 zhTl#}(NF+9*;@|n$IRFm1+r9dFe~OuduxA+7dM^_@$wB%O?{FyGK^)iPu^TN@QyQ# zanp+W-w*5JzqIS(9besQlx^_&rM33$_g?)tT6C*kDQO?;^gdP8JP+b;g*F!274?C$ zx4ewrSkKD_Tc6yjf3nEg45yL7?^HEwTU#p_Wm#isIr~&>3EQ`-pH2oV)b;Nec$dan zrM{KoJGQvA@cizYeYgQ3fnv99n`1z!^7hCz^7n^tF8s^6yvE#QVora&=Rci(y@J3_ zY0kB|v~JsLba*)UQ&p`=XnPH-kF~{TXr5eCGD#^}8w4@Wm%VULVYFj`j+ONP0Khf) zrSVekKLTj_oX}}ncbdLL_dhNmKQl)hgrcd>%n%LSgS(SoF?c5488yqOn0%J-qei^~ zuwpU*;=Zc*I!=?|q||ip-OqIvB$KNU()niu{oj-2`Eh~Lz8j426y6?Gxl?*t>h^l; zZ;>&IisqKb>tBO@EPO8T&xEw=zlagsY6HU;ChFf}>^Jw59p7uXKkDOxA{)tvb2P3& zU=>m^$?5+9w3m&4XkU(&9yR!#tv-k0PY=$zm9~UY=4;O+krxs6bT zHS!O}pBea*!g{&VJU?^xduFq?xM;#7DU^(EJCx+(f#^6D>p$BUQ2Y_I@w5p9dbHaE z+@-uK?Y!(c!VLVU1JkxE`M(##m?{;hVsQ>$(zT%mt?nr+ZEG)gM$)mtp3*4=eX?8GPTdGAC1;nO#URKJVG1>Vn`;P;#758tBJ|_6@P53MEgX1lpqU+*a zD^QBc&hV-+w}C8eU_4POH2d7%~slo!N7TB*cd<4hr##iX30W z7+xl&mdd)5t0^{`_jzMNGv!^K+;vN&ue-g=2~NHrnJa6{^4b0uKb|j)KMr*t+5Z4Y z{{V$)tZ%#V9oxY!su+Ie+6W+5jt0*X%4Kq7W%&l(gCrAQFU_rZpTpWk--{uUj8^j7 z$1(s9m}itDeF$E7$4dT{w4Z?A34CAsB>1o5=ZiFC)jUn&9Y)gD_for(S?)ZUw!DiA zyPvb;gEI(Xa3AeZPG05vK5uvBv-DQ^e71L!Iv9sePvMGsY_5~C`8C^9PsG0z zTf?8S)|=z+5(3u|-QLA%3#%xb%<`tU><^Z3vT?&G82L!AhWsDnJ#XVrhpv1D;|Gds z=WjB_nltASjP3bye)0Ku7#tokj;C4izl%N~{>^%Sio9ukCZnionw&S+GfRSAdz(0n zjer1A&?=}3iWLwlr~}wO9jsbsfi-L0E-3A0w$t6Bcu`|yXZaX{pmJA?^{>6*oT8Qk z2>pup+?r3fyxL34U5_PD_NmqKUy<`<+I{ux{vOeFi1+^hqCBq@zw*u1il`uPLV=T> zI#<;%;eBVpo)f#$wI(p?8pV#CB#|(0HVaudNf?u`d1C@kFNRpzcLBL+zX5d3J6rhO z;d?D!-aCj&!df>_QHP$nR$O4I=v4fqa7GEKJbmKd5%`l{kHxy}+udqDAk_5<^$DK@ z%;0gxFsh>gRRXH000003%Es1pF9;-*75@Mh{{TY>Q-`v<-}2Y``FU|UP;y9>ErSdwdtg=TA~1U13N<|k>wE;t7` zt}9W}>?GBqmPo;AT3Fnkte}B|>&F$TuOhyaac+%s3IIpva&qf)R>kLB@9bbgnE#6x}rhlDqu0`=9mDAyz6kO4nbNj2|8N zlTp3#eZG@ugEr++#7f(D0@7v6F)~Ouh4V0=AXNi`PNtLbo5g+#@dO}C7$97Io=6jA z%B1k@kUWY(U^h0UnQOlE+Qn{~bdPlR z^R$Xt%#J=qE}Nz2wR{n;O(vb-9a?)lE2Kh2I0p;@ka-nr;dHXSHgb|4+_ebMm-kx;aWJN-XypG07r<1 zDqG}<6+q57>73V_#CVKN3KIIfz9_isviEJGURrLn^*!v5Fy)h-O>JlR-}FCUHIEYb z!^A!azwssf(0FUXcJ?=r7%kBy0cZi2{?u+_GpsT*%veEcvT`FxmPr|KOQB$+;+=K0 zKZUA1X=Qra7N=_k`!g$fcK&U(w6iboA`!~sL;y$#4BHo?itt|$YFe@JPlG%+_S=!C zN8$ef27y$GRVaKF~&&sNd?a z-9Vv0mOE+HVOL-`5Q=tzo}6^AcP!$}ZhMK!^88~<+?3?f)0UfBCEdj@n%3vm(T}im zoh4@9FXq3c)1{A0_{sZmcr*6s__N^Og#Q2u?XFivyV9nQ{VHZujte_CxtjLkC|v{K zD*o-{E0Y{$L1HTt{uvv>AM`S5Klm*l{E=Tvd^Y$w@RQ;Gp{5T7cw Date: Mon, 21 Apr 2025 11:58:36 -0400 Subject: [PATCH 052/186] Enable non-strict output types (#539) See #528, some folks are having issues because their output types are not strict-compatible. My approach was: 1. Create `AgentOutputSchemaBase`, which represents the base methods for an output type - the json schema + validation 2. Make the existing `AgentOutputSchema` subclass `AgentOutputSchemaBase` 3. Allow users to pass a `AgentOutputSchemaBase` to `Agent(output_type=...)` --- examples/basic/non_strict_output_type.py | 81 +++++++++++++++++++ src/agents/__init__.py | 3 +- src/agents/_run_impl.py | 6 +- src/agents/agent.py | 11 ++- src/agents/agent_output.py | 66 +++++++++++++-- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 12 +-- src/agents/models/chatcmpl_converter.py | 6 +- src/agents/models/interface.py | 6 +- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 12 +-- src/agents/models/openai_responses.py | 16 ++-- src/agents/result.py | 4 +- src/agents/run.py | 14 ++-- tests/fake_model.py | 6 +- tests/test_agent_config.py | 5 +- .../test_openai_chatcompletions_converter.py | 2 +- tests/test_openai_responses_converter.py | 2 +- tests/test_output_tool.py | 59 +++++++++++++- tests/voice/test_workflow.py | 6 +- 18 files changed, 256 insertions(+), 61 deletions(-) create mode 100644 examples/basic/non_strict_output_type.py diff --git a/examples/basic/non_strict_output_type.py b/examples/basic/non_strict_output_type.py new file mode 100644 index 000000000..49fcc4e2c --- /dev/null +++ b/examples/basic/non_strict_output_type.py @@ -0,0 +1,81 @@ +import asyncio +import json +from dataclasses import dataclass +from typing import Any + +from agents import Agent, AgentOutputSchema, AgentOutputSchemaBase, Runner + +"""This example demonstrates how to use an output type that is not in strict mode. Strict mode +allows us to guarantee valid JSON output, but some schemas are not strict-compatible. + +In this example, we define an output type that is not strict-compatible, and then we run the +agent with strict_json_schema=False. + +We also demonstrate a custom output type. + +To understand which schemas are strict-compatible, see: +https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs?api-mode=responses#supported-schemas +""" + + +@dataclass +class OutputType: + jokes: dict[int, str] + """A list of jokes, indexed by joke number.""" + + +class CustomOutputSchema(AgentOutputSchemaBase): + """A demonstration of a custom output schema.""" + + def is_plain_text(self) -> bool: + return False + + def name(self) -> str: + return "CustomOutputSchema" + + def json_schema(self) -> dict[str, Any]: + return { + "type": "object", + "properties": {"jokes": {"type": "object", "properties": {"joke": {"type": "string"}}}}, + } + + def is_strict_json_schema(self) -> bool: + return False + + def validate_json(self, json_str: str) -> Any: + json_obj = json.loads(json_str) + # Just for demonstration, we'll return a list. + return list(json_obj["jokes"].values()) + + +async def main(): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You are a helpful assistant.", + output_type=OutputType, + ) + + input = "Tell me 3 short jokes." + + # First, let's try with a strict output type. This should raise an exception. + try: + result = await Runner.run(agent, input) + raise AssertionError("Should have raised an exception") + except Exception as e: + print(f"Error (expected): {e}") + + # Now let's try again with a non-strict output type. This should work. + # In some cases, it will raise an error - the schema isn't strict, so the model may + # produce an invalid JSON object. + agent.output_type = AgentOutputSchema(OutputType, strict_json_schema=False) + result = await Runner.run(agent, input) + print(result.final_output) + + # Finally, let's try a custom output type. + agent.output_type = CustomOutputSchema() + result = await Runner.run(agent, input) + print(result.final_output) + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index db7d312e4..6d7c90b4f 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -6,7 +6,7 @@ from . import _config from .agent import Agent, ToolsToFinalOutputFunction, ToolsToFinalOutputResult -from .agent_output import AgentOutputSchema +from .agent_output import AgentOutputSchema, AgentOutputSchemaBase from .computer import AsyncComputer, Button, Computer, Environment from .exceptions import ( AgentsException, @@ -158,6 +158,7 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "OpenAIProvider", "OpenAIResponsesModel", "AgentOutputSchema", + "AgentOutputSchemaBase", "Computer", "AsyncComputer", "Environment", diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index 94c181b7f..b5a83685c 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -29,7 +29,7 @@ from openai.types.responses.response_reasoning_item import ResponseReasoningItem from .agent import Agent, ToolsToFinalOutputResult -from .agent_output import AgentOutputSchema +from .agent_output import AgentOutputSchemaBase from .computer import AsyncComputer, Computer from .exceptions import AgentsException, ModelBehaviorError, UserError from .guardrail import InputGuardrail, InputGuardrailResult, OutputGuardrail, OutputGuardrailResult @@ -195,7 +195,7 @@ async def execute_tools_and_side_effects( pre_step_items: list[RunItem], new_response: ModelResponse, processed_response: ProcessedResponse, - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, hooks: RunHooks[TContext], context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], run_config: RunConfig, @@ -335,7 +335,7 @@ def process_model_response( agent: Agent[Any], all_tools: list[Tool], response: ModelResponse, - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], ) -> ProcessedResponse: items: list[RunItem] = [] diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index a24456b06..e22f579fa 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -8,6 +8,7 @@ from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict +from .agent_output import AgentOutputSchemaBase from .guardrail import InputGuardrail, OutputGuardrail from .handoffs import Handoff from .items import ItemHelpers @@ -141,8 +142,14 @@ class Agent(Generic[TContext]): Runs only if the agent produces a final output. """ - output_type: type[Any] | None = None - """The type of the output object. If not provided, the output will be `str`.""" + output_type: type[Any] | AgentOutputSchemaBase | None = None + """The type of the output object. If not provided, the output will be `str`. In most cases, + you should pass a regular Python type (e.g. a dataclass, Pydantic model, TypedDict, etc). + You can customize this in two ways: + 1. If you want non-strict schemas, pass `AgentOutputSchema(MyClass, strict_json_schema=False)`. + 2. If you want to use a custom JSON schema (i.e. without using the SDK's automatic schema) + creation, subclass and pass an `AgentOutputSchemaBase` subclass. + """ hooks: AgentHooks[TContext] | None = None """A class that receives callbacks on various lifecycle events for this agent. diff --git a/src/agents/agent_output.py b/src/agents/agent_output.py index 3262c57d6..066bbd835 100644 --- a/src/agents/agent_output.py +++ b/src/agents/agent_output.py @@ -1,3 +1,4 @@ +import abc from dataclasses import dataclass from typing import Any @@ -12,8 +13,46 @@ _WRAPPER_DICT_KEY = "response" +class AgentOutputSchemaBase(abc.ABC): + """An object that captures the JSON schema of the output, as well as validating/parsing JSON + produced by the LLM into the output type. + """ + + @abc.abstractmethod + def is_plain_text(self) -> bool: + """Whether the output type is plain text (versus a JSON object).""" + pass + + @abc.abstractmethod + def name(self) -> str: + """The name of the output type.""" + pass + + @abc.abstractmethod + def json_schema(self) -> dict[str, Any]: + """Returns the JSON schema of the output. Will only be called if the output type is not + plain text. + """ + pass + + @abc.abstractmethod + def is_strict_json_schema(self) -> bool: + """Whether the JSON schema is in strict mode. Strict mode constrains the JSON schema + features, but guarantees valis JSON. See here for details: + https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs#supported-schemas + """ + pass + + @abc.abstractmethod + def validate_json(self, json_str: str) -> Any: + """Validate a JSON string against the output type. You must return the validated object, + or raise a `ModelBehaviorError` if the JSON is invalid. + """ + pass + + @dataclass(init=False) -class AgentOutputSchema: +class AgentOutputSchema(AgentOutputSchemaBase): """An object that captures the JSON schema of the output, as well as validating/parsing JSON produced by the LLM into the output type. """ @@ -32,7 +71,7 @@ class AgentOutputSchema: _output_schema: dict[str, Any] """The JSON schema of the output.""" - strict_json_schema: bool + _strict_json_schema: bool """Whether the JSON schema is in strict mode. We **strongly** recommend setting this to True, as it increases the likelihood of correct JSON input. """ @@ -45,7 +84,7 @@ def __init__(self, output_type: type[Any], strict_json_schema: bool = True): setting this to True, as it increases the likelihood of correct JSON input. """ self.output_type = output_type - self.strict_json_schema = strict_json_schema + self._strict_json_schema = strict_json_schema if output_type is None or output_type is str: self._is_wrapped = False @@ -70,24 +109,35 @@ def __init__(self, output_type: type[Any], strict_json_schema: bool = True): self._type_adapter = TypeAdapter(output_type) self._output_schema = self._type_adapter.json_schema() - if self.strict_json_schema: - self._output_schema = ensure_strict_json_schema(self._output_schema) + if self._strict_json_schema: + try: + self._output_schema = ensure_strict_json_schema(self._output_schema) + except UserError as e: + raise UserError( + "Strict JSON schema is enabled, but the output type is not valid. " + "Either make the output type strict, or pass output_schema_strict=False to " + "your Agent()" + ) from e def is_plain_text(self) -> bool: """Whether the output type is plain text (versus a JSON object).""" return self.output_type is None or self.output_type is str + def is_strict_json_schema(self) -> bool: + """Whether the JSON schema is in strict mode.""" + return self._strict_json_schema + def json_schema(self) -> dict[str, Any]: """The JSON schema of the output type.""" if self.is_plain_text(): raise UserError("Output type is plain text, so no JSON schema is available") return self._output_schema - def validate_json(self, json_str: str, partial: bool = False) -> Any: + def validate_json(self, json_str: str) -> Any: """Validate a JSON string against the output type. Returns the validated object, or raises a `ModelBehaviorError` if the JSON is invalid. """ - validated = _json.validate_json(json_str, self._type_adapter, partial) + validated = _json.validate_json(json_str, self._type_adapter, partial=False) if self._is_wrapped: if not isinstance(validated, dict): _error_tracing.attach_error_to_current_span( @@ -113,7 +163,7 @@ def validate_json(self, json_str: str, partial: bool = False) -> Any: return validated[_WRAPPER_DICT_KEY] return validated - def output_type_name(self) -> str: + def name(self) -> str: """The name of the output type.""" return _type_to_str(self.output_type) diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index 0fc277c35..e939ee8da 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -29,7 +29,7 @@ from openai.types.responses import Response from ... import _debug -from ...agent_output import AgentOutputSchema +from ...agent_output import AgentOutputSchemaBase from ...handoffs import Handoff from ...items import ModelResponse, TResponseInputItem, TResponseStreamEvent from ...logger import logger @@ -68,7 +68,7 @@ async def get_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, @@ -139,7 +139,7 @@ async def stream_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, @@ -186,7 +186,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, @@ -200,7 +200,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, @@ -213,7 +213,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py index 00175a16a..613a37453 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py @@ -36,7 +36,7 @@ ) from openai.types.responses.response_input_param import FunctionCallOutput, ItemReference, Message -from ..agent_output import AgentOutputSchema +from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase from ..exceptions import AgentsException, UserError from ..handoffs import Handoff from ..items import TResponseInputItem, TResponseOutputItem @@ -67,7 +67,7 @@ def convert_tool_choice( @classmethod def convert_response_format( - cls, final_output_schema: AgentOutputSchema | None + cls, final_output_schema: AgentOutputSchemaBase | None ) -> ResponseFormat | NotGiven: if not final_output_schema or final_output_schema.is_plain_text(): return NOT_GIVEN @@ -76,7 +76,7 @@ def convert_response_format( "type": "json_schema", "json_schema": { "name": "final_output", - "strict": final_output_schema.strict_json_schema, + "strict": final_output_schema.is_strict_json_schema(), "schema": final_output_schema.json_schema(), }, } diff --git a/src/agents/models/interface.py b/src/agents/models/interface.py index bcf2c1a65..3a79e5640 100644 --- a/src/agents/models/interface.py +++ b/src/agents/models/interface.py @@ -5,7 +5,7 @@ from collections.abc import AsyncIterator from typing import TYPE_CHECKING -from ..agent_output import AgentOutputSchema +from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase from ..handoffs import Handoff from ..items import ModelResponse, TResponseInputItem, TResponseStreamEvent from ..tool import Tool @@ -41,7 +41,7 @@ async def get_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, @@ -72,7 +72,7 @@ def stream_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 9989c1ee0..9fd102690 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -12,7 +12,7 @@ from openai.types.responses import Response from .. import _debug -from ..agent_output import AgentOutputSchema +from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase from ..handoffs import Handoff from ..items import ModelResponse, TResponseInputItem, TResponseStreamEvent from ..logger import logger @@ -49,7 +49,7 @@ async def get_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, @@ -110,7 +110,7 @@ async def stream_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, @@ -160,7 +160,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, @@ -174,7 +174,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, @@ -187,7 +187,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index ab4617d46..b751663da 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -18,7 +18,7 @@ ) from .. import _debug -from ..agent_output import AgentOutputSchema +from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase from ..exceptions import UserError from ..handoffs import Handoff from ..items import ItemHelpers, ModelResponse, TResponseInputItem @@ -66,7 +66,7 @@ async def get_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, @@ -131,7 +131,7 @@ async def stream_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, @@ -182,7 +182,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], previous_response_id: str | None, stream: Literal[True], @@ -195,7 +195,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], previous_response_id: str | None, stream: Literal[False], @@ -207,7 +207,7 @@ async def _fetch_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], previous_response_id: str | None, stream: Literal[True] | Literal[False] = False, @@ -307,7 +307,7 @@ def convert_tool_choice( @classmethod def get_response_format( - cls, output_schema: AgentOutputSchema | None + cls, output_schema: AgentOutputSchemaBase | None ) -> ResponseTextConfigParam | NotGiven: if output_schema is None or output_schema.is_plain_text(): return NOT_GIVEN @@ -317,7 +317,7 @@ def get_response_format( "type": "json_schema", "name": "final_output", "schema": output_schema.json_schema(), - "strict": output_schema.strict_json_schema, + "strict": output_schema.is_strict_json_schema(), } } diff --git a/src/agents/result.py b/src/agents/result.py index a2a6cc4a5..2996eaf91 100644 --- a/src/agents/result.py +++ b/src/agents/result.py @@ -10,7 +10,7 @@ from ._run_impl import QueueCompleteSentinel from .agent import Agent -from .agent_output import AgentOutputSchema +from .agent_output import AgentOutputSchemaBase from .exceptions import InputGuardrailTripwireTriggered, MaxTurnsExceeded from .guardrail import InputGuardrailResult, OutputGuardrailResult from .items import ItemHelpers, ModelResponse, RunItem, TResponseInputItem @@ -124,7 +124,7 @@ class RunResultStreaming(RunResultBase): final_output: Any """The final output of the agent. This is None until the agent has finished running.""" - _current_agent_output_schema: AgentOutputSchema | None = field(repr=False) + _current_agent_output_schema: AgentOutputSchemaBase | None = field(repr=False) _trace: Trace | None = field(repr=False) diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index e2b0dbceb..1fc7b52f1 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -19,7 +19,7 @@ get_model_tracing_impl, ) from .agent import Agent -from .agent_output import AgentOutputSchema +from .agent_output import AgentOutputSchema, AgentOutputSchemaBase from .exceptions import ( AgentsException, InputGuardrailTripwireTriggered, @@ -185,7 +185,7 @@ async def run( if current_span is None: handoff_names = [h.agent_name for h in cls._get_handoffs(current_agent)] if output_schema := cls._get_output_schema(current_agent): - output_type_name = output_schema.output_type_name() + output_type_name = output_schema.name() else: output_type_name = "str" @@ -517,7 +517,7 @@ async def _run_streamed_impl( if current_span is None: handoff_names = [h.agent_name for h in cls._get_handoffs(current_agent)] if output_schema := cls._get_output_schema(current_agent): - output_type_name = output_schema.output_type_name() + output_type_name = output_schema.name() else: output_type_name = "str" @@ -789,7 +789,7 @@ async def _get_single_step_result_from_response( original_input: str | list[TResponseInputItem], pre_step_items: list[RunItem], new_response: ModelResponse, - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], hooks: RunHooks[TContext], context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], @@ -900,7 +900,7 @@ async def _get_new_response( agent: Agent[TContext], system_prompt: str | None, input: list[TResponseInputItem], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, all_tools: list[Tool], handoffs: list[Handoff], context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], @@ -930,9 +930,11 @@ async def _get_new_response( return new_response @classmethod - def _get_output_schema(cls, agent: Agent[Any]) -> AgentOutputSchema | None: + def _get_output_schema(cls, agent: Agent[Any]) -> AgentOutputSchemaBase | None: if agent.output_type is None or agent.output_type is str: return None + elif isinstance(agent.output_type, AgentOutputSchemaBase): + return agent.output_type return AgentOutputSchema(agent.output_type) diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index 52d3a3b2b..c6b3ba924 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -5,7 +5,7 @@ from openai.types.responses import Response, ResponseCompletedEvent -from agents.agent_output import AgentOutputSchema +from agents.agent_output import AgentOutputSchemaBase from agents.handoffs import Handoff from agents.items import ( ModelResponse, @@ -51,7 +51,7 @@ async def get_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, @@ -93,7 +93,7 @@ async def stream_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, diff --git a/tests/test_agent_config.py b/tests/test_agent_config.py index 44339dad3..f79c0cf8a 100644 --- a/tests/test_agent_config.py +++ b/tests/test_agent_config.py @@ -1,7 +1,7 @@ import pytest from pydantic import BaseModel -from agents import Agent, Handoff, RunContextWrapper, Runner, handoff +from agents import Agent, AgentOutputSchema, Handoff, RunContextWrapper, Runner, handoff @pytest.mark.asyncio @@ -160,8 +160,9 @@ async def test_agent_final_output(): ) schema = Runner._get_output_schema(agent) + assert isinstance(schema, AgentOutputSchema) assert schema is not None assert schema.output_type == Foo - assert schema.strict_json_schema is True + assert schema.is_strict_json_schema() is True assert schema.json_schema() is not None assert not schema.is_plain_text() diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py b/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py index e3a18b255..bcfca5495 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions_converter.py @@ -232,7 +232,7 @@ def test_convert_response_format_returns_not_given_for_plain_text_and_dict_for_s assert resp_format["type"] == "json_schema" assert resp_format["json_schema"]["name"] == "final_output" assert "strict" in resp_format["json_schema"] - assert resp_format["json_schema"]["strict"] == schema.strict_json_schema + assert resp_format["json_schema"]["strict"] == schema.is_strict_json_schema() assert "schema" in resp_format["json_schema"] assert resp_format["json_schema"]["schema"] == schema.json_schema() diff --git a/tests/test_openai_responses_converter.py b/tests/test_openai_responses_converter.py index 34cbac5c5..8e4866656 100644 --- a/tests/test_openai_responses_converter.py +++ b/tests/test_openai_responses_converter.py @@ -92,7 +92,7 @@ class OutModel(BaseModel): assert inner.get("name") == "final_output" assert isinstance(inner.get("schema"), dict) # Should include a strict flag matching the schema's strictness setting. - assert inner.get("strict") == out_schema.strict_json_schema + assert inner.get("strict") == out_schema.is_strict_json_schema() def test_convert_tools_basic_types_and_includes(): diff --git a/tests/test_output_tool.py b/tests/test_output_tool.py index 86c4b3b5a..37c1b1b67 100644 --- a/tests/test_output_tool.py +++ b/tests/test_output_tool.py @@ -1,10 +1,18 @@ import json +from typing import Any import pytest from pydantic import BaseModel from typing_extensions import TypedDict -from agents import Agent, AgentOutputSchema, ModelBehaviorError, Runner, UserError +from agents import ( + Agent, + AgentOutputSchema, + AgentOutputSchemaBase, + ModelBehaviorError, + Runner, + UserError, +) from agents.agent_output import _WRAPPER_DICT_KEY from agents.util import _json @@ -27,6 +35,7 @@ def test_structured_output_pydantic(): output_schema = Runner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" + assert isinstance(output_schema, AgentOutputSchema) assert output_schema.output_type == Foo, "Should have the correct output type" assert not output_schema._is_wrapped, "Pydantic objects should not be wrapped" for key, value in Foo.model_json_schema().items(): @@ -45,6 +54,7 @@ def test_structured_output_typed_dict(): agent = Agent(name="test", output_type=Bar) output_schema = Runner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" + assert isinstance(output_schema, AgentOutputSchema) assert output_schema.output_type == Bar, "Should have the correct output type" assert not output_schema._is_wrapped, "TypedDicts should not be wrapped" @@ -57,6 +67,7 @@ def test_structured_output_list(): agent = Agent(name="test", output_type=list[str]) output_schema = Runner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" + assert isinstance(output_schema, AgentOutputSchema) assert output_schema.output_type == list[str], "Should have the correct output type" assert output_schema._is_wrapped, "Lists should be wrapped" @@ -98,7 +109,7 @@ def test_plain_text_obj_doesnt_produce_schema(): def test_structured_output_is_strict(): output_wrapper = AgentOutputSchema(output_type=Foo) - assert output_wrapper.strict_json_schema + assert output_wrapper.is_strict_json_schema() for key, value in Foo.model_json_schema().items(): assert output_wrapper.json_schema()[key] == value @@ -110,6 +121,48 @@ def test_structured_output_is_strict(): def test_setting_strict_false_works(): output_wrapper = AgentOutputSchema(output_type=Foo, strict_json_schema=False) - assert not output_wrapper.strict_json_schema + assert not output_wrapper.is_strict_json_schema() assert output_wrapper.json_schema() == Foo.model_json_schema() assert output_wrapper.json_schema() == Foo.model_json_schema() + + +_CUSTOM_OUTPUT_SCHEMA_JSON_SCHEMA = { + "type": "object", + "properties": { + "foo": {"type": "string"}, + }, + "required": ["foo"], +} + + +class CustomOutputSchema(AgentOutputSchemaBase): + def is_plain_text(self) -> bool: + return False + + def name(self) -> str: + return "FooBarBaz" + + def json_schema(self) -> dict[str, Any]: + return _CUSTOM_OUTPUT_SCHEMA_JSON_SCHEMA + + def is_strict_json_schema(self) -> bool: + return False + + def validate_json(self, json_str: str) -> Any: + return ["some", "output"] + + +def test_custom_output_schema(): + custom_output_schema = CustomOutputSchema() + agent = Agent(name="test", output_type=custom_output_schema) + output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + + assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" + assert isinstance(output_schema, CustomOutputSchema) + assert output_schema.json_schema() == _CUSTOM_OUTPUT_SCHEMA_JSON_SCHEMA + assert not output_schema.is_strict_json_schema() + assert not output_schema.is_plain_text() + + json_str = json.dumps({"foo": "bar"}) + validated = output_schema.validate_json(json_str) + assert validated == ["some", "output"] diff --git a/tests/voice/test_workflow.py b/tests/voice/test_workflow.py index 72a3370d3..2bdf2a657 100644 --- a/tests/voice/test_workflow.py +++ b/tests/voice/test_workflow.py @@ -9,7 +9,7 @@ from openai.types.responses.response_text_delta_event import ResponseTextDeltaEvent from agents import Agent, Model, ModelSettings, ModelTracing, Tool -from agents.agent_output import AgentOutputSchema +from agents.agent_output import AgentOutputSchemaBase from agents.handoffs import Handoff from agents.items import ( ModelResponse, @@ -48,7 +48,7 @@ async def get_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, @@ -62,7 +62,7 @@ async def stream_response( input: str | list[TResponseInputItem], model_settings: ModelSettings, tools: list[Tool], - output_schema: AgentOutputSchema | None, + output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, *, From 616d8e7f4b1d1b806e2ef903209d968d00cc425b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 21 Apr 2025 13:08:38 -0400 Subject: [PATCH 053/186] Start and finish streaming trace in impl metod (#540) Closes #435 and closes #538. Unit tests. --- .gitignore | 3 ++- pyproject.toml | 1 + src/agents/result.py | 5 +---- src/agents/run.py | 11 ++++----- tests/fastapi/__init__.py | 0 tests/fastapi/streaming_app.py | 30 +++++++++++++++++++++++++ tests/fastapi/test_streaming_context.py | 29 ++++++++++++++++++++++++ uv.lock | 19 +++++++++++++++- 8 files changed, 87 insertions(+), 11 deletions(-) create mode 100644 tests/fastapi/__init__.py create mode 100644 tests/fastapi/streaming_app.py create mode 100644 tests/fastapi/test_streaming_context.py diff --git a/.gitignore b/.gitignore index 7dd22b88d..2e9b92379 100644 --- a/.gitignore +++ b/.gitignore @@ -141,4 +141,5 @@ cython_debug/ .ruff_cache/ # PyPI configuration file -.pypirc \ No newline at end of file +.pypirc +.aider* diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index f94eb8593..c06a8416b 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -61,6 +61,7 @@ dev = [ "graphviz", "mkdocs-static-i18n>=1.3.0", "eval-type-backport>=0.2.2", + "fastapi >= 0.110.0, <1", ] [tool.uv.workspace] diff --git a/src/agents/result.py b/src/agents/result.py index 2996eaf91..0d8372c86 100644 --- a/src/agents/result.py +++ b/src/agents/result.py @@ -126,7 +126,7 @@ class RunResultStreaming(RunResultBase): _current_agent_output_schema: AgentOutputSchemaBase | None = field(repr=False) - _trace: Trace | None = field(repr=False) + trace: Trace | None = field(repr=False) is_complete: bool = False """Whether the agent has finished running.""" @@ -185,9 +185,6 @@ async def stream_events(self) -> AsyncIterator[StreamEvent]: yield item self._event_queue.task_done() - if self._trace: - self._trace.finish(reset_current=True) - self._cleanup_tasks() if self._stored_exception: diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index 1fc7b52f1..38e11152f 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -404,10 +404,6 @@ def run_streamed( disabled=run_config.tracing_disabled, ) ) - # Need to start the trace here, because the current trace contextvar is captured at - # asyncio.create_task time - if new_trace: - new_trace.start(mark_as_current=True) output_schema = cls._get_output_schema(starting_agent) context_wrapper: RunContextWrapper[TContext] = RunContextWrapper( @@ -426,7 +422,7 @@ def run_streamed( input_guardrail_results=[], output_guardrail_results=[], _current_agent_output_schema=output_schema, - _trace=new_trace, + trace=new_trace, ) # Kick off the actual agent loop in the background and return the streamed result object. @@ -499,6 +495,9 @@ async def _run_streamed_impl( run_config: RunConfig, previous_response_id: str | None, ): + if streamed_result.trace: + streamed_result.trace.start(mark_as_current=True) + current_span: Span[AgentSpanData] | None = None current_agent = starting_agent current_turn = 0 @@ -625,6 +624,8 @@ async def _run_streamed_impl( finally: if current_span: current_span.finish(reset_current=True) + if streamed_result.trace: + streamed_result.trace.finish(reset_current=True) @classmethod async def _run_single_turn_streamed( diff --git a/tests/fastapi/__init__.py b/tests/fastapi/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/tests/fastapi/streaming_app.py b/tests/fastapi/streaming_app.py new file mode 100644 index 000000000..b93ccf3f3 --- /dev/null +++ b/tests/fastapi/streaming_app.py @@ -0,0 +1,30 @@ +from collections.abc import AsyncIterator + +from fastapi import FastAPI +from starlette.responses import StreamingResponse + +from agents import Agent, Runner, RunResultStreaming + +agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You are a helpful assistant.", +) + + +app = FastAPI() + + +@app.post("/stream") +async def stream(): + result = Runner.run_streamed(agent, input="Tell me a joke") + stream_handler = StreamHandler(result) + return StreamingResponse(stream_handler.stream_events(), media_type="application/x-ndjson") + + +class StreamHandler: + def __init__(self, result: RunResultStreaming): + self.result = result + + async def stream_events(self) -> AsyncIterator[str]: + async for event in self.result.stream_events(): + yield f"{event.type}\n\n" diff --git a/tests/fastapi/test_streaming_context.py b/tests/fastapi/test_streaming_context.py new file mode 100644 index 000000000..ee13045e4 --- /dev/null +++ b/tests/fastapi/test_streaming_context.py @@ -0,0 +1,29 @@ +import pytest +from httpx import ASGITransport, AsyncClient +from inline_snapshot import snapshot + +from ..fake_model import FakeModel +from ..test_responses import get_text_message +from .streaming_app import agent, app + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_streaming_context(): + """This ensures that FastAPI streaming works. The context for this test is that the Runner + method was called in one async context, and the streaming was ended in another context, + leading to a tracing error because the context was closed in the wrong context. This test + ensures that this actually works. + """ + model = FakeModel() + agent.model = model + model.set_next_output([get_text_message("done")]) + + transport = ASGITransport(app) + async with AsyncClient(transport=transport, base_url="http://test") as ac: + async with ac.stream("POST", "/stream") as r: + assert r.status_code == 200 + body = (await r.aread()).decode("utf-8") + lines = [line for line in body.splitlines() if line] + assert lines == snapshot( + ["agent_updated_stream_event", "raw_response_event", "run_item_stream_event"] + ) diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 24d089a50..3ee65d21a 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -483,6 +483,20 @@ wheels = [ { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/7b/8f/c4d9bafc34ad7ad5d8dc16dd1347ee0e507a52c3adb6bfa8887e1c6a26ba/executing-2.2.0-py2.py3-none-any.whl", hash = "sha256:11387150cad388d62750327a53d3339fad4888b39a6fe233c3afbb54ecffd3aa", size = 26702 }, ] +[[package]] +name = "fastapi" +version = "0.115.12" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +dependencies = [ + { name = "pydantic" }, + { name = "starlette" }, + { name = "typing-extensions" }, +] +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/f4/55/ae499352d82338331ca1e28c7f4a63bfd09479b16395dce38cf50a39e2c2/fastapi-0.115.12.tar.gz", hash = "sha256:1e2c2a2646905f9e83d32f04a3f86aff4a286669c6c950ca95b5fd68c2602681", size = 295236 } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/50/b3/b51f09c2ba432a576fe63758bddc81f78f0c6309d9e5c10d194313bf021e/fastapi-0.115.12-py3-none-any.whl", hash = "sha256:e94613d6c05e27be7ffebdd6ea5f388112e5e430c8f7d6494a9d1d88d43e814d", size = 95164 }, +] + [[package]] name = "filelock" version = "3.18.0" @@ -1496,6 +1510,7 @@ voice = [ dev = [ { name = "coverage" }, { name = "eval-type-backport" }, + { name = "fastapi" }, { name = "graphviz" }, { name = "inline-snapshot" }, { name = "mkdocs" }, @@ -1536,6 +1551,7 @@ provides-extras = ["voice", "viz", "litellm"] dev = [ { name = "coverage", specifier = ">=7.6.12" }, { name = "eval-type-backport", specifier = ">=0.2.2" }, + { name = "fastapi", specifier = ">=0.110.0,<1" }, { name = "graphviz" }, { name = "inline-snapshot", specifier = ">=0.20.7" }, { name = "mkdocs", specifier = ">=1.6.0" }, @@ -2474,7 +2490,8 @@ name = "starlette" version = "0.46.2" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ - { name = "anyio", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, + { name = "anyio" }, + { name = "typing-extensions", marker = "python_full_version < '3.10'" }, ] sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/ce/20/08dfcd9c983f6a6f4a1000d934b9e6d626cff8d2eeb77a89a68eef20a2b7/starlette-0.46.2.tar.gz", hash = "sha256:7f7361f34eed179294600af672f565727419830b54b7b084efe44bb82d2fccd5", size = 2580846 } wheels = [ From 0a3dfa071a0853a115bac067cb18bd6a803d087e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Yuya Haruna <121998910+yuya-haruna@users.noreply.github.com> Date: Tue, 22 Apr 2025 02:47:51 +0900 Subject: [PATCH 054/186] Fix visualize graph filename to without extension. (#554) Only the file name is needed since graphviz's `render()` automatically adds the file extension. Also, unnecessary .gv (.dot) files are output, so the `cleanup=True` option has been modified to prevent them from being saved. Here is a similar modification, but in a different content. - https://github.com/openai/openai-agents-python/pull/451 --- docs/ja/visualization.md | 4 ++-- docs/visualization.md | 4 +--- src/agents/extensions/visualization.py | 2 +- 3 files changed, 4 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/docs/ja/visualization.md b/docs/ja/visualization.md index 3c5c64ece..9093bb659 100644 --- a/docs/ja/visualization.md +++ b/docs/ja/visualization.md @@ -81,7 +81,7 @@ draw_graph(triage_agent).view() デフォルトでは、`draw_graph` はグラフをインラインで表示します。ファイルとして保存するには、ファイル名を指定します: ```python -draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph.png") +draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph") ``` -これにより、作業ディレクトリに `agent_graph.png` が生成されます。 \ No newline at end of file +これにより、作業ディレクトリに `agent_graph.png` が生成されます。 diff --git a/docs/visualization.md b/docs/visualization.md index 00f3126db..409803f76 100644 --- a/docs/visualization.md +++ b/docs/visualization.md @@ -78,9 +78,7 @@ draw_graph(triage_agent).view() By default, `draw_graph` displays the graph inline. To save it as a file, specify a filename: ```python -draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph.png") +draw_graph(triage_agent, filename="agent_graph") ``` This will generate `agent_graph.png` in the working directory. - - diff --git a/src/agents/extensions/visualization.py b/src/agents/extensions/visualization.py index 5fb350626..888e262c3 100644 --- a/src/agents/extensions/visualization.py +++ b/src/agents/extensions/visualization.py @@ -132,6 +132,6 @@ def draw_graph(agent: Agent, filename: Optional[str] = None) -> graphviz.Source: graph = graphviz.Source(dot_code) if filename: - graph.render(filename, format="png") + graph.render(filename, format="png", cleanup=True) return graph From a0254b0b74180f931c25c617a2548dac0f8aebab Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 21 Apr 2025 15:03:06 -0400 Subject: [PATCH 055/186] RFC: automatically use litellm if possible (#534) ## Summary This replaces the default model provider with a `MultiProvider`, which has the logic: - if the model name starts with `openai/` or doesn't contain "/", use OpenAI - if the model name starts with `litellm/`, use LiteLLM to use the appropriate model provider. It's also extensible, so users can create their own mappings. I also imagine that if we natively supported Anthropic/Gemini etc, we can add it to MultiProvider to make it work. The goal is that it should be really easy to use any model provider. Today if you pass `model="gpt-4.1"`, it works great. But `model="claude-sonnet-3.7"` doesn't. If we can make it that easy, it's a win for devx. I'm not entirely sure if this is a good idea - is it too magical? Is the API too reliant on litellm? Comments welcome. ## Test plan For now, the example. Will add unit tests if we agree its worth mergin. --------- Co-authored-by: Steven Heidel --- examples/model_providers/litellm_auto.py | 41 +++++ .../extensions/models/litellm_provider.py | 21 +++ src/agents/models/multi_provider.py | 144 ++++++++++++++++++ src/agents/run.py | 4 +- 4 files changed, 208 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 examples/model_providers/litellm_auto.py create mode 100644 src/agents/extensions/models/litellm_provider.py create mode 100644 src/agents/models/multi_provider.py diff --git a/examples/model_providers/litellm_auto.py b/examples/model_providers/litellm_auto.py new file mode 100644 index 000000000..12b1e8914 --- /dev/null +++ b/examples/model_providers/litellm_auto.py @@ -0,0 +1,41 @@ +from __future__ import annotations + +import asyncio + +from agents import Agent, Runner, function_tool, set_tracing_disabled + +"""This example uses the built-in support for LiteLLM. To use this, ensure you have the +ANTHROPIC_API_KEY environment variable set. +""" + +set_tracing_disabled(disabled=True) + + +@function_tool +def get_weather(city: str): + print(f"[debug] getting weather for {city}") + return f"The weather in {city} is sunny." + + +async def main(): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="You only respond in haikus.", + # We prefix with litellm/ to tell the Runner to use the LitellmModel + model="litellm/anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620", + tools=[get_weather], + ) + + result = await Runner.run(agent, "What's the weather in Tokyo?") + print(result.final_output) + + +if __name__ == "__main__": + import os + + if os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") is None: + raise ValueError( + "ANTHROPIC_API_KEY is not set. Please set it the environment variable and try again." + ) + + asyncio.run(main()) diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_provider.py b/src/agents/extensions/models/litellm_provider.py new file mode 100644 index 000000000..5a2dc1666 --- /dev/null +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_provider.py @@ -0,0 +1,21 @@ +from ...models.interface import Model, ModelProvider +from .litellm_model import LitellmModel + +DEFAULT_MODEL: str = "gpt-4.1" + + +class LitellmProvider(ModelProvider): + """A ModelProvider that uses LiteLLM to route to any model provider. You can use it via: + ```python + Runner.run(agent, input, run_config=RunConfig(model_provider=LitellmProvider())) + ``` + See supported models here: [litellm models](https://docs.litellm.ai/docs/providers). + + NOTE: API keys must be set via environment variables. If you're using models that require + additional configuration (e.g. Azure API base or version), those must also be set via the + environment variables that LiteLLM expects. If you have more advanced needs, we recommend + copy-pasting this class and making any modifications you need. + """ + + def get_model(self, model_name: str | None) -> Model: + return LitellmModel(model_name or DEFAULT_MODEL) diff --git a/src/agents/models/multi_provider.py b/src/agents/models/multi_provider.py new file mode 100644 index 000000000..d075ac9b6 --- /dev/null +++ b/src/agents/models/multi_provider.py @@ -0,0 +1,144 @@ +from __future__ import annotations + +from openai import AsyncOpenAI + +from ..exceptions import UserError +from .interface import Model, ModelProvider +from .openai_provider import OpenAIProvider + + +class MultiProviderMap: + """A map of model name prefixes to ModelProviders.""" + + def __init__(self): + self._mapping: dict[str, ModelProvider] = {} + + def has_prefix(self, prefix: str) -> bool: + """Returns True if the given prefix is in the mapping.""" + return prefix in self._mapping + + def get_mapping(self) -> dict[str, ModelProvider]: + """Returns a copy of the current prefix -> ModelProvider mapping.""" + return self._mapping.copy() + + def set_mapping(self, mapping: dict[str, ModelProvider]): + """Overwrites the current mapping with a new one.""" + self._mapping = mapping + + def get_provider(self, prefix: str) -> ModelProvider | None: + """Returns the ModelProvider for the given prefix. + + Args: + prefix: The prefix of the model name e.g. "openai" or "my_prefix". + """ + return self._mapping.get(prefix) + + def add_provider(self, prefix: str, provider: ModelProvider): + """Adds a new prefix -> ModelProvider mapping. + + Args: + prefix: The prefix of the model name e.g. "openai" or "my_prefix". + provider: The ModelProvider to use for the given prefix. + """ + self._mapping[prefix] = provider + + def remove_provider(self, prefix: str): + """Removes the mapping for the given prefix. + + Args: + prefix: The prefix of the model name e.g. "openai" or "my_prefix". + """ + del self._mapping[prefix] + + +class MultiProvider(ModelProvider): + """This ModelProvider maps to a Model based on the prefix of the model name. By default, the + mapping is: + - "openai/" prefix or no prefix -> OpenAIProvider. e.g. "openai/gpt-4.1", "gpt-4.1" + - "litellm/" prefix -> LitellmProvider. e.g. "litellm/openai/gpt-4.1" + + You can override or customize this mapping. + """ + + def __init__( + self, + *, + provider_map: MultiProviderMap | None = None, + openai_api_key: str | None = None, + openai_base_url: str | None = None, + openai_client: AsyncOpenAI | None = None, + openai_organization: str | None = None, + openai_project: str | None = None, + openai_use_responses: bool | None = None, + ) -> None: + """Create a new OpenAI provider. + + Args: + provider_map: A MultiProviderMap that maps prefixes to ModelProviders. If not provided, + we will use a default mapping. See the documentation for this class to see the + default mapping. + openai_api_key: The API key to use for the OpenAI provider. If not provided, we will use + the default API key. + openai_base_url: The base URL to use for the OpenAI provider. If not provided, we will + use the default base URL. + openai_client: An optional OpenAI client to use. If not provided, we will create a new + OpenAI client using the api_key and base_url. + openai_organization: The organization to use for the OpenAI provider. + openai_project: The project to use for the OpenAI provider. + openai_use_responses: Whether to use the OpenAI responses API. + """ + self.provider_map = provider_map + self.openai_provider = OpenAIProvider( + api_key=openai_api_key, + base_url=openai_base_url, + openai_client=openai_client, + organization=openai_organization, + project=openai_project, + use_responses=openai_use_responses, + ) + + self._fallback_providers: dict[str, ModelProvider] = {} + + def _get_prefix_and_model_name(self, model_name: str | None) -> tuple[str | None, str | None]: + if model_name is None: + return None, None + elif "/" in model_name: + prefix, model_name = model_name.split("/", 1) + return prefix, model_name + else: + return None, model_name + + def _create_fallback_provider(self, prefix: str) -> ModelProvider: + if prefix == "litellm": + from ..extensions.models.litellm_provider import LitellmProvider + + return LitellmProvider() + else: + raise UserError(f"Unknown prefix: {prefix}") + + def _get_fallback_provider(self, prefix: str | None) -> ModelProvider: + if prefix is None or prefix == "openai": + return self.openai_provider + elif prefix in self._fallback_providers: + return self._fallback_providers[prefix] + else: + self._fallback_providers[prefix] = self._create_fallback_provider(prefix) + return self._fallback_providers[prefix] + + def get_model(self, model_name: str | None) -> Model: + """Returns a Model based on the model name. The model name can have a prefix, ending with + a "/", which will be used to look up the ModelProvider. If there is no prefix, we will use + the OpenAI provider. + + Args: + model_name: The name of the model to get. + + Returns: + A Model. + """ + prefix, model_name = self._get_prefix_and_model_name(model_name) + + if prefix and self.provider_map and (provider := self.provider_map.get_provider(prefix)): + return provider.get_model(model_name) + else: + return self._get_fallback_provider(prefix).get_model(model_name) diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index 38e11152f..2af558d58 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -34,7 +34,7 @@ from .logger import logger from .model_settings import ModelSettings from .models.interface import Model, ModelProvider -from .models.openai_provider import OpenAIProvider +from .models.multi_provider import MultiProvider from .result import RunResult, RunResultStreaming from .run_context import RunContextWrapper, TContext from .stream_events import AgentUpdatedStreamEvent, RawResponsesStreamEvent @@ -56,7 +56,7 @@ class RunConfig: agent. The model_provider passed in below must be able to resolve this model name. """ - model_provider: ModelProvider = field(default_factory=OpenAIProvider) + model_provider: ModelProvider = field(default_factory=MultiProvider) """The model provider to use when looking up string model names. Defaults to OpenAI.""" model_settings: ModelSettings | None = None From 942ba9840ba2bedf3726570f33049946ec4849a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 21 Apr 2025 16:59:01 -0400 Subject: [PATCH 056/186] Docs and tests for litellm (#561) --- README.md | 4 +-- docs/models/index.md | 55 +++++++++++++++++++++++++++++----------- tests/models/__init__.py | 0 tests/models/conftest.py | 11 ++++++++ tests/models/test_map.py | 20 +++++++++++++++ 5 files changed, 72 insertions(+), 18 deletions(-) create mode 100644 tests/models/__init__.py create mode 100644 tests/models/conftest.py create mode 100644 tests/models/test_map.py diff --git a/README.md b/README.md index bbd4a5a05..7dcd97b33 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,6 +1,6 @@ # OpenAI Agents SDK -The OpenAI Agents SDK is a lightweight yet powerful framework for building multi-agent workflows. +The OpenAI Agents SDK is a lightweight yet powerful framework for building multi-agent workflows. It is provider-agnostic, supporting the OpenAI Responses and Chat Completions APIs, as well as 100+ other LLMs. Image of the Agents Tracing UI @@ -13,8 +13,6 @@ The OpenAI Agents SDK is a lightweight yet powerful framework for building multi Explore the [examples](examples) directory to see the SDK in action, and read our [documentation](https://openai.github.io/openai-agents-python/) for more details. -Notably, our SDK [is compatible](https://openai.github.io/openai-agents-python/models/) with any model providers that support the OpenAI Chat Completions API format. - ## Get started 1. Set up your Python environment diff --git a/docs/models/index.md b/docs/models/index.md index 4cf4f6439..1c89d778a 100644 --- a/docs/models/index.md +++ b/docs/models/index.md @@ -5,11 +5,40 @@ The Agents SDK comes with out-of-the-box support for OpenAI models in two flavor - **Recommended**: the [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel], which calls OpenAI APIs using the new [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses). - The [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel], which calls OpenAI APIs using the [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat). +## Non-OpenAI models + +You can use most other non-OpenAI models via the [LiteLLM integration](./litellm.md). First, install the litellm dependency group: + +```bash +pip install "openai-agents[litellm]" +``` + +Then, use any of the [supported models](https://docs.litellm.ai/docs/providers) with the `litellm/` prefix: + +```python +claude_agent = Agent(model="litellm/anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620", ...) +gemini_agent = Agent(model="litellm/gemini/gemini-2.5-flash-preview-04-17", ...) +``` + +### Other ways to use non-OpenAI models + +You can integrate other LLM providers in 3 more ways (examples [here](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)): + +1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] is useful in cases where you want to globally use an instance of `AsyncOpenAI` as the LLM client. This is for cases where the LLM provider has an OpenAI compatible API endpoint, and you can set the `base_url` and `api_key`. See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py). +2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] is at the `Runner.run` level. This lets you say "use a custom model provider for all agents in this run". See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py). +3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] lets you specify the model on a specific Agent instance. This enables you to mix and match different providers for different agents. See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py). An easy way to use most available models is via the [LiteLLM integration](./litellm.md). + +In cases where you do not have an API key from `platform.openai.com`, we recommend disabling tracing via `set_tracing_disabled()`, or setting up a [different tracing processor](../tracing.md). + +!!! note + + In these examples, we use the Chat Completions API/model, because most LLM providers don't yet support the Responses API. If your LLM provider does support it, we recommend using Responses. + ## Mixing and matching models Within a single workflow, you may want to use different models for each agent. For example, you could use a smaller, faster model for triage, while using a larger, more capable model for complex tasks. When configuring an [`Agent`][agents.Agent], you can select a specific model by either: -1. Passing the name of an OpenAI model. +1. Passing the name of a model. 2. Passing any model name + a [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] that can map that name to a Model instance. 3. Directly providing a [`Model`][agents.models.interface.Model] implementation. @@ -64,20 +93,6 @@ english_agent = Agent( ) ``` -## Using other LLM providers - -You can use other LLM providers in 3 ways (examples [here](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)): - -1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] is useful in cases where you want to globally use an instance of `AsyncOpenAI` as the LLM client. This is for cases where the LLM provider has an OpenAI compatible API endpoint, and you can set the `base_url` and `api_key`. See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py). -2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] is at the `Runner.run` level. This lets you say "use a custom model provider for all agents in this run". See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py). -3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] lets you specify the model on a specific Agent instance. This enables you to mix and match different providers for different agents. See a configurable example in [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py). An easy way to use most available models is via the [LiteLLM integration](./litellm.md). - -In cases where you do not have an API key from `platform.openai.com`, we recommend disabling tracing via `set_tracing_disabled()`, or setting up a [different tracing processor](../tracing.md). - -!!! note - - In these examples, we use the Chat Completions API/model, because most LLM providers don't yet support the Responses API. If your LLM provider does support it, we recommend using Responses. - ## Common issues with using other LLM providers ### Tracing client error 401 @@ -100,7 +115,17 @@ The SDK uses the Responses API by default, but most other LLM providers don't ye Some model providers don't have support for [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs). This sometimes results in an error that looks something like this: ``` + BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} + ``` This is a shortcoming of some model providers - they support JSON outputs, but don't allow you to specify the `json_schema` to use for the output. We are working on a fix for this, but we suggest relying on providers that do have support for JSON schema output, because otherwise your app will often break because of malformed JSON. + +## Mixing models across providers + +You need to be aware of feature differences between model providers, or you may run into errors. For example, OpenAI supports structured outputs, multimodal input, and hosted file search and web search, but many other providers don't support these features. Be aware of these limitations: + +- Don't send unsupported `tools` to providers that don't understand them +- Filter out multimodal inputs before calling models that are text-only +- Be aware that providers that don't support structured JSON outputs will occasionally produce invalid JSON. diff --git a/tests/models/__init__.py b/tests/models/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/tests/models/conftest.py b/tests/models/conftest.py new file mode 100644 index 000000000..79d85d8b4 --- /dev/null +++ b/tests/models/conftest.py @@ -0,0 +1,11 @@ +import os +import sys + + +# Skip voice tests on Python 3.9 +def pytest_ignore_collect(collection_path, config): + if sys.version_info[:2] == (3, 9): + this_dir = os.path.dirname(__file__) + + if str(collection_path).startswith(this_dir): + return True diff --git a/tests/models/test_map.py b/tests/models/test_map.py new file mode 100644 index 000000000..6b65fc094 --- /dev/null +++ b/tests/models/test_map.py @@ -0,0 +1,20 @@ +from agents import Agent, OpenAIResponsesModel, RunConfig, Runner +from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel + + +def test_no_prefix_is_openai(): + agent = Agent(model="gpt-4o", instructions="", name="test") + model = Runner._get_model(agent, RunConfig()) + assert isinstance(model, OpenAIResponsesModel) + + +def openai_prefix_is_openai(): + agent = Agent(model="openai/gpt-4o", instructions="", name="test") + model = Runner._get_model(agent, RunConfig()) + assert isinstance(model, OpenAIResponsesModel) + + +def test_litellm_prefix_is_litellm(): + agent = Agent(model="litellm/foo/bar", instructions="", name="test") + model = Runner._get_model(agent, RunConfig()) + assert isinstance(model, LitellmModel) From 2bdf9b7b1121d5a31f500f5e38ac87e195d1de32 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Steven Heidel Date: Mon, 21 Apr 2025 13:59:46 -0700 Subject: [PATCH 057/186] Pass through organization/project headers to tracing backend, fix speech_group enum (#562) --- src/agents/mcp/server.py | 3 ++- src/agents/tracing/processors.py | 6 ++++++ src/agents/tracing/span_data.py | 2 +- 3 files changed, 9 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index e70d7ce69..9a137bbdd 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -137,9 +137,10 @@ async def cleanup(self): async with self._cleanup_lock: try: await self.exit_stack.aclose() - self.session = None except Exception as e: logger.error(f"Error cleaning up server: {e}") + finally: + self.session = None class MCPServerStdioParams(TypedDict): diff --git a/src/agents/tracing/processors.py b/src/agents/tracing/processors.py index f929d05da..2913b11a4 100644 --- a/src/agents/tracing/processors.py +++ b/src/agents/tracing/processors.py @@ -102,6 +102,12 @@ def export(self, items: list[Trace | Span[Any]]) -> None: "OpenAI-Beta": "traces=v1", } + if self.organization: + headers["OpenAI-Organization"] = self.organization + + if self.project: + headers["OpenAI-Project"] = self.project + # Exponential backoff loop attempt = 0 delay = self.base_delay diff --git a/src/agents/tracing/span_data.py b/src/agents/tracing/span_data.py index 1a4502803..cb3e8491d 100644 --- a/src/agents/tracing/span_data.py +++ b/src/agents/tracing/span_data.py @@ -338,7 +338,7 @@ def __init__( @property def type(self) -> str: - return "speech-group" + return "speech_group" def export(self) -> dict[str, Any]: return { From 83ce49ec7e065a9688783341507b21af6a919de9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 21 Apr 2025 23:06:09 -0400 Subject: [PATCH 058/186] v0.0.12 (#564) --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index c06a8416b..eeeb6d3d3 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.11" +version = "0.0.12" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 3ee65d21a..3a737cf37 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1482,7 +1482,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.11" +version = "0.0.12" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From 111fc9ee66c5f6f4af3ba6faaedba4789da3d03a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jonny Kalambay Date: Tue, 22 Apr 2025 19:26:47 -0700 Subject: [PATCH 059/186] Adding extra_headers parameters to ModelSettings (#550) --- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 2 +- src/agents/model_settings.py | 6 +- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 2 +- src/agents/models/openai_responses.py | 2 +- tests/test_extra_headers.py | 92 +++++++++++++++++++ 5 files changed, 100 insertions(+), 4 deletions(-) create mode 100644 tests/test_extra_headers.py diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index e939ee8da..f5e7752fa 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -286,7 +286,7 @@ async def _fetch_response( stream=stream, stream_options=stream_options, reasoning_effort=reasoning_effort, - extra_headers=HEADERS, + extra_headers={**HEADERS, **(model_settings.extra_headers or {})}, api_key=self.api_key, base_url=self.base_url, **extra_kwargs, diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index ed9a01318..fee92b4e0 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -3,7 +3,7 @@ from dataclasses import dataclass, fields, replace from typing import Literal -from openai._types import Body, Query +from openai._types import Body, Headers, Query from openai.types.shared import Reasoning @@ -67,6 +67,10 @@ class ModelSettings: """Additional body fields to provide with the request. Defaults to None if not provided.""" + extra_headers: Headers | None = None + """Additional headers to provide with the request. + Defaults to None if not provided.""" + def resolve(self, override: ModelSettings | None) -> ModelSettings: """Produce a new ModelSettings by overlaying any non-None values from the override on top of this instance.""" diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 9fd102690..15bf19cb3 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -255,7 +255,7 @@ async def _fetch_response( stream_options=self._non_null_or_not_given(stream_options), store=self._non_null_or_not_given(store), reasoning_effort=self._non_null_or_not_given(reasoning_effort), - extra_headers=HEADERS, + extra_headers={ **HEADERS, **(model_settings.extra_headers or {}) }, extra_query=model_settings.extra_query, extra_body=model_settings.extra_body, metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index b751663da..c1ff85b98 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -253,7 +253,7 @@ async def _fetch_response( tool_choice=tool_choice, parallel_tool_calls=parallel_tool_calls, stream=stream, - extra_headers=_HEADERS, + extra_headers={**_HEADERS, **(model_settings.extra_headers or {})}, extra_query=model_settings.extra_query, extra_body=model_settings.extra_body, text=response_format, diff --git a/tests/test_extra_headers.py b/tests/test_extra_headers.py new file mode 100644 index 000000000..f29c25408 --- /dev/null +++ b/tests/test_extra_headers.py @@ -0,0 +1,92 @@ +import pytest +from openai.types.chat.chat_completion import ChatCompletion, Choice +from openai.types.chat.chat_completion_message import ChatCompletionMessage + +from agents import ModelSettings, ModelTracing, OpenAIChatCompletionsModel, OpenAIResponsesModel + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_extra_headers_passed_to_openai_responses_model(): + """ + Ensure extra_headers in ModelSettings is passed to the OpenAIResponsesModel client. + """ + called_kwargs = {} + + class DummyResponses: + async def create(self, **kwargs): + nonlocal called_kwargs + called_kwargs = kwargs + class DummyResponse: + id = "dummy" + output = [] + usage = type( + "Usage", (), {"input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "total_tokens": 0} + )() + return DummyResponse() + + class DummyClient: + def __init__(self): + self.responses = DummyResponses() + + + + model = OpenAIResponsesModel(model="gpt-4", openai_client=DummyClient()) # type: ignore + extra_headers = {"X-Test-Header": "test-value"} + await model.get_response( + system_instructions=None, + input="hi", + model_settings=ModelSettings(extra_headers=extra_headers), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + assert "extra_headers" in called_kwargs + assert called_kwargs["extra_headers"]["X-Test-Header"] == "test-value" + + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_extra_headers_passed_to_openai_client(): + """ + Ensure extra_headers in ModelSettings is passed to the OpenAI client. + """ + called_kwargs = {} + + class DummyCompletions: + async def create(self, **kwargs): + nonlocal called_kwargs + called_kwargs = kwargs + msg = ChatCompletionMessage(role="assistant", content="Hello") + choice = Choice(index=0, finish_reason="stop", message=msg) + return ChatCompletion( + id="resp-id", + created=0, + model="fake", + object="chat.completion", + choices=[choice], + usage=None, + ) + + class DummyClient: + def __init__(self): + self.chat = type("_Chat", (), {"completions": DummyCompletions()})() + self.base_url = "https://api.openai.com" + + model = OpenAIChatCompletionsModel(model="gpt-4", openai_client=DummyClient()) # type: ignore + extra_headers = {"X-Test-Header": "test-value"} + await model.get_response( + system_instructions=None, + input="hi", + model_settings=ModelSettings(extra_headers=extra_headers), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + assert "extra_headers" in called_kwargs + assert called_kwargs["extra_headers"]["X-Test-Header"] == "test-value" From 178020ea33980e5873a82dc715e79f0c6a285623 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Wed, 23 Apr 2025 11:29:12 +0900 Subject: [PATCH 060/186] Examples: Fix financial_research_agent instructions (#573) --- examples/financial_research_agent/main.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/examples/financial_research_agent/main.py b/examples/financial_research_agent/main.py index 3fa8a7e08..b5b6cfdfd 100644 --- a/examples/financial_research_agent/main.py +++ b/examples/financial_research_agent/main.py @@ -4,7 +4,7 @@ # Entrypoint for the financial bot example. -# Run this as `python -m examples.financial_bot.main` and enter a +# Run this as `python -m examples.financial_research_agent.main` and enter a # financial research query, for example: # "Write up an analysis of Apple Inc.'s most recent quarter." async def main() -> None: From a113fea0eef82bb37a0a803eaae42c4761d0ebdf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Andrew Han Date: Wed, 23 Apr 2025 16:51:10 -0700 Subject: [PATCH 061/186] Allow cancel out of the streaming result (#579) Fix for #574 @rm-openai I'm not sure how to add a test within the repo but I have pasted a test script below that seems to work ```python import asyncio from openai.types.responses import ResponseTextDeltaEvent from agents import Agent, Runner async def main(): agent = Agent( name="Joker", instructions="You are a helpful assistant.", ) result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") num_visible_event = 0 async for event in result.stream_events(): if event.type == "raw_response_event" and isinstance(event.data, ResponseTextDeltaEvent): print(event.data.delta, end="", flush=True) num_visible_event += 1 print(num_visible_event) if num_visible_event == 3: result.cancel() if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ```` --- src/agents/result.py | 24 +++++++++++++++++++++--- tests/test_cancel_streaming.py | 22 ++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 43 insertions(+), 3 deletions(-) create mode 100644 tests/test_cancel_streaming.py diff --git a/src/agents/result.py b/src/agents/result.py index 0d8372c86..1f1c78328 100644 --- a/src/agents/result.py +++ b/src/agents/result.py @@ -75,7 +75,9 @@ def final_output_as(self, cls: type[T], raise_if_incorrect_type: bool = False) - def to_input_list(self) -> list[TResponseInputItem]: """Creates a new input list, merging the original input with all the new items generated.""" - original_items: list[TResponseInputItem] = ItemHelpers.input_to_new_input_list(self.input) + original_items: list[TResponseInputItem] = ItemHelpers.input_to_new_input_list( + self.input + ) new_items = [item.to_input_item() for item in self.new_items] return original_items + new_items @@ -152,6 +154,18 @@ def last_agent(self) -> Agent[Any]: """ return self.current_agent + def cancel(self) -> None: + """Cancels the streaming run, stopping all background tasks and marking the run as + complete.""" + self._cleanup_tasks() # Cancel all running tasks + self.is_complete = True # Mark the run as complete to stop event streaming + + # Optionally, clear the event queue to prevent processing stale events + while not self._event_queue.empty(): + self._event_queue.get_nowait() + while not self._input_guardrail_queue.empty(): + self._input_guardrail_queue.get_nowait() + async def stream_events(self) -> AsyncIterator[StreamEvent]: """Stream deltas for new items as they are generated. We're using the types from the OpenAI Responses API, so these are semantic events: each event has a `type` field that @@ -192,13 +206,17 @@ async def stream_events(self) -> AsyncIterator[StreamEvent]: def _check_errors(self): if self.current_turn > self.max_turns: - self._stored_exception = MaxTurnsExceeded(f"Max turns ({self.max_turns}) exceeded") + self._stored_exception = MaxTurnsExceeded( + f"Max turns ({self.max_turns}) exceeded" + ) # Fetch all the completed guardrail results from the queue and raise if needed while not self._input_guardrail_queue.empty(): guardrail_result = self._input_guardrail_queue.get_nowait() if guardrail_result.output.tripwire_triggered: - self._stored_exception = InputGuardrailTripwireTriggered(guardrail_result) + self._stored_exception = InputGuardrailTripwireTriggered( + guardrail_result + ) # Check the tasks for any exceptions if self._run_impl_task and self._run_impl_task.done(): diff --git a/tests/test_cancel_streaming.py b/tests/test_cancel_streaming.py new file mode 100644 index 000000000..6d1807d7c --- /dev/null +++ b/tests/test_cancel_streaming.py @@ -0,0 +1,22 @@ +import pytest + +from agents import Agent, Runner + +from .fake_model import FakeModel + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_joker_streamed_jokes_with_cancel(): + model = FakeModel() + agent = Agent(name="Joker", model=model) + + result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") + num_events = 0 + stop_after = 1 # There are two that the model gives back. + + async for _event in result.stream_events(): + num_events += 1 + if num_events == 1: + result.cancel() + + assert num_events == 1, f"Expected {stop_after} visible events, but got {num_events}" From 3755ea86589b8e929c5b2bdd51df9f62c1cad8bf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 23 Apr 2025 20:39:07 -0400 Subject: [PATCH 062/186] Create to_json_dict for ModelSettings (#582) Now that `ModelSettings` has `Reasoning`, a non-primitive object, `dataclasses.as_dict()` wont work. It will raise an error when you try to serialize (e.g. for tracing). This ensures the object is actually serializable. --- pyproject.toml | 2 +- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 5 +- src/agents/model_settings.py | 17 +++++- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 7 +-- tests/model_settings/test_serialization.py | 59 +++++++++++++++++++ tests/voice/conftest.py | 1 - uv.lock | 8 +-- 7 files changed, 84 insertions(+), 15 deletions(-) create mode 100644 tests/model_settings/test_serialization.py diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index eeeb6d3d3..12ffff1ff 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -7,7 +7,7 @@ requires-python = ">=3.9" license = "MIT" authors = [{ name = "OpenAI", email = "support@openai.com" }] dependencies = [ - "openai>=1.66.5", + "openai>=1.76.0", "pydantic>=2.10, <3", "griffe>=1.5.6, <2", "typing-extensions>=4.12.2, <5", diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index f5e7752fa..dc672acd4 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -1,6 +1,5 @@ from __future__ import annotations -import dataclasses import json import time from collections.abc import AsyncIterator @@ -75,7 +74,7 @@ async def get_response( ) -> ModelResponse: with generation_span( model=str(self.model), - model_config=dataclasses.asdict(model_settings) + model_config=model_settings.to_json_dict() | {"base_url": str(self.base_url or ""), "model_impl": "litellm"}, disabled=tracing.is_disabled(), ) as span_generation: @@ -147,7 +146,7 @@ async def stream_response( ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: with generation_span( model=str(self.model), - model_config=dataclasses.asdict(model_settings) + model_config=model_settings.to_json_dict() | {"base_url": str(self.base_url or ""), "model_impl": "litellm"}, disabled=tracing.is_disabled(), ) as span_generation: diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index fee92b4e0..7b016c98f 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -1,10 +1,12 @@ from __future__ import annotations +import dataclasses from dataclasses import dataclass, fields, replace -from typing import Literal +from typing import Any, Literal from openai._types import Body, Headers, Query from openai.types.shared import Reasoning +from pydantic import BaseModel @dataclass @@ -83,3 +85,16 @@ def resolve(self, override: ModelSettings | None) -> ModelSettings: if getattr(override, field.name) is not None } return replace(self, **changes) + + def to_json_dict(self) -> dict[str, Any]: + dataclass_dict = dataclasses.asdict(self) + + json_dict: dict[str, Any] = {} + + for field_name, value in dataclass_dict.items(): + if isinstance(value, BaseModel): + json_dict[field_name] = value.model_dump(mode="json") + else: + json_dict[field_name] = value + + return json_dict diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 15bf19cb3..89619f838 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -1,6 +1,5 @@ from __future__ import annotations -import dataclasses import json import time from collections.abc import AsyncIterator @@ -56,8 +55,7 @@ async def get_response( ) -> ModelResponse: with generation_span( model=str(self.model), - model_config=dataclasses.asdict(model_settings) - | {"base_url": str(self._client.base_url)}, + model_config=model_settings.to_json_dict() | {"base_url": str(self._client.base_url)}, disabled=tracing.is_disabled(), ) as span_generation: response = await self._fetch_response( @@ -121,8 +119,7 @@ async def stream_response( """ with generation_span( model=str(self.model), - model_config=dataclasses.asdict(model_settings) - | {"base_url": str(self._client.base_url)}, + model_config=model_settings.to_json_dict() | {"base_url": str(self._client.base_url)}, disabled=tracing.is_disabled(), ) as span_generation: response, stream = await self._fetch_response( diff --git a/tests/model_settings/test_serialization.py b/tests/model_settings/test_serialization.py new file mode 100644 index 000000000..d76a58d17 --- /dev/null +++ b/tests/model_settings/test_serialization.py @@ -0,0 +1,59 @@ +import json +from dataclasses import fields + +from openai.types.shared import Reasoning + +from agents.model_settings import ModelSettings + + +def verify_serialization(model_settings: ModelSettings) -> None: + """Verify that ModelSettings can be serialized to a JSON string.""" + json_dict = model_settings.to_json_dict() + json_string = json.dumps(json_dict) + assert json_string is not None + + +def test_basic_serialization() -> None: + """Tests whether ModelSettings can be serialized to a JSON string.""" + + # First, lets create a ModelSettings instance + model_settings = ModelSettings( + temperature=0.5, + top_p=0.9, + max_tokens=100, + ) + + # Now, lets serialize the ModelSettings instance to a JSON string + verify_serialization(model_settings) + + +def test_all_fields_serialization() -> None: + """Tests whether ModelSettings can be serialized to a JSON string.""" + + # First, lets create a ModelSettings instance + model_settings = ModelSettings( + temperature=0.5, + top_p=0.9, + frequency_penalty=0.0, + presence_penalty=0.0, + tool_choice="auto", + parallel_tool_calls=True, + truncation="auto", + max_tokens=100, + reasoning=Reasoning(), + metadata={"foo": "bar"}, + store=False, + include_usage=False, + extra_query={"foo": "bar"}, + extra_body={"foo": "bar"}, + extra_headers={"foo": "bar"}, + ) + + # Verify that every single field is set to a non-None value + for field in fields(model_settings): + assert getattr(model_settings, field.name) is not None, ( + f"You must set the {field.name} field" + ) + + # Now, lets serialize the ModelSettings instance to a JSON string + verify_serialization(model_settings) diff --git a/tests/voice/conftest.py b/tests/voice/conftest.py index 6ed7422ce..79d85d8b4 100644 --- a/tests/voice/conftest.py +++ b/tests/voice/conftest.py @@ -9,4 +9,3 @@ def pytest_ignore_collect(collection_path, config): if str(collection_path).startswith(this_dir): return True - diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 3a737cf37..4c6c370ad 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1463,7 +1463,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai" -version = "1.74.0" +version = "1.76.0" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio" }, @@ -1475,9 +1475,9 @@ dependencies = [ { name = "tqdm" }, { name = "typing-extensions" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/75/86/c605a6e84da0248f2cebfcd864b5a6076ecf78849245af5e11d2a5ec7977/openai-1.74.0.tar.gz", hash = "sha256:592c25b8747a7cad33a841958f5eb859a785caea9ee22b9e4f4a2ec062236526", size = 427571 } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/84/51/817969ec969b73d8ddad085670ecd8a45ef1af1811d8c3b8a177ca4d1309/openai-1.76.0.tar.gz", hash = "sha256:fd2bfaf4608f48102d6b74f9e11c5ecaa058b60dad9c36e409c12477dfd91fb2", size = 434660 } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/a9/91/8c150f16a96367e14bd7d20e86e0bbbec3080e3eb593e63f21a7f013f8e4/openai-1.74.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:aff3e0f9fb209836382ec112778667027f4fd6ae38bdb2334bc9e173598b092a", size = 644790 }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/59/aa/84e02ab500ca871eb8f62784426963a1c7c17a72fea3c7f268af4bbaafa5/openai-1.76.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:a712b50e78cf78e6d7b2a8f69c4978243517c2c36999756673e07a14ce37dc0a", size = 661201 }, ] [[package]] @@ -1538,7 +1538,7 @@ requires-dist = [ { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.65.0,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.6.0,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, - { name = "openai", specifier = ">=1.66.5" }, + { name = "openai", specifier = ">=1.76.0" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, { name = "requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "types-requests", specifier = ">=2.0,<3" }, From af80e3a97123a5a0ad0fba695fbc257163c23224 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nathan Brake <33383515+njbrake@users.noreply.github.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 12:12:46 -0400 Subject: [PATCH 063/186] Prevent MCP ClientSession hang (#580) Per https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/lifecycle#timeouts "Implementations SHOULD establish timeouts for all sent requests, to prevent hung connections and resource exhaustion. When the request has not received a success or error response within the timeout period, the sender SHOULD issue a cancellation notification for that request and stop waiting for a response. SDKs and other middleware SHOULD allow these timeouts to be configured on a per-request basis." I picked 5 seconds since that's the default for SSE --- src/agents/mcp/server.py | 26 ++++++++++++++++++++++---- tests/mcp/test_server_errors.py | 2 +- 2 files changed, 23 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index 9a137bbdd..9916c92b0 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -3,6 +3,7 @@ import abc import asyncio from contextlib import AbstractAsyncContextManager, AsyncExitStack +from datetime import timedelta from pathlib import Path from typing import Any, Literal @@ -54,7 +55,7 @@ async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> C class _MCPServerWithClientSession(MCPServer, abc.ABC): """Base class for MCP servers that use a `ClientSession` to communicate with the server.""" - def __init__(self, cache_tools_list: bool): + def __init__(self, cache_tools_list: bool, client_session_timeout_seconds: float | None): """ Args: cache_tools_list: Whether to cache the tools list. If `True`, the tools list will be @@ -63,12 +64,16 @@ def __init__(self, cache_tools_list: bool): by calling `invalidate_tools_cache()`. You should set this to `True` if you know the server will not change its tools list, because it can drastically improve latency (by avoiding a round-trip to the server every time). + + client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. """ self.session: ClientSession | None = None self.exit_stack: AsyncExitStack = AsyncExitStack() self._cleanup_lock: asyncio.Lock = asyncio.Lock() self.cache_tools_list = cache_tools_list + self.client_session_timeout_seconds = client_session_timeout_seconds + # The cache is always dirty at startup, so that we fetch tools at least once self._cache_dirty = True self._tools_list: list[MCPTool] | None = None @@ -101,7 +106,15 @@ async def connect(self): try: transport = await self.exit_stack.enter_async_context(self.create_streams()) read, write = transport - session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(read, write)) + session = await self.exit_stack.enter_async_context( + ClientSession( + read, + write, + timedelta(seconds=self.client_session_timeout_seconds) + if self.client_session_timeout_seconds + else None, + ) + ) await session.initialize() self.session = session except Exception as e: @@ -183,6 +196,7 @@ def __init__( params: MCPServerStdioParams, cache_tools_list: bool = False, name: str | None = None, + client_session_timeout_seconds: float | None = 5, ): """Create a new MCP server based on the stdio transport. @@ -199,8 +213,9 @@ def __init__( improve latency (by avoiding a round-trip to the server every time). name: A readable name for the server. If not provided, we'll create one from the command. + client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. """ - super().__init__(cache_tools_list) + super().__init__(cache_tools_list, client_session_timeout_seconds) self.params = StdioServerParameters( command=params["command"], @@ -257,6 +272,7 @@ def __init__( params: MCPServerSseParams, cache_tools_list: bool = False, name: str | None = None, + client_session_timeout_seconds: float | None = 5, ): """Create a new MCP server based on the HTTP with SSE transport. @@ -274,8 +290,10 @@ def __init__( name: A readable name for the server. If not provided, we'll create one from the URL. + + client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. """ - super().__init__(cache_tools_list) + super().__init__(cache_tools_list, client_session_timeout_seconds) self.params = params self._name = name or f"sse: {self.params['url']}" diff --git a/tests/mcp/test_server_errors.py b/tests/mcp/test_server_errors.py index bdca7ce62..fbd8db17d 100644 --- a/tests/mcp/test_server_errors.py +++ b/tests/mcp/test_server_errors.py @@ -6,7 +6,7 @@ class CrashingClientSessionServer(_MCPServerWithClientSession): def __init__(self): - super().__init__(cache_tools_list=False) + super().__init__(cache_tools_list=False, client_session_timeout_seconds=5) self.cleanup_called = False def create_streams(self): From e11b822d5f075fc32683c8df71ac9388a7df79e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Thu, 24 Apr 2025 18:53:39 +0200 Subject: [PATCH 064/186] Fix stream error using LiteLLM (#589) In response to issue #587 , I implemented a solution to first check if `refusal` and `usage` attributes exist in the `delta` object. I added a unit test similar to `test_openai_chatcompletions_stream.py`. Let me know if I should change something. --------- Co-authored-by: Rohan Mehta --- src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py | 6 +- .../test_litellm_chatcompletions_stream.py | 286 ++++++++++++++++++ 2 files changed, 290 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py index 32f04acb4..c71adeb55 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py @@ -56,7 +56,8 @@ async def handle_stream( type="response.created", ) - usage = chunk.usage + # This is always set by the OpenAI API, but not by others e.g. LiteLLM + usage = chunk.usage if hasattr(chunk, "usage") else None if not chunk.choices or not chunk.choices[0].delta: continue @@ -112,7 +113,8 @@ async def handle_stream( state.text_content_index_and_output[1].text += delta.content # Handle refusals (model declines to answer) - if delta.refusal: + # This is always set by the OpenAI API, but not by others e.g. LiteLLM + if hasattr(delta, "refusal") and delta.refusal: if not state.refusal_content_index_and_output: # Initialize a content tracker for streaming refusal text state.refusal_content_index_and_output = ( diff --git a/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py b/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py new file mode 100644 index 000000000..80bd8ea22 --- /dev/null +++ b/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py @@ -0,0 +1,286 @@ +from collections.abc import AsyncIterator + +import pytest +from openai.types.chat.chat_completion_chunk import ( + ChatCompletionChunk, + Choice, + ChoiceDelta, + ChoiceDeltaToolCall, + ChoiceDeltaToolCallFunction, +) +from openai.types.completion_usage import CompletionUsage +from openai.types.responses import ( + Response, + ResponseFunctionToolCall, + ResponseOutputMessage, + ResponseOutputRefusal, + ResponseOutputText, +) + +from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel +from agents.extensions.models.litellm_provider import LitellmProvider +from agents.model_settings import ModelSettings +from agents.models.interface import ModelTracing + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_stream_response_yields_events_for_text_content(monkeypatch) -> None: + """ + Validate that `stream_response` emits the correct sequence of events when + streaming a simple assistant message consisting of plain text content. + We simulate two chunks of text returned from the chat completion stream. + """ + # Create two chunks that will be emitted by the fake stream. + chunk1 = ChatCompletionChunk( + id="chunk-id", + created=1, + model="fake", + object="chat.completion.chunk", + choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(content="He"))], + ) + # Mark last chunk with usage so stream_response knows this is final. + chunk2 = ChatCompletionChunk( + id="chunk-id", + created=1, + model="fake", + object="chat.completion.chunk", + choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(content="llo"))], + usage=CompletionUsage(completion_tokens=5, prompt_tokens=7, total_tokens=12), + ) + + async def fake_stream() -> AsyncIterator[ChatCompletionChunk]: + for c in (chunk1, chunk2): + yield c + + # Patch _fetch_response to inject our fake stream + async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): + # `_fetch_response` is expected to return a Response skeleton and the async stream + resp = Response( + id="resp-id", + created_at=0, + model="fake-model", + object="response", + output=[], + tool_choice="none", + tools=[], + parallel_tool_calls=False, + ) + return resp, fake_stream() + + monkeypatch.setattr(LitellmModel, "_fetch_response", patched_fetch_response) + model = LitellmProvider().get_model("gpt-4") + output_events = [] + async for event in model.stream_response( + system_instructions=None, + input="", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ): + output_events.append(event) + # We expect a response.created, then a response.output_item.added, content part added, + # two content delta events (for "He" and "llo"), a content part done, the assistant message + # output_item.done, and finally response.completed. + # There should be 8 events in total. + assert len(output_events) == 8 + # First event indicates creation. + assert output_events[0].type == "response.created" + # The output item added and content part added events should mark the assistant message. + assert output_events[1].type == "response.output_item.added" + assert output_events[2].type == "response.content_part.added" + # Two text delta events. + assert output_events[3].type == "response.output_text.delta" + assert output_events[3].delta == "He" + assert output_events[4].type == "response.output_text.delta" + assert output_events[4].delta == "llo" + # After streaming, the content part and item should be marked done. + assert output_events[5].type == "response.content_part.done" + assert output_events[6].type == "response.output_item.done" + # Last event indicates completion of the stream. + assert output_events[7].type == "response.completed" + # The completed response should have one output message with full text. + completed_resp = output_events[7].response + assert isinstance(completed_resp.output[0], ResponseOutputMessage) + assert isinstance(completed_resp.output[0].content[0], ResponseOutputText) + assert completed_resp.output[0].content[0].text == "Hello" + + assert completed_resp.usage, "usage should not be None" + assert completed_resp.usage.input_tokens == 7 + assert completed_resp.usage.output_tokens == 5 + assert completed_resp.usage.total_tokens == 12 + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_stream_response_yields_events_for_refusal_content(monkeypatch) -> None: + """ + Validate that when the model streams a refusal string instead of normal content, + `stream_response` emits the appropriate sequence of events including + `response.refusal.delta` events for each chunk of the refusal message and + constructs a completed assistant message with a `ResponseOutputRefusal` part. + """ + # Simulate refusal text coming in two pieces, like content but using the `refusal` + # field on the delta rather than `content`. + chunk1 = ChatCompletionChunk( + id="chunk-id", + created=1, + model="fake", + object="chat.completion.chunk", + choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(refusal="No"))], + ) + chunk2 = ChatCompletionChunk( + id="chunk-id", + created=1, + model="fake", + object="chat.completion.chunk", + choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(refusal="Thanks"))], + usage=CompletionUsage(completion_tokens=2, prompt_tokens=2, total_tokens=4), + ) + + async def fake_stream() -> AsyncIterator[ChatCompletionChunk]: + for c in (chunk1, chunk2): + yield c + + async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): + resp = Response( + id="resp-id", + created_at=0, + model="fake-model", + object="response", + output=[], + tool_choice="none", + tools=[], + parallel_tool_calls=False, + ) + return resp, fake_stream() + + monkeypatch.setattr(LitellmModel, "_fetch_response", patched_fetch_response) + model = LitellmProvider().get_model("gpt-4") + output_events = [] + async for event in model.stream_response( + system_instructions=None, + input="", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ): + output_events.append(event) + # Expect sequence similar to text: created, output_item.added, content part added, + # two refusal delta events, content part done, output_item.done, completed. + assert len(output_events) == 8 + assert output_events[0].type == "response.created" + assert output_events[1].type == "response.output_item.added" + assert output_events[2].type == "response.content_part.added" + assert output_events[3].type == "response.refusal.delta" + assert output_events[3].delta == "No" + assert output_events[4].type == "response.refusal.delta" + assert output_events[4].delta == "Thanks" + assert output_events[5].type == "response.content_part.done" + assert output_events[6].type == "response.output_item.done" + assert output_events[7].type == "response.completed" + completed_resp = output_events[7].response + assert isinstance(completed_resp.output[0], ResponseOutputMessage) + refusal_part = completed_resp.output[0].content[0] + assert isinstance(refusal_part, ResponseOutputRefusal) + assert refusal_part.refusal == "NoThanks" + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_stream_response_yields_events_for_tool_call(monkeypatch) -> None: + """ + Validate that `stream_response` emits the correct sequence of events when + the model is streaming a function/tool call instead of plain text. + The function call will be split across two chunks. + """ + # Simulate a single tool call whose ID stays constant and function name/args built over chunks. + tool_call_delta1 = ChoiceDeltaToolCall( + index=0, + id="tool-id", + function=ChoiceDeltaToolCallFunction(name="my_", arguments="arg1"), + type="function", + ) + tool_call_delta2 = ChoiceDeltaToolCall( + index=0, + id="tool-id", + function=ChoiceDeltaToolCallFunction(name="func", arguments="arg2"), + type="function", + ) + chunk1 = ChatCompletionChunk( + id="chunk-id", + created=1, + model="fake", + object="chat.completion.chunk", + choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(tool_calls=[tool_call_delta1]))], + ) + chunk2 = ChatCompletionChunk( + id="chunk-id", + created=1, + model="fake", + object="chat.completion.chunk", + choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(tool_calls=[tool_call_delta2]))], + usage=CompletionUsage(completion_tokens=1, prompt_tokens=1, total_tokens=2), + ) + + async def fake_stream() -> AsyncIterator[ChatCompletionChunk]: + for c in (chunk1, chunk2): + yield c + + async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): + resp = Response( + id="resp-id", + created_at=0, + model="fake-model", + object="response", + output=[], + tool_choice="none", + tools=[], + parallel_tool_calls=False, + ) + return resp, fake_stream() + + monkeypatch.setattr(LitellmModel, "_fetch_response", patched_fetch_response) + model = LitellmProvider().get_model("gpt-4") + output_events = [] + async for event in model.stream_response( + system_instructions=None, + input="", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ): + output_events.append(event) + # Sequence should be: response.created, then after loop we expect function call-related events: + # one response.output_item.added for function call, a response.function_call_arguments.delta, + # a response.output_item.done, and finally response.completed. + assert output_events[0].type == "response.created" + # The next three events are about the tool call. + assert output_events[1].type == "response.output_item.added" + # The added item should be a ResponseFunctionToolCall. + added_fn = output_events[1].item + assert isinstance(added_fn, ResponseFunctionToolCall) + assert added_fn.name == "my_func" # Name should be concatenation of both chunks. + assert added_fn.arguments == "arg1arg2" + assert output_events[2].type == "response.function_call_arguments.delta" + assert output_events[2].delta == "arg1arg2" + assert output_events[3].type == "response.output_item.done" + assert output_events[4].type == "response.completed" + assert output_events[2].delta == "arg1arg2" + assert output_events[3].type == "response.output_item.done" + assert output_events[4].type == "response.completed" + assert added_fn.name == "my_func" # Name should be concatenation of both chunks. + assert added_fn.arguments == "arg1arg2" + assert output_events[2].type == "response.function_call_arguments.delta" + assert output_events[2].delta == "arg1arg2" + assert output_events[3].type == "response.output_item.done" + assert output_events[4].type == "response.completed" From 45eb41f1e668a45c6b53b64e06fa7db9eab4db46 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Thu, 24 Apr 2025 14:45:03 -0400 Subject: [PATCH 065/186] More tests for cancelling streamed run (#590) --- tests/fake_model.py | 5 +- tests/test_cancel_streaming.py | 98 +++++++++++++++++++++++++++++++++- 2 files changed, 100 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index c6b3ba924..da3019a0f 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -127,7 +127,10 @@ async def stream_response( ) -def get_response_obj(output: list[TResponseOutputItem], response_id: str | None = None) -> Response: +def get_response_obj( + output: list[TResponseOutputItem], + response_id: str | None = None, +) -> Response: return Response( id=response_id or "123", created_at=123, diff --git a/tests/test_cancel_streaming.py b/tests/test_cancel_streaming.py index 6d1807d7c..3417a3c5d 100644 --- a/tests/test_cancel_streaming.py +++ b/tests/test_cancel_streaming.py @@ -1,12 +1,15 @@ +import json + import pytest from agents import Agent, Runner from .fake_model import FakeModel +from .test_responses import get_function_tool, get_function_tool_call, get_text_message @pytest.mark.asyncio -async def test_joker_streamed_jokes_with_cancel(): +async def test_simple_streaming_with_cancel(): model = FakeModel() agent = Agent(name="Joker", model=model) @@ -16,7 +19,98 @@ async def test_joker_streamed_jokes_with_cancel(): async for _event in result.stream_events(): num_events += 1 - if num_events == 1: + if num_events == stop_after: result.cancel() assert num_events == 1, f"Expected {stop_after} visible events, but got {num_events}" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_multiple_events_streaming_with_cancel(): + model = FakeModel() + agent = Agent( + name="Joker", + model=model, + tools=[get_function_tool("foo", "tool_result")], + ) + + model.add_multiple_turn_outputs( + [ + # First turn: a message and tool call + [ + get_text_message("a_message"), + get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"})), + ], + # Second turn: text message + [get_text_message("done")], + ] + ) + + result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") + num_events = 0 + stop_after = 2 + + async for _ in result.stream_events(): + num_events += 1 + if num_events == stop_after: + result.cancel() + + assert num_events == stop_after, f"Expected {stop_after} visible events, but got {num_events}" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_cancel_prevents_further_events(): + model = FakeModel() + agent = Agent(name="Joker", model=model) + result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") + events = [] + async for event in result.stream_events(): + events.append(event) + result.cancel() + break # Cancel after first event + # Try to get more events after cancel + more_events = [e async for e in result.stream_events()] + assert len(events) == 1 + assert more_events == [], "No events should be yielded after cancel()" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_cancel_is_idempotent(): + model = FakeModel() + agent = Agent(name="Joker", model=model) + result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") + events = [] + async for event in result.stream_events(): + events.append(event) + result.cancel() + result.cancel() # Call cancel again + break + # Should not raise or misbehave + assert len(events) == 1 + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_cancel_before_streaming(): + model = FakeModel() + agent = Agent(name="Joker", model=model) + result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") + result.cancel() # Cancel before streaming + events = [e async for e in result.stream_events()] + assert events == [], "No events should be yielded if cancel() is called before streaming." + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_cancel_cleans_up_resources(): + model = FakeModel() + agent = Agent(name="Joker", model=model) + result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") + # Start streaming, then cancel + async for _ in result.stream_events(): + result.cancel() + break + # After cancel, queues should be empty and is_complete True + assert result.is_complete, "Result should be marked complete after cancel." + assert result._event_queue.empty(), "Event queue should be empty after cancel." + assert result._input_guardrail_queue.empty(), ( + "Input guardrail queue should be empty after cancel." + ) From 3bbc7c48cb9ee80ed4b3dfbbd55efddf7f77d6a3 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Thu, 24 Apr 2025 14:58:38 -0400 Subject: [PATCH 066/186] v0.0.13 (#593) --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 12ffff1ff..c1ae467a2 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.12" +version = "0.0.13" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 4c6c370ad..c6824a082 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1482,7 +1482,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.12" +version = "0.0.13" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From 8fd7773a5ef5121d9349edbabebc9522a2f3c4f0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Thu, 24 Apr 2025 18:20:35 -0400 Subject: [PATCH 067/186] Add usage to context in streaming (#595) --- src/agents/result.py | 16 +++++++--------- src/agents/run.py | 3 +++ tests/fake_model.py | 19 ++++++++++++++++--- tests/test_result_cast.py | 3 ++- 4 files changed, 28 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/src/agents/result.py b/src/agents/result.py index 1f1c78328..243db155c 100644 --- a/src/agents/result.py +++ b/src/agents/result.py @@ -15,6 +15,7 @@ from .guardrail import InputGuardrailResult, OutputGuardrailResult from .items import ItemHelpers, ModelResponse, RunItem, TResponseInputItem from .logger import logger +from .run_context import RunContextWrapper from .stream_events import StreamEvent from .tracing import Trace from .util._pretty_print import pretty_print_result, pretty_print_run_result_streaming @@ -50,6 +51,9 @@ class RunResultBase(abc.ABC): output_guardrail_results: list[OutputGuardrailResult] """Guardrail results for the final output of the agent.""" + context_wrapper: RunContextWrapper[Any] + """The context wrapper for the agent run.""" + @property @abc.abstractmethod def last_agent(self) -> Agent[Any]: @@ -75,9 +79,7 @@ def final_output_as(self, cls: type[T], raise_if_incorrect_type: bool = False) - def to_input_list(self) -> list[TResponseInputItem]: """Creates a new input list, merging the original input with all the new items generated.""" - original_items: list[TResponseInputItem] = ItemHelpers.input_to_new_input_list( - self.input - ) + original_items: list[TResponseInputItem] = ItemHelpers.input_to_new_input_list(self.input) new_items = [item.to_input_item() for item in self.new_items] return original_items + new_items @@ -206,17 +208,13 @@ async def stream_events(self) -> AsyncIterator[StreamEvent]: def _check_errors(self): if self.current_turn > self.max_turns: - self._stored_exception = MaxTurnsExceeded( - f"Max turns ({self.max_turns}) exceeded" - ) + self._stored_exception = MaxTurnsExceeded(f"Max turns ({self.max_turns}) exceeded") # Fetch all the completed guardrail results from the queue and raise if needed while not self._input_guardrail_queue.empty(): guardrail_result = self._input_guardrail_queue.get_nowait() if guardrail_result.output.tripwire_triggered: - self._stored_exception = InputGuardrailTripwireTriggered( - guardrail_result - ) + self._stored_exception = InputGuardrailTripwireTriggered(guardrail_result) # Check the tasks for any exceptions if self._run_impl_task and self._run_impl_task.done(): diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index 2af558d58..849da7bfc 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -270,6 +270,7 @@ async def run( _last_agent=current_agent, input_guardrail_results=input_guardrail_results, output_guardrail_results=output_guardrail_results, + context_wrapper=context_wrapper, ) elif isinstance(turn_result.next_step, NextStepHandoff): current_agent = cast(Agent[TContext], turn_result.next_step.new_agent) @@ -423,6 +424,7 @@ def run_streamed( output_guardrail_results=[], _current_agent_output_schema=output_schema, trace=new_trace, + context_wrapper=context_wrapper, ) # Kick off the actual agent loop in the background and return the streamed result object. @@ -696,6 +698,7 @@ async def _run_single_turn_streamed( usage=usage, response_id=event.response.id, ) + context_wrapper.usage.add(usage) streamed_result._event_queue.put_nowait(RawResponsesStreamEvent(data=event)) diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index da3019a0f..32f919ef1 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -3,7 +3,8 @@ from collections.abc import AsyncIterator from typing import Any -from openai.types.responses import Response, ResponseCompletedEvent +from openai.types.responses import Response, ResponseCompletedEvent, ResponseUsage +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from agents.agent_output import AgentOutputSchemaBase from agents.handoffs import Handoff @@ -33,6 +34,10 @@ def __init__( ) self.tracing_enabled = tracing_enabled self.last_turn_args: dict[str, Any] = {} + self.hardcoded_usage: Usage | None = None + + def set_hardcoded_usage(self, usage: Usage): + self.hardcoded_usage = usage def set_next_output(self, output: list[TResponseOutputItem] | Exception): self.turn_outputs.append(output) @@ -83,7 +88,7 @@ async def get_response( return ModelResponse( output=output, - usage=Usage(), + usage=self.hardcoded_usage or Usage(), response_id=None, ) @@ -123,13 +128,14 @@ async def stream_response( yield ResponseCompletedEvent( type="response.completed", - response=get_response_obj(output), + response=get_response_obj(output, usage=self.hardcoded_usage), ) def get_response_obj( output: list[TResponseOutputItem], response_id: str | None = None, + usage: Usage | None = None, ) -> Response: return Response( id=response_id or "123", @@ -141,4 +147,11 @@ def get_response_obj( tools=[], top_p=None, parallel_tool_calls=False, + usage=ResponseUsage( + input_tokens=usage.input_tokens if usage else 0, + output_tokens=usage.output_tokens if usage else 0, + total_tokens=usage.total_tokens if usage else 0, + input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=0), + output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0), + ), ) diff --git a/tests/test_result_cast.py b/tests/test_result_cast.py index ec17e3275..c621e7352 100644 --- a/tests/test_result_cast.py +++ b/tests/test_result_cast.py @@ -3,7 +3,7 @@ import pytest from pydantic import BaseModel -from agents import Agent, RunResult +from agents import Agent, RunContextWrapper, RunResult def create_run_result(final_output: Any) -> RunResult: @@ -15,6 +15,7 @@ def create_run_result(final_output: Any) -> RunResult: input_guardrail_results=[], output_guardrail_results=[], _last_agent=Agent(name="test"), + context_wrapper=RunContextWrapper(context=None), ) From aa197e1e1431ec8ad381575d0ea5a9667a9c2fcb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Stefano Baccianella <4247706+mangiucugna@users.noreply.github.com> Date: Fri, 25 Apr 2025 01:11:25 +0200 Subject: [PATCH 068/186] Make the TTS voices type exportable (#577) When using the voice agent in typed code, it is suboptimal and error prone to type the TTS voice variables in your code independently. With this commit we are making the type exportable so that developers can just use that and be future-proof. Example of usage in code: ``` DEFAULT_TTS_VOICE: TTSModelSettings.TTSVoice = "alloy" ... tts_voice: TTSModelSettings.TTSVoice = DEFAULT_TTS_VOICE ... output = await VoicePipeline( workflow=workflow, config=VoicePipelineConfig( tts_settings=TTSModelSettings( buffer_size=512, transform_data=transform_data, voice=tts_voice, instructions=tts_instructions, )) ).run(audio_input) ``` --------- Co-authored-by: Rohan Mehta --- src/agents/voice/__init__.py | 2 ++ src/agents/voice/model.py | 7 +++---- 2 files changed, 5 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/src/agents/voice/__init__.py b/src/agents/voice/__init__.py index 499c064c5..e11ee4467 100644 --- a/src/agents/voice/__init__.py +++ b/src/agents/voice/__init__.py @@ -7,6 +7,7 @@ STTModelSettings, TTSModel, TTSModelSettings, + TTSVoice, VoiceModelProvider, ) from .models.openai_model_provider import OpenAIVoiceModelProvider @@ -30,6 +31,7 @@ "STTModelSettings", "TTSModel", "TTSModelSettings", + "TTSVoice", "VoiceModelProvider", "StreamedAudioResult", "SingleAgentVoiceWorkflow", diff --git a/src/agents/voice/model.py b/src/agents/voice/model.py index 220d4b480..c36a4de76 100644 --- a/src/agents/voice/model.py +++ b/src/agents/voice/model.py @@ -14,14 +14,13 @@ ) DEFAULT_TTS_BUFFER_SIZE = 120 +TTSVoice = Literal["alloy", "ash", "coral", "echo", "fable", "onyx", "nova", "sage", "shimmer"] +"""Exportable type for the TTSModelSettings voice enum""" @dataclass class TTSModelSettings: """Settings for a TTS model.""" - - voice: ( - Literal["alloy", "ash", "coral", "echo", "fable", "onyx", "nova", "sage", "shimmer"] | None - ) = None + voice: TTSVoice | None = None """ The voice to use for the TTS model. If not provided, the default voice for the respective model will be used. From 4187fba9556683c5ace4706ebd5dbe90cd14e315 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: N V J K Kartik <114015823+NVJKKartik@users.noreply.github.com> Date: Fri, 25 Apr 2025 21:40:59 +0530 Subject: [PATCH 069/186] docs: add FutureAGI to tracing documentation (#592) Hi Team! This PR adds FutureAGI to the tracing documentation as one of the automatic tracing processors for OpenAI agents SDK. ![image](https://github.com/user-attachments/assets/4de3aadc-5efa-4712-8b02-decdedf8f8ef) --- docs/tracing.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/docs/tracing.md b/docs/tracing.md index ea48a2e28..dd883c5aa 100644 --- a/docs/tracing.md +++ b/docs/tracing.md @@ -101,6 +101,7 @@ To customize this default setup, to send traces to alternative or additional bac - [Weights & Biases](https://weave-docs.wandb.ai/guides/integrations/openai_agents) - [Arize-Phoenix](https://docs.arize.com/phoenix/tracing/integrations-tracing/openai-agents-sdk) +- [Future AGI](https://docs.futureagi.com/future-agi/products/observability/auto-instrumentation/openai_agents) - [MLflow (self-hosted/OSS](https://mlflow.org/docs/latest/tracing/integrations/openai-agent) - [MLflow (Databricks hosted](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/mlflow-tracing#-automatic-tracing) - [Braintrust](https://braintrust.dev/docs/guides/traces/integrations#openai-agents-sdk) From db0ee9d5a5e7c24adfcc0a98a94540341e43c6e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: pakrym-oai Date: Tue, 29 Apr 2025 16:12:24 -0700 Subject: [PATCH 070/186] Update litellm version (#626) Addresses https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/614 --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 9 +++------ 2 files changed, 4 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index c1ae467a2..d5600976b 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -36,7 +36,7 @@ Repository = "https://github.com/openai/openai-agents-python" [project.optional-dependencies] voice = ["numpy>=2.2.0, <3; python_version>='3.10'", "websockets>=15.0, <16"] viz = ["graphviz>=0.17"] -litellm = ["litellm>=1.65.0, <2"] +litellm = ["litellm>=1.67.4.post1, <2"] [dependency-groups] dev = [ diff --git a/uv.lock b/uv.lock index c6824a082..636dbdd12 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -928,7 +928,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "litellm" -version = "1.66.1" +version = "1.67.4.post1" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "aiohttp" }, @@ -943,10 +943,7 @@ dependencies = [ { name = "tiktoken" }, { name = "tokenizers" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/c1/21/12562c37310254456afdd277454dac4d14b8b40796216e8a438a9e1c5e86/litellm-1.66.1.tar.gz", hash = "sha256:98f7add913e5eae2131dd412ee27532d9a309defd9dbb64f6c6c42ea8a2af068", size = 7203211 } -wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/e9/33/fdc4615ca621940406e3b0b303e900bc2868cfcd8c62c4a6f5e7d2f6a56c/litellm-1.66.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1f601fea3f086c1d2d91be60b9db115082a2f3a697e4e0def72f8b9c777c7232", size = 7559553 }, -] +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/4d/89/bacf75633dd43d6c5536380fb652c4af25046c29f5c6e5fdb4e8fe5af505/litellm-1.67.4.post1.tar.gz", hash = "sha256:057f2505f82d8c3f83d705c375b0d1931de998b13e239a6b06e16ee351fda648", size = 7243930 } [[package]] name = "markdown" @@ -1535,7 +1532,7 @@ dev = [ requires-dist = [ { name = "graphviz", marker = "extra == 'viz'", specifier = ">=0.17" }, { name = "griffe", specifier = ">=1.5.6,<2" }, - { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.65.0,<2" }, + { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.6.0,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, { name = "openai", specifier = ">=1.76.0" }, From f9763495b86afcf0c421451a92200e1141fa8dcb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: pakrym-oai Date: Wed, 30 Apr 2025 08:15:35 -0700 Subject: [PATCH 071/186] 0.0.14 release (#635) --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index d5600976b..22b028ae7 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.13" +version = "0.0.14" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 636dbdd12..87dd3cd2c 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1479,7 +1479,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.13" +version = "0.0.14" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From 2c46dae37787e36f68db954f37addf2ddaa69458 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Wed, 14 May 2025 17:31:42 +0200 Subject: [PATCH 072/186] Fixed a bug for "detail" attribute in input image (#685) When an input image is given as input, the code tries to access the 'detail' key, that may not be present as noted in #159. With this pull request, now it tries to access the key, otherwise set the value to `None`. @pakrym-oai or @rm-openai let me know if you want any changes. --- src/agents/models/chatcmpl_converter.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py index 613a37453..1d599e8c0 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py @@ -234,7 +234,7 @@ def extract_all_content( type="image_url", image_url={ "url": casted_image_param["image_url"], - "detail": casted_image_param["detail"], + "detail": casted_image_param.get("detail", "auto"), }, ) ) From 1994f9d4c4bb807fd5460919b4352b715ef1324a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Ashok Saravanan <90977640+AshokSaravanan222@users.noreply.github.com> Date: Wed, 14 May 2025 11:34:27 -0500 Subject: [PATCH 073/186] feat: pass extra_body through to LiteLLM acompletion (#638) **Purpose** Allow arbitrary `extra_body` parameters (e.g. `cached_content`) to be forwarded into the LiteLLM call. Useful for context caching in Gemini models ([docs](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/caching?lang=python)). **Example usage** ```python import os from agents import Agent, ModelSettings from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel cache_name = "cachedContents/34jopukfx5di" # previously stored context gemini_model = LitellmModel( model="gemini/gemini-1.5-flash-002", api_key=os.getenv("GOOGLE_API_KEY") ) agent = Agent( name="Cached Gemini Agent", model=gemini_model, model_settings=ModelSettings( extra_body={"cached_content": cache_name} ) ) --- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 2 + tests/models/test_litellm_extra_body.py | 45 +++++++++++++++++++ 2 files changed, 47 insertions(+) create mode 100644 tests/models/test_litellm_extra_body.py diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index dc672acd4..d3b25a198 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -269,6 +269,8 @@ async def _fetch_response( extra_kwargs["extra_query"] = model_settings.extra_query if model_settings.metadata: extra_kwargs["metadata"] = model_settings.metadata + if model_settings.extra_body and isinstance(model_settings.extra_body, dict): + extra_kwargs.update(model_settings.extra_body) ret = await litellm.acompletion( model=self.model, diff --git a/tests/models/test_litellm_extra_body.py b/tests/models/test_litellm_extra_body.py new file mode 100644 index 000000000..ac56c25cf --- /dev/null +++ b/tests/models/test_litellm_extra_body.py @@ -0,0 +1,45 @@ +import litellm +import pytest +from litellm.types.utils import Choices, Message, ModelResponse, Usage + +from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel +from agents.model_settings import ModelSettings +from agents.models.interface import ModelTracing + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_extra_body_is_forwarded(monkeypatch): + """ + Forward `extra_body` entries into litellm.acompletion kwargs. + + This ensures that user-provided parameters (e.g. cached_content) + arrive alongside default arguments. + """ + captured: dict[str, object] = {} + + async def fake_acompletion(model, messages=None, **kwargs): + captured.update(kwargs) + msg = Message(role="assistant", content="ok") + choice = Choices(index=0, message=msg) + return ModelResponse(choices=[choice], usage=Usage(0, 0, 0)) + + monkeypatch.setattr(litellm, "acompletion", fake_acompletion) + settings = ModelSettings( + temperature=0.1, + extra_body={"cached_content": "some_cache", "foo": 123} + ) + model = LitellmModel(model="test-model") + + await model.get_response( + system_instructions=None, + input=[], + model_settings=settings, + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + + assert {"cached_content": "some_cache", "foo": 123}.items() <= captured.items() From 02b6e7013cf00de92b453610f459be40f344e6a8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: leohpark <135409779+leohpark@users.noreply.github.com> Date: Wed, 14 May 2025 09:37:06 -0700 Subject: [PATCH 074/186] Update search_agent.py (#677) Added missing word "be" in prompt instructions. This is unlikely to change the agent functionality in most cases, but optimal clarity in prompt language is a best practice. --- examples/research_bot/agents/search_agent.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/examples/research_bot/agents/search_agent.py b/examples/research_bot/agents/search_agent.py index 0212ce5b5..61f91701f 100644 --- a/examples/research_bot/agents/search_agent.py +++ b/examples/research_bot/agents/search_agent.py @@ -3,7 +3,7 @@ INSTRUCTIONS = ( "You are a research assistant. Given a search term, you search the web for that term and " - "produce a concise summary of the results. The summary must 2-3 paragraphs and less than 300 " + "produce a concise summary of the results. The summary must be 2-3 paragraphs and less than 300 " "words. Capture the main points. Write succinctly, no need to have complete sentences or good " "grammar. This will be consumed by someone synthesizing a report, so its vital you capture the " "essence and ignore any fluff. Do not include any additional commentary other than the summary " From 1847008e0f247e5468d691e4e9d780f984db9a18 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Akshit97 Date: Thu, 15 May 2025 00:15:14 +0530 Subject: [PATCH 075/186] feat: Streamable HTTP support (#643) Co-authored-by: aagarwal25 --- examples/mcp/streamablehttp_example/README.md | 13 +++ examples/mcp/streamablehttp_example/main.py | 83 ++++++++++++++ examples/mcp/streamablehttp_example/server.py | 33 ++++++ pyproject.toml | 2 +- src/agents/mcp/__init__.py | 4 + src/agents/mcp/server.py | 106 ++++++++++++++++-- uv.lock | 20 +++- 7 files changed, 247 insertions(+), 14 deletions(-) create mode 100644 examples/mcp/streamablehttp_example/README.md create mode 100644 examples/mcp/streamablehttp_example/main.py create mode 100644 examples/mcp/streamablehttp_example/server.py diff --git a/examples/mcp/streamablehttp_example/README.md b/examples/mcp/streamablehttp_example/README.md new file mode 100644 index 000000000..a07fe19be --- /dev/null +++ b/examples/mcp/streamablehttp_example/README.md @@ -0,0 +1,13 @@ +# MCP Streamable HTTP Example + +This example uses a local Streamable HTTP server in [server.py](server.py). + +Run the example via: + +``` +uv run python examples/mcp/streamablehttp_example/main.py +``` + +## Details + +The example uses the `MCPServerStreamableHttp` class from `agents.mcp`. The server runs in a sub-process at `https://localhost:8000/mcp`. diff --git a/examples/mcp/streamablehttp_example/main.py b/examples/mcp/streamablehttp_example/main.py new file mode 100644 index 000000000..cc95e798b --- /dev/null +++ b/examples/mcp/streamablehttp_example/main.py @@ -0,0 +1,83 @@ +import asyncio +import os +import shutil +import subprocess +import time +from typing import Any + +from agents import Agent, Runner, gen_trace_id, trace +from agents.mcp import MCPServer, MCPServerStreamableHttp +from agents.model_settings import ModelSettings + + +async def run(mcp_server: MCPServer): + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="Use the tools to answer the questions.", + mcp_servers=[mcp_server], + model_settings=ModelSettings(tool_choice="required"), + ) + + # Use the `add` tool to add two numbers + message = "Add these numbers: 7 and 22." + print(f"Running: {message}") + result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=message) + print(result.final_output) + + # Run the `get_weather` tool + message = "What's the weather in Tokyo?" + print(f"\n\nRunning: {message}") + result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=message) + print(result.final_output) + + # Run the `get_secret_word` tool + message = "What's the secret word?" + print(f"\n\nRunning: {message}") + result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=message) + print(result.final_output) + + +async def main(): + async with MCPServerStreamableHttp( + name="Streamable HTTP Python Server", + params={ + "url": "http://localhost:8000/mcp", + }, + ) as server: + trace_id = gen_trace_id() + with trace(workflow_name="Streamable HTTP Example", trace_id=trace_id): + print(f"View trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id={trace_id}\n") + await run(server) + + +if __name__ == "__main__": + # Let's make sure the user has uv installed + if not shutil.which("uv"): + raise RuntimeError( + "uv is not installed. Please install it: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/" + ) + + # We'll run the Streamable HTTP server in a subprocess. Usually this would be a remote server, but for this + # demo, we'll run it locally at http://localhost:8000/mcp + process: subprocess.Popen[Any] | None = None + try: + this_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + server_file = os.path.join(this_dir, "server.py") + + print("Starting Streamable HTTP server at http://localhost:8000/mcp ...") + + # Run `uv run server.py` to start the Streamable HTTP server + process = subprocess.Popen(["uv", "run", server_file]) + # Give it 3 seconds to start + time.sleep(3) + + print("Streamable HTTP server started. Running example...\n\n") + except Exception as e: + print(f"Error starting Streamable HTTP server: {e}") + exit(1) + + try: + asyncio.run(main()) + finally: + if process: + process.terminate() diff --git a/examples/mcp/streamablehttp_example/server.py b/examples/mcp/streamablehttp_example/server.py new file mode 100644 index 000000000..d8f839652 --- /dev/null +++ b/examples/mcp/streamablehttp_example/server.py @@ -0,0 +1,33 @@ +import random + +import requests +from mcp.server.fastmcp import FastMCP + +# Create server +mcp = FastMCP("Echo Server") + + +@mcp.tool() +def add(a: int, b: int) -> int: + """Add two numbers""" + print(f"[debug-server] add({a}, {b})") + return a + b + + +@mcp.tool() +def get_secret_word() -> str: + print("[debug-server] get_secret_word()") + return random.choice(["apple", "banana", "cherry"]) + + +@mcp.tool() +def get_current_weather(city: str) -> str: + print(f"[debug-server] get_current_weather({city})") + + endpoint = "https://wttr.in" + response = requests.get(f"{endpoint}/{city}") + return response.text + + +if __name__ == "__main__": + mcp.run(transport="streamable-http") diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 22b028ae7..87a707d3d 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -13,7 +13,7 @@ dependencies = [ "typing-extensions>=4.12.2, <5", "requests>=2.0, <3", "types-requests>=2.0, <3", - "mcp>=1.6.0, <2; python_version >= '3.10'", + "mcp>=1.8.0, <2; python_version >= '3.10'", ] classifiers = [ "Typing :: Typed", diff --git a/src/agents/mcp/__init__.py b/src/agents/mcp/__init__.py index 1a72a89f0..d4eb8fa68 100644 --- a/src/agents/mcp/__init__.py +++ b/src/agents/mcp/__init__.py @@ -5,6 +5,8 @@ MCPServerSseParams, MCPServerStdio, MCPServerStdioParams, + MCPServerStreamableHttp, + MCPServerStreamableHttpParams, ) except ImportError: pass @@ -17,5 +19,7 @@ "MCPServerSseParams", "MCPServerStdio", "MCPServerStdioParams", + "MCPServerStreamableHttp", + "MCPServerStreamableHttpParams", "MCPUtil", ] diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index 9916c92b0..c5255ead7 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -10,7 +10,9 @@ from anyio.streams.memory import MemoryObjectReceiveStream, MemoryObjectSendStream from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, Tool as MCPTool, stdio_client from mcp.client.sse import sse_client -from mcp.types import CallToolResult, JSONRPCMessage +from mcp.client.streamable_http import GetSessionIdCallback, streamablehttp_client +from mcp.shared.message import SessionMessage +from mcp.types import CallToolResult from typing_extensions import NotRequired, TypedDict from ..exceptions import UserError @@ -83,8 +85,9 @@ def create_streams( self, ) -> AbstractAsyncContextManager[ tuple[ - MemoryObjectReceiveStream[JSONRPCMessage | Exception], - MemoryObjectSendStream[JSONRPCMessage], + MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], + MemoryObjectSendStream[SessionMessage], + GetSessionIdCallback | None ] ]: """Create the streams for the server.""" @@ -105,7 +108,11 @@ async def connect(self): """Connect to the server.""" try: transport = await self.exit_stack.enter_async_context(self.create_streams()) - read, write = transport + # streamablehttp_client returns (read, write, get_session_id) + # sse_client returns (read, write) + + read, write, *_ = transport + session = await self.exit_stack.enter_async_context( ClientSession( read, @@ -232,8 +239,9 @@ def create_streams( self, ) -> AbstractAsyncContextManager[ tuple[ - MemoryObjectReceiveStream[JSONRPCMessage | Exception], - MemoryObjectSendStream[JSONRPCMessage], + MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], + MemoryObjectSendStream[SessionMessage], + GetSessionIdCallback | None ] ]: """Create the streams for the server.""" @@ -302,8 +310,9 @@ def create_streams( self, ) -> AbstractAsyncContextManager[ tuple[ - MemoryObjectReceiveStream[JSONRPCMessage | Exception], - MemoryObjectSendStream[JSONRPCMessage], + MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], + MemoryObjectSendStream[SessionMessage], + GetSessionIdCallback | None ] ]: """Create the streams for the server.""" @@ -318,3 +327,84 @@ def create_streams( def name(self) -> str: """A readable name for the server.""" return self._name + + +class MCPServerStreamableHttpParams(TypedDict): + """Mirrors the params in`mcp.client.streamable_http.streamablehttp_client`.""" + + url: str + """The URL of the server.""" + + headers: NotRequired[dict[str, str]] + """The headers to send to the server.""" + + timeout: NotRequired[timedelta] + """The timeout for the HTTP request. Defaults to 5 seconds.""" + + sse_read_timeout: NotRequired[timedelta] + """The timeout for the SSE connection, in seconds. Defaults to 5 minutes.""" + + terminate_on_close: NotRequired[bool] + """Terminate on close""" + + +class MCPServerStreamableHttp(_MCPServerWithClientSession): + """MCP server implementation that uses the Streamable HTTP transport. See the [spec] + (https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-03-26/basic/transports#streamable-http) + for details. + """ + + def __init__( + self, + params: MCPServerStreamableHttpParams, + cache_tools_list: bool = False, + name: str | None = None, + client_session_timeout_seconds: float | None = 5, + ): + """Create a new MCP server based on the Streamable HTTP transport. + + Args: + params: The params that configure the server. This includes the URL of the server, + the headers to send to the server, the timeout for the HTTP request, and the + timeout for the Streamable HTTP connection and whether we need to + terminate on close. + + cache_tools_list: Whether to cache the tools list. If `True`, the tools list will be + cached and only fetched from the server once. If `False`, the tools list will be + fetched from the server on each call to `list_tools()`. The cache can be + invalidated by calling `invalidate_tools_cache()`. You should set this to `True` + if you know the server will not change its tools list, because it can drastically + improve latency (by avoiding a round-trip to the server every time). + + name: A readable name for the server. If not provided, we'll create one from the + URL. + + client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. + """ + super().__init__(cache_tools_list, client_session_timeout_seconds) + + self.params = params + self._name = name or f"streamable_http: {self.params['url']}" + + def create_streams( + self, + ) -> AbstractAsyncContextManager[ + tuple[ + MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], + MemoryObjectSendStream[SessionMessage], + GetSessionIdCallback | None + ] + ]: + """Create the streams for the server.""" + return streamablehttp_client( + url=self.params["url"], + headers=self.params.get("headers", None), + timeout=self.params.get("timeout", timedelta(seconds=30)), + sse_read_timeout=self.params.get("sse_read_timeout", timedelta(seconds=60 * 5)), + terminate_on_close=self.params.get("terminate_on_close", True) + ) + + @property + def name(self) -> str: + """A readable name for the server.""" + return self._name diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 87dd3cd2c..6ccc19966 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1047,7 +1047,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "mcp" -version = "1.6.0" +version = "1.8.1" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, @@ -1055,13 +1055,14 @@ dependencies = [ { name = "httpx-sse", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, { name = "pydantic", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, { name = "pydantic-settings", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, + { name = "python-multipart", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, { name = "sse-starlette", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, { name = "starlette", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, - { name = "uvicorn", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, + { name = "uvicorn", marker = "python_full_version >= '3.10' and sys_platform != 'emscripten'" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/95/d2/f587cb965a56e992634bebc8611c5b579af912b74e04eb9164bd49527d21/mcp-1.6.0.tar.gz", hash = "sha256:d9324876de2c5637369f43161cd71eebfd803df5a95e46225cab8d280e366723", size = 200031 } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/7c/13/16b712e8a3be6a736b411df2fc6b4e75eb1d3e99b1cd57a3a1decf17f612/mcp-1.8.1.tar.gz", hash = "sha256:ec0646271d93749f784d2316fb5fe6102fb0d1be788ec70a9e2517e8f2722c0e", size = 265605 } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/10/30/20a7f33b0b884a9d14dd3aa94ff1ac9da1479fe2ad66dd9e2736075d2506/mcp-1.6.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7bd24c6ea042dbec44c754f100984d186620d8b841ec30f1b19eda9b93a634d0", size = 76077 }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/1c/5d/91cf0d40e40ae9ecf8d4004e0f9611eea86085aa0b5505493e0ff53972da/mcp-1.8.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:948e03783859fa35abe05b9b6c0a1d5519be452fc079dc8d7f682549591c1770", size = 119761 }, ] [[package]] @@ -1533,7 +1534,7 @@ requires-dist = [ { name = "graphviz", marker = "extra == 'viz'", specifier = ">=0.17" }, { name = "griffe", specifier = ">=1.5.6,<2" }, { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, - { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.6.0,<2" }, + { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.8.0,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, { name = "openai", specifier = ">=1.76.0" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, @@ -2085,6 +2086,15 @@ wheels = [ { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/1e/18/98a99ad95133c6a6e2005fe89faedf294a748bd5dc803008059409ac9b1e/python_dotenv-1.1.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:d7c01d9e2293916c18baf562d95698754b0dbbb5e74d457c45d4f6561fb9d55d", size = 20256 }, ] +[[package]] +name = "python-multipart" +version = "0.0.20" +source = { registry = "https://pypi.org/simple" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/f3/87/f44d7c9f274c7ee665a29b885ec97089ec5dc034c7f3fafa03da9e39a09e/python_multipart-0.0.20.tar.gz", hash = "sha256:8dd0cab45b8e23064ae09147625994d090fa46f5b0d1e13af944c331a7fa9d13", size = 37158 } +wheels = [ + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/45/58/38b5afbc1a800eeea951b9285d3912613f2603bdf897a4ab0f4bd7f405fc/python_multipart-0.0.20-py3-none-any.whl", hash = "sha256:8a62d3a8335e06589fe01f2a3e178cdcc632f3fbe0d492ad9ee0ec35aab1f104", size = 24546 }, +] + [[package]] name = "python-xlib" version = "0.33" From 5fe096df67cf7ada53f0bd38954b7f12743b790b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Thu, 15 May 2025 18:41:00 -0400 Subject: [PATCH 076/186] v0.0.15 (#701) --- pyproject.toml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 87a707d3d..672258c42 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.14" +version = "0.0.15" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" From c282324d9519b037ced8abe3678c86f7dd344a97 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Dominik Kundel Date: Sun, 18 May 2025 10:24:24 -0700 Subject: [PATCH 077/186] Create AGENTS.md (#707) Adding an AGENTS.md file for Codex use --- AGENTS.md | 69 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 69 insertions(+) create mode 100644 AGENTS.md diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md new file mode 100644 index 000000000..ff37db326 --- /dev/null +++ b/AGENTS.md @@ -0,0 +1,69 @@ +Welcome to the OpenAI Agents SDK repository. This file contains the main points for new contributors. + +## Repository overview + +- **Source code**: `src/agents/` contains the implementation. +- **Tests**: `tests/` with a short guide in `tests/README.md`. +- **Examples**: under `examples/`. +- **Documentation**: markdown pages live in `docs/` with `mkdocs.yml` controlling the site. +- **Utilities**: developer commands are defined in the `Makefile`. +- **PR template**: `.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE/pull_request_template.md` describes the information every PR must include. + +## Local workflow + +1. Format, lint and type‑check your changes: + + ```bash + make format + make lint + make mypy + ``` + +2. Run the tests: + + ```bash + make tests + ``` + + To run a single test, use `uv run pytest -s -k `. + +3. Build the documentation (optional but recommended for docs changes): + + ```bash + make build-docs + ``` + + Coverage can be generated with `make coverage`. + +## Snapshot tests + +Some tests rely on inline snapshots. See `tests/README.md` for details on updating them: + +```bash +make snapshots-fix # update existing snapshots +make snapshots-create # create new snapshots +``` + +Run `make tests` again after updating snapshots to ensure they pass. + +## Style notes + +- Write comments as full sentences and end them with a period. + +## Pull request expectations + +PRs should use the template located at `.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE/pull_request_template.md`. Provide a summary, test plan and issue number if applicable, then check that: + +- New tests are added when needed. +- Documentation is updated. +- `make lint` and `make format` have been run. +- The full test suite passes. + +Commit messages should be concise and written in the imperative mood. Small, focused commits are preferred. + +## What reviewers look for + +- Tests covering new behaviour. +- Consistent style: code formatted with `ruff format`, imports sorted, and type hints passing `mypy`. +- Clear documentation for any public API changes. +- Clean history and a helpful PR description. From 003cbfe5f5820cd73ad3adfbae56c054e3cb73ca Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Sun, 18 May 2025 19:25:08 +0200 Subject: [PATCH 078/186] Added mcp 'instructions' attribute to the server (#706) Added the `instructions` attribute to the MCP servers to solve #704 . Let me know if you want to add an example to the documentation. --- src/agents/mcp/server.py | 6 ++++-- 1 file changed, 4 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index c5255ead7..414b517ab 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -12,7 +12,7 @@ from mcp.client.sse import sse_client from mcp.client.streamable_http import GetSessionIdCallback, streamablehttp_client from mcp.shared.message import SessionMessage -from mcp.types import CallToolResult +from mcp.types import CallToolResult, InitializeResult from typing_extensions import NotRequired, TypedDict from ..exceptions import UserError @@ -73,6 +73,7 @@ def __init__(self, cache_tools_list: bool, client_session_timeout_seconds: float self.exit_stack: AsyncExitStack = AsyncExitStack() self._cleanup_lock: asyncio.Lock = asyncio.Lock() self.cache_tools_list = cache_tools_list + self.server_initialize_result: InitializeResult | None = None self.client_session_timeout_seconds = client_session_timeout_seconds @@ -122,7 +123,8 @@ async def connect(self): else None, ) ) - await session.initialize() + server_result = await session.initialize() + self.server_initialize_result = server_result self.session = session except Exception as e: logger.error(f"Error initializing MCP server: {e}") From 428c9a65bf0c17198d9a2a616159b9eb8badb2b6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: franz101 Date: Mon, 19 May 2025 21:41:11 +0200 Subject: [PATCH 079/186] Add Galileo to external tracing processors list (#662) --- docs/tracing.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/docs/tracing.md b/docs/tracing.md index dd883c5aa..4a9c1bd90 100644 --- a/docs/tracing.md +++ b/docs/tracing.md @@ -115,3 +115,4 @@ To customize this default setup, to send traces to alternative or additional bac - [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents) - [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) - [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) +- [Galileo](https://v2docs.galileo.ai/integrations/openai-agent-integration#openai-agent-integration) From 466b44df180718a5d53c45293db2f57b6e719f95 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: WJPBProjects <76624567+WJPBProjects@users.noreply.github.com> Date: Tue, 20 May 2025 18:23:56 +0100 Subject: [PATCH 080/186] Dev/add usage details to Usage class (#726) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit PR to enhance the `Usage` object and related logic, to support more granular token accounting, matching the details available in the [OpenAI Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) . Specifically, it: - Adds `input_tokens_details` and `output_tokens_details` fields to the `Usage` dataclass, storing detailed token breakdowns (e.g., `cached_tokens`, `reasoning_tokens`). - Flows this change through - Updates and extends tests to match - Adds a test for the Usage.add method ### Motivation - Aligns the SDK’s usage with the latest OpenAI responses API Usage object - Supports downstream use cases that require fine-grained token usage data (e.g., billing, analytics, optimization) requested by startups --------- Co-authored-by: Wulfie Bain --- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 11 ++++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 15 +++++- src/agents/models/openai_responses.py | 2 + src/agents/run.py | 2 + src/agents/usage.py | 22 +++++++- .../test_litellm_chatcompletions_stream.py | 16 +++++- tests/test_extra_headers.py | 20 ++++--- tests/test_openai_chatcompletions.py | 17 +++++- tests/test_openai_chatcompletions_stream.py | 16 +++++- tests/test_responses_tracing.py | 20 ++++++- tests/test_usage.py | 52 +++++++++++++++++++ 11 files changed, 178 insertions(+), 15 deletions(-) create mode 100644 tests/test_usage.py diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index d3b25a198..ffb2c3c1c 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -6,6 +6,7 @@ from typing import Any, Literal, cast, overload import litellm.types +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from agents.exceptions import ModelBehaviorError @@ -107,6 +108,16 @@ async def get_response( input_tokens=response_usage.prompt_tokens, output_tokens=response_usage.completion_tokens, total_tokens=response_usage.total_tokens, + input_tokens_details=InputTokensDetails( + cached_tokens=getattr( + response_usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0 + ) + ), + output_tokens_details=OutputTokensDetails( + reasoning_tokens=getattr( + response_usage.completion_tokens_details, "reasoning_tokens", 0 + ) + ), ) if response.usage else Usage() diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 89619f838..4465ff2fd 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -9,6 +9,7 @@ from openai.types import ChatModel from openai.types.chat import ChatCompletion, ChatCompletionChunk from openai.types.responses import Response +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from .. import _debug from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase @@ -83,6 +84,18 @@ async def get_response( input_tokens=response.usage.prompt_tokens, output_tokens=response.usage.completion_tokens, total_tokens=response.usage.total_tokens, + input_tokens_details=InputTokensDetails( + cached_tokens=getattr( + response.usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0 + ) + or 0, + ), + output_tokens_details=OutputTokensDetails( + reasoning_tokens=getattr( + response.usage.completion_tokens_details, "reasoning_tokens", 0 + ) + or 0, + ), ) if response.usage else Usage() @@ -252,7 +265,7 @@ async def _fetch_response( stream_options=self._non_null_or_not_given(stream_options), store=self._non_null_or_not_given(store), reasoning_effort=self._non_null_or_not_given(reasoning_effort), - extra_headers={ **HEADERS, **(model_settings.extra_headers or {}) }, + extra_headers={**HEADERS, **(model_settings.extra_headers or {})}, extra_query=model_settings.extra_query, extra_body=model_settings.extra_body, metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index c1ff85b98..6ec8f8f7b 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -98,6 +98,8 @@ async def get_response( input_tokens=response.usage.input_tokens, output_tokens=response.usage.output_tokens, total_tokens=response.usage.total_tokens, + input_tokens_details=response.usage.input_tokens_details, + output_tokens_details=response.usage.output_tokens_details, ) if response.usage else Usage() diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index 849da7bfc..b196c3bf1 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -689,6 +689,8 @@ async def _run_single_turn_streamed( input_tokens=event.response.usage.input_tokens, output_tokens=event.response.usage.output_tokens, total_tokens=event.response.usage.total_tokens, + input_tokens_details=event.response.usage.input_tokens_details, + output_tokens_details=event.response.usage.output_tokens_details, ) if event.response.usage else Usage() diff --git a/src/agents/usage.py b/src/agents/usage.py index 23d989b4b..843f62937 100644 --- a/src/agents/usage.py +++ b/src/agents/usage.py @@ -1,4 +1,6 @@ -from dataclasses import dataclass +from dataclasses import dataclass, field + +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails @dataclass @@ -9,9 +11,18 @@ class Usage: input_tokens: int = 0 """Total input tokens sent, across all requests.""" + input_tokens_details: InputTokensDetails = field( + default_factory=lambda: InputTokensDetails(cached_tokens=0) + ) + """Details about the input tokens, matching responses API usage details.""" output_tokens: int = 0 """Total output tokens received, across all requests.""" + output_tokens_details: OutputTokensDetails = field( + default_factory=lambda: OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0) + ) + """Details about the output tokens, matching responses API usage details.""" + total_tokens: int = 0 """Total tokens sent and received, across all requests.""" @@ -20,3 +31,12 @@ def add(self, other: "Usage") -> None: self.input_tokens += other.input_tokens if other.input_tokens else 0 self.output_tokens += other.output_tokens if other.output_tokens else 0 self.total_tokens += other.total_tokens if other.total_tokens else 0 + self.input_tokens_details = InputTokensDetails( + cached_tokens=self.input_tokens_details.cached_tokens + + other.input_tokens_details.cached_tokens + ) + + self.output_tokens_details = OutputTokensDetails( + reasoning_tokens=self.output_tokens_details.reasoning_tokens + + other.output_tokens_details.reasoning_tokens + ) diff --git a/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py b/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py index 80bd8ea22..06e46b39c 100644 --- a/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py +++ b/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py @@ -8,7 +8,11 @@ ChoiceDeltaToolCall, ChoiceDeltaToolCallFunction, ) -from openai.types.completion_usage import CompletionUsage +from openai.types.completion_usage import ( + CompletionTokensDetails, + CompletionUsage, + PromptTokensDetails, +) from openai.types.responses import ( Response, ResponseFunctionToolCall, @@ -46,7 +50,13 @@ async def test_stream_response_yields_events_for_text_content(monkeypatch) -> No model="fake", object="chat.completion.chunk", choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(content="llo"))], - usage=CompletionUsage(completion_tokens=5, prompt_tokens=7, total_tokens=12), + usage=CompletionUsage( + completion_tokens=5, + prompt_tokens=7, + total_tokens=12, + completion_tokens_details=CompletionTokensDetails(reasoning_tokens=2), + prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(cached_tokens=6), + ), ) async def fake_stream() -> AsyncIterator[ChatCompletionChunk]: @@ -112,6 +122,8 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): assert completed_resp.usage.input_tokens == 7 assert completed_resp.usage.output_tokens == 5 assert completed_resp.usage.total_tokens == 12 + assert completed_resp.usage.input_tokens_details.cached_tokens == 6 + assert completed_resp.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens == 2 @pytest.mark.allow_call_model_methods diff --git a/tests/test_extra_headers.py b/tests/test_extra_headers.py index f29c25408..a6af30077 100644 --- a/tests/test_extra_headers.py +++ b/tests/test_extra_headers.py @@ -1,6 +1,7 @@ import pytest from openai.types.chat.chat_completion import ChatCompletion, Choice from openai.types.chat.chat_completion_message import ChatCompletionMessage +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from agents import ModelSettings, ModelTracing, OpenAIChatCompletionsModel, OpenAIResponsesModel @@ -17,21 +18,29 @@ class DummyResponses: async def create(self, **kwargs): nonlocal called_kwargs called_kwargs = kwargs + class DummyResponse: id = "dummy" output = [] usage = type( - "Usage", (), {"input_tokens": 0, "output_tokens": 0, "total_tokens": 0} + "Usage", + (), + { + "input_tokens": 0, + "output_tokens": 0, + "total_tokens": 0, + "input_tokens_details": InputTokensDetails(cached_tokens=0), + "output_tokens_details": OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0), + }, )() + return DummyResponse() class DummyClient: def __init__(self): self.responses = DummyResponses() - - - model = OpenAIResponsesModel(model="gpt-4", openai_client=DummyClient()) # type: ignore + model = OpenAIResponsesModel(model="gpt-4", openai_client=DummyClient()) # type: ignore extra_headers = {"X-Test-Header": "test-value"} await model.get_response( system_instructions=None, @@ -47,7 +56,6 @@ def __init__(self): assert called_kwargs["extra_headers"]["X-Test-Header"] == "test-value" - @pytest.mark.allow_call_model_methods @pytest.mark.asyncio async def test_extra_headers_passed_to_openai_client(): @@ -76,7 +84,7 @@ def __init__(self): self.chat = type("_Chat", (), {"completions": DummyCompletions()})() self.base_url = "https://api.openai.com" - model = OpenAIChatCompletionsModel(model="gpt-4", openai_client=DummyClient()) # type: ignore + model = OpenAIChatCompletionsModel(model="gpt-4", openai_client=DummyClient()) # type: ignore extra_headers = {"X-Test-Header": "test-value"} await model.get_response( system_instructions=None, diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index ba3ec68d0..ba4605d08 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -13,7 +13,10 @@ ChatCompletionMessageToolCall, Function, ) -from openai.types.completion_usage import CompletionUsage +from openai.types.completion_usage import ( + CompletionUsage, + PromptTokensDetails, +) from openai.types.responses import ( Response, ResponseFunctionToolCall, @@ -51,7 +54,13 @@ async def test_get_response_with_text_message(monkeypatch) -> None: model="fake", object="chat.completion", choices=[choice], - usage=CompletionUsage(completion_tokens=5, prompt_tokens=7, total_tokens=12), + usage=CompletionUsage( + completion_tokens=5, + prompt_tokens=7, + total_tokens=12, + # completion_tokens_details left blank to test default + prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(cached_tokens=3), + ), ) async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): @@ -81,6 +90,8 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): assert resp.usage.input_tokens == 7 assert resp.usage.output_tokens == 5 assert resp.usage.total_tokens == 12 + assert resp.usage.input_tokens_details.cached_tokens == 3 + assert resp.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens == 0 assert resp.response_id is None @@ -127,6 +138,8 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): assert resp.usage.requests == 0 assert resp.usage.input_tokens == 0 assert resp.usage.output_tokens == 0 + assert resp.usage.input_tokens_details.cached_tokens == 0 + assert resp.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens == 0 @pytest.mark.allow_call_model_methods diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py b/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py index b82f24303..5c8bb9e3a 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py @@ -8,7 +8,11 @@ ChoiceDeltaToolCall, ChoiceDeltaToolCallFunction, ) -from openai.types.completion_usage import CompletionUsage +from openai.types.completion_usage import ( + CompletionTokensDetails, + CompletionUsage, + PromptTokensDetails, +) from openai.types.responses import ( Response, ResponseFunctionToolCall, @@ -46,7 +50,13 @@ async def test_stream_response_yields_events_for_text_content(monkeypatch) -> No model="fake", object="chat.completion.chunk", choices=[Choice(index=0, delta=ChoiceDelta(content="llo"))], - usage=CompletionUsage(completion_tokens=5, prompt_tokens=7, total_tokens=12), + usage=CompletionUsage( + completion_tokens=5, + prompt_tokens=7, + total_tokens=12, + prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(cached_tokens=2), + completion_tokens_details=CompletionTokensDetails(reasoning_tokens=3), + ), ) async def fake_stream() -> AsyncIterator[ChatCompletionChunk]: @@ -112,6 +122,8 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): assert completed_resp.usage.input_tokens == 7 assert completed_resp.usage.output_tokens == 5 assert completed_resp.usage.total_tokens == 12 + assert completed_resp.usage.input_tokens_details.cached_tokens == 2 + assert completed_resp.usage.output_tokens_details.reasoning_tokens == 3 @pytest.mark.allow_call_model_methods diff --git a/tests/test_responses_tracing.py b/tests/test_responses_tracing.py index 0bc97a953..dfac74bb9 100644 --- a/tests/test_responses_tracing.py +++ b/tests/test_responses_tracing.py @@ -1,7 +1,10 @@ +from typing import Optional + import pytest from inline_snapshot import snapshot from openai import AsyncOpenAI from openai.types.responses import ResponseCompletedEvent +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from agents import ModelSettings, ModelTracing, OpenAIResponsesModel, trace from agents.tracing.span_data import ResponseSpanData @@ -16,10 +19,25 @@ def is_disabled(self): class DummyUsage: - def __init__(self, input_tokens=1, output_tokens=1, total_tokens=2): + def __init__( + self, + input_tokens: int = 1, + input_tokens_details: Optional[InputTokensDetails] = None, + output_tokens: int = 1, + output_tokens_details: Optional[OutputTokensDetails] = None, + total_tokens: int = 2, + ): self.input_tokens = input_tokens self.output_tokens = output_tokens self.total_tokens = total_tokens + self.input_tokens_details = ( + input_tokens_details if input_tokens_details else InputTokensDetails(cached_tokens=0) + ) + self.output_tokens_details = ( + output_tokens_details + if output_tokens_details + else OutputTokensDetails(reasoning_tokens=0) + ) class DummyResponse: diff --git a/tests/test_usage.py b/tests/test_usage.py new file mode 100644 index 000000000..405f99ddf --- /dev/null +++ b/tests/test_usage.py @@ -0,0 +1,52 @@ +from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails + +from agents.usage import Usage + + +def test_usage_add_aggregates_all_fields(): + u1 = Usage( + requests=1, + input_tokens=10, + input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=3), + output_tokens=20, + output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=5), + total_tokens=30, + ) + u2 = Usage( + requests=2, + input_tokens=7, + input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=4), + output_tokens=8, + output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=6), + total_tokens=15, + ) + + u1.add(u2) + + assert u1.requests == 3 + assert u1.input_tokens == 17 + assert u1.output_tokens == 28 + assert u1.total_tokens == 45 + assert u1.input_tokens_details.cached_tokens == 7 + assert u1.output_tokens_details.reasoning_tokens == 11 + + +def test_usage_add_aggregates_with_none_values(): + u1 = Usage() + u2 = Usage( + requests=2, + input_tokens=7, + input_tokens_details=InputTokensDetails(cached_tokens=4), + output_tokens=8, + output_tokens_details=OutputTokensDetails(reasoning_tokens=6), + total_tokens=15, + ) + + u1.add(u2) + + assert u1.requests == 2 + assert u1.input_tokens == 7 + assert u1.output_tokens == 8 + assert u1.total_tokens == 15 + assert u1.input_tokens_details.cached_tokens == 4 + assert u1.output_tokens_details.reasoning_tokens == 6 From ce2e2a4571c2b176e8641c558fedaa7bc1692013 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 21 May 2025 15:17:58 -0400 Subject: [PATCH 081/186] Upgrade openAI sdk version (#730) --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #732 * #731 * __->__ #730 --- pyproject.toml | 2 +- src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py | 26 +++++++++++++++++++- src/agents/models/openai_responses.py | 16 ++++-------- tests/fake_model.py | 1 + tests/test_responses_tracing.py | 4 +++ tests/voice/test_workflow.py | 2 ++ uv.lock | 10 ++++---- 7 files changed, 43 insertions(+), 18 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 672258c42..200ac2485 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -7,7 +7,7 @@ requires-python = ">=3.9" license = "MIT" authors = [{ name = "OpenAI", email = "support@openai.com" }] dependencies = [ - "openai>=1.76.0", + "openai>=1.81.0", "pydantic>=2.10, <3", "griffe>=1.5.6, <2", "typing-extensions>=4.12.2, <5", diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py index c71adeb55..d18f5912a 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py @@ -38,6 +38,16 @@ class StreamingState: function_calls: dict[int, ResponseFunctionToolCall] = field(default_factory=dict) +class SequenceNumber: + def __init__(self): + self._sequence_number = 0 + + def get_and_increment(self) -> int: + num = self._sequence_number + self._sequence_number += 1 + return num + + class ChatCmplStreamHandler: @classmethod async def handle_stream( @@ -47,13 +57,14 @@ async def handle_stream( ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: usage: CompletionUsage | None = None state = StreamingState() - + sequence_number = SequenceNumber() async for chunk in stream: if not state.started: state.started = True yield ResponseCreatedEvent( response=response, type="response.created", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # This is always set by the OpenAI API, but not by others e.g. LiteLLM @@ -89,6 +100,7 @@ async def handle_stream( item=assistant_item, output_index=0, type="response.output_item.added", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) yield ResponseContentPartAddedEvent( content_index=state.text_content_index_and_output[0], @@ -100,6 +112,7 @@ async def handle_stream( annotations=[], ), type="response.content_part.added", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Emit the delta for this segment of content yield ResponseTextDeltaEvent( @@ -108,6 +121,7 @@ async def handle_stream( item_id=FAKE_RESPONSES_ID, output_index=0, type="response.output_text.delta", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Accumulate the text into the response part state.text_content_index_and_output[1].text += delta.content @@ -134,6 +148,7 @@ async def handle_stream( item=assistant_item, output_index=0, type="response.output_item.added", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) yield ResponseContentPartAddedEvent( content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], @@ -145,6 +160,7 @@ async def handle_stream( annotations=[], ), type="response.content_part.added", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Emit the delta for this segment of refusal yield ResponseRefusalDeltaEvent( @@ -153,6 +169,7 @@ async def handle_stream( item_id=FAKE_RESPONSES_ID, output_index=0, type="response.refusal.delta", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Accumulate the refusal string in the output part state.refusal_content_index_and_output[1].refusal += delta.refusal @@ -190,6 +207,7 @@ async def handle_stream( output_index=0, part=state.text_content_index_and_output[1], type="response.content_part.done", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) if state.refusal_content_index_and_output: @@ -201,6 +219,7 @@ async def handle_stream( output_index=0, part=state.refusal_content_index_and_output[1], type="response.content_part.done", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Actually send events for the function calls @@ -216,6 +235,7 @@ async def handle_stream( ), output_index=function_call_starting_index, type="response.output_item.added", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Then, yield the args yield ResponseFunctionCallArgumentsDeltaEvent( @@ -223,6 +243,7 @@ async def handle_stream( item_id=FAKE_RESPONSES_ID, output_index=function_call_starting_index, type="response.function_call_arguments.delta", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Finally, the ResponseOutputItemDone yield ResponseOutputItemDoneEvent( @@ -235,6 +256,7 @@ async def handle_stream( ), output_index=function_call_starting_index, type="response.output_item.done", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) # Finally, send the Response completed event @@ -258,6 +280,7 @@ async def handle_stream( item=assistant_msg, output_index=0, type="response.output_item.done", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) for function_call in state.function_calls.values(): @@ -289,4 +312,5 @@ async def handle_stream( yield ResponseCompletedEvent( response=final_response, type="response.completed", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 6ec8f8f7b..cb6567909 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -10,6 +10,7 @@ from openai.types.responses import ( Response, ResponseCompletedEvent, + ResponseIncludable, ResponseStreamEvent, ResponseTextConfigParam, ToolParam, @@ -36,13 +37,6 @@ _USER_AGENT = f"Agents/Python {__version__}" _HEADERS = {"User-Agent": _USER_AGENT} -# From the Responses API -IncludeLiteral = Literal[ - "file_search_call.results", - "message.input_image.image_url", - "computer_call_output.output.image_url", -] - class OpenAIResponsesModel(Model): """ @@ -273,7 +267,7 @@ def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: @dataclass class ConvertedTools: tools: list[ToolParam] - includes: list[IncludeLiteral] + includes: list[ResponseIncludable] class Converter: @@ -330,7 +324,7 @@ def convert_tools( handoffs: list[Handoff[Any]], ) -> ConvertedTools: converted_tools: list[ToolParam] = [] - includes: list[IncludeLiteral] = [] + includes: list[ResponseIncludable] = [] computer_tools = [tool for tool in tools if isinstance(tool, ComputerTool)] if len(computer_tools) > 1: @@ -348,7 +342,7 @@ def convert_tools( return ConvertedTools(tools=converted_tools, includes=includes) @classmethod - def _convert_tool(cls, tool: Tool) -> tuple[ToolParam, IncludeLiteral | None]: + def _convert_tool(cls, tool: Tool) -> tuple[ToolParam, ResponseIncludable | None]: """Returns converted tool and includes""" if isinstance(tool, FunctionTool): @@ -359,7 +353,7 @@ def _convert_tool(cls, tool: Tool) -> tuple[ToolParam, IncludeLiteral | None]: "type": "function", "description": tool.description, } - includes: IncludeLiteral | None = None + includes: ResponseIncludable | None = None elif isinstance(tool, WebSearchTool): ws: WebSearchToolParam = { "type": "web_search_preview", diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index 32f919ef1..9f0c83a2f 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -129,6 +129,7 @@ async def stream_response( yield ResponseCompletedEvent( type="response.completed", response=get_response_obj(output, usage=self.hardcoded_usage), + sequence_number=0, ) diff --git a/tests/test_responses_tracing.py b/tests/test_responses_tracing.py index dfac74bb9..db24fe496 100644 --- a/tests/test_responses_tracing.py +++ b/tests/test_responses_tracing.py @@ -50,6 +50,7 @@ def __aiter__(self): yield ResponseCompletedEvent( type="response.completed", response=fake_model.get_response_obj(self.output), + sequence_number=0, ) @@ -201,6 +202,7 @@ async def __aiter__(self): yield ResponseCompletedEvent( type="response.completed", response=fake_model.get_response_obj([], "dummy-id-123"), + sequence_number=0, ) return DummyStream() @@ -253,6 +255,7 @@ async def __aiter__(self): yield ResponseCompletedEvent( type="response.completed", response=fake_model.get_response_obj([], "dummy-id-123"), + sequence_number=0, ) return DummyStream() @@ -304,6 +307,7 @@ async def __aiter__(self): yield ResponseCompletedEvent( type="response.completed", response=fake_model.get_response_obj([], "dummy-id-123"), + sequence_number=0, ) return DummyStream() diff --git a/tests/voice/test_workflow.py b/tests/voice/test_workflow.py index 2bdf2a657..035a05d56 100644 --- a/tests/voice/test_workflow.py +++ b/tests/voice/test_workflow.py @@ -81,11 +81,13 @@ async def stream_response( type="response.output_text.delta", output_index=0, item_id=item.id, + sequence_number=0, ) yield ResponseCompletedEvent( type="response.completed", response=get_response_obj(output), + sequence_number=1, ) diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 6ccc19966..7a0cb1e6b 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1461,7 +1461,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai" -version = "1.76.0" +version = "1.81.0" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio" }, @@ -1473,14 +1473,14 @@ dependencies = [ { name = "tqdm" }, { name = "typing-extensions" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/84/51/817969ec969b73d8ddad085670ecd8a45ef1af1811d8c3b8a177ca4d1309/openai-1.76.0.tar.gz", hash = "sha256:fd2bfaf4608f48102d6b74f9e11c5ecaa058b60dad9c36e409c12477dfd91fb2", size = 434660 } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/1c/89/a1e4f3fa7ca4f7fec90dbf47d93b7cd5ff65924926733af15044e302a192/openai-1.81.0.tar.gz", hash = "sha256:349567a8607e0bcffd28e02f96b5c2397d0d25d06732d90ab3ecbf97abf030f9", size = 456861 } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/59/aa/84e02ab500ca871eb8f62784426963a1c7c17a72fea3c7f268af4bbaafa5/openai-1.76.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:a712b50e78cf78e6d7b2a8f69c4978243517c2c36999756673e07a14ce37dc0a", size = 661201 }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/02/66/bcc7f9bf48e8610a33e3b5c96a5a644dad032d92404ea2a5e8b43ba067e8/openai-1.81.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1c71572e22b43876c5d7d65ade0b7b516bb527c3d44ae94111267a09125f7bae", size = 717529 }, ] [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.14" +version = "0.0.15" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, @@ -1536,7 +1536,7 @@ requires-dist = [ { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.8.0,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, - { name = "openai", specifier = ">=1.76.0" }, + { name = "openai", specifier = ">=1.81.0" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, { name = "requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "types-requests", specifier = ">=2.0,<3" }, From 9fa5c39d69937a215a6f247883243fe38c5a39c2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 21 May 2025 15:21:37 -0400 Subject: [PATCH 082/186] Hosted MCP support (#731) --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #732 * __->__ #731 --- examples/hosted_mcp/__init__.py | 0 examples/hosted_mcp/approvals.py | 61 ++++++++++++++ examples/hosted_mcp/simple.py | 47 +++++++++++ src/agents/__init__.py | 8 ++ src/agents/_run_impl.py | 114 ++++++++++++++++++++++++-- src/agents/items.py | 41 ++++++++- src/agents/models/openai_responses.py | 6 +- src/agents/stream_events.py | 2 + src/agents/tool.py | 64 ++++++++++++++- 9 files changed, 332 insertions(+), 11 deletions(-) create mode 100644 examples/hosted_mcp/__init__.py create mode 100644 examples/hosted_mcp/approvals.py create mode 100644 examples/hosted_mcp/simple.py diff --git a/examples/hosted_mcp/__init__.py b/examples/hosted_mcp/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb diff --git a/examples/hosted_mcp/approvals.py b/examples/hosted_mcp/approvals.py new file mode 100644 index 000000000..2cabb3ee2 --- /dev/null +++ b/examples/hosted_mcp/approvals.py @@ -0,0 +1,61 @@ +import argparse +import asyncio + +from agents import ( + Agent, + HostedMCPTool, + MCPToolApprovalFunctionResult, + MCPToolApprovalRequest, + Runner, +) + +"""This example demonstrates how to use the hosted MCP support in the OpenAI Responses API, with +approval callbacks.""" + + +def approval_callback(request: MCPToolApprovalRequest) -> MCPToolApprovalFunctionResult: + answer = input(f"Approve running the tool `{request.data.name}`? (y/n) ") + result: MCPToolApprovalFunctionResult = {"approve": answer == "y"} + if not result["approve"]: + result["reason"] = "User denied" + return result + + +async def main(verbose: bool, stream: bool): + agent = Agent( + name="Assistant", + tools=[ + HostedMCPTool( + tool_config={ + "type": "mcp", + "server_label": "gitmcp", + "server_url": "https://gitmcp.io/openai/codex", + "require_approval": "always", + }, + on_approval_request=approval_callback, + ) + ], + ) + + if stream: + result = Runner.run_streamed(agent, "Which language is this repo written in?") + async for event in result.stream_events(): + if event.type == "run_item_stream_event": + print(f"Got event of type {event.item.__class__.__name__}") + print(f"Done streaming; final result: {result.final_output}") + else: + res = await Runner.run(agent, "Which language is this repo written in?") + print(res.final_output) + + if verbose: + for item in result.new_items: + print(item) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--verbose", action="store_true", default=False) + parser.add_argument("--stream", action="store_true", default=False) + args = parser.parse_args() + + asyncio.run(main(args.verbose, args.stream)) diff --git a/examples/hosted_mcp/simple.py b/examples/hosted_mcp/simple.py new file mode 100644 index 000000000..508c3a7ae --- /dev/null +++ b/examples/hosted_mcp/simple.py @@ -0,0 +1,47 @@ +import argparse +import asyncio + +from agents import Agent, HostedMCPTool, Runner + +"""This example demonstrates how to use the hosted MCP support in the OpenAI Responses API, with +approvals not required for any tools. You should only use this for trusted MCP servers.""" + + +async def main(verbose: bool, stream: bool): + agent = Agent( + name="Assistant", + tools=[ + HostedMCPTool( + tool_config={ + "type": "mcp", + "server_label": "gitmcp", + "server_url": "https://gitmcp.io/openai/codex", + "require_approval": "never", + } + ) + ], + ) + + if stream: + result = Runner.run_streamed(agent, "Which language is this repo written in?") + async for event in result.stream_events(): + if event.type == "run_item_stream_event": + print(f"Got event of type {event.item.__class__.__name__}") + print(f"Done streaming; final result: {result.final_output}") + else: + res = await Runner.run(agent, "Which language is this repo written in?") + print(res.final_output) + # The repository is primarily written in multiple languages, including Rust and TypeScript... + + if verbose: + for item in result.new_items: + print(item) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--verbose", action="store_true", default=False) + parser.add_argument("--stream", action="store_true", default=False) + args = parser.parse_args() + + asyncio.run(main(args.verbose, args.stream)) diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 6d7c90b4f..36c26b80d 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -58,6 +58,10 @@ FileSearchTool, FunctionTool, FunctionToolResult, + HostedMCPTool, + MCPToolApprovalFunction, + MCPToolApprovalFunctionResult, + MCPToolApprovalRequest, Tool, WebSearchTool, default_tool_error_function, @@ -208,6 +212,10 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "FileSearchTool", "Tool", "WebSearchTool", + "HostedMCPTool", + "MCPToolApprovalFunction", + "MCPToolApprovalRequest", + "MCPToolApprovalFunctionResult", "function_tool", "Usage", "add_trace_processor", diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index b5a83685c..ab1e78797 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -25,7 +25,8 @@ ActionType, ActionWait, ) -from openai.types.responses.response_input_param import ComputerCallOutput +from openai.types.responses.response_input_param import ComputerCallOutput, McpApprovalResponse +from openai.types.responses.response_output_item import McpApprovalRequest, McpCall, McpListTools from openai.types.responses.response_reasoning_item import ResponseReasoningItem from .agent import Agent, ToolsToFinalOutputResult @@ -38,6 +39,9 @@ HandoffCallItem, HandoffOutputItem, ItemHelpers, + MCPApprovalRequestItem, + MCPApprovalResponseItem, + MCPListToolsItem, MessageOutputItem, ModelResponse, ReasoningItem, @@ -52,7 +56,14 @@ from .models.interface import ModelTracing from .run_context import RunContextWrapper, TContext from .stream_events import RunItemStreamEvent, StreamEvent -from .tool import ComputerTool, FunctionTool, FunctionToolResult, Tool +from .tool import ( + ComputerTool, + FunctionTool, + FunctionToolResult, + HostedMCPTool, + MCPToolApprovalRequest, + Tool, +) from .tracing import ( SpanError, Trace, @@ -112,6 +123,12 @@ class ToolRunComputerAction: computer_tool: ComputerTool +@dataclass +class ToolRunMCPApprovalRequest: + request_item: McpApprovalRequest + mcp_tool: HostedMCPTool + + @dataclass class ProcessedResponse: new_items: list[RunItem] @@ -119,8 +136,9 @@ class ProcessedResponse: functions: list[ToolRunFunction] computer_actions: list[ToolRunComputerAction] tools_used: list[str] # Names of all tools used, including hosted tools + mcp_approval_requests: list[ToolRunMCPApprovalRequest] # Only requests with callbacks - def has_tools_to_run(self) -> bool: + def has_tools_or_approvals_to_run(self) -> bool: # Handoffs, functions and computer actions need local processing # Hosted tools have already run, so there's nothing to do. return any( @@ -128,6 +146,7 @@ def has_tools_to_run(self) -> bool: self.handoffs, self.functions, self.computer_actions, + self.mcp_approval_requests, ] ) @@ -226,7 +245,16 @@ async def execute_tools_and_side_effects( new_step_items.extend([result.run_item for result in function_results]) new_step_items.extend(computer_results) - # Second, check if there are any handoffs + # Next, run the MCP approval requests + if processed_response.mcp_approval_requests: + approval_results = await cls.execute_mcp_approval_requests( + agent=agent, + approval_requests=processed_response.mcp_approval_requests, + context_wrapper=context_wrapper, + ) + new_step_items.extend(approval_results) + + # Next, check if there are any handoffs if run_handoffs := processed_response.handoffs: return await cls.execute_handoffs( agent=agent, @@ -240,7 +268,7 @@ async def execute_tools_and_side_effects( run_config=run_config, ) - # Third, we'll check if the tool use should result in a final output + # Next, we'll check if the tool use should result in a final output check_tool_use = await cls._check_for_final_output_from_tools( agent=agent, tool_results=function_results, @@ -295,7 +323,7 @@ async def execute_tools_and_side_effects( ) elif ( not output_schema or output_schema.is_plain_text() - ) and not processed_response.has_tools_to_run(): + ) and not processed_response.has_tools_or_approvals_to_run(): return await cls.execute_final_output( agent=agent, original_input=original_input, @@ -343,10 +371,16 @@ def process_model_response( run_handoffs = [] functions = [] computer_actions = [] + mcp_approval_requests = [] tools_used: list[str] = [] handoff_map = {handoff.tool_name: handoff for handoff in handoffs} function_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, FunctionTool)} computer_tool = next((tool for tool in all_tools if isinstance(tool, ComputerTool)), None) + hosted_mcp_server_map = { + tool.tool_config["server_label"]: tool + for tool in all_tools + if isinstance(tool, HostedMCPTool) + } for output in response.output: if isinstance(output, ResponseOutputMessage): @@ -375,6 +409,34 @@ def process_model_response( computer_actions.append( ToolRunComputerAction(tool_call=output, computer_tool=computer_tool) ) + elif isinstance(output, McpApprovalRequest): + items.append(MCPApprovalRequestItem(raw_item=output, agent=agent)) + if output.server_label not in hosted_mcp_server_map: + _error_tracing.attach_error_to_current_span( + SpanError( + message="MCP server label not found", + data={"server_label": output.server_label}, + ) + ) + raise ModelBehaviorError(f"MCP server label {output.server_label} not found") + else: + server = hosted_mcp_server_map[output.server_label] + if server.on_approval_request: + mcp_approval_requests.append( + ToolRunMCPApprovalRequest( + request_item=output, + mcp_tool=server, + ) + ) + else: + logger.warning( + f"MCP server {output.server_label} has no on_approval_request hook" + ) + elif isinstance(output, McpListTools): + items.append(MCPListToolsItem(raw_item=output, agent=agent)) + elif isinstance(output, McpCall): + items.append(ToolCallItem(raw_item=output, agent=agent)) + tools_used.append(output.name) elif not isinstance(output, ResponseFunctionToolCall): logger.warning(f"Unexpected output type, ignoring: {type(output)}") continue @@ -417,6 +479,7 @@ def process_model_response( functions=functions, computer_actions=computer_actions, tools_used=tools_used, + mcp_approval_requests=mcp_approval_requests, ) @classmethod @@ -643,6 +706,40 @@ async def execute_handoffs( next_step=NextStepHandoff(new_agent), ) + @classmethod + async def execute_mcp_approval_requests( + cls, + *, + agent: Agent[TContext], + approval_requests: list[ToolRunMCPApprovalRequest], + context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], + ) -> list[RunItem]: + async def run_single_approval(approval_request: ToolRunMCPApprovalRequest) -> RunItem: + callback = approval_request.mcp_tool.on_approval_request + assert callback is not None, "Callback is required for MCP approval requests" + maybe_awaitable_result = callback( + MCPToolApprovalRequest(context_wrapper, approval_request.request_item) + ) + if inspect.isawaitable(maybe_awaitable_result): + result = await maybe_awaitable_result + else: + result = maybe_awaitable_result + reason = result.get("reason", None) + raw_item: McpApprovalResponse = { + "approval_request_id": approval_request.request_item.id, + "approve": result["approve"], + "type": "mcp_approval_response", + } + if not result["approve"] and reason: + raw_item["reason"] = reason + return MCPApprovalResponseItem( + raw_item=raw_item, + agent=agent, + ) + + tasks = [run_single_approval(approval_request) for approval_request in approval_requests] + return await asyncio.gather(*tasks) + @classmethod async def execute_final_output( cls, @@ -727,6 +824,11 @@ def stream_step_result_to_queue( event = RunItemStreamEvent(item=item, name="tool_output") elif isinstance(item, ReasoningItem): event = RunItemStreamEvent(item=item, name="reasoning_item_created") + elif isinstance(item, MCPApprovalRequestItem): + event = RunItemStreamEvent(item=item, name="mcp_approval_requested") + elif isinstance(item, MCPListToolsItem): + event = RunItemStreamEvent(item=item, name="mcp_list_tools") + else: logger.warning(f"Unexpected item type: {type(item)}") event = None diff --git a/src/agents/items.py b/src/agents/items.py index 8fb2b52a3..65a911798 100644 --- a/src/agents/items.py +++ b/src/agents/items.py @@ -18,7 +18,12 @@ ResponseOutputText, ResponseStreamEvent, ) -from openai.types.responses.response_input_item_param import ComputerCallOutput, FunctionCallOutput +from openai.types.responses.response_input_item_param import ( + ComputerCallOutput, + FunctionCallOutput, + McpApprovalResponse, +) +from openai.types.responses.response_output_item import McpApprovalRequest, McpCall, McpListTools from openai.types.responses.response_reasoning_item import ResponseReasoningItem from pydantic import BaseModel from typing_extensions import TypeAlias @@ -108,6 +113,7 @@ class HandoffOutputItem(RunItemBase[TResponseInputItem]): ResponseComputerToolCall, ResponseFileSearchToolCall, ResponseFunctionWebSearch, + McpCall, ] """A type that represents a tool call item.""" @@ -147,6 +153,36 @@ class ReasoningItem(RunItemBase[ResponseReasoningItem]): type: Literal["reasoning_item"] = "reasoning_item" +@dataclass +class MCPListToolsItem(RunItemBase[McpListTools]): + """Represents a call to an MCP server to list tools.""" + + raw_item: McpListTools + """The raw MCP list tools call.""" + + type: Literal["mcp_list_tools_item"] = "mcp_list_tools_item" + + +@dataclass +class MCPApprovalRequestItem(RunItemBase[McpApprovalRequest]): + """Represents a request for MCP approval.""" + + raw_item: McpApprovalRequest + """The raw MCP approval request.""" + + type: Literal["mcp_approval_request_item"] = "mcp_approval_request_item" + + +@dataclass +class MCPApprovalResponseItem(RunItemBase[McpApprovalResponse]): + """Represents a response to an MCP approval request.""" + + raw_item: McpApprovalResponse + """The raw MCP approval response.""" + + type: Literal["mcp_approval_response_item"] = "mcp_approval_response_item" + + RunItem: TypeAlias = Union[ MessageOutputItem, HandoffCallItem, @@ -154,6 +190,9 @@ class ReasoningItem(RunItemBase[ResponseReasoningItem]): ToolCallItem, ToolCallOutputItem, ReasoningItem, + MCPListToolsItem, + MCPApprovalRequestItem, + MCPApprovalResponseItem, ] """An item generated by an agent.""" diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index cb6567909..65a4f5caf 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -24,7 +24,7 @@ from ..handoffs import Handoff from ..items import ItemHelpers, ModelResponse, TResponseInputItem from ..logger import logger -from ..tool import ComputerTool, FileSearchTool, FunctionTool, Tool, WebSearchTool +from ..tool import ComputerTool, FileSearchTool, FunctionTool, HostedMCPTool, Tool, WebSearchTool from ..tracing import SpanError, response_span from ..usage import Usage from ..version import __version__ @@ -383,7 +383,9 @@ def _convert_tool(cls, tool: Tool) -> tuple[ToolParam, ResponseIncludable | None "display_height": tool.computer.dimensions[1], } includes = None - + elif isinstance(tool, HostedMCPTool): + converted_tool = tool.tool_config + includes = None else: raise UserError(f"Unknown tool type: {type(tool)}, tool") diff --git a/src/agents/stream_events.py b/src/agents/stream_events.py index bd37d11f3..111d0b951 100644 --- a/src/agents/stream_events.py +++ b/src/agents/stream_events.py @@ -35,6 +35,8 @@ class RunItemStreamEvent: "tool_called", "tool_output", "reasoning_item_created", + "mcp_approval_requested", + "mcp_list_tools", ] """The name of the event.""" diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index c1c162423..3bcd57c2e 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -7,9 +7,11 @@ from typing import Any, Callable, Literal, Union, overload from openai.types.responses.file_search_tool_param import Filters, RankingOptions +from openai.types.responses.response_output_item import McpApprovalRequest +from openai.types.responses.tool_param import Mcp from openai.types.responses.web_search_tool_param import UserLocation from pydantic import ValidationError -from typing_extensions import Concatenate, ParamSpec +from typing_extensions import Concatenate, NotRequired, ParamSpec, TypedDict from . import _debug from .computer import AsyncComputer, Computer @@ -130,7 +132,55 @@ def name(self): return "computer_use_preview" -Tool = Union[FunctionTool, FileSearchTool, WebSearchTool, ComputerTool] +@dataclass +class MCPToolApprovalRequest: + """A request to approve a tool call.""" + + ctx_wrapper: RunContextWrapper[Any] + """The run context.""" + + data: McpApprovalRequest + """The data from the MCP tool approval request.""" + + +class MCPToolApprovalFunctionResult(TypedDict): + """The result of an MCP tool approval function.""" + + approve: bool + """Whether to approve the tool call.""" + + reason: NotRequired[str] + """An optional reason, if rejected.""" + + +MCPToolApprovalFunction = Callable[ + [MCPToolApprovalRequest], MaybeAwaitable[MCPToolApprovalFunctionResult] +] +"""A function that approves or rejects a tool call.""" + + +@dataclass +class HostedMCPTool: + """A tool that allows the LLM to use a remote MCP server. The LLM will automatically list and + call tools, without requiring a a round trip back to your code. + If you want to run MCP servers locally via stdio, in a VPC or other non-publicly-accessible + environment, or you just prefer to run tool calls locally, then you can instead use the servers + in `agents.mcp` and pass `Agent(mcp_servers=[...])` to the agent.""" + + tool_config: Mcp + """The MCP tool config, which includes the server URL and other settings.""" + + on_approval_request: MCPToolApprovalFunction | None = None + """An optional function that will be called if approval is requested for an MCP tool. If not + provided, you will need to manually add approvals/rejections to the input and call + `Runner.run(...)` again.""" + + @property + def name(self): + return "hosted_mcp" + + +Tool = Union[FunctionTool, FileSearchTool, WebSearchTool, ComputerTool, HostedMCPTool] """A tool that can be used in an agent.""" @@ -308,3 +358,13 @@ def decorator(real_func: ToolFunction[...]) -> FunctionTool: return _create_function_tool(real_func) return decorator + return decorator + return decorator + return decorator + return decorator + return decorator + return decorator + return decorator + return decorator + return decorator + return decorator From 079764f0ab463fda9ecf397b0a5d8e466e87a86c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 21 May 2025 15:26:22 -0400 Subject: [PATCH 083/186] Add support for local shell, image generator, code interpreter tools (#732) --- examples/tools/code_interpreter.py | 34 +++++++ examples/tools/image_generator.py | 54 +++++++++++ src/agents/__init__.py | 10 +++ src/agents/_run_impl.py | 124 +++++++++++++++++++++++++- src/agents/items.py | 21 ++++- src/agents/models/openai_responses.py | 35 +++++++- src/agents/tool.py | 76 +++++++++++++--- 7 files changed, 334 insertions(+), 20 deletions(-) create mode 100644 examples/tools/code_interpreter.py create mode 100644 examples/tools/image_generator.py diff --git a/examples/tools/code_interpreter.py b/examples/tools/code_interpreter.py new file mode 100644 index 000000000..a5843ce3f --- /dev/null +++ b/examples/tools/code_interpreter.py @@ -0,0 +1,34 @@ +import asyncio + +from agents import Agent, CodeInterpreterTool, Runner, trace + + +async def main(): + agent = Agent( + name="Code interpreter", + instructions="You love doing math.", + tools=[ + CodeInterpreterTool( + tool_config={"type": "code_interpreter", "container": {"type": "auto"}}, + ) + ], + ) + + with trace("Code interpreter example"): + print("Solving math problem...") + result = Runner.run_streamed(agent, "What is the square root of273 * 312821 plus 1782?") + async for event in result.stream_events(): + if ( + event.type == "run_item_stream_event" + and event.item.type == "tool_call_item" + and event.item.raw_item.type == "code_interpreter_call" + ): + print(f"Code interpreter code:\n```\n{event.item.raw_item.code}\n```\n") + elif event.type == "run_item_stream_event": + print(f"Other event: {event.item.type}") + + print(f"Final output: {result.final_output}") + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/examples/tools/image_generator.py b/examples/tools/image_generator.py new file mode 100644 index 000000000..fd6fcc6ba --- /dev/null +++ b/examples/tools/image_generator.py @@ -0,0 +1,54 @@ +import asyncio +import base64 +import os +import subprocess +import sys +import tempfile + +from agents import Agent, ImageGenerationTool, Runner, trace + + +def open_file(path: str) -> None: + if sys.platform.startswith("darwin"): + subprocess.run(["open", path], check=False) # macOS + elif os.name == "nt": # Windows + os.astartfile(path) # type: ignore + elif os.name == "posix": + subprocess.run(["xdg-open", path], check=False) # Linux/Unix + else: + print(f"Don't know how to open files on this platform: {sys.platform}") + + +async def main(): + agent = Agent( + name="Image generator", + instructions="You are a helpful agent.", + tools=[ + ImageGenerationTool( + tool_config={"type": "image_generation", "quality": "low"}, + ) + ], + ) + + with trace("Image generation example"): + print("Generating image, this may take a while...") + result = await Runner.run( + agent, "Create an image of a frog eating a pizza, comic book style." + ) + print(result.final_output) + for item in result.new_items: + if ( + item.type == "tool_call_item" + and item.raw_item.type == "image_generation_call" + and (img_result := item.raw_item.result) + ): + with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".png", delete=False) as tmp: + tmp.write(base64.b64decode(img_result)) + temp_path = tmp.name + + # Open the image + open_file(temp_path) + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 36c26b80d..58949157a 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -54,11 +54,16 @@ StreamEvent, ) from .tool import ( + CodeInterpreterTool, ComputerTool, FileSearchTool, FunctionTool, FunctionToolResult, HostedMCPTool, + ImageGenerationTool, + LocalShellCommandRequest, + LocalShellExecutor, + LocalShellTool, MCPToolApprovalFunction, MCPToolApprovalFunctionResult, MCPToolApprovalRequest, @@ -210,6 +215,11 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "FunctionToolResult", "ComputerTool", "FileSearchTool", + "CodeInterpreterTool", + "ImageGenerationTool", + "LocalShellCommandRequest", + "LocalShellExecutor", + "LocalShellTool", "Tool", "WebSearchTool", "HostedMCPTool", diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index ab1e78797..2cfa270e0 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -14,6 +14,9 @@ ResponseFunctionWebSearch, ResponseOutputMessage, ) +from openai.types.responses.response_code_interpreter_tool_call import ( + ResponseCodeInterpreterToolCall, +) from openai.types.responses.response_computer_tool_call import ( ActionClick, ActionDoubleClick, @@ -26,7 +29,12 @@ ActionWait, ) from openai.types.responses.response_input_param import ComputerCallOutput, McpApprovalResponse -from openai.types.responses.response_output_item import McpApprovalRequest, McpCall, McpListTools +from openai.types.responses.response_output_item import ( + ImageGenerationCall, + LocalShellCall, + McpApprovalRequest, + McpListTools, +) from openai.types.responses.response_reasoning_item import ResponseReasoningItem from .agent import Agent, ToolsToFinalOutputResult @@ -61,6 +69,8 @@ FunctionTool, FunctionToolResult, HostedMCPTool, + LocalShellCommandRequest, + LocalShellTool, MCPToolApprovalRequest, Tool, ) @@ -129,12 +139,19 @@ class ToolRunMCPApprovalRequest: mcp_tool: HostedMCPTool +@dataclass +class ToolRunLocalShellCall: + tool_call: LocalShellCall + local_shell_tool: LocalShellTool + + @dataclass class ProcessedResponse: new_items: list[RunItem] handoffs: list[ToolRunHandoff] functions: list[ToolRunFunction] computer_actions: list[ToolRunComputerAction] + local_shell_calls: list[ToolRunLocalShellCall] tools_used: list[str] # Names of all tools used, including hosted tools mcp_approval_requests: list[ToolRunMCPApprovalRequest] # Only requests with callbacks @@ -146,6 +163,7 @@ def has_tools_or_approvals_to_run(self) -> bool: self.handoffs, self.functions, self.computer_actions, + self.local_shell_calls, self.mcp_approval_requests, ] ) @@ -371,11 +389,15 @@ def process_model_response( run_handoffs = [] functions = [] computer_actions = [] + local_shell_calls = [] mcp_approval_requests = [] tools_used: list[str] = [] handoff_map = {handoff.tool_name: handoff for handoff in handoffs} function_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, FunctionTool)} computer_tool = next((tool for tool in all_tools if isinstance(tool, ComputerTool)), None) + local_shell_tool = next( + (tool for tool in all_tools if isinstance(tool, LocalShellTool)), None + ) hosted_mcp_server_map = { tool.tool_config["server_label"]: tool for tool in all_tools @@ -434,9 +456,29 @@ def process_model_response( ) elif isinstance(output, McpListTools): items.append(MCPListToolsItem(raw_item=output, agent=agent)) - elif isinstance(output, McpCall): + elif isinstance(output, ImageGenerationCall): + items.append(ToolCallItem(raw_item=output, agent=agent)) + tools_used.append("image_generation") + elif isinstance(output, ResponseCodeInterpreterToolCall): items.append(ToolCallItem(raw_item=output, agent=agent)) - tools_used.append(output.name) + tools_used.append("code_interpreter") + elif isinstance(output, LocalShellCall): + items.append(ToolCallItem(raw_item=output, agent=agent)) + tools_used.append("local_shell") + if not local_shell_tool: + _error_tracing.attach_error_to_current_span( + SpanError( + message="Local shell tool not found", + data={}, + ) + ) + raise ModelBehaviorError( + "Model produced local shell call without a local shell tool." + ) + local_shell_calls.append( + ToolRunLocalShellCall(tool_call=output, local_shell_tool=local_shell_tool) + ) + elif not isinstance(output, ResponseFunctionToolCall): logger.warning(f"Unexpected output type, ignoring: {type(output)}") continue @@ -478,6 +520,7 @@ def process_model_response( handoffs=run_handoffs, functions=functions, computer_actions=computer_actions, + local_shell_calls=local_shell_calls, tools_used=tools_used, mcp_approval_requests=mcp_approval_requests, ) @@ -552,6 +595,30 @@ async def run_single_tool( for tool_run, result in zip(tool_runs, results) ] + @classmethod + async def execute_local_shell_calls( + cls, + *, + agent: Agent[TContext], + calls: list[ToolRunLocalShellCall], + context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], + hooks: RunHooks[TContext], + config: RunConfig, + ) -> list[RunItem]: + results: list[RunItem] = [] + # Need to run these serially, because each call can affect the local shell state + for call in calls: + results.append( + await LocalShellAction.execute( + agent=agent, + call=call, + hooks=hooks, + context_wrapper=context_wrapper, + config=config, + ) + ) + return results + @classmethod async def execute_computer_actions( cls, @@ -1021,3 +1088,54 @@ async def _get_screenshot_async( await computer.wait() return await computer.screenshot() + + +class LocalShellAction: + @classmethod + async def execute( + cls, + *, + agent: Agent[TContext], + call: ToolRunLocalShellCall, + hooks: RunHooks[TContext], + context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], + config: RunConfig, + ) -> RunItem: + await asyncio.gather( + hooks.on_tool_start(context_wrapper, agent, call.local_shell_tool), + ( + agent.hooks.on_tool_start(context_wrapper, agent, call.local_shell_tool) + if agent.hooks + else _coro.noop_coroutine() + ), + ) + + request = LocalShellCommandRequest( + ctx_wrapper=context_wrapper, + data=call.tool_call, + ) + output = call.local_shell_tool.executor(request) + if inspect.isawaitable(output): + result = await output + else: + result = output + + await asyncio.gather( + hooks.on_tool_end(context_wrapper, agent, call.local_shell_tool, result), + ( + agent.hooks.on_tool_end(context_wrapper, agent, call.local_shell_tool, result) + if agent.hooks + else _coro.noop_coroutine() + ), + ) + + return ToolCallOutputItem( + agent=agent, + output=output, + raw_item={ + "type": "local_shell_call_output", + "id": call.tool_call.call_id, + "output": result, + # "id": "out" + call.tool_call.id, # TODO remove this, it should be optional + }, + ) diff --git a/src/agents/items.py b/src/agents/items.py index 65a911798..64797ad22 100644 --- a/src/agents/items.py +++ b/src/agents/items.py @@ -18,12 +18,22 @@ ResponseOutputText, ResponseStreamEvent, ) +from openai.types.responses.response_code_interpreter_tool_call import ( + ResponseCodeInterpreterToolCall, +) from openai.types.responses.response_input_item_param import ( ComputerCallOutput, FunctionCallOutput, + LocalShellCallOutput, McpApprovalResponse, ) -from openai.types.responses.response_output_item import McpApprovalRequest, McpCall, McpListTools +from openai.types.responses.response_output_item import ( + ImageGenerationCall, + LocalShellCall, + McpApprovalRequest, + McpCall, + McpListTools, +) from openai.types.responses.response_reasoning_item import ResponseReasoningItem from pydantic import BaseModel from typing_extensions import TypeAlias @@ -114,6 +124,9 @@ class HandoffOutputItem(RunItemBase[TResponseInputItem]): ResponseFileSearchToolCall, ResponseFunctionWebSearch, McpCall, + ResponseCodeInterpreterToolCall, + ImageGenerationCall, + LocalShellCall, ] """A type that represents a tool call item.""" @@ -129,10 +142,12 @@ class ToolCallItem(RunItemBase[ToolCallItemTypes]): @dataclass -class ToolCallOutputItem(RunItemBase[Union[FunctionCallOutput, ComputerCallOutput]]): +class ToolCallOutputItem( + RunItemBase[Union[FunctionCallOutput, ComputerCallOutput, LocalShellCallOutput]] +): """Represents the output of a tool call.""" - raw_item: FunctionCallOutput | ComputerCallOutput + raw_item: FunctionCallOutput | ComputerCallOutput | LocalShellCallOutput """The raw item from the model.""" output: Any diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 65a4f5caf..86c8e69cb 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -24,7 +24,17 @@ from ..handoffs import Handoff from ..items import ItemHelpers, ModelResponse, TResponseInputItem from ..logger import logger -from ..tool import ComputerTool, FileSearchTool, FunctionTool, HostedMCPTool, Tool, WebSearchTool +from ..tool import ( + CodeInterpreterTool, + ComputerTool, + FileSearchTool, + FunctionTool, + HostedMCPTool, + ImageGenerationTool, + LocalShellTool, + Tool, + WebSearchTool, +) from ..tracing import SpanError, response_span from ..usage import Usage from ..version import __version__ @@ -295,6 +305,18 @@ def convert_tool_choice( return { "type": "computer_use_preview", } + elif tool_choice == "image_generation": + return { + "type": "image_generation", + } + elif tool_choice == "code_interpreter": + return { + "type": "code_interpreter", + } + elif tool_choice == "mcp": + return { + "type": "mcp", + } else: return { "type": "function", @@ -386,6 +408,17 @@ def _convert_tool(cls, tool: Tool) -> tuple[ToolParam, ResponseIncludable | None elif isinstance(tool, HostedMCPTool): converted_tool = tool.tool_config includes = None + elif isinstance(tool, ImageGenerationTool): + converted_tool = tool.tool_config + includes = None + elif isinstance(tool, CodeInterpreterTool): + converted_tool = tool.tool_config + includes = None + elif isinstance(tool, LocalShellTool): + converted_tool = { + "type": "local_shell", + } + includes = None else: raise UserError(f"Unknown tool type: {type(tool)}, tool") diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index 3bcd57c2e..fd5a21c89 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -7,8 +7,8 @@ from typing import Any, Callable, Literal, Union, overload from openai.types.responses.file_search_tool_param import Filters, RankingOptions -from openai.types.responses.response_output_item import McpApprovalRequest -from openai.types.responses.tool_param import Mcp +from openai.types.responses.response_output_item import LocalShellCall, McpApprovalRequest +from openai.types.responses.tool_param import CodeInterpreter, ImageGeneration, Mcp from openai.types.responses.web_search_tool_param import UserLocation from pydantic import ValidationError from typing_extensions import Concatenate, NotRequired, ParamSpec, TypedDict @@ -180,7 +180,67 @@ def name(self): return "hosted_mcp" -Tool = Union[FunctionTool, FileSearchTool, WebSearchTool, ComputerTool, HostedMCPTool] +@dataclass +class CodeInterpreterTool: + """A tool that allows the LLM to execute code in a sandboxed environment.""" + + tool_config: CodeInterpreter + """The tool config, which includes the container and other settings.""" + + @property + def name(self): + return "code_interpreter" + + +@dataclass +class ImageGenerationTool: + """A tool that allows the LLM to generate images.""" + + tool_config: ImageGeneration + """The tool config, which image generation settings.""" + + @property + def name(self): + return "image_generation" + + +@dataclass +class LocalShellCommandRequest: + """A request to execute a command on a shell.""" + + ctx_wrapper: RunContextWrapper[Any] + """The run context.""" + + data: LocalShellCall + """The data from the local shell tool call.""" + + +LocalShellExecutor = Callable[[LocalShellCommandRequest], MaybeAwaitable[str]] +"""A function that executes a command on a shell.""" + + +@dataclass +class LocalShellTool: + """A tool that allows the LLM to execute commands on a shell.""" + + executor: LocalShellExecutor + """A function that executes a command on a shell.""" + + @property + def name(self): + return "local_shell" + + +Tool = Union[ + FunctionTool, + FileSearchTool, + WebSearchTool, + ComputerTool, + HostedMCPTool, + LocalShellTool, + ImageGenerationTool, + CodeInterpreterTool, +] """A tool that can be used in an agent.""" @@ -358,13 +418,3 @@ def decorator(real_func: ToolFunction[...]) -> FunctionTool: return _create_function_tool(real_func) return decorator - return decorator - return decorator - return decorator - return decorator - return decorator - return decorator - return decorator - return decorator - return decorator - return decorator From 1992be3e8d1746164f0f47f3e2001de4ab4059b9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 21 May 2025 16:06:13 -0400 Subject: [PATCH 084/186] v0.0.16 (#733) --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 200ac2485..38a2f2b64 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.15" +version = "0.0.16" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 7a0cb1e6b..6f2f3f843 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1480,7 +1480,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.15" +version = "0.0.16" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From 1364f4408e8e0d8bec1d6ac8337f68b3b888a4a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Andrew Han Date: Wed, 21 May 2025 14:59:47 -0700 Subject: [PATCH 085/186] fix Gemini token validation issue with LiteLLM (#735) Fix for #734 --- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index ffb2c3c1c..49e2d42d7 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -111,12 +111,12 @@ async def get_response( input_tokens_details=InputTokensDetails( cached_tokens=getattr( response_usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0 - ) + ) or 0 ), output_tokens_details=OutputTokensDetails( reasoning_tokens=getattr( response_usage.completion_tokens_details, "reasoning_tokens", 0 - ) + ) or 0 ), ) if response.usage From db462e32a30182d1e9fffe7328609e05c1bc347f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 23 May 2025 13:00:10 -0400 Subject: [PATCH 086/186] Fix visualization recursion with cycle detection (#737) ## Summary - avoid infinite recursion in visualization by tracking visited agents - test cycle detection in graph utility ## Testing - `make mypy` - `make tests` Resolves #668 --- src/agents/extensions/visualization.py | 53 +++++++++++++++++--------- tests/test_visualization.py | 15 ++++++++ 2 files changed, 50 insertions(+), 18 deletions(-) diff --git a/src/agents/extensions/visualization.py b/src/agents/extensions/visualization.py index 888e262c3..be762a330 100644 --- a/src/agents/extensions/visualization.py +++ b/src/agents/extensions/visualization.py @@ -1,4 +1,4 @@ -from typing import Optional +from __future__ import annotations import graphviz # type: ignore @@ -31,7 +31,9 @@ def get_main_graph(agent: Agent) -> str: return "".join(parts) -def get_all_nodes(agent: Agent, parent: Optional[Agent] = None) -> str: +def get_all_nodes( + agent: Agent, parent: Agent | None = None, visited: set[str] | None = None +) -> str: """ Recursively generates the nodes for the given agent and its handoffs in DOT format. @@ -41,17 +43,23 @@ def get_all_nodes(agent: Agent, parent: Optional[Agent] = None) -> str: Returns: str: The DOT format string representing the nodes. """ + if visited is None: + visited = set() + if agent.name in visited: + return "" + visited.add(agent.name) + parts = [] # Start and end the graph - parts.append( - '"__start__" [label="__start__", shape=ellipse, style=filled, ' - "fillcolor=lightblue, width=0.5, height=0.3];" - '"__end__" [label="__end__", shape=ellipse, style=filled, ' - "fillcolor=lightblue, width=0.5, height=0.3];" - ) - # Ensure parent agent node is colored if not parent: + parts.append( + '"__start__" [label="__start__", shape=ellipse, style=filled, ' + "fillcolor=lightblue, width=0.5, height=0.3];" + '"__end__" [label="__end__", shape=ellipse, style=filled, ' + "fillcolor=lightblue, width=0.5, height=0.3];" + ) + # Ensure parent agent node is colored parts.append( f'"{agent.name}" [label="{agent.name}", shape=box, style=filled, ' "fillcolor=lightyellow, width=1.5, height=0.8];" @@ -71,17 +79,20 @@ def get_all_nodes(agent: Agent, parent: Optional[Agent] = None) -> str: f"fillcolor=lightyellow, width=1.5, height=0.8];" ) if isinstance(handoff, Agent): - parts.append( - f'"{handoff.name}" [label="{handoff.name}", ' - f"shape=box, style=filled, style=rounded, " - f"fillcolor=lightyellow, width=1.5, height=0.8];" - ) - parts.append(get_all_nodes(handoff)) + if handoff.name not in visited: + parts.append( + f'"{handoff.name}" [label="{handoff.name}", ' + f"shape=box, style=filled, style=rounded, " + f"fillcolor=lightyellow, width=1.5, height=0.8];" + ) + parts.append(get_all_nodes(handoff, agent, visited)) return "".join(parts) -def get_all_edges(agent: Agent, parent: Optional[Agent] = None) -> str: +def get_all_edges( + agent: Agent, parent: Agent | None = None, visited: set[str] | None = None +) -> str: """ Recursively generates the edges for the given agent and its handoffs in DOT format. @@ -92,6 +103,12 @@ def get_all_edges(agent: Agent, parent: Optional[Agent] = None) -> str: Returns: str: The DOT format string representing the edges. """ + if visited is None: + visited = set() + if agent.name in visited: + return "" + visited.add(agent.name) + parts = [] if not parent: @@ -109,7 +126,7 @@ def get_all_edges(agent: Agent, parent: Optional[Agent] = None) -> str: if isinstance(handoff, Agent): parts.append(f""" "{agent.name}" -> "{handoff.name}";""") - parts.append(get_all_edges(handoff, agent)) + parts.append(get_all_edges(handoff, agent, visited)) if not agent.handoffs and not isinstance(agent, Tool): # type: ignore parts.append(f'"{agent.name}" -> "__end__";') @@ -117,7 +134,7 @@ def get_all_edges(agent: Agent, parent: Optional[Agent] = None) -> str: return "".join(parts) -def draw_graph(agent: Agent, filename: Optional[str] = None) -> graphviz.Source: +def draw_graph(agent: Agent, filename: str | None = None) -> graphviz.Source: """ Draws the graph for the given agent and optionally saves it as a PNG file. diff --git a/tests/test_visualization.py b/tests/test_visualization.py index 6aa867743..8bce897e9 100644 --- a/tests/test_visualization.py +++ b/tests/test_visualization.py @@ -134,3 +134,18 @@ def test_draw_graph(mock_agent): '"Handoff1" [label="Handoff1", shape=box, style=filled, style=rounded, ' "fillcolor=lightyellow, width=1.5, height=0.8];" in graph.source ) + + +def test_cycle_detection(): + agent_a = Agent(name="A") + agent_b = Agent(name="B") + agent_a.handoffs.append(agent_b) + agent_b.handoffs.append(agent_a) + + nodes = get_all_nodes(agent_a) + edges = get_all_edges(agent_a) + + assert nodes.count('"A" [label="A"') == 1 + assert nodes.count('"B" [label="B"') == 1 + assert '"A" -> "B"' in edges + assert '"B" -> "A"' in edges From a96108e27915e55c133eaa66d155c19f043d7aca Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 23 May 2025 13:00:21 -0400 Subject: [PATCH 087/186] Update MCP and tool docs (#736) ## Summary - mention MCPServerStreamableHttp in MCP server docs - document CodeInterpreterTool, HostedMCPTool, ImageGenerationTool and LocalShellTool - update Japanese translations --- docs/ja/mcp.md | 9 +++++---- docs/ja/tools.md | 4 ++++ docs/mcp.md | 5 +++-- docs/tools.md | 4 ++++ 4 files changed, 16 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/docs/ja/mcp.md b/docs/ja/mcp.md index 7cdaa57ee..09804beb2 100644 --- a/docs/ja/mcp.md +++ b/docs/ja/mcp.md @@ -12,12 +12,13 @@ Agents SDK は MCP をサポートしており、これにより幅広い MCP ## MCP サーバー -現在、MCP 仕様では使用するトランスポート方式に基づき 2 種類のサーバーが定義されています。 +現在、MCP 仕様では使用するトランスポート方式に基づき 3 種類のサーバーが定義されています。 -1. **stdio** サーバー: アプリケーションのサブプロセスとして実行されます。ローカルで動かすイメージです。 +1. **stdio** サーバー: アプリケーションのサブプロセスとして実行されます。ローカルで動かすイメージです。 2. **HTTP over SSE** サーバー: リモートで動作し、 URL 経由で接続します。 +3. **Streamable HTTP** サーバー: MCP 仕様に定義された Streamable HTTP トランスポートを使用してリモートで動作します。 -これらのサーバーへは [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] クラスを使用して接続できます。 +これらのサーバーへは [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio]、[`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse]、[`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp] クラスを使用して接続できます。 たとえば、[公式 MCP filesystem サーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem)を利用する場合は次のようになります。 @@ -46,7 +47,7 @@ agent=Agent( ## キャッシュ -エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーへ `list_tools()` が呼び出されます。サーバーがリモートの場合は特にレイテンシが発生します。ツール一覧を自動でキャッシュしたい場合は、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] と [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] の両方に `cache_tools_list=True` を渡してください。ツール一覧が変更されないと確信できる場合のみ使用してください。 +エージェントが実行されるたびに、MCP サーバーへ `list_tools()` が呼び出されます。サーバーがリモートの場合は特にレイテンシが発生します。ツール一覧を自動でキャッシュしたい場合は、[`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio]、[`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse]、[`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp] の各クラスに `cache_tools_list=True` を渡してください。ツール一覧が変更されないと確信できる場合のみ使用してください。 キャッシュを無効化したい場合は、サーバーで `invalidate_tools_cache()` を呼び出します。 diff --git a/docs/ja/tools.md b/docs/ja/tools.md index 7ab15e472..cd80092d5 100644 --- a/docs/ja/tools.md +++ b/docs/ja/tools.md @@ -17,6 +17,10 @@ OpenAI は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIRespons - [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] はエージェントに Web 検索を行わせます。 - [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] は OpenAI ベクトルストアから情報を取得します。 - [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] はコンピュータ操作タスクを自動化します。 +- [`CodeInterpreterTool`][agents.tool.CodeInterpreterTool] はサンドボックス環境でコードを実行します。 +- [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] はリモート MCP サーバーのツールをモデルから直接利用できるようにします。 +- [`ImageGenerationTool`][agents.tool.ImageGenerationTool] はプロンプトから画像を生成します。 +- [`LocalShellTool`][agents.tool.LocalShellTool] はローカルマシンでシェルコマンドを実行します。 ```python from agents import Agent, FileSearchTool, Runner, WebSearchTool diff --git a/docs/mcp.md b/docs/mcp.md index e279a25e0..2cd0aad9e 100644 --- a/docs/mcp.md +++ b/docs/mcp.md @@ -12,8 +12,9 @@ Currently, the MCP spec defines two kinds of servers, based on the transport mec 1. **stdio** servers run as a subprocess of your application. You can think of them as running "locally". 2. **HTTP over SSE** servers run remotely. You connect to them via a URL. +3. **Streamable HTTP** servers run remotely using the Streamable HTTP transport defined in the MCP spec. -You can use the [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] and [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse] classes to connect to these servers. +You can use the [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio], [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse], and [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp] classes to connect to these servers. For example, this is how you'd use the [official MCP filesystem server](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem). @@ -42,7 +43,7 @@ agent=Agent( ## Caching -Every time an Agent runs, it calls `list_tools()` on the MCP server. This can be a latency hit, especially if the server is a remote server. To automatically cache the list of tools, you can pass `cache_tools_list=True` to both [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio] and [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse]. You should only do this if you're certain the tool list will not change. +Every time an Agent runs, it calls `list_tools()` on the MCP server. This can be a latency hit, especially if the server is a remote server. To automatically cache the list of tools, you can pass `cache_tools_list=True` to [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio], [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse], and [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp]. You should only do this if you're certain the tool list will not change. If you want to invalidate the cache, you can call `invalidate_tools_cache()` on the servers. diff --git a/docs/tools.md b/docs/tools.md index 5fe2ecedb..89e28d998 100644 --- a/docs/tools.md +++ b/docs/tools.md @@ -13,6 +13,10 @@ OpenAI offers a few built-in tools when using the [`OpenAIResponsesModel`][agent - The [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] lets an agent search the web. - The [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] allows retrieving information from your OpenAI Vector Stores. - The [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] allows automating computer use tasks. +- The [`CodeInterpreterTool`][agents.tool.CodeInterpreterTool] lets the LLM execute code in a sandboxed environment. +- The [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] exposes a remote MCP server's tools to the model. +- The [`ImageGenerationTool`][agents.tool.ImageGenerationTool] generates images from a prompt. +- The [`LocalShellTool`][agents.tool.LocalShellTool] runs shell commands on your machine. ```python from agents import Agent, FileSearchTool, Runner, WebSearchTool From 6e078bf7a99badc5a36be961e4e6dd6dde4c3674 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 23 May 2025 13:00:30 -0400 Subject: [PATCH 088/186] Fix Gemini API content filter handling (#746) ## Summary - avoid AttributeError when Gemini API returns `None` for chat message - return empty output if message is filtered - add regression test ## Testing - `make format` - `make lint` - `make mypy` - `make tests` Towards #744 --- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 22 ++++++++++--- tests/test_openai_chatcompletions.py | 34 +++++++++++++++++++++ 2 files changed, 51 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 4465ff2fd..6b4045d21 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -71,12 +71,22 @@ async def get_response( stream=False, ) + first_choice = response.choices[0] + message = first_choice.message + if _debug.DONT_LOG_MODEL_DATA: logger.debug("Received model response") else: - logger.debug( - f"LLM resp:\n{json.dumps(response.choices[0].message.model_dump(), indent=2)}\n" - ) + if message is not None: + logger.debug( + "LLM resp:\n%s\n", + json.dumps(message.model_dump(), indent=2), + ) + else: + logger.debug( + "LLM resp had no message. finish_reason: %s", + first_choice.finish_reason, + ) usage = ( Usage( @@ -101,13 +111,15 @@ async def get_response( else Usage() ) if tracing.include_data(): - span_generation.span_data.output = [response.choices[0].message.model_dump()] + span_generation.span_data.output = ( + [message.model_dump()] if message is not None else [] + ) span_generation.span_data.usage = { "input_tokens": usage.input_tokens, "output_tokens": usage.output_tokens, } - items = Converter.message_to_output_items(response.choices[0].message) + items = Converter.message_to_output_items(message) if message is not None else [] return ModelResponse( output=items, diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index ba4605d08..9a85dcb7b 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -191,6 +191,40 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): assert fn_call_item.arguments == "{'x':1}" +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_get_response_with_no_message(monkeypatch) -> None: + """If the model returns no message, get_response should return an empty output.""" + msg = ChatCompletionMessage(role="assistant", content="ignored") + choice = Choice(index=0, finish_reason="content_filter", message=msg) + choice.message = None # type: ignore[assignment] + chat = ChatCompletion( + id="resp-id", + created=0, + model="fake", + object="chat.completion", + choices=[choice], + usage=None, + ) + + async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): + return chat + + monkeypatch.setattr(OpenAIChatCompletionsModel, "_fetch_response", patched_fetch_response) + model = OpenAIProvider(use_responses=False).get_model("gpt-4") + resp: ModelResponse = await model.get_response( + system_instructions=None, + input="", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + assert resp.output == [] + + @pytest.mark.asyncio async def test_fetch_response_non_stream(monkeypatch) -> None: """ From d46e2ec35baeec3c84a873438eb341ed64a6eede Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: siddharth Sambharia Date: Thu, 29 May 2025 21:13:25 +0530 Subject: [PATCH 089/186] Add Portkey AI as a tracing provider (#785) This PR adds Portkey AI as a tracing provider. Portkey helps you take your OpenAI agents from prototype to production. Portkey turns your experimental OpenAI Agents into production-ready systems by providing: - Complete observability of every agent step, tool use, and interaction - Built-in reliability with fallbacks, retries, and load balancing - Cost tracking and optimization to manage your AI spend - Access to 1600+ LLMs through a single integration - Guardrails to keep agent behavior safe and compliant - Version-controlled prompts for consistent agent performance Towards #786 --- docs/ja/tracing.md | 3 ++- docs/tracing.md | 1 + 2 files changed, 3 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/ja/tracing.md b/docs/ja/tracing.md index 0e0d0e77d..d67200ce4 100644 --- a/docs/ja/tracing.md +++ b/docs/ja/tracing.md @@ -119,4 +119,5 @@ async def main(): - [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/tracing/integrations/openai_agents) - [Langfuse](https://langfuse.com/docs/integrations/openaiagentssdk/openai-agents) - [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) -- [Okahu‑Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) \ No newline at end of file +- [Okahu‑Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) +- [Portkey AI](https://portkey.ai/docs/integrations/agents/openai-agents) diff --git a/docs/tracing.md b/docs/tracing.md index 4a9c1bd90..c7776ad7b 100644 --- a/docs/tracing.md +++ b/docs/tracing.md @@ -116,3 +116,4 @@ To customize this default setup, to send traces to alternative or additional bac - [Langtrace](https://docs.langtrace.ai/supported-integrations/llm-frameworks/openai-agents-sdk) - [Okahu-Monocle](https://github.com/monocle2ai/monocle) - [Galileo](https://v2docs.galileo.ai/integrations/openai-agent-integration#openai-agent-integration) +- [Portkey AI](https://portkey.ai/docs/integrations/agents/openai-agents) From 71968625ccafe62f7015dc6ab5f8eaea81a95bd4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Thu, 29 May 2025 22:11:33 +0200 Subject: [PATCH 090/186] Added RunErrorDetails object for MaxTurnsExceeded exception (#743) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ### Summary Introduced the `RunErrorDetails` object to get partial results from a run interrupted by `MaxTurnsExceeded` exception. In this proposal the `RunErrorDetails` object contains all the fields from `RunResult` with `final_output` set to `None` and `output_guardrail_results` set to an empty list. We can decide to return less information. @rm-openai At the moment the exception doesn't return the `RunErrorDetails` object for the streaming mode. Do you have any suggestions on how to deal with it? In the `_check_errors` function of `agents/result.py` file. ### Test plan I have not implemented any tests currently, but if needed I can implement a basic test to retrieve partial data. ### Issue number This PR is an attempt to solve issue #719 ### Checks - [✅ ] I've added new tests (if relevant) - [ ] I've added/updated the relevant documentation - [ ✅] I've run `make lint` and `make format` - [ ✅] I've made sure tests pass --- src/agents/__init__.py | 2 + src/agents/exceptions.py | 41 ++++++++++++++++--- src/agents/result.py | 57 +++++++++++++++++++++------ src/agents/run.py | 30 +++++++++++++- src/agents/util/_pretty_print.py | 12 ++++++ tests/test_run_error_details.py | 44 +++++++++++++++++++++ tests/test_tracing_errors_streamed.py | 4 -- 7 files changed, 167 insertions(+), 23 deletions(-) create mode 100644 tests/test_run_error_details.py diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 58949157a..820616437 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -14,6 +14,7 @@ MaxTurnsExceeded, ModelBehaviorError, OutputGuardrailTripwireTriggered, + RunErrorDetails, UserError, ) from .guardrail import ( @@ -204,6 +205,7 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "AgentHooks", "RunContextWrapper", "TContext", + "RunErrorDetails", "RunResult", "RunResultStreaming", "RunConfig", diff --git a/src/agents/exceptions.py b/src/agents/exceptions.py index 78898f017..4f6e2e768 100644 --- a/src/agents/exceptions.py +++ b/src/agents/exceptions.py @@ -1,11 +1,39 @@ -from typing import TYPE_CHECKING +from __future__ import annotations + +from dataclasses import dataclass +from typing import TYPE_CHECKING, Any if TYPE_CHECKING: + from .agent import Agent from .guardrail import InputGuardrailResult, OutputGuardrailResult + from .items import ModelResponse, RunItem, TResponseInputItem + from .run_context import RunContextWrapper + +from .util._pretty_print import pretty_print_run_error_details + + +@dataclass +class RunErrorDetails: + """Data collected from an agent run when an exception occurs.""" + input: str | list[TResponseInputItem] + new_items: list[RunItem] + raw_responses: list[ModelResponse] + last_agent: Agent[Any] + context_wrapper: RunContextWrapper[Any] + input_guardrail_results: list[InputGuardrailResult] + output_guardrail_results: list[OutputGuardrailResult] + + def __str__(self) -> str: + return pretty_print_run_error_details(self) class AgentsException(Exception): """Base class for all exceptions in the Agents SDK.""" + run_data: RunErrorDetails | None + + def __init__(self, *args: object) -> None: + super().__init__(*args) + self.run_data = None class MaxTurnsExceeded(AgentsException): @@ -15,6 +43,7 @@ class MaxTurnsExceeded(AgentsException): def __init__(self, message: str): self.message = message + super().__init__(message) class ModelBehaviorError(AgentsException): @@ -26,6 +55,7 @@ class ModelBehaviorError(AgentsException): def __init__(self, message: str): self.message = message + super().__init__(message) class UserError(AgentsException): @@ -35,15 +65,16 @@ class UserError(AgentsException): def __init__(self, message: str): self.message = message + super().__init__(message) class InputGuardrailTripwireTriggered(AgentsException): """Exception raised when a guardrail tripwire is triggered.""" - guardrail_result: "InputGuardrailResult" + guardrail_result: InputGuardrailResult """The result data of the guardrail that was triggered.""" - def __init__(self, guardrail_result: "InputGuardrailResult"): + def __init__(self, guardrail_result: InputGuardrailResult): self.guardrail_result = guardrail_result super().__init__( f"Guardrail {guardrail_result.guardrail.__class__.__name__} triggered tripwire" @@ -53,10 +84,10 @@ def __init__(self, guardrail_result: "InputGuardrailResult"): class OutputGuardrailTripwireTriggered(AgentsException): """Exception raised when a guardrail tripwire is triggered.""" - guardrail_result: "OutputGuardrailResult" + guardrail_result: OutputGuardrailResult """The result data of the guardrail that was triggered.""" - def __init__(self, guardrail_result: "OutputGuardrailResult"): + def __init__(self, guardrail_result: OutputGuardrailResult): self.guardrail_result = guardrail_result super().__init__( f"Guardrail {guardrail_result.guardrail.__class__.__name__} triggered tripwire" diff --git a/src/agents/result.py b/src/agents/result.py index 243db155c..764815246 100644 --- a/src/agents/result.py +++ b/src/agents/result.py @@ -11,14 +11,22 @@ from ._run_impl import QueueCompleteSentinel from .agent import Agent from .agent_output import AgentOutputSchemaBase -from .exceptions import InputGuardrailTripwireTriggered, MaxTurnsExceeded +from .exceptions import ( + AgentsException, + InputGuardrailTripwireTriggered, + MaxTurnsExceeded, + RunErrorDetails, +) from .guardrail import InputGuardrailResult, OutputGuardrailResult from .items import ItemHelpers, ModelResponse, RunItem, TResponseInputItem from .logger import logger from .run_context import RunContextWrapper from .stream_events import StreamEvent from .tracing import Trace -from .util._pretty_print import pretty_print_result, pretty_print_run_result_streaming +from .util._pretty_print import ( + pretty_print_result, + pretty_print_run_result_streaming, +) if TYPE_CHECKING: from ._run_impl import QueueCompleteSentinel @@ -206,31 +214,53 @@ async def stream_events(self) -> AsyncIterator[StreamEvent]: if self._stored_exception: raise self._stored_exception + def _create_error_details(self) -> RunErrorDetails: + """Return a `RunErrorDetails` object considering the current attributes of the class.""" + return RunErrorDetails( + input=self.input, + new_items=self.new_items, + raw_responses=self.raw_responses, + last_agent=self.current_agent, + context_wrapper=self.context_wrapper, + input_guardrail_results=self.input_guardrail_results, + output_guardrail_results=self.output_guardrail_results, + ) + def _check_errors(self): if self.current_turn > self.max_turns: - self._stored_exception = MaxTurnsExceeded(f"Max turns ({self.max_turns}) exceeded") + max_turns_exc = MaxTurnsExceeded(f"Max turns ({self.max_turns}) exceeded") + max_turns_exc.run_data = self._create_error_details() + self._stored_exception = max_turns_exc # Fetch all the completed guardrail results from the queue and raise if needed while not self._input_guardrail_queue.empty(): guardrail_result = self._input_guardrail_queue.get_nowait() if guardrail_result.output.tripwire_triggered: - self._stored_exception = InputGuardrailTripwireTriggered(guardrail_result) + tripwire_exc = InputGuardrailTripwireTriggered(guardrail_result) + tripwire_exc.run_data = self._create_error_details() + self._stored_exception = tripwire_exc # Check the tasks for any exceptions if self._run_impl_task and self._run_impl_task.done(): - exc = self._run_impl_task.exception() - if exc and isinstance(exc, Exception): - self._stored_exception = exc + run_impl_exc = self._run_impl_task.exception() + if run_impl_exc and isinstance(run_impl_exc, Exception): + if isinstance(run_impl_exc, AgentsException) and run_impl_exc.run_data is None: + run_impl_exc.run_data = self._create_error_details() + self._stored_exception = run_impl_exc if self._input_guardrails_task and self._input_guardrails_task.done(): - exc = self._input_guardrails_task.exception() - if exc and isinstance(exc, Exception): - self._stored_exception = exc + in_guard_exc = self._input_guardrails_task.exception() + if in_guard_exc and isinstance(in_guard_exc, Exception): + if isinstance(in_guard_exc, AgentsException) and in_guard_exc.run_data is None: + in_guard_exc.run_data = self._create_error_details() + self._stored_exception = in_guard_exc if self._output_guardrails_task and self._output_guardrails_task.done(): - exc = self._output_guardrails_task.exception() - if exc and isinstance(exc, Exception): - self._stored_exception = exc + out_guard_exc = self._output_guardrails_task.exception() + if out_guard_exc and isinstance(out_guard_exc, Exception): + if isinstance(out_guard_exc, AgentsException) and out_guard_exc.run_data is None: + out_guard_exc.run_data = self._create_error_details() + self._stored_exception = out_guard_exc def _cleanup_tasks(self): if self._run_impl_task and not self._run_impl_task.done(): @@ -244,3 +274,4 @@ def _cleanup_tasks(self): def __str__(self) -> str: return pretty_print_run_result_streaming(self) + diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index b196c3bf1..c67386495 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -1,3 +1,4 @@ + from __future__ import annotations import asyncio @@ -26,6 +27,7 @@ MaxTurnsExceeded, ModelBehaviorError, OutputGuardrailTripwireTriggered, + RunErrorDetails, ) from .guardrail import InputGuardrail, InputGuardrailResult, OutputGuardrail, OutputGuardrailResult from .handoffs import Handoff, HandoffInputFilter, handoff @@ -208,7 +210,9 @@ async def run( data={"max_turns": max_turns}, ), ) - raise MaxTurnsExceeded(f"Max turns ({max_turns}) exceeded") + raise MaxTurnsExceeded( + f"Max turns ({max_turns}) exceeded" + ) logger.debug( f"Running agent {current_agent.name} (turn {current_turn})", @@ -283,6 +287,17 @@ async def run( raise AgentsException( f"Unknown next step type: {type(turn_result.next_step)}" ) + except AgentsException as exc: + exc.run_data = RunErrorDetails( + input=original_input, + new_items=generated_items, + raw_responses=model_responses, + last_agent=current_agent, + context_wrapper=context_wrapper, + input_guardrail_results=input_guardrail_results, + output_guardrail_results=[] + ) + raise finally: if current_span: current_span.finish(reset_current=True) @@ -609,6 +624,19 @@ async def _run_streamed_impl( streamed_result._event_queue.put_nowait(QueueCompleteSentinel()) elif isinstance(turn_result.next_step, NextStepRunAgain): pass + except AgentsException as exc: + streamed_result.is_complete = True + streamed_result._event_queue.put_nowait(QueueCompleteSentinel()) + exc.run_data = RunErrorDetails( + input=streamed_result.input, + new_items=streamed_result.new_items, + raw_responses=streamed_result.raw_responses, + last_agent=current_agent, + context_wrapper=context_wrapper, + input_guardrail_results=streamed_result.input_guardrail_results, + output_guardrail_results=streamed_result.output_guardrail_results, + ) + raise except Exception as e: if current_span: _error_tracing.attach_error_to_span( diff --git a/src/agents/util/_pretty_print.py b/src/agents/util/_pretty_print.py index afd3e2b1b..29df3562e 100644 --- a/src/agents/util/_pretty_print.py +++ b/src/agents/util/_pretty_print.py @@ -3,6 +3,7 @@ from pydantic import BaseModel if TYPE_CHECKING: + from ..exceptions import RunErrorDetails from ..result import RunResult, RunResultBase, RunResultStreaming @@ -38,6 +39,17 @@ def pretty_print_result(result: "RunResult") -> str: return output +def pretty_print_run_error_details(result: "RunErrorDetails") -> str: + output = "RunErrorDetails:" + output += f'\n- Last agent: Agent(name="{result.last_agent.name}", ...)' + output += f"\n- {len(result.new_items)} new item(s)" + output += f"\n- {len(result.raw_responses)} raw response(s)" + output += f"\n- {len(result.input_guardrail_results)} input guardrail result(s)" + output += "\n(See `RunErrorDetails` for more details)" + + return output + + def pretty_print_run_result_streaming(result: "RunResultStreaming") -> str: output = "RunResultStreaming:" output += f'\n- Current agent: Agent(name="{result.current_agent.name}", ...)' diff --git a/tests/test_run_error_details.py b/tests/test_run_error_details.py new file mode 100644 index 000000000..2268b3780 --- /dev/null +++ b/tests/test_run_error_details.py @@ -0,0 +1,44 @@ +import json + +import pytest + +from agents import Agent, MaxTurnsExceeded, RunErrorDetails, Runner + +from .fake_model import FakeModel +from .test_responses import get_function_tool, get_function_tool_call, get_text_message + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_run_error_includes_data(): + model = FakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model, tools=[get_function_tool("foo", "res")]) + model.add_multiple_turn_outputs([ + [get_text_message("1"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], + [get_text_message("done")], + ]) + with pytest.raises(MaxTurnsExceeded) as exc: + await Runner.run(agent, input="hello", max_turns=1) + data = exc.value.run_data + assert isinstance(data, RunErrorDetails) + assert data.last_agent == agent + assert len(data.raw_responses) == 1 + assert len(data.new_items) > 0 + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_streamed_run_error_includes_data(): + model = FakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model, tools=[get_function_tool("foo", "res")]) + model.add_multiple_turn_outputs([ + [get_text_message("1"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], + [get_text_message("done")], + ]) + result = Runner.run_streamed(agent, input="hello", max_turns=1) + with pytest.raises(MaxTurnsExceeded) as exc: + async for _ in result.stream_events(): + pass + data = exc.value.run_data + assert isinstance(data, RunErrorDetails) + assert data.last_agent == agent + assert len(data.raw_responses) == 1 + assert len(data.new_items) > 0 diff --git a/tests/test_tracing_errors_streamed.py b/tests/test_tracing_errors_streamed.py index 416793e70..40efef3fa 100644 --- a/tests/test_tracing_errors_streamed.py +++ b/tests/test_tracing_errors_streamed.py @@ -168,10 +168,6 @@ async def test_tool_call_error(): "children": [ { "type": "agent", - "error": { - "message": "Error in agent run", - "data": {"error": "Invalid JSON input for tool foo: bad_json"}, - }, "data": { "name": "test_agent", "handoffs": [], From 47fa8e87b1b1553f1733dd1909b784cedbc98872 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Sarmad Gulzar Date: Fri, 30 May 2025 02:24:31 +0500 Subject: [PATCH 091/186] Fixed Python syntax (#665) --- docs/tools.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/tools.md b/docs/tools.md index 89e28d998..4e9a20d32 100644 --- a/docs/tools.md +++ b/docs/tools.md @@ -270,7 +270,7 @@ The `agent.as_tool` function is a convenience method to make it easy to turn an ```python @function_tool async def run_my_agent() -> str: - """A tool that runs the agent with custom configs". + """A tool that runs the agent with custom configs""" agent = Agent(name="My agent", instructions="...") From b699d9a5332da6024a31279be2c33f602cf0dba2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: rob-openai Date: Fri, 30 May 2025 07:32:25 -0700 Subject: [PATCH 092/186] Small fix for litellm model (#789) Small fix: Removing `import litellm.types` as its outside the try except block for importing litellm so the import error message isn't displayed, and the line actually isn't needed. I was reproducing a GitHub issue and came across this in the process. --- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index 49e2d42d7..14130c5e3 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -5,7 +5,6 @@ from collections.abc import AsyncIterator from typing import Any, Literal, cast, overload -import litellm.types from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from agents.exceptions import ModelBehaviorError From 16fb29c1f040bd9807c3d353c918ccb6a407f550 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rehan Ul Haq Date: Fri, 30 May 2025 20:53:15 +0500 Subject: [PATCH 093/186] Fix typo in assertion message for handoff function (#780) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ### Overview This PR fixes a typo in the assert statement within the `handoff` function in `handoffs.py`, changing `'on_input'` to `'on_handoff`' for accuracy and clarity. ### Changes - Corrected the word “on_input” to “on_handoff” in the docstring. ### Motivation Clear and correct documentation improves code readability and reduces confusion for users and contributors. ### Checklist - [x] I have reviewed the docstring after making the change. - [x] No functionality is affected. - [x] The change follows the repository’s contribution guidelines. --- src/agents/handoffs.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/handoffs.py b/src/agents/handoffs.py index 686191f3d..50dd417a2 100644 --- a/src/agents/handoffs.py +++ b/src/agents/handoffs.py @@ -168,7 +168,7 @@ def handoff( input_filter: a function that filters the inputs that are passed to the next agent. """ assert (on_handoff and input_type) or not (on_handoff and input_type), ( - "You must provide either both on_input and input_type, or neither" + "You must provide either both on_handoff and input_type, or neither" ) type_adapter: TypeAdapter[Any] | None if input_type is not None: From 0a28d71ccaa0591dd8cb724b5a6c64e84d67ef95 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Chang Luo <33987852+luochang212@users.noreply.github.com> Date: Sat, 31 May 2025 00:11:10 +0800 Subject: [PATCH 094/186] Fix typo: Replace 'two' with 'three' in /docs/mcp.md (#757) The documentation in `docs/mcp.md` listed three server types (stdio, HTTP over SSE, Streamable HTTP) but incorrectly stated "two kinds of servers" in the heading. This PR fixes the numerical discrepancy. **Changes:** - Modified from "two kinds of servers" to "three kinds of servers". - File: `docs/mcp.md` (line 11). --- docs/mcp.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/mcp.md b/docs/mcp.md index 2cd0aad9e..76d142029 100644 --- a/docs/mcp.md +++ b/docs/mcp.md @@ -8,7 +8,7 @@ The Agents SDK has support for MCP. This enables you to use a wide range of MCP ## MCP servers -Currently, the MCP spec defines two kinds of servers, based on the transport mechanism they use: +Currently, the MCP spec defines three kinds of servers, based on the transport mechanism they use: 1. **stdio** servers run as a subprocess of your application. You can think of them as running "locally". 2. **HTTP over SSE** servers run remotely. You connect to them via a URL. From ad80f788b9a9c37ab76018824073103b88f154d7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Venkat Naveen <56882317+venkatnaveen7@users.noreply.github.com> Date: Fri, 30 May 2025 20:13:57 +0400 Subject: [PATCH 095/186] Update input_guardrails.py (#774) Changed the function comment as input_guardrails only deals with input messages --- examples/agent_patterns/input_guardrails.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/examples/agent_patterns/input_guardrails.py b/examples/agent_patterns/input_guardrails.py index 154535511..18ab9d2a7 100644 --- a/examples/agent_patterns/input_guardrails.py +++ b/examples/agent_patterns/input_guardrails.py @@ -20,7 +20,7 @@ Guardrails are checks that run in parallel to the agent's execution. They can be used to do things like: - Check if input messages are off-topic -- Check that output messages don't violate any policies +- Check that input messages don't violate any policies - Take over control of the agent's execution if an unexpected input is detected In this example, we'll setup an input guardrail that trips if the user is asking to do math homework. From 64383502dd45ea4f44ee9a014f8f21e5fd88c1cd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rehan Ul Haq Date: Fri, 30 May 2025 21:14:10 +0500 Subject: [PATCH 096/186] docs: fix typo in docstring for is_strict_json_schema method (#775) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ### Overview This PR fixes a small typo in the docstring of the `is_strict_json_schema` abstract method of the `AgentOutputSchemaBase` class in `agent_output.py`. ### Changes - Corrected the word “valis” to “valid” in the docstring. ### Motivation Clear and correct documentation improves code readability and reduces confusion for users and contributors. ### Checklist - [x] I have reviewed the docstring after making the change. - [x] No functionality is affected. - [x] The change follows the repository’s contribution guidelines. --- src/agents/agent_output.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/agent_output.py b/src/agents/agent_output.py index 066bbd835..ee14956e3 100644 --- a/src/agents/agent_output.py +++ b/src/agents/agent_output.py @@ -38,7 +38,7 @@ def json_schema(self) -> dict[str, Any]: @abc.abstractmethod def is_strict_json_schema(self) -> bool: """Whether the JSON schema is in strict mode. Strict mode constrains the JSON schema - features, but guarantees valis JSON. See here for details: + features, but guarantees valid JSON. See here for details: https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs#supported-schemas """ pass From cfe9099f3f30607c92e3e7fd62d59990c0642e70 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 30 May 2025 14:41:54 -0400 Subject: [PATCH 097/186] Add comment to handoff_occured misspelling (#792) People keep trying to fix this, but its a breaking change. --- src/agents/stream_events.py | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/src/agents/stream_events.py b/src/agents/stream_events.py index 111d0b951..a271e8acd 100644 --- a/src/agents/stream_events.py +++ b/src/agents/stream_events.py @@ -31,6 +31,7 @@ class RunItemStreamEvent: name: Literal[ "message_output_created", "handoff_requested", + # This is misspelled, but we can't change it because that would be a breaking change "handoff_occured", "tool_called", "tool_output", From 3e7b2863e9486146586cd382d383013a7e93c40e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Tue, 3 Jun 2025 00:10:07 +0900 Subject: [PATCH 098/186] Fix #777 by handling MCPCall events in RunImpl (#799) This pull request resolves #777; If you think we should introduce a new item type for MCP call output, please let me know. As other hosted tools use this event, I believe using the same should be good to go tho. --- examples/hosted_mcp/approvals.py | 2 +- examples/hosted_mcp/simple.py | 2 +- src/agents/_run_impl.py | 4 ++++ 3 files changed, 6 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/examples/hosted_mcp/approvals.py b/examples/hosted_mcp/approvals.py index 2cabb3ee2..3080a1d63 100644 --- a/examples/hosted_mcp/approvals.py +++ b/examples/hosted_mcp/approvals.py @@ -48,7 +48,7 @@ async def main(verbose: bool, stream: bool): print(res.final_output) if verbose: - for item in result.new_items: + for item in res.new_items: print(item) diff --git a/examples/hosted_mcp/simple.py b/examples/hosted_mcp/simple.py index 508c3a7ae..895fdfbe0 100644 --- a/examples/hosted_mcp/simple.py +++ b/examples/hosted_mcp/simple.py @@ -34,7 +34,7 @@ async def main(verbose: bool, stream: bool): # The repository is primarily written in multiple languages, including Rust and TypeScript... if verbose: - for item in result.new_items: + for item in res.new_items: print(item) diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index 2cfa270e0..e98010555 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -33,6 +33,7 @@ ImageGenerationCall, LocalShellCall, McpApprovalRequest, + McpCall, McpListTools, ) from openai.types.responses.response_reasoning_item import ResponseReasoningItem @@ -456,6 +457,9 @@ def process_model_response( ) elif isinstance(output, McpListTools): items.append(MCPListToolsItem(raw_item=output, agent=agent)) + elif isinstance(output, McpCall): + items.append(ToolCallItem(raw_item=output, agent=agent)) + tools_used.append("mcp") elif isinstance(output, ImageGenerationCall): items.append(ToolCallItem(raw_item=output, agent=agent)) tools_used.append("image_generation") From 775d3e237efd4686bb98aca11ac96c0488ac1fd8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: westhood Date: Mon, 2 Jun 2025 23:10:21 +0800 Subject: [PATCH 099/186] Ensure item.model_dump only contains JSON serializable types (#801) The EmbeddedResource from MCP tool call contains a field with type AnyUrl that is not JSON-serializable. To avoid this exception, use item.model_dump(mode="json") to ensure a JSON-serializable return value. --- src/agents/mcp/util.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/mcp/util.py b/src/agents/mcp/util.py index bbfe1885c..5a963bc01 100644 --- a/src/agents/mcp/util.py +++ b/src/agents/mcp/util.py @@ -116,7 +116,7 @@ async def invoke_mcp_tool( if len(result.content) == 1: tool_output = result.content[0].model_dump_json() elif len(result.content) > 1: - tool_output = json.dumps([item.model_dump() for item in result.content]) + tool_output = json.dumps([item.model_dump(mode="json") for item in result.content]) else: logger.error(f"Errored MCP tool result: {result}") tool_output = "Error running tool." From d4c7a23e1dc49d5f060276e6afcd815418266ffd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 2 Jun 2025 14:49:16 -0400 Subject: [PATCH 100/186] Don't cache agent tools during a run (#803) ### Summary: Towards #767. We were caching the list of tools for an agent, so if you did `agent.tools.append(...)` from a tool call, the next call to the model wouldn't include the new tool. THis is a bug. ### Test Plan: Unit tests. Note that now MCP tools are listed each time the agent runs (users can still cache the `list_tools` however). --- src/agents/exceptions.py | 2 + src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 6 +- src/agents/mcp/server.py | 10 ++-- src/agents/result.py | 1 - src/agents/run.py | 15 ++--- src/agents/voice/model.py | 2 + tests/mcp/test_mcp_tracing.py | 60 ++++++++++++------- tests/models/test_litellm_extra_body.py | 3 +- tests/test_agent_runner.py | 35 +++++++++++ tests/test_agent_runner_streamed.py | 37 ++++++++++++ tests/test_run_error_details.py | 20 ++++--- 11 files changed, 143 insertions(+), 48 deletions(-) diff --git a/src/agents/exceptions.py b/src/agents/exceptions.py index 4f6e2e768..c00024c2e 100644 --- a/src/agents/exceptions.py +++ b/src/agents/exceptions.py @@ -15,6 +15,7 @@ @dataclass class RunErrorDetails: """Data collected from an agent run when an exception occurs.""" + input: str | list[TResponseInputItem] new_items: list[RunItem] raw_responses: list[ModelResponse] @@ -29,6 +30,7 @@ def __str__(self) -> str: class AgentsException(Exception): """Base class for all exceptions in the Agents SDK.""" + run_data: RunErrorDetails | None def __init__(self, *args: object) -> None: diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index 14130c5e3..7cf7a2de5 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -110,12 +110,14 @@ async def get_response( input_tokens_details=InputTokensDetails( cached_tokens=getattr( response_usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0 - ) or 0 + ) + or 0 ), output_tokens_details=OutputTokensDetails( reasoning_tokens=getattr( response_usage.completion_tokens_details, "reasoning_tokens", 0 - ) or 0 + ) + or 0 ), ) if response.usage diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index 414b517ab..b012a0968 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -88,7 +88,7 @@ def create_streams( tuple[ MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], MemoryObjectSendStream[SessionMessage], - GetSessionIdCallback | None + GetSessionIdCallback | None, ] ]: """Create the streams for the server.""" @@ -243,7 +243,7 @@ def create_streams( tuple[ MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], MemoryObjectSendStream[SessionMessage], - GetSessionIdCallback | None + GetSessionIdCallback | None, ] ]: """Create the streams for the server.""" @@ -314,7 +314,7 @@ def create_streams( tuple[ MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], MemoryObjectSendStream[SessionMessage], - GetSessionIdCallback | None + GetSessionIdCallback | None, ] ]: """Create the streams for the server.""" @@ -394,7 +394,7 @@ def create_streams( tuple[ MemoryObjectReceiveStream[SessionMessage | Exception], MemoryObjectSendStream[SessionMessage], - GetSessionIdCallback | None + GetSessionIdCallback | None, ] ]: """Create the streams for the server.""" @@ -403,7 +403,7 @@ def create_streams( headers=self.params.get("headers", None), timeout=self.params.get("timeout", timedelta(seconds=30)), sse_read_timeout=self.params.get("sse_read_timeout", timedelta(seconds=60 * 5)), - terminate_on_close=self.params.get("terminate_on_close", True) + terminate_on_close=self.params.get("terminate_on_close", True), ) @property diff --git a/src/agents/result.py b/src/agents/result.py index 764815246..5cf0e74c8 100644 --- a/src/agents/result.py +++ b/src/agents/result.py @@ -274,4 +274,3 @@ def _cleanup_tasks(self): def __str__(self) -> str: return pretty_print_run_result_streaming(self) - diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index c67386495..bfbdacd45 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -1,4 +1,3 @@ - from __future__ import annotations import asyncio @@ -182,6 +181,8 @@ async def run( try: while True: + all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent) + # Start an agent span if we don't have one. This span is ended if the current # agent changes, or if the agent loop ends. if current_span is None: @@ -197,8 +198,6 @@ async def run( output_type=output_type_name, ) current_span.start(mark_as_current=True) - - all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent) current_span.span_data.tools = [t.name for t in all_tools] current_turn += 1 @@ -210,9 +209,7 @@ async def run( data={"max_turns": max_turns}, ), ) - raise MaxTurnsExceeded( - f"Max turns ({max_turns}) exceeded" - ) + raise MaxTurnsExceeded(f"Max turns ({max_turns}) exceeded") logger.debug( f"Running agent {current_agent.name} (turn {current_turn})", @@ -295,7 +292,7 @@ async def run( last_agent=current_agent, context_wrapper=context_wrapper, input_guardrail_results=input_guardrail_results, - output_guardrail_results=[] + output_guardrail_results=[], ) raise finally: @@ -528,6 +525,8 @@ async def _run_streamed_impl( if streamed_result.is_complete: break + all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent) + # Start an agent span if we don't have one. This span is ended if the current # agent changes, or if the agent loop ends. if current_span is None: @@ -543,8 +542,6 @@ async def _run_streamed_impl( output_type=output_type_name, ) current_span.start(mark_as_current=True) - - all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent) tool_names = [t.name for t in all_tools] current_span.span_data.tools = tool_names current_turn += 1 diff --git a/src/agents/voice/model.py b/src/agents/voice/model.py index c36a4de76..b048a452d 100644 --- a/src/agents/voice/model.py +++ b/src/agents/voice/model.py @@ -17,9 +17,11 @@ TTSVoice = Literal["alloy", "ash", "coral", "echo", "fable", "onyx", "nova", "sage", "shimmer"] """Exportable type for the TTSModelSettings voice enum""" + @dataclass class TTSModelSettings: """Settings for a TTS model.""" + voice: TTSVoice | None = None """ The voice to use for the TTS model. If not provided, the default voice for the respective model diff --git a/tests/mcp/test_mcp_tracing.py b/tests/mcp/test_mcp_tracing.py index b71954b5b..54575dcb5 100644 --- a/tests/mcp/test_mcp_tracing.py +++ b/tests/mcp/test_mcp_tracing.py @@ -44,6 +44,10 @@ async def test_mcp_tracing(): { "workflow_name": "Agent workflow", "children": [ + { + "type": "mcp_tools", + "data": {"server": "fake_mcp_server", "result": ["test_tool_1"]}, + }, { "type": "agent", "data": { @@ -53,10 +57,6 @@ async def test_mcp_tracing(): "output_type": "str", }, "children": [ - { - "type": "mcp_tools", - "data": {"server": "fake_mcp_server", "result": ["test_tool_1"]}, - }, { "type": "function", "data": { @@ -66,8 +66,12 @@ async def test_mcp_tracing(): "mcp_data": {"server": "fake_mcp_server"}, }, }, + { + "type": "mcp_tools", + "data": {"server": "fake_mcp_server", "result": ["test_tool_1"]}, + }, ], - } + }, ], } ] @@ -100,6 +104,13 @@ async def test_mcp_tracing(): { "workflow_name": "Agent workflow", "children": [ + { + "type": "mcp_tools", + "data": { + "server": "fake_mcp_server", + "result": ["test_tool_1", "test_tool_2"], + }, + }, { "type": "agent", "data": { @@ -109,13 +120,6 @@ async def test_mcp_tracing(): "output_type": "str", }, "children": [ - { - "type": "mcp_tools", - "data": { - "server": "fake_mcp_server", - "result": ["test_tool_1", "test_tool_2"], - }, - }, { "type": "function", "data": { @@ -133,8 +137,15 @@ async def test_mcp_tracing(): "mcp_data": {"server": "fake_mcp_server"}, }, }, + { + "type": "mcp_tools", + "data": { + "server": "fake_mcp_server", + "result": ["test_tool_1", "test_tool_2"], + }, + }, ], - } + }, ], } ] @@ -165,6 +176,13 @@ async def test_mcp_tracing(): { "workflow_name": "Agent workflow", "children": [ + { + "type": "mcp_tools", + "data": { + "server": "fake_mcp_server", + "result": ["test_tool_1", "test_tool_2", "test_tool_3"], + }, + }, { "type": "agent", "data": { @@ -174,13 +192,6 @@ async def test_mcp_tracing(): "output_type": "str", }, "children": [ - { - "type": "mcp_tools", - "data": { - "server": "fake_mcp_server", - "result": ["test_tool_1", "test_tool_2", "test_tool_3"], - }, - }, { "type": "function", "data": { @@ -190,8 +201,15 @@ async def test_mcp_tracing(): "mcp_data": {"server": "fake_mcp_server"}, }, }, + { + "type": "mcp_tools", + "data": { + "server": "fake_mcp_server", + "result": ["test_tool_1", "test_tool_2", "test_tool_3"], + }, + }, ], - } + }, ], } ] diff --git a/tests/models/test_litellm_extra_body.py b/tests/models/test_litellm_extra_body.py index ac56c25cf..3c83b0607 100644 --- a/tests/models/test_litellm_extra_body.py +++ b/tests/models/test_litellm_extra_body.py @@ -26,8 +26,7 @@ async def fake_acompletion(model, messages=None, **kwargs): monkeypatch.setattr(litellm, "acompletion", fake_acompletion) settings = ModelSettings( - temperature=0.1, - extra_body={"cached_content": "some_cache", "foo": 123} + temperature=0.1, extra_body={"cached_content": "some_cache", "foo": 123} ) model = LitellmModel(model="test-model") diff --git a/tests/test_agent_runner.py b/tests/test_agent_runner.py index 14a278a90..77eb8019e 100644 --- a/tests/test_agent_runner.py +++ b/tests/test_agent_runner.py @@ -745,3 +745,38 @@ async def test_previous_response_id_passed_between_runs_streamed_multi_turn(): pass assert model.last_turn_args.get("previous_response_id") == "resp-stream-test" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_dynamic_tool_addition_run() -> None: + """Test that tools can be added to an agent during a run.""" + model = FakeModel() + + executed: dict[str, bool] = {"called": False} + + agent = Agent(name="test", model=model, tool_use_behavior="run_llm_again") + + @function_tool(name_override="tool2") + def tool2() -> str: + executed["called"] = True + return "result2" + + @function_tool(name_override="add_tool") + async def add_tool() -> str: + agent.tools.append(tool2) + return "added" + + agent.tools.append(add_tool) + + model.add_multiple_turn_outputs( + [ + [get_function_tool_call("add_tool", json.dumps({}))], + [get_function_tool_call("tool2", json.dumps({}))], + [get_text_message("done")], + ] + ) + + result = await Runner.run(agent, input="start") + + assert executed["called"] is True + assert result.final_output == "done" diff --git a/tests/test_agent_runner_streamed.py b/tests/test_agent_runner_streamed.py index 87a76a706..31fe2979b 100644 --- a/tests/test_agent_runner_streamed.py +++ b/tests/test_agent_runner_streamed.py @@ -18,6 +18,7 @@ RunContextWrapper, Runner, UserError, + function_tool, handoff, ) from agents.items import RunItem @@ -684,3 +685,39 @@ async def test_streaming_events(): assert len(agent_data) == 2, "should have 2 agent updated events" assert agent_data[0].new_agent == agent_2, "should have started with agent_2" assert agent_data[1].new_agent == agent_1, "should have handed off to agent_1" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_dynamic_tool_addition_run_streamed() -> None: + model = FakeModel() + + executed: dict[str, bool] = {"called": False} + + agent = Agent(name="test", model=model, tool_use_behavior="run_llm_again") + + @function_tool(name_override="tool2") + def tool2() -> str: + executed["called"] = True + return "result2" + + @function_tool(name_override="add_tool") + async def add_tool() -> str: + agent.tools.append(tool2) + return "added" + + agent.tools.append(add_tool) + + model.add_multiple_turn_outputs( + [ + [get_function_tool_call("add_tool", json.dumps({}))], + [get_function_tool_call("tool2", json.dumps({}))], + [get_text_message("done")], + ] + ) + + result = Runner.run_streamed(agent, input="start") + async for _ in result.stream_events(): + pass + + assert executed["called"] is True + assert result.final_output == "done" diff --git a/tests/test_run_error_details.py b/tests/test_run_error_details.py index 2268b3780..104b248fc 100644 --- a/tests/test_run_error_details.py +++ b/tests/test_run_error_details.py @@ -12,10 +12,12 @@ async def test_run_error_includes_data(): model = FakeModel() agent = Agent(name="test", model=model, tools=[get_function_tool("foo", "res")]) - model.add_multiple_turn_outputs([ - [get_text_message("1"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], - [get_text_message("done")], - ]) + model.add_multiple_turn_outputs( + [ + [get_text_message("1"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], + [get_text_message("done")], + ] + ) with pytest.raises(MaxTurnsExceeded) as exc: await Runner.run(agent, input="hello", max_turns=1) data = exc.value.run_data @@ -29,10 +31,12 @@ async def test_run_error_includes_data(): async def test_streamed_run_error_includes_data(): model = FakeModel() agent = Agent(name="test", model=model, tools=[get_function_tool("foo", "res")]) - model.add_multiple_turn_outputs([ - [get_text_message("1"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], - [get_text_message("done")], - ]) + model.add_multiple_turn_outputs( + [ + [get_text_message("1"), get_function_tool_call("foo", json.dumps({"a": "b"}))], + [get_text_message("done")], + ] + ) result = Runner.run_streamed(agent, input="hello", max_turns=1) with pytest.raises(MaxTurnsExceeded) as exc: async for _ in result.stream_events(): From 995af4d83e0b0e086ad8f2b11f194fa29d1e27e1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 2 Jun 2025 15:32:02 -0400 Subject: [PATCH 101/186] Only start tracing worker thread on first span/trace (#804) Closes #796. Shouldn't start a busy waiting thread if there aren't any traces. Test plan ``` import threading assert threading.active_count() == 1 import agents assert threading.active_count() == 1 ``` --- src/agents/tracing/processors.py | 32 +++++++++++++++++++++++++++++--- 1 file changed, 29 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/src/agents/tracing/processors.py b/src/agents/tracing/processors.py index 2913b11a4..73f733125 100644 --- a/src/agents/tracing/processors.py +++ b/src/agents/tracing/processors.py @@ -188,10 +188,27 @@ def __init__( # Track when we next *must* perform a scheduled export self._next_export_time = time.time() + self._schedule_delay - self._worker_thread = threading.Thread(target=self._run, daemon=True) - self._worker_thread.start() + # We lazily start the background worker thread the first time a span/trace is queued. + self._worker_thread: threading.Thread | None = None + self._thread_start_lock = threading.Lock() + + def _ensure_thread_started(self) -> None: + # Fast path without holding the lock + if self._worker_thread and self._worker_thread.is_alive(): + return + + # Double-checked locking to avoid starting multiple threads + with self._thread_start_lock: + if self._worker_thread and self._worker_thread.is_alive(): + return + + self._worker_thread = threading.Thread(target=self._run, daemon=True) + self._worker_thread.start() def on_trace_start(self, trace: Trace) -> None: + # Ensure the background worker is running before we enqueue anything. + self._ensure_thread_started() + try: self._queue.put_nowait(trace) except queue.Full: @@ -206,6 +223,9 @@ def on_span_start(self, span: Span[Any]) -> None: pass def on_span_end(self, span: Span[Any]) -> None: + # Ensure the background worker is running before we enqueue anything. + self._ensure_thread_started() + try: self._queue.put_nowait(span) except queue.Full: @@ -216,7 +236,13 @@ def shutdown(self, timeout: float | None = None): Called when the application stops. We signal our thread to stop, then join it. """ self._shutdown_event.set() - self._worker_thread.join(timeout=timeout) + + # Only join if we ever started the background thread; otherwise flush synchronously. + if self._worker_thread and self._worker_thread.is_alive(): + self._worker_thread.join(timeout=timeout) + else: + # No background thread: process any remaining items synchronously. + self._export_batches(force=True) def force_flush(self): """ From 4046fcb3fab3d1e298e6a3b3515585b13b384975 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 3 Jun 2025 13:44:16 -0400 Subject: [PATCH 102/186] Add is_enabled to FunctionTool (#808) ### Summary: Allows a user to do `function_tool(is_enabled=)`; the callable is called when the agent runs. This allows you to dynamically enable/disable a tool based on the context/env. The meta-goal is to allow `Agent` to be effectively immutable. That enables some nice things down the line, and this allows you to dynamically modify the tools list without mutating the agent. ### Test Plan: Unit tests --- src/agents/agent.py | 22 +++++++++++++--- src/agents/run.py | 10 ++++--- src/agents/tool.py | 17 +++++++++++- tests/test_function_tool.py | 43 ++++++++++++++++++++++++++++++- tests/test_run_step_execution.py | 2 +- tests/test_run_step_processing.py | 32 +++++++++++++---------- 6 files changed, 102 insertions(+), 24 deletions(-) diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index e22f579fa..6adccedd5 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -1,5 +1,6 @@ from __future__ import annotations +import asyncio import dataclasses import inspect from collections.abc import Awaitable @@ -17,7 +18,7 @@ from .model_settings import ModelSettings from .models.interface import Model from .run_context import RunContextWrapper, TContext -from .tool import FunctionToolResult, Tool, function_tool +from .tool import FunctionTool, FunctionToolResult, Tool, function_tool from .util import _transforms from .util._types import MaybeAwaitable @@ -246,7 +247,22 @@ async def get_mcp_tools(self) -> list[Tool]: convert_schemas_to_strict = self.mcp_config.get("convert_schemas_to_strict", False) return await MCPUtil.get_all_function_tools(self.mcp_servers, convert_schemas_to_strict) - async def get_all_tools(self) -> list[Tool]: + async def get_all_tools(self, run_context: RunContextWrapper[Any]) -> list[Tool]: """All agent tools, including MCP tools and function tools.""" mcp_tools = await self.get_mcp_tools() - return mcp_tools + self.tools + + async def _check_tool_enabled(tool: Tool) -> bool: + if not isinstance(tool, FunctionTool): + return True + + attr = tool.is_enabled + if isinstance(attr, bool): + return attr + res = attr(run_context, self) + if inspect.isawaitable(res): + return bool(await res) + return bool(res) + + results = await asyncio.gather(*(_check_tool_enabled(t) for t in self.tools)) + enabled: list[Tool] = [t for t, ok in zip(self.tools, results) if ok] + return [*mcp_tools, *enabled] diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index bfbdacd45..f375a0b89 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -181,7 +181,7 @@ async def run( try: while True: - all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent) + all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent, context_wrapper) # Start an agent span if we don't have one. This span is ended if the current # agent changes, or if the agent loop ends. @@ -525,7 +525,7 @@ async def _run_streamed_impl( if streamed_result.is_complete: break - all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent) + all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent, context_wrapper) # Start an agent span if we don't have one. This span is ended if the current # agent changes, or if the agent loop ends. @@ -980,8 +980,10 @@ def _get_handoffs(cls, agent: Agent[Any]) -> list[Handoff]: return handoffs @classmethod - async def _get_all_tools(cls, agent: Agent[Any]) -> list[Tool]: - return await agent.get_all_tools() + async def _get_all_tools( + cls, agent: Agent[Any], context_wrapper: RunContextWrapper[Any] + ) -> list[Tool]: + return await agent.get_all_tools(context_wrapper) @classmethod def _get_model(cls, agent: Agent[Any], run_config: RunConfig) -> Model: diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index fd5a21c89..57272f9f4 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -4,7 +4,7 @@ import json from collections.abc import Awaitable from dataclasses import dataclass -from typing import Any, Callable, Literal, Union, overload +from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Literal, Union, overload from openai.types.responses.file_search_tool_param import Filters, RankingOptions from openai.types.responses.response_output_item import LocalShellCall, McpApprovalRequest @@ -24,6 +24,9 @@ from .util import _error_tracing from .util._types import MaybeAwaitable +if TYPE_CHECKING: + from .agent import Agent + ToolParams = ParamSpec("ToolParams") ToolFunctionWithoutContext = Callable[ToolParams, Any] @@ -74,6 +77,11 @@ class FunctionTool: """Whether the JSON schema is in strict mode. We **strongly** recommend setting this to True, as it increases the likelihood of correct JSON input.""" + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True + """Whether the tool is enabled. Either a bool or a Callable that takes the run context and agent + and returns whether the tool is enabled. You can use this to dynamically enable/disable a tool + based on your context/state.""" + @dataclass class FileSearchTool: @@ -262,6 +270,7 @@ def function_tool( use_docstring_info: bool = True, failure_error_function: ToolErrorFunction | None = None, strict_mode: bool = True, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> FunctionTool: """Overload for usage as @function_tool (no parentheses).""" ... @@ -276,6 +285,7 @@ def function_tool( use_docstring_info: bool = True, failure_error_function: ToolErrorFunction | None = None, strict_mode: bool = True, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> Callable[[ToolFunction[...]], FunctionTool]: """Overload for usage as @function_tool(...).""" ... @@ -290,6 +300,7 @@ def function_tool( use_docstring_info: bool = True, failure_error_function: ToolErrorFunction | None = default_tool_error_function, strict_mode: bool = True, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> FunctionTool | Callable[[ToolFunction[...]], FunctionTool]: """ Decorator to create a FunctionTool from a function. By default, we will: @@ -318,6 +329,9 @@ def function_tool( If False, it allows non-strict JSON schemas. For example, if a parameter has a default value, it will be optional, additional properties are allowed, etc. See here for more: https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs?api-mode=responses#supported-schemas + is_enabled: Whether the tool is enabled. Can be a bool or a callable that takes the run + context and agent and returns whether the tool is enabled. Disabled tools are hidden + from the LLM at runtime. """ def _create_function_tool(the_func: ToolFunction[...]) -> FunctionTool: @@ -407,6 +421,7 @@ async def _on_invoke_tool(ctx: RunContextWrapper[Any], input: str) -> Any: params_json_schema=schema.params_json_schema, on_invoke_tool=_on_invoke_tool, strict_json_schema=strict_mode, + is_enabled=is_enabled, ) # If func is actually a callable, we were used as @function_tool with no parentheses diff --git a/tests/test_function_tool.py b/tests/test_function_tool.py index 0a57aea87..c5d7da649 100644 --- a/tests/test_function_tool.py +++ b/tests/test_function_tool.py @@ -5,7 +5,7 @@ from pydantic import BaseModel from typing_extensions import TypedDict -from agents import FunctionTool, ModelBehaviorError, RunContextWrapper, function_tool +from agents import Agent, FunctionTool, ModelBehaviorError, RunContextWrapper, function_tool from agents.tool import default_tool_error_function @@ -255,3 +255,44 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> result = await tool.on_invoke_tool(ctx, '{"a": 1, "b": 2}') assert result == "error_ValueError" + + +class BoolCtx(BaseModel): + enable_tools: bool + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_is_enabled_bool_and_callable(): + @function_tool(is_enabled=False) + def disabled_tool(): + return "nope" + + async def cond_enabled(ctx: RunContextWrapper[BoolCtx], agent: Agent[Any]) -> bool: + return ctx.context.enable_tools + + @function_tool(is_enabled=cond_enabled) + def another_tool(): + return "hi" + + async def third_tool_on_invoke_tool(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: + return "third" + + third_tool = FunctionTool( + name="third_tool", + description="third tool", + on_invoke_tool=third_tool_on_invoke_tool, + is_enabled=lambda ctx, agent: ctx.context.enable_tools, + params_json_schema={}, + ) + + agent = Agent(name="t", tools=[disabled_tool, another_tool, third_tool]) + context_1 = RunContextWrapper(BoolCtx(enable_tools=False)) + context_2 = RunContextWrapper(BoolCtx(enable_tools=True)) + + tools_with_ctx = await agent.get_all_tools(context_1) + assert tools_with_ctx == [] + + tools_with_ctx = await agent.get_all_tools(context_2) + assert len(tools_with_ctx) == 2 + assert tools_with_ctx[0].name == "another_tool" + assert tools_with_ctx[1].name == "third_tool" diff --git a/tests/test_run_step_execution.py b/tests/test_run_step_execution.py index 6ae25fbd5..b4c83d015 100644 --- a/tests/test_run_step_execution.py +++ b/tests/test_run_step_execution.py @@ -290,7 +290,7 @@ async def get_execute_result( processed_response = RunImpl.process_model_response( agent=agent, - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(context_wrapper or RunContextWrapper(None)), response=response, output_schema=output_schema, handoffs=handoffs, diff --git a/tests/test_run_step_processing.py b/tests/test_run_step_processing.py index 2ea98f06a..3cc1231c1 100644 --- a/tests/test_run_step_processing.py +++ b/tests/test_run_step_processing.py @@ -34,6 +34,10 @@ ) +def _dummy_ctx() -> RunContextWrapper[None]: + return RunContextWrapper(context=None) + + def test_empty_response(): agent = Agent(name="test") response = ModelResponse( @@ -83,7 +87,7 @@ async def test_single_tool_call(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert not result.handoffs assert result.functions and len(result.functions) == 1 @@ -111,7 +115,7 @@ async def test_missing_tool_call_raises_error(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) @@ -140,7 +144,7 @@ async def test_multiple_tool_calls(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert not result.handoffs assert result.functions and len(result.functions) == 2 @@ -169,7 +173,7 @@ async def test_handoffs_parsed_correctly(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await agent_3.get_all_tools(), + all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert not result.handoffs, "Shouldn't have a handoff here" @@ -183,7 +187,7 @@ async def test_handoffs_parsed_correctly(): response=response, output_schema=None, handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), - all_tools=await agent_3.get_all_tools(), + all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert len(result.handoffs) == 1, "Should have a handoff here" handoff = result.handoffs[0] @@ -213,7 +217,7 @@ async def test_missing_handoff_fails(): response=response, output_schema=None, handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), - all_tools=await agent_3.get_all_tools(), + all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) @@ -236,7 +240,7 @@ async def test_multiple_handoffs_doesnt_error(): response=response, output_schema=None, handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), - all_tools=await agent_3.get_all_tools(), + all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert len(result.handoffs) == 2, "Should have multiple handoffs here" @@ -262,7 +266,7 @@ async def test_final_output_parsed_correctly(): response=response, output_schema=Runner._get_output_schema(agent), handoffs=[], - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) @@ -288,7 +292,7 @@ async def test_file_search_tool_call_parsed_correctly(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) # The final item should be a ToolCallItem for the file search call assert any( @@ -313,7 +317,7 @@ async def test_function_web_search_tool_call_parsed_correctly(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert any( isinstance(item, ToolCallItem) and item.raw_item is web_search_call @@ -340,7 +344,7 @@ async def test_reasoning_item_parsed_correctly(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await Agent(name="test").get_all_tools(), + all_tools=await Agent(name="test").get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert any( isinstance(item, ReasoningItem) and item.raw_item is reasoning for item in result.new_items @@ -409,7 +413,7 @@ async def test_computer_tool_call_without_computer_tool_raises_error(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await Agent(name="test").get_all_tools(), + all_tools=await Agent(name="test").get_all_tools(_dummy_ctx()), ) @@ -437,7 +441,7 @@ async def test_computer_tool_call_with_computer_tool_parsed_correctly(): response=response, output_schema=None, handoffs=[], - all_tools=await agent.get_all_tools(), + all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert any( isinstance(item, ToolCallItem) and item.raw_item is computer_call @@ -468,7 +472,7 @@ async def test_tool_and_handoff_parsed_correctly(): response=response, output_schema=None, handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), - all_tools=await agent_3.get_all_tools(), + all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert result.functions and len(result.functions) == 1 assert len(result.handoffs) == 1, "Should have a handoff here" From 204bec1b8b183d6164381f22803171349b2edef0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 3 Jun 2025 22:36:51 -0400 Subject: [PATCH 103/186] v0.0.17 (#809) bump version --- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 2 files changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 38a2f2b64..b59073ed8 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.16" +version = "0.0.17" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 6f2f3f843..1779b8637 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1480,7 +1480,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.16" +version = "0.0.17" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From 4a529e6c167ce2f25d7d19f18edc6dfcef59aca8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 4 Jun 2025 11:53:17 -0400 Subject: [PATCH 104/186] Add REPL run_demo_loop helper (#811) --- docs/ja/repl.md | 22 ++++++++++++++ docs/ref/repl.md | 6 ++++ docs/repl.md | 19 ++++++++++++ mkdocs.yml | 3 ++ src/agents/__init__.py | 2 ++ src/agents/repl.py | 65 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ tests/test_repl.py | 28 ++++++++++++++++++ 7 files changed, 145 insertions(+) create mode 100644 docs/ja/repl.md create mode 100644 docs/ref/repl.md create mode 100644 docs/repl.md create mode 100644 src/agents/repl.py create mode 100644 tests/test_repl.py diff --git a/docs/ja/repl.md b/docs/ja/repl.md new file mode 100644 index 000000000..108c12b90 --- /dev/null +++ b/docs/ja/repl.md @@ -0,0 +1,22 @@ +--- +search: + exclude: true +--- +# REPL ユーティリティ + +`run_demo_loop` を使うと、ターミナルから手軽にエージェントを試せます。 + +```python +import asyncio +from agents import Agent, run_demo_loop + +async def main() -> None: + agent = Agent(name="Assistant", instructions="あなたは親切なアシスタントです") + await run_demo_loop(agent) + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` + +`run_demo_loop` は入力を繰り返し受け取り、会話履歴を保持したままエージェントを実行します。既定ではストリーミング出力を表示します。 +`quit` または `exit` と入力するか `Ctrl-D` を押すと終了します。 diff --git a/docs/ref/repl.md b/docs/ref/repl.md new file mode 100644 index 000000000..a064a9bff --- /dev/null +++ b/docs/ref/repl.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# `repl` + +::: agents.repl + options: + members: + - run_demo_loop diff --git a/docs/repl.md b/docs/repl.md new file mode 100644 index 000000000..073b87f51 --- /dev/null +++ b/docs/repl.md @@ -0,0 +1,19 @@ +# REPL utility + +The SDK provides `run_demo_loop` for quick interactive testing. + +```python +import asyncio +from agents import Agent, run_demo_loop + +async def main() -> None: + agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant.") + await run_demo_loop(agent) + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` + +`run_demo_loop` prompts for user input in a loop, keeping the conversation +history between turns. By default it streams model output as it is produced. +Type `quit` or `exit` (or press `Ctrl-D`) to leave the loop. diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index ad719670c..a58258a93 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -59,6 +59,7 @@ plugins: - running_agents.md - results.md - streaming.md + - repl.md - tools.md - mcp.md - handoffs.md @@ -80,6 +81,7 @@ plugins: - ref/index.md - ref/agent.md - ref/run.md + - ref/repl.md - ref/tool.md - ref/result.md - ref/stream_events.md @@ -139,6 +141,7 @@ plugins: - running_agents.md - results.md - streaming.md + - repl.md - tools.md - mcp.md - handoffs.md diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 820616437..ee2f2aa16 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -45,6 +45,7 @@ from .models.openai_chatcompletions import OpenAIChatCompletionsModel from .models.openai_provider import OpenAIProvider from .models.openai_responses import OpenAIResponsesModel +from .repl import run_demo_loop from .result import RunResult, RunResultStreaming from .run import RunConfig, Runner from .run_context import RunContextWrapper, TContext @@ -160,6 +161,7 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "ToolsToFinalOutputFunction", "ToolsToFinalOutputResult", "Runner", + "run_demo_loop", "Model", "ModelProvider", "ModelTracing", diff --git a/src/agents/repl.py b/src/agents/repl.py new file mode 100644 index 000000000..9a4f30759 --- /dev/null +++ b/src/agents/repl.py @@ -0,0 +1,65 @@ +from __future__ import annotations + +from typing import Any + +from openai.types.responses.response_text_delta_event import ResponseTextDeltaEvent + +from .agent import Agent +from .items import ItemHelpers, TResponseInputItem +from .result import RunResultBase +from .run import Runner +from .stream_events import AgentUpdatedStreamEvent, RawResponsesStreamEvent, RunItemStreamEvent + + +async def run_demo_loop(agent: Agent[Any], *, stream: bool = True) -> None: + """Run a simple REPL loop with the given agent. + + This utility allows quick manual testing and debugging of an agent from the + command line. Conversation state is preserved across turns. Enter ``exit`` + or ``quit`` to stop the loop. + + Args: + agent: The starting agent to run. + stream: Whether to stream the agent output. + """ + + current_agent = agent + input_items: list[TResponseInputItem] = [] + while True: + try: + user_input = input(" > ") + except (EOFError, KeyboardInterrupt): + print() + break + if user_input.strip().lower() in {"exit", "quit"}: + break + if not user_input: + continue + + input_items.append({"role": "user", "content": user_input}) + + result: RunResultBase + if stream: + result = Runner.run_streamed(current_agent, input=input_items) + async for event in result.stream_events(): + if isinstance(event, RawResponsesStreamEvent): + if isinstance(event.data, ResponseTextDeltaEvent): + print(event.data.delta, end="", flush=True) + elif isinstance(event, RunItemStreamEvent): + if event.item.type == "tool_call_item": + print("\n[tool called]", flush=True) + elif event.item.type == "tool_call_output_item": + print(f"\n[tool output: {event.item.output}]", flush=True) + elif event.item.type == "message_output_item": + message = ItemHelpers.text_message_output(event.item) + print(message, end="", flush=True) + elif isinstance(event, AgentUpdatedStreamEvent): + print(f"\n[Agent updated: {event.new_agent.name}]", flush=True) + print() + else: + result = await Runner.run(current_agent, input_items) + if result.final_output is not None: + print(result.final_output) + + current_agent = result.last_agent + input_items = result.to_input_list() diff --git a/tests/test_repl.py b/tests/test_repl.py new file mode 100644 index 000000000..7ba2011be --- /dev/null +++ b/tests/test_repl.py @@ -0,0 +1,28 @@ +import pytest + +from agents import Agent, run_demo_loop + +from .fake_model import FakeModel +from .test_responses import get_text_input_item, get_text_message + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_run_demo_loop_conversation(monkeypatch, capsys): + model = FakeModel() + model.add_multiple_turn_outputs([[get_text_message("hello")], [get_text_message("good")]]) + + agent = Agent(name="test", model=model) + + inputs = iter(["Hi", "How are you?", "quit"]) + monkeypatch.setattr("builtins.input", lambda _=" > ": next(inputs)) + + await run_demo_loop(agent, stream=False) + + output = capsys.readouterr().out + assert "hello" in output + assert "good" in output + assert model.last_turn_args["input"] == [ + get_text_input_item("Hi"), + get_text_message("hello").model_dump(exclude_unset=True), + get_text_input_item("How are you?"), + ] From 05db7a68cd779ff0af0a91e190b6b9010b24f6a6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 4 Jun 2025 15:37:09 -0400 Subject: [PATCH 105/186] Crosslink to js/ts (#815) --- README.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 7dcd97b33..785177916 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -4,6 +4,9 @@ The OpenAI Agents SDK is a lightweight yet powerful framework for building multi Image of the Agents Tracing UI +> [!NOTE] +> Looking for the JavaScript/TypeScript version? Check out [Agents SDK JS/TS](https://github.com/openai/openai-agents-js). + ### Core concepts: 1. [**Agents**](https://openai.github.io/openai-agents-python/agents): LLMs configured with instructions, tools, guardrails, and handoffs From 5c7c678aeffbaf33c5114460fb481a5584e58d20 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Wed, 4 Jun 2025 16:57:19 -0400 Subject: [PATCH 106/186] Add release documentation (#814) ## Summary - describe semantic versioning and release steps - add release page to documentation nav ## Testing - `make format` - `make lint` - `make mypy` - `make tests` - `make build-docs` ------ https://chatgpt.com/codex/tasks/task_i_68409d25afdc83218ad362d10c8a80a1 --- docs/release.md | 18 ++++++++++++++++++ mkdocs.yml | 1 + 2 files changed, 19 insertions(+) create mode 100644 docs/release.md diff --git a/docs/release.md b/docs/release.md new file mode 100644 index 000000000..3bfc6e9b8 --- /dev/null +++ b/docs/release.md @@ -0,0 +1,18 @@ +# Release process + +The project follows a slightly modified version of semantic versioning using the form `0.Y.Z`. The leading `0` indicates the SDK is still evolving rapidly. Increment the components as follows: + +## Minor (`Y`) versions + +We will increase minor versions `Y` for **breaking changes** to any public interfaces that are not marked as beta. For example, going from `0.0.x` to `0.1.x` might include breaking changes. + +If you don't want breaking changes, we recommend pinning to `0.0.x` versions in your project. + +## Patch (`Z`) versions + +We will increment `Z` for non-breaking changes: + +- Bug fixes +- New features +- Changes to private interfaces +- Updates to beta features diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index a58258a93..b79e6454f 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -72,6 +72,7 @@ plugins: - models/litellm.md - config.md - visualization.md + - release.md - Voice agents: - voice/quickstart.md - voice/pipeline.md From c98e234845949865a90e3a0338580e49e9b4b75b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: James Hills <70035505+jhills20@users.noreply.github.com> Date: Mon, 9 Jun 2025 07:13:43 -0700 Subject: [PATCH 107/186] Fix handoff transfer message JSON (#818) ## Summary - ensure `Handoff.get_transfer_message` emits valid JSON - test transfer message validity ## Testing - `make format` - `make lint` - `make mypy` - `make tests` ------ https://chatgpt.com/codex/tasks/task_i_68432f925b048324a16878d28e850841 --- src/agents/handoffs.py | 4 ++-- tests/test_handoff_tool.py | 8 ++++++++ 2 files changed, 10 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/handoffs.py b/src/agents/handoffs.py index 50dd417a2..76c93a298 100644 --- a/src/agents/handoffs.py +++ b/src/agents/handoffs.py @@ -1,6 +1,7 @@ from __future__ import annotations import inspect +import json from collections.abc import Awaitable from dataclasses import dataclass from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Generic, cast, overload @@ -99,8 +100,7 @@ class Handoff(Generic[TContext]): """ def get_transfer_message(self, agent: Agent[Any]) -> str: - base = f"{{'assistant': '{agent.name}'}}" - return base + return json.dumps({"assistant": agent.name}) @classmethod def default_tool_name(cls, agent: Agent[Any]) -> str: diff --git a/tests/test_handoff_tool.py b/tests/test_handoff_tool.py index a2a06208f..0a8f064f1 100644 --- a/tests/test_handoff_tool.py +++ b/tests/test_handoff_tool.py @@ -1,3 +1,4 @@ +import json from typing import Any import pytest @@ -276,3 +277,10 @@ def test_handoff_input_schema_is_strict(): "additionalProperties" in obj.input_json_schema and not obj.input_json_schema["additionalProperties"] ), "Input schema should be strict and have additionalProperties=False" + + +def test_get_transfer_message_is_valid_json() -> None: + agent = Agent(name="foo") + obj = handoff(agent) + transfer = obj.get_transfer_message(agent) + assert json.loads(transfer) == {"assistant": agent.name} From dcb88e69cd8a0a82894d212dd5ebee118f99057b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Javier Leguina <92868166+jleguina@users.noreply.github.com> Date: Mon, 9 Jun 2025 15:24:51 +0100 Subject: [PATCH 108/186] docs: custom output extraction (#817) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit In deep agent workflows, each sub‐agent automatically performs an LLM step to summarize its tool calls before returning to its parent. This leads to: 1. Excessive latency: every nested agent invokes the LLM, compounding delays. 2. Loss of raw tool data: summaries may strip out details the top‐level agent needs. We discovered that `Agent.as_tool(...)` already accepts an (undocumented) `custom_output_extractor` parameter. By providing a callback, a parent agent can override what the sub‐agent returns e.g. hand back raw tool outputs or a custom slice so that only the final agent does summarization. --- This PR adds a “Custom output extraction” section to the Markdown docs under “Agents as tools,” with a minimal code example. --- docs/tools.md | 27 +++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 27 insertions(+) diff --git a/docs/tools.md b/docs/tools.md index 4e9a20d32..6dba1a853 100644 --- a/docs/tools.md +++ b/docs/tools.md @@ -284,6 +284,33 @@ async def run_my_agent() -> str: return str(result.final_output) ``` +### Custom output extraction + +In certain cases, you might want to modify the output of the tool-agents before returning it to the central agent. This may be useful if you want to: + +- Extract a specific piece of information (e.g., a JSON payload) from the sub-agent's chat history. +- Convert or reformat the agent’s final answer (e.g., transform Markdown into plain text or CSV). +- Validate the output or provide a fallback value when the agent’s response is missing or malformed. + +You can do this by supplying the `custom_output_extractor` argument to the `as_tool` method: + +```python +async def extract_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. + for item in reversed(run_result.new_items): + if isinstance(item, ToolCallOutputItem) and item.output.strip().startswith("{"): + return item.output.strip() + # Fallback to an empty JSON object if nothing was found + return "{}" + + +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, +) +``` + ## Handling errors in function tools When you create a function tool via `@function_tool`, you can pass a `failure_error_function`. This is a function that provides an error response to the LLM in case the tool call crashes. From 8dfd6ff35c1b73bc5d2e6a14c0246b03aa2f9f98 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Niv Hertz <46317590+niv-hertz@users.noreply.github.com> Date: Mon, 9 Jun 2025 18:08:50 +0300 Subject: [PATCH 109/186] Added support for passing tool_call_id via the RunContextWrapper (#766) This PR fixes issue: https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/559 By adding the tool_call_id to the RunContextWrapper prior to calling tools. This gives the ability to access the tool_call_id in the implementation of the tool. --- src/agents/_run_impl.py | 12 +++++---- src/agents/function_schema.py | 9 ++++--- src/agents/tool.py | 14 +++++++--- src/agents/tool_context.py | 28 +++++++++++++++++++ tests/test_function_tool.py | 33 ++++++++++++----------- tests/test_function_tool_decorator.py | 9 ++++--- tests/test_responses.py | 6 +++-- tests/test_run_step_execution.py | 39 +++++++++++++++++++++++++++ 8 files changed, 115 insertions(+), 35 deletions(-) create mode 100644 src/agents/tool_context.py diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index e98010555..a75c5e825 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -75,6 +75,7 @@ MCPToolApprovalRequest, Tool, ) +from .tool_context import ToolContext from .tracing import ( SpanError, Trace, @@ -543,23 +544,24 @@ async def run_single_tool( func_tool: FunctionTool, tool_call: ResponseFunctionToolCall ) -> Any: with function_span(func_tool.name) as span_fn: + tool_context = ToolContext.from_agent_context(context_wrapper, tool_call.call_id) if config.trace_include_sensitive_data: span_fn.span_data.input = tool_call.arguments try: _, _, result = await asyncio.gather( - hooks.on_tool_start(context_wrapper, agent, func_tool), + hooks.on_tool_start(tool_context, agent, func_tool), ( - agent.hooks.on_tool_start(context_wrapper, agent, func_tool) + agent.hooks.on_tool_start(tool_context, agent, func_tool) if agent.hooks else _coro.noop_coroutine() ), - func_tool.on_invoke_tool(context_wrapper, tool_call.arguments), + func_tool.on_invoke_tool(tool_context, tool_call.arguments), ) await asyncio.gather( - hooks.on_tool_end(context_wrapper, agent, func_tool, result), + hooks.on_tool_end(tool_context, agent, func_tool, result), ( - agent.hooks.on_tool_end(context_wrapper, agent, func_tool, result) + agent.hooks.on_tool_end(tool_context, agent, func_tool, result) if agent.hooks else _coro.noop_coroutine() ), diff --git a/src/agents/function_schema.py b/src/agents/function_schema.py index 0e5868965..188566970 100644 --- a/src/agents/function_schema.py +++ b/src/agents/function_schema.py @@ -13,6 +13,7 @@ from .exceptions import UserError from .run_context import RunContextWrapper from .strict_schema import ensure_strict_json_schema +from .tool_context import ToolContext @dataclass @@ -237,21 +238,21 @@ def function_schema( ann = type_hints.get(first_name, first_param.annotation) if ann != inspect._empty: origin = get_origin(ann) or ann - if origin is RunContextWrapper: + if origin is RunContextWrapper or origin is ToolContext: takes_context = True # Mark that the function takes context else: filtered_params.append((first_name, first_param)) else: filtered_params.append((first_name, first_param)) - # For parameters other than the first, raise error if any use RunContextWrapper. + # For parameters other than the first, raise error if any use RunContextWrapper or ToolContext. for name, param in params[1:]: ann = type_hints.get(name, param.annotation) if ann != inspect._empty: origin = get_origin(ann) or ann - if origin is RunContextWrapper: + if origin is RunContextWrapper or origin is ToolContext: raise UserError( - f"RunContextWrapper param found at non-first position in function" + f"RunContextWrapper/ToolContext param found at non-first position in function" f" {func.__name__}" ) filtered_params.append((name, param)) diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index 57272f9f4..ce66a53ba 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -20,6 +20,7 @@ from .items import RunItem from .logger import logger from .run_context import RunContextWrapper +from .tool_context import ToolContext from .tracing import SpanError from .util import _error_tracing from .util._types import MaybeAwaitable @@ -31,8 +32,13 @@ ToolFunctionWithoutContext = Callable[ToolParams, Any] ToolFunctionWithContext = Callable[Concatenate[RunContextWrapper[Any], ToolParams], Any] +ToolFunctionWithToolContext = Callable[Concatenate[ToolContext, ToolParams], Any] -ToolFunction = Union[ToolFunctionWithoutContext[ToolParams], ToolFunctionWithContext[ToolParams]] +ToolFunction = Union[ + ToolFunctionWithoutContext[ToolParams], + ToolFunctionWithContext[ToolParams], + ToolFunctionWithToolContext[ToolParams], +] @dataclass @@ -62,7 +68,7 @@ class FunctionTool: params_json_schema: dict[str, Any] """The JSON schema for the tool's parameters.""" - on_invoke_tool: Callable[[RunContextWrapper[Any], str], Awaitable[Any]] + on_invoke_tool: Callable[[ToolContext[Any], str], Awaitable[Any]] """A function that invokes the tool with the given context and parameters. The params passed are: 1. The tool run context. @@ -344,7 +350,7 @@ def _create_function_tool(the_func: ToolFunction[...]) -> FunctionTool: strict_json_schema=strict_mode, ) - async def _on_invoke_tool_impl(ctx: RunContextWrapper[Any], input: str) -> Any: + async def _on_invoke_tool_impl(ctx: ToolContext[Any], input: str) -> Any: try: json_data: dict[str, Any] = json.loads(input) if input else {} except Exception as e: @@ -393,7 +399,7 @@ async def _on_invoke_tool_impl(ctx: RunContextWrapper[Any], input: str) -> Any: return result - async def _on_invoke_tool(ctx: RunContextWrapper[Any], input: str) -> Any: + async def _on_invoke_tool(ctx: ToolContext[Any], input: str) -> Any: try: return await _on_invoke_tool_impl(ctx, input) except Exception as e: diff --git a/src/agents/tool_context.py b/src/agents/tool_context.py new file mode 100644 index 000000000..17b595f06 --- /dev/null +++ b/src/agents/tool_context.py @@ -0,0 +1,28 @@ +from dataclasses import dataclass, field, fields +from typing import Any + +from .run_context import RunContextWrapper, TContext + + +def _assert_must_pass_tool_call_id() -> str: + raise ValueError("tool_call_id must be passed to ToolContext") + +@dataclass +class ToolContext(RunContextWrapper[TContext]): + """The context of a tool call.""" + + tool_call_id: str = field(default_factory=_assert_must_pass_tool_call_id) + """The ID of the tool call.""" + + @classmethod + def from_agent_context( + cls, context: RunContextWrapper[TContext], tool_call_id: str + ) -> "ToolContext": + """ + Create a ToolContext from a RunContextWrapper. + """ + # Grab the names of the RunContextWrapper's init=True fields + base_values: dict[str, Any] = { + f.name: getattr(context, f.name) for f in fields(RunContextWrapper) if f.init + } + return cls(tool_call_id=tool_call_id, **base_values) diff --git a/tests/test_function_tool.py b/tests/test_function_tool.py index c5d7da649..b232bf75e 100644 --- a/tests/test_function_tool.py +++ b/tests/test_function_tool.py @@ -7,6 +7,7 @@ from agents import Agent, FunctionTool, ModelBehaviorError, RunContextWrapper, function_tool from agents.tool import default_tool_error_function +from agents.tool_context import ToolContext def argless_function() -> str: @@ -18,11 +19,11 @@ async def test_argless_function(): tool = function_tool(argless_function) assert tool.name == "argless_function" - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), "") + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(context=None, tool_call_id="1"), "") assert result == "ok" -def argless_with_context(ctx: RunContextWrapper[str]) -> str: +def argless_with_context(ctx: ToolContext[str]) -> str: return "ok" @@ -31,11 +32,11 @@ async def test_argless_with_context(): tool = function_tool(argless_with_context) assert tool.name == "argless_with_context" - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), "") + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") assert result == "ok" # Extra JSON should not raise an error - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), '{"a": 1}') + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') assert result == "ok" @@ -48,15 +49,15 @@ async def test_simple_function(): tool = function_tool(simple_function, failure_error_function=None) assert tool.name == "simple_function" - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), '{"a": 1}') + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') assert result == 6 - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), '{"a": 1, "b": 2}') + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1, "b": 2}') assert result == 3 # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), "") + await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") class Foo(BaseModel): @@ -84,7 +85,7 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) assert result == "6 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -93,7 +94,7 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) assert result == "3 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -103,12 +104,12 @@ async def test_complex_args_function(): "baz": "world", } ) - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) assert result == "3 hello10 world" # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), '{"foo": {"a": 1}}') + await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"foo": {"a": 1}}') def test_function_config_overrides(): @@ -168,7 +169,7 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert tool.params_json_schema[key] == value assert tool.strict_json_schema - result = await tool.on_invoke_tool(RunContextWrapper(None), '{"data": "hello"}') + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello"}') assert result == "hello_done" tool_not_strict = FunctionTool( @@ -183,7 +184,7 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert "additionalProperties" not in tool_not_strict.params_json_schema result = await tool_not_strict.on_invoke_tool( - RunContextWrapper(None), '{"data": "hello", "bar": "baz"}' + ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello", "bar": "baz"}' ) assert result == "hello_done" @@ -194,7 +195,7 @@ def my_func(a: int, b: int = 5): raise ValueError("test") tool = function_tool(my_func) - ctx = RunContextWrapper(None) + ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert "Invalid JSON" in str(result) @@ -218,7 +219,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = RunContextWrapper(None) + ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" @@ -242,7 +243,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = RunContextWrapper(None) + ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" diff --git a/tests/test_function_tool_decorator.py b/tests/test_function_tool_decorator.py index 3b52788fb..d334d8f84 100644 --- a/tests/test_function_tool_decorator.py +++ b/tests/test_function_tool_decorator.py @@ -7,6 +7,7 @@ from agents import function_tool from agents.run_context import RunContextWrapper +from agents.tool_context import ToolContext class DummyContext: @@ -14,8 +15,8 @@ def __init__(self): self.data = "something" -def ctx_wrapper() -> RunContextWrapper[DummyContext]: - return RunContextWrapper(DummyContext()) +def ctx_wrapper() -> ToolContext[DummyContext]: + return ToolContext(context=DummyContext(), tool_call_id="1") @function_tool @@ -44,7 +45,7 @@ async def test_sync_no_context_with_args_invocation(): @function_tool -def sync_with_context(ctx: RunContextWrapper[DummyContext], name: str) -> str: +def sync_with_context(ctx: ToolContext[DummyContext], name: str) -> str: return f"{name}_{ctx.context.data}" @@ -71,7 +72,7 @@ async def test_async_no_context_invocation(): @function_tool -async def async_with_context(ctx: RunContextWrapper[DummyContext], prefix: str, num: int) -> str: +async def async_with_context(ctx: ToolContext[DummyContext], prefix: str, num: int) -> str: await asyncio.sleep(0) return f"{prefix}-{num}-{ctx.context.data}" diff --git a/tests/test_responses.py b/tests/test_responses.py index 6b91bf8c6..74212f61b 100644 --- a/tests/test_responses.py +++ b/tests/test_responses.py @@ -49,10 +49,12 @@ def _foo() -> str: ) -def get_function_tool_call(name: str, arguments: str | None = None) -> ResponseOutputItem: +def get_function_tool_call( + name: str, arguments: str | None = None, call_id: str | None = None +) -> ResponseOutputItem: return ResponseFunctionToolCall( id="1", - call_id="2", + call_id=call_id or "2", type="function_call", name=name, arguments=arguments or "", diff --git a/tests/test_run_step_execution.py b/tests/test_run_step_execution.py index b4c83d015..6f446649a 100644 --- a/tests/test_run_step_execution.py +++ b/tests/test_run_step_execution.py @@ -1,5 +1,6 @@ from __future__ import annotations +import json from typing import Any import pytest @@ -26,6 +27,8 @@ RunImpl, SingleStepResult, ) +from agents.tool import function_tool +from agents.tool_context import ToolContext from .test_responses import ( get_final_output_message, @@ -158,6 +161,42 @@ async def test_multiple_tool_calls(): assert isinstance(result.next_step, NextStepRunAgain) +@pytest.mark.asyncio +async def test_multiple_tool_calls_with_tool_context(): + async def _fake_tool(context: ToolContext[str], value: str) -> str: + return f"{value}-{context.tool_call_id}" + + tool = function_tool(_fake_tool, name_override="fake_tool", failure_error_function=None) + + agent = Agent( + name="test", + tools=[tool], + ) + response = ModelResponse( + output=[ + get_function_tool_call("fake_tool", json.dumps({"value": "123"}), call_id="1"), + get_function_tool_call("fake_tool", json.dumps({"value": "456"}), call_id="2"), + ], + usage=Usage(), + response_id=None, + ) + + result = await get_execute_result(agent, response) + assert result.original_input == "hello" + + # 4 items: new message, 2 tool calls, 2 tool call outputs + assert len(result.generated_items) == 4 + assert isinstance(result.next_step, NextStepRunAgain) + + items = result.generated_items + assert_item_is_function_tool_call(items[0], "fake_tool", json.dumps({"value": "123"})) + assert_item_is_function_tool_call(items[1], "fake_tool", json.dumps({"value": "456"})) + assert_item_is_function_tool_call_output(items[2], "123-1") + assert_item_is_function_tool_call_output(items[3], "456-2") + + assert isinstance(result.next_step, NextStepRunAgain) + + @pytest.mark.asyncio async def test_handoff_output_leads_to_handoff_next_step(): agent_1 = Agent(name="test_1") From 0eee6b8305e52aa4de7cae74db4c22633019522a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 10 Jun 2025 18:14:34 -0400 Subject: [PATCH 110/186] Allow arbitrary kwargs in model (#842) Sometimes users want to provide parameters specific to a model provider. This is an escape hatch. --- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 4 + src/agents/model_settings.py | 15 ++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 1 + src/agents/models/openai_responses.py | 1 + tests/model_settings/test_serialization.py | 74 ++++++++ tests/models/test_kwargs_functionality.py | 177 ++++++++++++++++++ 6 files changed, 272 insertions(+) create mode 100644 tests/models/test_kwargs_functionality.py diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index 7cf7a2de5..3ded80be2 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -284,6 +284,10 @@ async def _fetch_response( if model_settings.extra_body and isinstance(model_settings.extra_body, dict): extra_kwargs.update(model_settings.extra_body) + # Add kwargs from model_settings.extra_args, filtering out None values + if model_settings.extra_args: + extra_kwargs.update(model_settings.extra_args) + ret = await litellm.acompletion( model=self.model, messages=converted_messages, diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index 7b016c98f..881390279 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -73,6 +73,11 @@ class ModelSettings: """Additional headers to provide with the request. Defaults to None if not provided.""" + extra_args: dict[str, Any] | None = None + """Arbitrary keyword arguments to pass to the model API call. + These will be passed directly to the underlying model provider's API. + Use with caution as not all models support all parameters.""" + def resolve(self, override: ModelSettings | None) -> ModelSettings: """Produce a new ModelSettings by overlaying any non-None values from the override on top of this instance.""" @@ -84,6 +89,16 @@ def resolve(self, override: ModelSettings | None) -> ModelSettings: for field in fields(self) if getattr(override, field.name) is not None } + + # Handle extra_args merging specially - merge dictionaries instead of replacing + if self.extra_args is not None or override.extra_args is not None: + merged_args = {} + if self.extra_args: + merged_args.update(self.extra_args) + if override.extra_args: + merged_args.update(override.extra_args) + changes["extra_args"] = merged_args if merged_args else None + return replace(self, **changes) def to_json_dict(self) -> dict[str, Any]: diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 6b4045d21..4dad976bd 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -281,6 +281,7 @@ async def _fetch_response( extra_query=model_settings.extra_query, extra_body=model_settings.extra_body, metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), + **(model_settings.extra_args or {}), ) if isinstance(ret, ChatCompletion): diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 86c8e69cb..fdc391c6a 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -266,6 +266,7 @@ async def _fetch_response( store=self._non_null_or_not_given(model_settings.store), reasoning=self._non_null_or_not_given(model_settings.reasoning), metadata=self._non_null_or_not_given(model_settings.metadata), + **(model_settings.extra_args or {}), ) def _get_client(self) -> AsyncOpenAI: diff --git a/tests/model_settings/test_serialization.py b/tests/model_settings/test_serialization.py index d76a58d17..ad4db4019 100644 --- a/tests/model_settings/test_serialization.py +++ b/tests/model_settings/test_serialization.py @@ -47,6 +47,7 @@ def test_all_fields_serialization() -> None: extra_query={"foo": "bar"}, extra_body={"foo": "bar"}, extra_headers={"foo": "bar"}, + extra_args={"custom_param": "value", "another_param": 42}, ) # Verify that every single field is set to a non-None value @@ -57,3 +58,76 @@ def test_all_fields_serialization() -> None: # Now, lets serialize the ModelSettings instance to a JSON string verify_serialization(model_settings) + + +def test_extra_args_serialization() -> None: + """Test that extra_args are properly serialized.""" + model_settings = ModelSettings( + temperature=0.5, + extra_args={"custom_param": "value", "another_param": 42, "nested": {"key": "value"}}, + ) + + json_dict = model_settings.to_json_dict() + assert json_dict["extra_args"] == { + "custom_param": "value", + "another_param": 42, + "nested": {"key": "value"}, + } + + # Verify serialization works + verify_serialization(model_settings) + + +def test_extra_args_resolve() -> None: + """Test that extra_args are properly merged in the resolve method.""" + base_settings = ModelSettings( + temperature=0.5, extra_args={"param1": "base_value", "param2": "base_only"} + ) + + override_settings = ModelSettings( + top_p=0.9, extra_args={"param1": "override_value", "param3": "override_only"} + ) + + resolved = base_settings.resolve(override_settings) + + # Check that regular fields are properly resolved + assert resolved.temperature == 0.5 # from base + assert resolved.top_p == 0.9 # from override + + # Check that extra_args are properly merged + expected_extra_args = { + "param1": "override_value", # override wins + "param2": "base_only", # from base + "param3": "override_only", # from override + } + assert resolved.extra_args == expected_extra_args + + +def test_extra_args_resolve_with_none() -> None: + """Test that resolve works properly when one side has None extra_args.""" + # Base with extra_args, override with None + base_settings = ModelSettings(extra_args={"param1": "value1"}) + override_settings = ModelSettings(temperature=0.8) + + resolved = base_settings.resolve(override_settings) + assert resolved.extra_args == {"param1": "value1"} + assert resolved.temperature == 0.8 + + # Base with None, override with extra_args + base_settings = ModelSettings(temperature=0.5) + override_settings = ModelSettings(extra_args={"param2": "value2"}) + + resolved = base_settings.resolve(override_settings) + assert resolved.extra_args == {"param2": "value2"} + assert resolved.temperature == 0.5 + + +def test_extra_args_resolve_both_none() -> None: + """Test that resolve works when both sides have None extra_args.""" + base_settings = ModelSettings(temperature=0.5) + override_settings = ModelSettings(top_p=0.9) + + resolved = base_settings.resolve(override_settings) + assert resolved.extra_args is None + assert resolved.temperature == 0.5 + assert resolved.top_p == 0.9 diff --git a/tests/models/test_kwargs_functionality.py b/tests/models/test_kwargs_functionality.py new file mode 100644 index 000000000..210610a02 --- /dev/null +++ b/tests/models/test_kwargs_functionality.py @@ -0,0 +1,177 @@ +import litellm +import pytest +from litellm.types.utils import Choices, Message, ModelResponse, Usage +from openai.types.chat.chat_completion import ChatCompletion, Choice +from openai.types.chat.chat_completion_message import ChatCompletionMessage +from openai.types.completion_usage import CompletionUsage + +from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel +from agents.model_settings import ModelSettings +from agents.models.interface import ModelTracing +from agents.models.openai_chatcompletions import OpenAIChatCompletionsModel + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_litellm_kwargs_forwarded(monkeypatch): + """ + Test that kwargs from ModelSettings are forwarded to litellm.acompletion. + """ + captured: dict[str, object] = {} + + async def fake_acompletion(model, messages=None, **kwargs): + captured.update(kwargs) + msg = Message(role="assistant", content="test response") + choice = Choices(index=0, message=msg) + return ModelResponse(choices=[choice], usage=Usage(0, 0, 0)) + + monkeypatch.setattr(litellm, "acompletion", fake_acompletion) + + settings = ModelSettings( + temperature=0.5, + extra_args={ + "custom_param": "custom_value", + "seed": 42, + "stop": ["END"], + "logit_bias": {123: -100}, + }, + ) + model = LitellmModel(model="test-model") + + await model.get_response( + system_instructions=None, + input="test input", + model_settings=settings, + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + + # Verify that all kwargs were passed through + assert captured["custom_param"] == "custom_value" + assert captured["seed"] == 42 + assert captured["stop"] == ["END"] + assert captured["logit_bias"] == {123: -100} + + # Verify regular parameters are still passed + assert captured["temperature"] == 0.5 + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_openai_chatcompletions_kwargs_forwarded(monkeypatch): + """ + Test that kwargs from ModelSettings are forwarded to OpenAI chat completions API. + """ + captured: dict[str, object] = {} + + class MockChatCompletions: + async def create(self, **kwargs): + captured.update(kwargs) + msg = ChatCompletionMessage(role="assistant", content="test response") + choice = Choice(index=0, message=msg, finish_reason="stop") + return ChatCompletion( + id="test-id", + created=0, + model="gpt-4", + object="chat.completion", + choices=[choice], + usage=CompletionUsage(completion_tokens=5, prompt_tokens=10, total_tokens=15), + ) + + class MockChat: + def __init__(self): + self.completions = MockChatCompletions() + + class MockClient: + def __init__(self): + self.chat = MockChat() + self.base_url = "https://api.openai.com/v1" + + settings = ModelSettings( + temperature=0.7, + extra_args={ + "seed": 123, + "logit_bias": {456: 10}, + "stop": ["STOP", "END"], + "user": "test-user", + }, + ) + + mock_client = MockClient() + model = OpenAIChatCompletionsModel(model="gpt-4", openai_client=mock_client) # type: ignore + + await model.get_response( + system_instructions="Test system", + input="test input", + model_settings=settings, + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + + # Verify that all kwargs were passed through + assert captured["seed"] == 123 + assert captured["logit_bias"] == {456: 10} + assert captured["stop"] == ["STOP", "END"] + assert captured["user"] == "test-user" + + # Verify regular parameters are still passed + assert captured["temperature"] == 0.7 + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_empty_kwargs_handling(monkeypatch): + """ + Test that empty or None kwargs are handled gracefully. + """ + captured: dict[str, object] = {} + + async def fake_acompletion(model, messages=None, **kwargs): + captured.update(kwargs) + msg = Message(role="assistant", content="test response") + choice = Choices(index=0, message=msg) + return ModelResponse(choices=[choice], usage=Usage(0, 0, 0)) + + monkeypatch.setattr(litellm, "acompletion", fake_acompletion) + + # Test with None kwargs + settings_none = ModelSettings(temperature=0.5, extra_args=None) + model = LitellmModel(model="test-model") + + await model.get_response( + system_instructions=None, + input="test input", + model_settings=settings_none, + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + + # Should work without error and include regular parameters + assert captured["temperature"] == 0.5 + + # Test with empty dict + captured.clear() + settings_empty = ModelSettings(temperature=0.3, extra_args={}) + + await model.get_response( + system_instructions=None, + input="test input", + model_settings=settings_empty, + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + ) + + # Should work without error and include regular parameters + assert captured["temperature"] == 0.3 From 6d2806f10c59df6753a23000709ad807ba62aca1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 16 Jun 2025 10:50:20 -0400 Subject: [PATCH 111/186] Fix function_schema name override bug (#872) ## Summary - ensure `name_override` is always used in `function_schema` - test name override when docstring info is disabled ## Testing - `make format` - `make lint` - `make mypy` - `make tests` Resolves #860 ------ https://chatgpt.com/codex/tasks/task_i_684f1cf885b08321b4dd3f4294e24ca2 --- src/agents/function_schema.py | 3 ++- tests/test_function_schema.py | 12 ++++++++++++ 2 files changed, 14 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/function_schema.py b/src/agents/function_schema.py index 188566970..dd1db1fee 100644 --- a/src/agents/function_schema.py +++ b/src/agents/function_schema.py @@ -223,7 +223,8 @@ def function_schema( doc_info = None param_descs = {} - func_name = name_override or doc_info.name if doc_info else func.__name__ + # Ensure name_override takes precedence even if docstring info is disabled. + func_name = name_override or (doc_info.name if doc_info else func.__name__) # 2. Inspect function signature and get type hints sig = inspect.signature(func) diff --git a/tests/test_function_schema.py b/tests/test_function_schema.py index 5618d8ae9..54e7e2f9e 100644 --- a/tests/test_function_schema.py +++ b/tests/test_function_schema.py @@ -439,3 +439,15 @@ def func_with_mapping(test_one: Mapping[str, int]) -> str: with pytest.raises(UserError): function_schema(func_with_mapping) + + +def test_name_override_without_docstring() -> None: + """name_override should be used even when not parsing docstrings.""" + + def foo(x: int) -> int: + return x + + fs = function_schema(foo, use_docstring_info=False, name_override="custom") + + assert fs.name == "custom" + assert fs.params_json_schema.get("title") == "custom_args" From 281a7b2bb61cb20346e75234fbfaa2bf4ab808cc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Mon, 16 Jun 2025 17:35:09 +0200 Subject: [PATCH 112/186] adopted float instead of timedelta for timeout parameters (#874) I replaced the `timedelta` parameters for MCP timeouts with `float` values, addressing issue #845 . Given that the MCP official repository has incorporated these changes in [this PR](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/pull/941), updating the MCP version in openai-agents and specifying the timeouts as floats should be enough. --- pyproject.toml | 2 +- src/agents/mcp/server.py | 8 ++++---- uv.lock | 8 ++++---- 3 files changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index b59073ed8..a674dac96 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -13,7 +13,7 @@ dependencies = [ "typing-extensions>=4.12.2, <5", "requests>=2.0, <3", "types-requests>=2.0, <3", - "mcp>=1.8.0, <2; python_version >= '3.10'", + "mcp>=1.9.4, <2; python_version >= '3.10'", ] classifiers = [ "Typing :: Typed", diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index b012a0968..3d1e17790 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -340,10 +340,10 @@ class MCPServerStreamableHttpParams(TypedDict): headers: NotRequired[dict[str, str]] """The headers to send to the server.""" - timeout: NotRequired[timedelta] + timeout: NotRequired[timedelta | float] """The timeout for the HTTP request. Defaults to 5 seconds.""" - sse_read_timeout: NotRequired[timedelta] + sse_read_timeout: NotRequired[timedelta | float] """The timeout for the SSE connection, in seconds. Defaults to 5 minutes.""" terminate_on_close: NotRequired[bool] @@ -401,8 +401,8 @@ def create_streams( return streamablehttp_client( url=self.params["url"], headers=self.params.get("headers", None), - timeout=self.params.get("timeout", timedelta(seconds=30)), - sse_read_timeout=self.params.get("sse_read_timeout", timedelta(seconds=60 * 5)), + timeout=self.params.get("timeout", 5), + sse_read_timeout=self.params.get("sse_read_timeout", 60 * 5), terminate_on_close=self.params.get("terminate_on_close", True), ) diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 1779b8637..56f56f413 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1047,7 +1047,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "mcp" -version = "1.8.1" +version = "1.9.4" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, @@ -1060,9 +1060,9 @@ dependencies = [ { name = "starlette", marker = "python_full_version >= '3.10'" }, { name = "uvicorn", marker = "python_full_version >= '3.10' and sys_platform != 'emscripten'" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/7c/13/16b712e8a3be6a736b411df2fc6b4e75eb1d3e99b1cd57a3a1decf17f612/mcp-1.8.1.tar.gz", hash = "sha256:ec0646271d93749f784d2316fb5fe6102fb0d1be788ec70a9e2517e8f2722c0e", size = 265605 } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/06/f2/dc2450e566eeccf92d89a00c3e813234ad58e2ba1e31d11467a09ac4f3b9/mcp-1.9.4.tar.gz", hash = "sha256:cfb0bcd1a9535b42edaef89947b9e18a8feb49362e1cc059d6e7fc636f2cb09f", size = 333294 } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/1c/5d/91cf0d40e40ae9ecf8d4004e0f9611eea86085aa0b5505493e0ff53972da/mcp-1.8.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:948e03783859fa35abe05b9b6c0a1d5519be452fc079dc8d7f682549591c1770", size = 119761 }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/97/fc/80e655c955137393c443842ffcc4feccab5b12fa7cb8de9ced90f90e6998/mcp-1.9.4-py3-none-any.whl", hash = "sha256:7fcf36b62936adb8e63f89346bccca1268eeca9bf6dfb562ee10b1dfbda9dac0", size = 130232 }, ] [[package]] @@ -1534,7 +1534,7 @@ requires-dist = [ { name = "graphviz", marker = "extra == 'viz'", specifier = ">=0.17" }, { name = "griffe", specifier = ">=1.5.6,<2" }, { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, - { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.8.0,<2" }, + { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.9.4,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, { name = "openai", specifier = ">=1.81.0" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, From 2b9b8f7e7363490c2d38d319cd1acaa288595f9a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 16 Jun 2025 15:47:48 -0400 Subject: [PATCH 113/186] Prompts support (#876) Add support for the new openai prompts feature. --- examples/basic/prompt_template.py | 79 +++++++++++++++ pyproject.toml | 2 +- src/agents/__init__.py | 4 + src/agents/agent.py | 14 +++ src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 8 +- src/agents/models/interface.py | 6 ++ src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 9 +- src/agents/models/openai_responses.py | 9 ++ src/agents/prompts.py | 76 +++++++++++++++ src/agents/run.py | 17 +++- src/agents/tool_context.py | 1 + tests/fake_model.py | 2 + .../test_litellm_chatcompletions_stream.py | 3 + tests/test_agent_prompt.py | 97 +++++++++++++++++++ tests/test_openai_chatcompletions.py | 4 + tests/test_openai_chatcompletions_stream.py | 3 + tests/test_responses_tracing.py | 6 ++ tests/voice/test_workflow.py | 3 + uv.lock | 8 +- 19 files changed, 342 insertions(+), 9 deletions(-) create mode 100644 examples/basic/prompt_template.py create mode 100644 src/agents/prompts.py create mode 100644 tests/test_agent_prompt.py diff --git a/examples/basic/prompt_template.py b/examples/basic/prompt_template.py new file mode 100644 index 000000000..59251935e --- /dev/null +++ b/examples/basic/prompt_template.py @@ -0,0 +1,79 @@ +import argparse +import asyncio +import random + +from agents import Agent, GenerateDynamicPromptData, Runner + +""" +NOTE: This example will not work out of the box, because the default prompt ID will not be available +in your project. + +To use it, please: +1. Go to https://platform.openai.com/playground/prompts +2. Create a new prompt variable, `poem_style`. +3. Create a system prompt with the content: +``` +Write a poem in {{poem_style}} +``` +4. Run the example with the `--prompt-id` flag. +""" + +DEFAULT_PROMPT_ID = "pmpt_6850729e8ba481939fd439e058c69ee004afaa19c520b78b" + + +class DynamicContext: + def __init__(self, prompt_id: str): + self.prompt_id = prompt_id + self.poem_style = random.choice(["limerick", "haiku", "ballad"]) + print(f"[debug] DynamicContext initialized with poem_style: {self.poem_style}") + + +async def _get_dynamic_prompt(data: GenerateDynamicPromptData): + ctx: DynamicContext = data.context.context + return { + "id": ctx.prompt_id, + "version": "1", + "variables": { + "poem_style": ctx.poem_style, + }, + } + + +async def dynamic_prompt(prompt_id: str): + context = DynamicContext(prompt_id) + + agent = Agent( + name="Assistant", + prompt=_get_dynamic_prompt, + ) + + result = await Runner.run(agent, "Tell me about recursion in programming.", context=context) + print(result.final_output) + + +async def static_prompt(prompt_id: str): + agent = Agent( + name="Assistant", + prompt={ + "id": prompt_id, + "version": "1", + "variables": { + "poem_style": "limerick", + }, + }, + ) + + result = await Runner.run(agent, "Tell me about recursion in programming.") + print(result.final_output) + + +if __name__ == "__main__": + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument("--dynamic", action="store_true") + parser.add_argument("--prompt-id", type=str, default=DEFAULT_PROMPT_ID) + args = parser.parse_args() + + if args.dynamic: + asyncio.run(dynamic_prompt(args.prompt_id)) + else: + asyncio.run(static_prompt(args.prompt_id)) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index a674dac96..e6d1d7746 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -7,7 +7,7 @@ requires-python = ">=3.9" license = "MIT" authors = [{ name = "OpenAI", email = "support@openai.com" }] dependencies = [ - "openai>=1.81.0", + "openai>=1.87.0", "pydantic>=2.10, <3", "griffe>=1.5.6, <2", "typing-extensions>=4.12.2, <5", diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index ee2f2aa16..a52347605 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -45,6 +45,7 @@ from .models.openai_chatcompletions import OpenAIChatCompletionsModel from .models.openai_provider import OpenAIProvider from .models.openai_responses import OpenAIResponsesModel +from .prompts import DynamicPromptFunction, GenerateDynamicPromptData, Prompt from .repl import run_demo_loop from .result import RunResult, RunResultStreaming from .run import RunConfig, Runner @@ -178,6 +179,9 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "AgentsException", "InputGuardrailTripwireTriggered", "OutputGuardrailTripwireTriggered", + "DynamicPromptFunction", + "GenerateDynamicPromptData", + "Prompt", "MaxTurnsExceeded", "ModelBehaviorError", "UserError", diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index 6adccedd5..61a9abe0c 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -7,6 +7,7 @@ from dataclasses import dataclass, field from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Generic, Literal, cast +from openai.types.responses.response_prompt_param import ResponsePromptParam from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict from .agent_output import AgentOutputSchemaBase @@ -17,6 +18,7 @@ from .mcp import MCPUtil from .model_settings import ModelSettings from .models.interface import Model +from .prompts import DynamicPromptFunction, Prompt, PromptUtil from .run_context import RunContextWrapper, TContext from .tool import FunctionTool, FunctionToolResult, Tool, function_tool from .util import _transforms @@ -95,6 +97,12 @@ class Agent(Generic[TContext]): return a string. """ + prompt: Prompt | DynamicPromptFunction | None = None + """A prompt object (or a function that returns a Prompt). Prompts allow you to dynamically + configure the instructions, tools and other config for an agent outside of your code. Only + usable with OpenAI models, using the Responses API. + """ + handoff_description: str | None = None """A description of the agent. This is used when the agent is used as a handoff, so that an LLM knows what it does and when to invoke it. @@ -242,6 +250,12 @@ async def get_system_prompt(self, run_context: RunContextWrapper[TContext]) -> s return None + async def get_prompt( + self, run_context: RunContextWrapper[TContext] + ) -> ResponsePromptParam | None: + """Get the prompt for the agent.""" + return await PromptUtil.to_model_input(self.prompt, run_context, self) + async def get_mcp_tools(self) -> list[Tool]: """Fetches the available tools from the MCP servers.""" convert_schemas_to_strict = self.mcp_config.get("convert_schemas_to_strict", False) diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index 3ded80be2..c58a52dae 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -71,6 +71,7 @@ async def get_response( handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, + prompt: Any | None = None, ) -> ModelResponse: with generation_span( model=str(self.model), @@ -88,6 +89,7 @@ async def get_response( span_generation, tracing, stream=False, + prompt=prompt, ) assert isinstance(response.choices[0], litellm.types.utils.Choices) @@ -153,8 +155,8 @@ async def stream_response( output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, - *, previous_response_id: str | None, + prompt: Any | None = None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: with generation_span( model=str(self.model), @@ -172,6 +174,7 @@ async def stream_response( span_generation, tracing, stream=True, + prompt=prompt, ) final_response: Response | None = None @@ -202,6 +205,7 @@ async def _fetch_response( span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, stream: Literal[True], + prompt: Any | None = None, ) -> tuple[Response, AsyncStream[ChatCompletionChunk]]: ... @overload @@ -216,6 +220,7 @@ async def _fetch_response( span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, stream: Literal[False], + prompt: Any | None = None, ) -> litellm.types.utils.ModelResponse: ... async def _fetch_response( @@ -229,6 +234,7 @@ async def _fetch_response( span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, stream: bool = False, + prompt: Any | None = None, ) -> litellm.types.utils.ModelResponse | tuple[Response, AsyncStream[ChatCompletionChunk]]: converted_messages = Converter.items_to_messages(input) diff --git a/src/agents/models/interface.py b/src/agents/models/interface.py index 3a79e5640..5a185806c 100644 --- a/src/agents/models/interface.py +++ b/src/agents/models/interface.py @@ -5,6 +5,8 @@ from collections.abc import AsyncIterator from typing import TYPE_CHECKING +from openai.types.responses.response_prompt_param import ResponsePromptParam + from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase from ..handoffs import Handoff from ..items import ModelResponse, TResponseInputItem, TResponseStreamEvent @@ -46,6 +48,7 @@ async def get_response( tracing: ModelTracing, *, previous_response_id: str | None, + prompt: ResponsePromptParam | None, ) -> ModelResponse: """Get a response from the model. @@ -59,6 +62,7 @@ async def get_response( tracing: Tracing configuration. previous_response_id: the ID of the previous response. Generally not used by the model, except for the OpenAI Responses API. + prompt: The prompt config to use for the model. Returns: The full model response. @@ -77,6 +81,7 @@ def stream_response( tracing: ModelTracing, *, previous_response_id: str | None, + prompt: ResponsePromptParam | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: """Stream a response from the model. @@ -90,6 +95,7 @@ def stream_response( tracing: Tracing configuration. previous_response_id: the ID of the previous response. Generally not used by the model, except for the OpenAI Responses API. + prompt: The prompt config to use for the model. Returns: An iterator of response stream events, in OpenAI Responses format. diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 4dad976bd..08803d8c0 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -9,6 +9,7 @@ from openai.types import ChatModel from openai.types.chat import ChatCompletion, ChatCompletionChunk from openai.types.responses import Response +from openai.types.responses.response_prompt_param import ResponsePromptParam from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from .. import _debug @@ -53,6 +54,7 @@ async def get_response( handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> ModelResponse: with generation_span( model=str(self.model), @@ -69,6 +71,7 @@ async def get_response( span_generation, tracing, stream=False, + prompt=prompt, ) first_choice = response.choices[0] @@ -136,8 +139,8 @@ async def stream_response( output_schema: AgentOutputSchemaBase | None, handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, - *, previous_response_id: str | None, + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: """ Yields a partial message as it is generated, as well as the usage information. @@ -157,6 +160,7 @@ async def stream_response( span_generation, tracing, stream=True, + prompt=prompt, ) final_response: Response | None = None @@ -187,6 +191,7 @@ async def _fetch_response( span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, stream: Literal[True], + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> tuple[Response, AsyncStream[ChatCompletionChunk]]: ... @overload @@ -201,6 +206,7 @@ async def _fetch_response( span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, stream: Literal[False], + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> ChatCompletion: ... async def _fetch_response( @@ -214,6 +220,7 @@ async def _fetch_response( span: Span[GenerationSpanData], tracing: ModelTracing, stream: bool = False, + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> ChatCompletion | tuple[Response, AsyncStream[ChatCompletionChunk]]: converted_messages = Converter.items_to_messages(input) diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index fdc391c6a..961f690b0 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -17,6 +17,7 @@ WebSearchToolParam, response_create_params, ) +from openai.types.responses.response_prompt_param import ResponsePromptParam from .. import _debug from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase @@ -74,6 +75,7 @@ async def get_response( handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> ModelResponse: with response_span(disabled=tracing.is_disabled()) as span_response: try: @@ -86,6 +88,7 @@ async def get_response( handoffs, previous_response_id, stream=False, + prompt=prompt, ) if _debug.DONT_LOG_MODEL_DATA: @@ -141,6 +144,7 @@ async def stream_response( handoffs: list[Handoff], tracing: ModelTracing, previous_response_id: str | None, + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> AsyncIterator[ResponseStreamEvent]: """ Yields a partial message as it is generated, as well as the usage information. @@ -156,6 +160,7 @@ async def stream_response( handoffs, previous_response_id, stream=True, + prompt=prompt, ) final_response: Response | None = None @@ -192,6 +197,7 @@ async def _fetch_response( handoffs: list[Handoff], previous_response_id: str | None, stream: Literal[True], + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> AsyncStream[ResponseStreamEvent]: ... @overload @@ -205,6 +211,7 @@ async def _fetch_response( handoffs: list[Handoff], previous_response_id: str | None, stream: Literal[False], + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> Response: ... async def _fetch_response( @@ -217,6 +224,7 @@ async def _fetch_response( handoffs: list[Handoff], previous_response_id: str | None, stream: Literal[True] | Literal[False] = False, + prompt: ResponsePromptParam | None = None, ) -> Response | AsyncStream[ResponseStreamEvent]: list_input = ItemHelpers.input_to_new_input_list(input) @@ -252,6 +260,7 @@ async def _fetch_response( input=list_input, include=converted_tools.includes, tools=converted_tools.tools, + prompt=self._non_null_or_not_given(prompt), temperature=self._non_null_or_not_given(model_settings.temperature), top_p=self._non_null_or_not_given(model_settings.top_p), truncation=self._non_null_or_not_given(model_settings.truncation), diff --git a/src/agents/prompts.py b/src/agents/prompts.py new file mode 100644 index 000000000..aa627d033 --- /dev/null +++ b/src/agents/prompts.py @@ -0,0 +1,76 @@ +from __future__ import annotations + +import inspect +from dataclasses import dataclass +from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable + +from openai.types.responses.response_prompt_param import ( + ResponsePromptParam, + Variables as ResponsesPromptVariables, +) +from typing_extensions import NotRequired, TypedDict + +from agents.util._types import MaybeAwaitable + +from .exceptions import UserError +from .run_context import RunContextWrapper + +if TYPE_CHECKING: + from .agent import Agent + + +class Prompt(TypedDict): + """Prompt configuration to use for interacting with an OpenAI model.""" + + id: str + """The unique ID of the prompt.""" + + version: NotRequired[str] + """Optional version of the prompt.""" + + variables: NotRequired[dict[str, ResponsesPromptVariables]] + """Optional variables to substitute into the prompt.""" + + +@dataclass +class GenerateDynamicPromptData: + """Inputs to a function that allows you to dynamically generate a prompt.""" + + context: RunContextWrapper[Any] + """The run context.""" + + agent: Agent[Any] + """The agent for which the prompt is being generated.""" + + +DynamicPromptFunction = Callable[[GenerateDynamicPromptData], MaybeAwaitable[Prompt]] +"""A function that dynamically generates a prompt.""" + + +class PromptUtil: + @staticmethod + async def to_model_input( + prompt: Prompt | DynamicPromptFunction | None, + context: RunContextWrapper[Any], + agent: Agent[Any], + ) -> ResponsePromptParam | None: + if prompt is None: + return None + + resolved_prompt: Prompt + if isinstance(prompt, dict): + resolved_prompt = prompt + else: + func_result = prompt(GenerateDynamicPromptData(context=context, agent=agent)) + if inspect.isawaitable(func_result): + resolved_prompt = await func_result + else: + resolved_prompt = func_result + if not isinstance(resolved_prompt, dict): + raise UserError("Dynamic prompt function must return a Prompt") + + return { + "id": resolved_prompt["id"], + "version": resolved_prompt.get("version"), + "variables": resolved_prompt.get("variables"), + } diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index f375a0b89..10148a323 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -6,6 +6,9 @@ from typing import Any, cast from openai.types.responses import ResponseCompletedEvent +from openai.types.responses.response_prompt_param import ( + ResponsePromptParam, +) from ._run_impl import ( AgentToolUseTracker, @@ -682,7 +685,10 @@ async def _run_single_turn_streamed( streamed_result.current_agent = agent streamed_result._current_agent_output_schema = output_schema - system_prompt = await agent.get_system_prompt(context_wrapper) + system_prompt, prompt_config = await asyncio.gather( + agent.get_system_prompt(context_wrapper), + agent.get_prompt(context_wrapper), + ) handoffs = cls._get_handoffs(agent) model = cls._get_model(agent, run_config) @@ -706,6 +712,7 @@ async def _run_single_turn_streamed( run_config.tracing_disabled, run_config.trace_include_sensitive_data ), previous_response_id=previous_response_id, + prompt=prompt_config, ): if isinstance(event, ResponseCompletedEvent): usage = ( @@ -777,7 +784,10 @@ async def _run_single_turn( ), ) - system_prompt = await agent.get_system_prompt(context_wrapper) + system_prompt, prompt_config = await asyncio.gather( + agent.get_system_prompt(context_wrapper), + agent.get_prompt(context_wrapper), + ) output_schema = cls._get_output_schema(agent) handoffs = cls._get_handoffs(agent) @@ -795,6 +805,7 @@ async def _run_single_turn( run_config, tool_use_tracker, previous_response_id, + prompt_config, ) return await cls._get_single_step_result_from_response( @@ -938,6 +949,7 @@ async def _get_new_response( run_config: RunConfig, tool_use_tracker: AgentToolUseTracker, previous_response_id: str | None, + prompt_config: ResponsePromptParam | None, ) -> ModelResponse: model = cls._get_model(agent, run_config) model_settings = agent.model_settings.resolve(run_config.model_settings) @@ -954,6 +966,7 @@ async def _get_new_response( run_config.tracing_disabled, run_config.trace_include_sensitive_data ), previous_response_id=previous_response_id, + prompt=prompt_config, ) context_wrapper.usage.add(new_response.usage) diff --git a/src/agents/tool_context.py b/src/agents/tool_context.py index 17b595f06..c4329b8af 100644 --- a/src/agents/tool_context.py +++ b/src/agents/tool_context.py @@ -7,6 +7,7 @@ def _assert_must_pass_tool_call_id() -> str: raise ValueError("tool_call_id must be passed to ToolContext") + @dataclass class ToolContext(RunContextWrapper[TContext]): """The context of a tool call.""" diff --git a/tests/fake_model.py b/tests/fake_model.py index 9f0c83a2f..6c1377e6d 100644 --- a/tests/fake_model.py +++ b/tests/fake_model.py @@ -61,6 +61,7 @@ async def get_response( tracing: ModelTracing, *, previous_response_id: str | None, + prompt: Any | None, ) -> ModelResponse: self.last_turn_args = { "system_instructions": system_instructions, @@ -103,6 +104,7 @@ async def stream_response( tracing: ModelTracing, *, previous_response_id: str | None, + prompt: Any | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: self.last_turn_args = { "system_instructions": system_instructions, diff --git a/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py b/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py index 06e46b39c..cd342e444 100644 --- a/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py +++ b/tests/models/test_litellm_chatcompletions_stream.py @@ -90,6 +90,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ): output_events.append(event) # We expect a response.created, then a response.output_item.added, content part added, @@ -182,6 +183,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ): output_events.append(event) # Expect sequence similar to text: created, output_item.added, content part added, @@ -270,6 +272,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ): output_events.append(event) # Sequence should be: response.created, then after loop we expect function call-related events: diff --git a/tests/test_agent_prompt.py b/tests/test_agent_prompt.py new file mode 100644 index 000000000..010717d66 --- /dev/null +++ b/tests/test_agent_prompt.py @@ -0,0 +1,97 @@ +import pytest + +from agents import Agent, Prompt, RunContextWrapper, Runner + +from .fake_model import FakeModel +from .test_responses import get_text_message + + +class PromptCaptureFakeModel(FakeModel): + """Subclass of FakeModel that records the prompt passed to the model.""" + + def __init__(self): + super().__init__() + self.last_prompt = None + + async def get_response( + self, + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + tracing, + *, + previous_response_id, + prompt, + ): + # Record the prompt that the agent resolved and passed in. + self.last_prompt = prompt + return await super().get_response( + system_instructions, + input, + model_settings, + tools, + output_schema, + handoffs, + tracing, + previous_response_id=previous_response_id, + prompt=prompt, + ) + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_static_prompt_is_resolved_correctly(): + static_prompt: Prompt = { + "id": "my_prompt", + "version": "1", + "variables": {"some_var": "some_value"}, + } + + agent = Agent(name="test", prompt=static_prompt) + context_wrapper = RunContextWrapper(context=None) + + resolved = await agent.get_prompt(context_wrapper) + + assert resolved == { + "id": "my_prompt", + "version": "1", + "variables": {"some_var": "some_value"}, + } + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_dynamic_prompt_is_resolved_correctly(): + dynamic_prompt_value: Prompt = {"id": "dyn_prompt", "version": "2"} + + def dynamic_prompt_fn(_data): + return dynamic_prompt_value + + agent = Agent(name="test", prompt=dynamic_prompt_fn) + context_wrapper = RunContextWrapper(context=None) + + resolved = await agent.get_prompt(context_wrapper) + + assert resolved == {"id": "dyn_prompt", "version": "2", "variables": None} + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_prompt_is_passed_to_model(): + static_prompt: Prompt = {"id": "model_prompt"} + + model = PromptCaptureFakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model, prompt=static_prompt) + + # Ensure the model returns a simple message so the run completes in one turn. + model.set_next_output([get_text_message("done")]) + + await Runner.run(agent, input="hello") + + # The model should have received the prompt resolved by the agent. + expected_prompt = { + "id": "model_prompt", + "version": None, + "variables": None, + } + assert model.last_prompt == expected_prompt diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions.py b/tests/test_openai_chatcompletions.py index 9a85dcb7b..a6909b195 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions.py @@ -77,6 +77,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ) # Should have produced exactly one output message with one text part assert isinstance(resp, ModelResponse) @@ -128,6 +129,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ) assert len(resp.output) == 1 assert isinstance(resp.output[0], ResponseOutputMessage) @@ -180,6 +182,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ) # Expect a message item followed by a function tool call item. assert len(resp.output) == 2 @@ -221,6 +224,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ) assert resp.output == [] diff --git a/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py b/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py index 5c8bb9e3a..49e7bc2f4 100644 --- a/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py +++ b/tests/test_openai_chatcompletions_stream.py @@ -90,6 +90,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ): output_events.append(event) # We expect a response.created, then a response.output_item.added, content part added, @@ -182,6 +183,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ): output_events.append(event) # Expect sequence similar to text: created, output_item.added, content part added, @@ -270,6 +272,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, + prompt=None, ): output_events.append(event) # Sequence should be: response.created, then after loop we expect function call-related events: diff --git a/tests/test_responses_tracing.py b/tests/test_responses_tracing.py index db24fe496..fe63e8ecb 100644 --- a/tests/test_responses_tracing.py +++ b/tests/test_responses_tracing.py @@ -71,6 +71,7 @@ async def dummy_fetch_response( handoffs, prev_response_id, stream, + prompt, ): return DummyResponse() @@ -115,6 +116,7 @@ async def dummy_fetch_response( handoffs, prev_response_id, stream, + prompt, ): return DummyResponse() @@ -157,6 +159,7 @@ async def dummy_fetch_response( handoffs, prev_response_id, stream, + prompt, ): return DummyResponse() @@ -196,6 +199,7 @@ async def dummy_fetch_response( handoffs, prev_response_id, stream, + prompt, ): class DummyStream: async def __aiter__(self): @@ -249,6 +253,7 @@ async def dummy_fetch_response( handoffs, prev_response_id, stream, + prompt, ): class DummyStream: async def __aiter__(self): @@ -301,6 +306,7 @@ async def dummy_fetch_response( handoffs, prev_response_id, stream, + prompt, ): class DummyStream: async def __aiter__(self): diff --git a/tests/voice/test_workflow.py b/tests/voice/test_workflow.py index 035a05d56..cfbb95011 100644 --- a/tests/voice/test_workflow.py +++ b/tests/voice/test_workflow.py @@ -2,6 +2,7 @@ import json from collections.abc import AsyncIterator +from typing import Any import pytest from inline_snapshot import snapshot @@ -53,6 +54,7 @@ async def get_response( tracing: ModelTracing, *, previous_response_id: str | None, + prompt: Any | None, ) -> ModelResponse: raise NotImplementedError("Not implemented") @@ -67,6 +69,7 @@ async def stream_response( tracing: ModelTracing, *, previous_response_id: str | None, + prompt: Any | None, ) -> AsyncIterator[TResponseStreamEvent]: output = self.get_next_output() for item in output: diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 56f56f413..cd26d45f6 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1461,7 +1461,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai" -version = "1.81.0" +version = "1.87.0" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio" }, @@ -1473,9 +1473,9 @@ dependencies = [ { name = "tqdm" }, { name = "typing-extensions" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/1c/89/a1e4f3fa7ca4f7fec90dbf47d93b7cd5ff65924926733af15044e302a192/openai-1.81.0.tar.gz", hash = "sha256:349567a8607e0bcffd28e02f96b5c2397d0d25d06732d90ab3ecbf97abf030f9", size = 456861 } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/47/ed/2b3f6c7e950784e9442115ab8ebeff514d543fb33da10607b39364645a75/openai-1.87.0.tar.gz", hash = "sha256:5c69764171e0db9ef993e7a4d8a01fd8ff1026b66f8bdd005b9461782b6e7dfc", size = 470880 } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/02/66/bcc7f9bf48e8610a33e3b5c96a5a644dad032d92404ea2a5e8b43ba067e8/openai-1.81.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:1c71572e22b43876c5d7d65ade0b7b516bb527c3d44ae94111267a09125f7bae", size = 717529 }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/36/ac/313ded47ce1d5bc2ec02ed5dd5506bf5718678a4655ac20f337231d9aae3/openai-1.87.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:f9bcae02ac4fff6522276eee85d33047335cfb692b863bd8261353ce4ada5692", size = 734368 }, ] [[package]] @@ -1536,7 +1536,7 @@ requires-dist = [ { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.9.4,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, - { name = "openai", specifier = ">=1.81.0" }, + { name = "openai", specifier = ">=1.87.0" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, { name = "requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "types-requests", specifier = ">=2.0,<3" }, From 901d2ac57c21b5d4fc56fc5d083a8e6c473b7363 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 16 Jun 2025 15:49:36 -0400 Subject: [PATCH 114/186] v0.0.18 (#878) --- pyproject.toml | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index e6d1d7746..6cdf337ee 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.17" +version = "0.0.18" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" From 0cf503e1c2234ba8405166c7f12b29c5c5aac1e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: pakrym-oai Date: Tue, 17 Jun 2025 17:41:10 -0700 Subject: [PATCH 115/186] Allow replacing AgentRunner and TraceProvider (#720) --- src/agents/__init__.py | 2 + src/agents/run.py | 301 ++- src/agents/tracing/__init__.py | 16 +- src/agents/tracing/create.py | 32 +- src/agents/tracing/provider.py | 294 +++ src/agents/tracing/setup.py | 219 +- src/agents/tracing/util.py | 19 +- tests/conftest.py | 10 +- tests/models/test_map.py | 9 +- tests/test_agent_config.py | 11 +- tests/test_handoff_tool.py | 10 +- tests/test_output_tool.py | 16 +- tests/test_run.py | 26 + 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-3,12 +3,13 @@ import asyncio import copy from dataclasses import dataclass, field -from typing import Any, cast +from typing import Any, Generic, cast from openai.types.responses import ResponseCompletedEvent from openai.types.responses.response_prompt_param import ( ResponsePromptParam, ) +from typing_extensions import NotRequired, TypedDict, Unpack from ._run_impl import ( AgentToolUseTracker, @@ -31,7 +32,12 @@ OutputGuardrailTripwireTriggered, RunErrorDetails, ) -from .guardrail import InputGuardrail, InputGuardrailResult, OutputGuardrail, OutputGuardrailResult +from .guardrail import ( + InputGuardrail, + InputGuardrailResult, + OutputGuardrail, + OutputGuardrailResult, +) from .handoffs import Handoff, HandoffInputFilter, handoff from .items import ItemHelpers, ModelResponse, RunItem, TResponseInputItem from .lifecycle import RunHooks @@ -50,6 +56,27 @@ DEFAULT_MAX_TURNS = 10 +DEFAULT_AGENT_RUNNER: AgentRunner = None # type: ignore +# the value is set at the end of the module + + +def set_default_agent_runner(runner: AgentRunner | None) -> None: + """ + WARNING: this class is experimental and not part of the public API + It should not be used directly. + """ + global DEFAULT_AGENT_RUNNER + DEFAULT_AGENT_RUNNER = runner or AgentRunner() + + +def get_default_agent_runner() -> AgentRunner: + """ + WARNING: this class is experimental and not part of the public API + It should not be used directly. + """ + global DEFAULT_AGENT_RUNNER + return DEFAULT_AGENT_RUNNER + @dataclass class RunConfig: @@ -110,6 +137,25 @@ class RunConfig: """ +class RunOptions(TypedDict, Generic[TContext]): + """Arguments for ``AgentRunner`` methods.""" + + context: NotRequired[TContext | None] + """The context for the run.""" + + max_turns: NotRequired[int] + """The maximum number of turns to run for.""" + + hooks: NotRequired[RunHooks[TContext] | None] + """Lifecycle hooks for the run.""" + + run_config: NotRequired[RunConfig | None] + """Run configuration.""" + + previous_response_id: NotRequired[str | None] + """The ID of the previous response, if any.""" + + class Runner: @classmethod async def run( @@ -130,13 +176,10 @@ async def run( `agent.output_type`, the loop terminates. 3. If there's a handoff, we run the loop again, with the new agent. 4. Else, we run tool calls (if any), and re-run the loop. - In two cases, the agent may raise an exception: 1. If the max_turns is exceeded, a MaxTurnsExceeded exception is raised. 2. If a guardrail tripwire is triggered, a GuardrailTripwireTriggered exception is raised. - Note that only the first agent's input guardrails are run. - Args: starting_agent: The starting agent to run. input: The initial input to the agent. You can pass a single string for a user message, @@ -148,11 +191,139 @@ async def run( run_config: Global settings for the entire agent run. previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. + Returns: + A run result containing all the inputs, guardrail results and the output of the last + agent. Agents may perform handoffs, so we don't know the specific type of the output. + """ + runner = DEFAULT_AGENT_RUNNER + return await runner.run( + starting_agent, + input, + context=context, + max_turns=max_turns, + hooks=hooks, + run_config=run_config, + previous_response_id=previous_response_id, + ) + @classmethod + def run_sync( + cls, + starting_agent: Agent[TContext], + input: str | list[TResponseInputItem], + *, + context: TContext | None = None, + max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS, + hooks: RunHooks[TContext] | None = None, + run_config: RunConfig | None = None, + previous_response_id: str | None = None, + ) -> RunResult: + """Run a workflow synchronously, starting at the given agent. Note that this just wraps the + `run` method, so it will not work if there's already an event loop (e.g. inside an async + function, or in a Jupyter notebook or async context like FastAPI). For those cases, use + the `run` method instead. + The agent will run in a loop until a final output is generated. The loop runs like so: + 1. The agent is invoked with the given input. + 2. If there is a final output (i.e. the agent produces something of type + `agent.output_type`, the loop terminates. + 3. If there's a handoff, we run the loop again, with the new agent. + 4. Else, we run tool calls (if any), and re-run the loop. + In two cases, the agent may raise an exception: + 1. If the max_turns is exceeded, a MaxTurnsExceeded exception is raised. + 2. If a guardrail tripwire is triggered, a GuardrailTripwireTriggered exception is raised. + Note that only the first agent's input guardrails are run. + Args: + starting_agent: The starting agent to run. + input: The initial input to the agent. You can pass a single string for a user message, + or a list of input items. + context: The context to run the agent with. + max_turns: The maximum number of turns to run the agent for. A turn is defined as one + AI invocation (including any tool calls that might occur). + hooks: An object that receives callbacks on various lifecycle events. + run_config: Global settings for the entire agent run. + previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the + Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. Returns: A run result containing all the inputs, guardrail results and the output of the last agent. Agents may perform handoffs, so we don't know the specific type of the output. """ + runner = DEFAULT_AGENT_RUNNER + return runner.run_sync( + starting_agent, + input, + context=context, + max_turns=max_turns, + hooks=hooks, + run_config=run_config, + previous_response_id=previous_response_id, + ) + + @classmethod + def run_streamed( + cls, + starting_agent: Agent[TContext], + input: str | list[TResponseInputItem], + context: TContext | None = None, + max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS, + hooks: RunHooks[TContext] | None = None, + run_config: RunConfig | None = None, + previous_response_id: str | None = None, + ) -> RunResultStreaming: + """Run a workflow starting at the given agent in streaming mode. The returned result object + contains a method you can use to stream semantic events as they are generated. + The agent will run in a loop until a final output is generated. The loop runs like so: + 1. The agent is invoked with the given input. + 2. If there is a final output (i.e. the agent produces something of type + `agent.output_type`, the loop terminates. + 3. If there's a handoff, we run the loop again, with the new agent. + 4. Else, we run tool calls (if any), and re-run the loop. + In two cases, the agent may raise an exception: + 1. If the max_turns is exceeded, a MaxTurnsExceeded exception is raised. + 2. If a guardrail tripwire is triggered, a GuardrailTripwireTriggered exception is raised. + Note that only the first agent's input guardrails are run. + Args: + starting_agent: The starting agent to run. + input: The initial input to the agent. You can pass a single string for a user message, + or a list of input items. + context: The context to run the agent with. + max_turns: The maximum number of turns to run the agent for. A turn is defined as one + AI invocation (including any tool calls that might occur). + hooks: An object that receives callbacks on various lifecycle events. + run_config: Global settings for the entire agent run. + previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the + Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. + Returns: + A result object that contains data about the run, as well as a method to stream events. + """ + runner = DEFAULT_AGENT_RUNNER + return runner.run_streamed( + starting_agent, + input, + context=context, + max_turns=max_turns, + hooks=hooks, + run_config=run_config, + previous_response_id=previous_response_id, + ) + + +class AgentRunner: + """ + WARNING: this class is experimental and not part of the public API + It should not be used directly or subclassed. + """ + + async def run( + self, + starting_agent: Agent[TContext], + input: str | list[TResponseInputItem], + **kwargs: Unpack[RunOptions[TContext]], + ) -> RunResult: + context = kwargs.get("context") + max_turns = kwargs.get("max_turns", DEFAULT_MAX_TURNS) + hooks = kwargs.get("hooks") + run_config = kwargs.get("run_config") + previous_response_id = kwargs.get("previous_response_id") if hooks is None: hooks = RunHooks[Any]() if run_config is None: @@ -184,13 +355,15 @@ async def run( try: while True: - all_tools = await cls._get_all_tools(current_agent, context_wrapper) + all_tools = await AgentRunner._get_all_tools(current_agent, context_wrapper) # Start an agent span if we don't have one. This span is ended if the current # agent changes, or if the agent loop ends. if current_span is None: - handoff_names = [h.agent_name for h in cls._get_handoffs(current_agent)] - if output_schema := cls._get_output_schema(current_agent): + handoff_names = [ + h.agent_name for h in AgentRunner._get_handoffs(current_agent) + ] + if output_schema := AgentRunner._get_output_schema(current_agent): output_type_name = output_schema.name() else: output_type_name = "str" @@ -220,14 +393,14 @@ async def run( if current_turn == 1: input_guardrail_results, turn_result = await asyncio.gather( - cls._run_input_guardrails( + self._run_input_guardrails( starting_agent, starting_agent.input_guardrails + (run_config.input_guardrails or []), copy.deepcopy(input), context_wrapper, ), - cls._run_single_turn( + self._run_single_turn( agent=current_agent, all_tools=all_tools, original_input=original_input, @@ -241,7 +414,7 @@ async def run( ), ) else: - turn_result = await cls._run_single_turn( + turn_result = await self._run_single_turn( agent=current_agent, all_tools=all_tools, original_input=original_input, @@ -260,7 +433,7 @@ async def run( generated_items = turn_result.generated_items if isinstance(turn_result.next_step, NextStepFinalOutput): - output_guardrail_results = await cls._run_output_guardrails( + output_guardrail_results = await self._run_output_guardrails( current_agent.output_guardrails + (run_config.output_guardrails or []), current_agent, turn_result.next_step.output, @@ -302,54 +475,19 @@ async def run( if current_span: current_span.finish(reset_current=True) - @classmethod def run_sync( - cls, + self, starting_agent: Agent[TContext], input: str | list[TResponseInputItem], - *, - context: TContext | None = None, - max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS, - hooks: RunHooks[TContext] | None = None, - run_config: RunConfig | None = None, - previous_response_id: str | None = None, + **kwargs: Unpack[RunOptions[TContext]], ) -> RunResult: - """Run a workflow synchronously, starting at the given agent. Note that this just wraps the - `run` method, so it will not work if there's already an event loop (e.g. inside an async - function, or in a Jupyter notebook or async context like FastAPI). For those cases, use - the `run` method instead. - - The agent will run in a loop until a final output is generated. The loop runs like so: - 1. The agent is invoked with the given input. - 2. If there is a final output (i.e. the agent produces something of type - `agent.output_type`, the loop terminates. - 3. If there's a handoff, we run the loop again, with the new agent. - 4. Else, we run tool calls (if any), and re-run the loop. - - In two cases, the agent may raise an exception: - 1. If the max_turns is exceeded, a MaxTurnsExceeded exception is raised. - 2. If a guardrail tripwire is triggered, a GuardrailTripwireTriggered exception is raised. - - Note that only the first agent's input guardrails are run. - - Args: - starting_agent: The starting agent to run. - input: The initial input to the agent. You can pass a single string for a user message, - or a list of input items. - context: The context to run the agent with. - max_turns: The maximum number of turns to run the agent for. A turn is defined as one - AI invocation (including any tool calls that might occur). - hooks: An object that receives callbacks on various lifecycle events. - run_config: Global settings for the entire agent run. - previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the - Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. - - Returns: - A run result containing all the inputs, guardrail results and the output of the last - agent. Agents may perform handoffs, so we don't know the specific type of the output. - """ + context = kwargs.get("context") + max_turns = kwargs.get("max_turns", DEFAULT_MAX_TURNS) + hooks = kwargs.get("hooks") + run_config = kwargs.get("run_config") + previous_response_id = kwargs.get("previous_response_id") return asyncio.get_event_loop().run_until_complete( - cls.run( + self.run( starting_agent, input, context=context, @@ -360,47 +498,17 @@ def run_sync( ) ) - @classmethod def run_streamed( - cls, + self, starting_agent: Agent[TContext], input: str | list[TResponseInputItem], - context: TContext | None = None, - max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS, - hooks: RunHooks[TContext] | None = None, - run_config: RunConfig | None = None, - previous_response_id: str | None = None, + **kwargs: Unpack[RunOptions[TContext]], ) -> RunResultStreaming: - """Run a workflow starting at the given agent in streaming mode. The returned result object - contains a method you can use to stream semantic events as they are generated. - - The agent will run in a loop until a final output is generated. The loop runs like so: - 1. The agent is invoked with the given input. - 2. If there is a final output (i.e. the agent produces something of type - `agent.output_type`, the loop terminates. - 3. If there's a handoff, we run the loop again, with the new agent. - 4. Else, we run tool calls (if any), and re-run the loop. - - In two cases, the agent may raise an exception: - 1. If the max_turns is exceeded, a MaxTurnsExceeded exception is raised. - 2. If a guardrail tripwire is triggered, a GuardrailTripwireTriggered exception is raised. - - Note that only the first agent's input guardrails are run. - - Args: - starting_agent: The starting agent to run. - input: The initial input to the agent. You can pass a single string for a user message, - or a list of input items. - context: The context to run the agent with. - max_turns: The maximum number of turns to run the agent for. A turn is defined as one - AI invocation (including any tool calls that might occur). - hooks: An object that receives callbacks on various lifecycle events. - run_config: Global settings for the entire agent run. - previous_response_id: The ID of the previous response, if using OpenAI models via the - Responses API, this allows you to skip passing in input from the previous turn. - Returns: - A result object that contains data about the run, as well as a method to stream events. - """ + context = kwargs.get("context") + max_turns = kwargs.get("max_turns", DEFAULT_MAX_TURNS) + hooks = kwargs.get("hooks") + run_config = kwargs.get("run_config") + previous_response_id = kwargs.get("previous_response_id") if hooks is None: hooks = RunHooks[Any]() if run_config is None: @@ -421,7 +529,7 @@ def run_streamed( ) ) - output_schema = cls._get_output_schema(starting_agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(starting_agent) context_wrapper: RunContextWrapper[TContext] = RunContextWrapper( context=context # type: ignore ) @@ -444,7 +552,7 @@ def run_streamed( # Kick off the actual agent loop in the background and return the streamed result object. streamed_result._run_impl_task = asyncio.create_task( - cls._run_streamed_impl( + self._start_streaming( starting_input=input, streamed_result=streamed_result, starting_agent=starting_agent, @@ -501,7 +609,7 @@ async def _run_input_guardrails_with_queue( streamed_result.input_guardrail_results = guardrail_results @classmethod - async def _run_streamed_impl( + async def _start_streaming( cls, starting_input: str | list[TResponseInputItem], streamed_result: RunResultStreaming, @@ -1008,3 +1116,6 @@ def _get_model(cls, agent: Agent[Any], run_config: RunConfig) -> Model: return agent.model return run_config.model_provider.get_model(agent.model) + + +DEFAULT_AGENT_RUNNER = AgentRunner() diff --git a/src/agents/tracing/__init__.py b/src/agents/tracing/__init__.py index 9df944263..64b0bd71f 100644 --- a/src/agents/tracing/__init__.py +++ b/src/agents/tracing/__init__.py @@ -1,5 +1,7 @@ import atexit +from agents.tracing.provider import DefaultTraceProvider, TraceProvider + from .create import ( agent_span, custom_span, @@ -18,7 +20,7 @@ ) from .processor_interface import TracingProcessor from .processors import default_exporter, default_processor -from .setup import GLOBAL_TRACE_PROVIDER +from .setup import get_trace_provider, set_trace_provider from .span_data import ( AgentSpanData, CustomSpanData, @@ -45,10 +47,12 @@ "generation_span", "get_current_span", "get_current_trace", + "get_trace_provider", "guardrail_span", "handoff_span", "response_span", "set_trace_processors", + "set_trace_provider", "set_tracing_disabled", "trace", "Trace", @@ -67,6 +71,7 @@ "SpeechSpanData", "TranscriptionSpanData", "TracingProcessor", + "TraceProvider", "gen_trace_id", "gen_span_id", "speech_group_span", @@ -80,21 +85,21 @@ def add_trace_processor(span_processor: TracingProcessor) -> None: """ Adds a new trace processor. This processor will receive all traces/spans. """ - GLOBAL_TRACE_PROVIDER.register_processor(span_processor) + get_trace_provider().register_processor(span_processor) def set_trace_processors(processors: list[TracingProcessor]) -> None: """ Set the list of trace processors. This will replace the current list of processors. """ - GLOBAL_TRACE_PROVIDER.set_processors(processors) + get_trace_provider().set_processors(processors) def set_tracing_disabled(disabled: bool) -> None: """ Set whether tracing is globally disabled. """ - GLOBAL_TRACE_PROVIDER.set_disabled(disabled) + get_trace_provider().set_disabled(disabled) def set_tracing_export_api_key(api_key: str) -> None: @@ -104,10 +109,11 @@ def set_tracing_export_api_key(api_key: str) -> None: default_exporter().set_api_key(api_key) +set_trace_provider(DefaultTraceProvider()) # Add the default processor, which exports traces and spans to the backend in batches. You can # change the default behavior by either: # 1. calling add_trace_processor(), which adds additional processors, or # 2. calling set_trace_processors(), which replaces the default processor. add_trace_processor(default_processor()) -atexit.register(GLOBAL_TRACE_PROVIDER.shutdown) +atexit.register(get_trace_provider().shutdown) diff --git a/src/agents/tracing/create.py b/src/agents/tracing/create.py index b6fe46104..ac451abf5 100644 --- a/src/agents/tracing/create.py +++ b/src/agents/tracing/create.py @@ -4,7 +4,7 @@ from typing import TYPE_CHECKING, Any from ..logger import logger -from .setup import GLOBAL_TRACE_PROVIDER +from .setup import get_trace_provider from .span_data import ( AgentSpanData, CustomSpanData, @@ -56,13 +56,13 @@ def trace( Returns: The newly created trace object. """ - current_trace = GLOBAL_TRACE_PROVIDER.get_current_trace() + current_trace = get_trace_provider().get_current_trace() if current_trace: logger.warning( "Trace already exists. Creating a new trace, but this is probably a mistake." ) - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_trace( + return get_trace_provider().create_trace( name=workflow_name, trace_id=trace_id, group_id=group_id, @@ -73,12 +73,12 @@ def trace( def get_current_trace() -> Trace | None: """Returns the currently active trace, if present.""" - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.get_current_trace() + return get_trace_provider().get_current_trace() def get_current_span() -> Span[Any] | None: """Returns the currently active span, if present.""" - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.get_current_span() + return get_trace_provider().get_current_span() def agent_span( @@ -108,7 +108,7 @@ def agent_span( Returns: The newly created agent span. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=AgentSpanData(name=name, handoffs=handoffs, tools=tools, output_type=output_type), span_id=span_id, parent=parent, @@ -141,7 +141,7 @@ def function_span( Returns: The newly created function span. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=FunctionSpanData(name=name, input=input, output=output), span_id=span_id, parent=parent, @@ -183,7 +183,7 @@ def generation_span( Returns: The newly created generation span. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=GenerationSpanData( input=input, output=output, @@ -215,7 +215,7 @@ def response_span( trace/span as the parent. disabled: If True, we will return a Span but the Span will not be recorded. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=ResponseSpanData(response=response), span_id=span_id, parent=parent, @@ -246,7 +246,7 @@ def handoff_span( Returns: The newly created handoff span. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=HandoffSpanData(from_agent=from_agent, to_agent=to_agent), span_id=span_id, parent=parent, @@ -278,7 +278,7 @@ def custom_span( Returns: The newly created custom span. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=CustomSpanData(name=name, data=data or {}), span_id=span_id, parent=parent, @@ -306,7 +306,7 @@ def guardrail_span( trace/span as the parent. disabled: If True, we will return a Span but the Span will not be recorded. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=GuardrailSpanData(name=name, triggered=triggered), span_id=span_id, parent=parent, @@ -344,7 +344,7 @@ def transcription_span( Returns: The newly created speech-to-text span. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=TranscriptionSpanData( input=input, input_format=input_format, @@ -386,7 +386,7 @@ def speech_span( trace/span as the parent. disabled: If True, we will return a Span but the Span will not be recorded. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=SpeechSpanData( model=model, input=input, @@ -419,7 +419,7 @@ def speech_group_span( trace/span as the parent. disabled: If True, we will return a Span but the Span will not be recorded. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=SpeechGroupSpanData(input=input), span_id=span_id, parent=parent, @@ -447,7 +447,7 @@ def mcp_tools_span( trace/span as the parent. disabled: If True, we will return a Span but the Span will not be recorded. """ - return GLOBAL_TRACE_PROVIDER.create_span( + return get_trace_provider().create_span( span_data=MCPListToolsSpanData(server=server, result=result), span_id=span_id, parent=parent, diff --git a/src/agents/tracing/provider.py b/src/agents/tracing/provider.py new file mode 100644 index 000000000..38d3b7ab3 --- /dev/null +++ b/src/agents/tracing/provider.py @@ -0,0 +1,294 @@ +from __future__ import annotations + +import os +import threading +import uuid +from abc import ABC, abstractmethod +from datetime import datetime, timezone +from typing import Any + +from ..logger import logger +from .processor_interface import TracingProcessor +from .scope import Scope +from .spans import NoOpSpan, Span, SpanImpl, TSpanData +from .traces import NoOpTrace, Trace, TraceImpl + + +class SynchronousMultiTracingProcessor(TracingProcessor): + """ + Forwards all calls to a list of TracingProcessors, in order of registration. + """ + + def __init__(self): + # Using a tuple to avoid race conditions when iterating over processors + self._processors: tuple[TracingProcessor, ...] = () + self._lock = threading.Lock() + + def add_tracing_processor(self, tracing_processor: TracingProcessor): + """ + Add a processor to the list of processors. Each processor will receive all traces/spans. + """ + with self._lock: + self._processors += (tracing_processor,) + + def set_processors(self, processors: list[TracingProcessor]): + """ + Set the list of processors. This will replace the current list of processors. + """ + with self._lock: + self._processors = tuple(processors) + + def on_trace_start(self, trace: Trace) -> None: + """ + Called when a trace is started. + """ + for processor in self._processors: + processor.on_trace_start(trace) + + def on_trace_end(self, trace: Trace) -> None: + """ + Called when a trace is finished. + """ + for processor in self._processors: + processor.on_trace_end(trace) + + def on_span_start(self, span: Span[Any]) -> None: + """ + Called when a span is started. + """ + for processor in self._processors: + processor.on_span_start(span) + + def on_span_end(self, span: Span[Any]) -> None: + """ + Called when a span is finished. + """ + for processor in self._processors: + processor.on_span_end(span) + + def shutdown(self) -> None: + """ + Called when the application stops. + """ + for processor in self._processors: + logger.debug(f"Shutting down trace processor {processor}") + processor.shutdown() + + def force_flush(self): + """ + Force the processors to flush their buffers. + """ + for processor in self._processors: + processor.force_flush() + + +class TraceProvider(ABC): + """Interface for creating traces and spans.""" + + @abstractmethod + def register_processor(self, processor: TracingProcessor) -> None: + """Add a processor that will receive all traces and spans.""" + + @abstractmethod + def set_processors(self, processors: list[TracingProcessor]) -> None: + """Replace the list of processors with ``processors``.""" + + @abstractmethod + def get_current_trace(self) -> Trace | None: + """Return the currently active trace, if any.""" + + @abstractmethod + def get_current_span(self) -> Span[Any] | None: + """Return the currently active span, if any.""" + + @abstractmethod + def set_disabled(self, disabled: bool) -> None: + """Enable or disable tracing globally.""" + + @abstractmethod + def time_iso(self) -> str: + """Return the current time in ISO 8601 format.""" + + @abstractmethod + def gen_trace_id(self) -> str: + """Generate a new trace identifier.""" + + @abstractmethod + def gen_span_id(self) -> str: + """Generate a new span identifier.""" + + @abstractmethod + def gen_group_id(self) -> str: + """Generate a new group identifier.""" + + @abstractmethod + def create_trace( + self, + name: str, + trace_id: str | None = None, + group_id: str | None = None, + metadata: dict[str, Any] | None = None, + disabled: bool = False, + ) -> Trace: + """Create a new trace.""" + + @abstractmethod + def create_span( + self, + span_data: TSpanData, + span_id: str | None = None, + parent: Trace | Span[Any] | None = None, + disabled: bool = False, + ) -> Span[TSpanData]: + """Create a new span.""" + + @abstractmethod + def shutdown(self) -> None: + """Clean up any resources used by the provider.""" + + +class DefaultTraceProvider(TraceProvider): + def __init__(self) -> None: + self._multi_processor = SynchronousMultiTracingProcessor() + self._disabled = os.environ.get("OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING", "false").lower() in ( + "true", + "1", + ) + + def register_processor(self, processor: TracingProcessor): + """ + Add a processor to the list of processors. Each processor will receive all traces/spans. + """ + self._multi_processor.add_tracing_processor(processor) + + def set_processors(self, processors: list[TracingProcessor]): + """ + Set the list of processors. This will replace the current list of processors. + """ + self._multi_processor.set_processors(processors) + + def get_current_trace(self) -> Trace | None: + """ + Returns the currently active trace, if any. + """ + return Scope.get_current_trace() + + def get_current_span(self) -> Span[Any] | None: + """ + Returns the currently active span, if any. + """ + return Scope.get_current_span() + + def set_disabled(self, disabled: bool) -> None: + """ + Set whether tracing is disabled. + """ + self._disabled = disabled + + def time_iso(self) -> str: + """Return the current time in ISO 8601 format.""" + return datetime.now(timezone.utc).isoformat() + + def gen_trace_id(self) -> str: + """Generate a new trace ID.""" + return f"trace_{uuid.uuid4().hex}" + + def gen_span_id(self) -> str: + """Generate a new span ID.""" + return f"span_{uuid.uuid4().hex[:24]}" + + def gen_group_id(self) -> str: + """Generate a new group ID.""" + return f"group_{uuid.uuid4().hex[:24]}" + + def create_trace( + self, + name: str, + trace_id: str | None = None, + group_id: str | None = None, + metadata: dict[str, Any] | None = None, + disabled: bool = False, + ) -> Trace: + """ + Create a new trace. + """ + if self._disabled or disabled: + logger.debug(f"Tracing is disabled. Not creating trace {name}") + return NoOpTrace() + + trace_id = trace_id or self.gen_trace_id() + + logger.debug(f"Creating trace {name} with id {trace_id}") + + return TraceImpl( + name=name, + trace_id=trace_id, + group_id=group_id, + metadata=metadata, + processor=self._multi_processor, + ) + + def create_span( + self, + span_data: TSpanData, + span_id: str | None = None, + parent: Trace | Span[Any] | None = None, + disabled: bool = False, + ) -> Span[TSpanData]: + """ + Create a new span. + """ + if self._disabled or disabled: + logger.debug(f"Tracing is disabled. Not creating span {span_data}") + return NoOpSpan(span_data) + + if not parent: + current_span = Scope.get_current_span() + current_trace = Scope.get_current_trace() + if current_trace is None: + logger.error( + "No active trace. Make sure to start a trace with `trace()` first" + "Returning NoOpSpan." + ) + return NoOpSpan(span_data) + elif isinstance(current_trace, NoOpTrace) or isinstance(current_span, NoOpSpan): + logger.debug( + f"Parent {current_span} or {current_trace} is no-op, returning NoOpSpan" + ) + return NoOpSpan(span_data) + + parent_id = current_span.span_id if current_span else None + trace_id = current_trace.trace_id + + elif isinstance(parent, Trace): + if isinstance(parent, NoOpTrace): + logger.debug(f"Parent {parent} is no-op, returning NoOpSpan") + return NoOpSpan(span_data) + trace_id = parent.trace_id + parent_id = None + elif isinstance(parent, Span): + if isinstance(parent, NoOpSpan): + logger.debug(f"Parent {parent} is no-op, returning NoOpSpan") + return NoOpSpan(span_data) + parent_id = parent.span_id + trace_id = parent.trace_id + + logger.debug(f"Creating span {span_data} with id {span_id}") + + return SpanImpl( + trace_id=trace_id, + span_id=span_id or self.gen_span_id(), + parent_id=parent_id, + processor=self._multi_processor, + span_data=span_data, + ) + + def shutdown(self) -> None: + if self._disabled: + return + + try: + logger.debug("Shutting down trace provider") + self._multi_processor.shutdown() + except Exception as e: + logger.error(f"Error shutting down trace provider: {e}") diff --git a/src/agents/tracing/setup.py b/src/agents/tracing/setup.py index 9e27d210b..3a56b728f 100644 --- a/src/agents/tracing/setup.py +++ b/src/agents/tracing/setup.py @@ -1,214 +1,21 @@ from __future__ import annotations -import os -import threading -from typing import Any +from typing import TYPE_CHECKING -from ..logger import logger -from . import util -from .processor_interface import TracingProcessor -from .scope import Scope -from .spans import NoOpSpan, Span, SpanImpl, TSpanData -from .traces import NoOpTrace, Trace, TraceImpl +if TYPE_CHECKING: + from .provider import TraceProvider +GLOBAL_TRACE_PROVIDER: TraceProvider | None = None -class SynchronousMultiTracingProcessor(TracingProcessor): - """ - Forwards all calls to a list of TracingProcessors, in order of registration. - """ - def __init__(self): - # Using a tuple to avoid race conditions when iterating over processors - self._processors: tuple[TracingProcessor, ...] = () - self._lock = threading.Lock() +def set_trace_provider(provider: TraceProvider) -> None: + """Set the global trace provider used by tracing utilities.""" + global GLOBAL_TRACE_PROVIDER + GLOBAL_TRACE_PROVIDER = provider - def add_tracing_processor(self, tracing_processor: TracingProcessor): - """ - Add a processor to the list of processors. Each processor will receive all traces/spans. - """ - with self._lock: - self._processors += (tracing_processor,) - def set_processors(self, processors: list[TracingProcessor]): - """ - Set the list of processors. This will replace the current list of processors. - """ - with self._lock: - self._processors = tuple(processors) - - def on_trace_start(self, trace: Trace) -> None: - """ - Called when a trace is started. - """ - for processor in self._processors: - processor.on_trace_start(trace) - - def on_trace_end(self, trace: Trace) -> None: - """ - Called when a trace is finished. - """ - for processor in self._processors: - processor.on_trace_end(trace) - - def on_span_start(self, span: Span[Any]) -> None: - """ - Called when a span is started. - """ - for processor in self._processors: - processor.on_span_start(span) - - def on_span_end(self, span: Span[Any]) -> None: - """ - Called when a span is finished. - """ - for processor in self._processors: - processor.on_span_end(span) - - def shutdown(self) -> None: - """ - Called when the application stops. - """ - for processor in self._processors: - logger.debug(f"Shutting down trace processor {processor}") - processor.shutdown() - - def force_flush(self): - """ - Force the processors to flush their buffers. - """ - for processor in self._processors: - processor.force_flush() - - -class TraceProvider: - def __init__(self): - self._multi_processor = SynchronousMultiTracingProcessor() - self._disabled = os.environ.get("OPENAI_AGENTS_DISABLE_TRACING", "false").lower() in ( - "true", - "1", - ) - - def register_processor(self, processor: TracingProcessor): - """ - Add a processor to the list of processors. Each processor will receive all traces/spans. - """ - self._multi_processor.add_tracing_processor(processor) - - def set_processors(self, processors: list[TracingProcessor]): - """ - Set the list of processors. This will replace the current list of processors. - """ - self._multi_processor.set_processors(processors) - - def get_current_trace(self) -> Trace | None: - """ - Returns the currently active trace, if any. - """ - return Scope.get_current_trace() - - def get_current_span(self) -> Span[Any] | None: - """ - Returns the currently active span, if any. - """ - return Scope.get_current_span() - - def set_disabled(self, disabled: bool) -> None: - """ - Set whether tracing is disabled. - """ - self._disabled = disabled - - def create_trace( - self, - name: str, - trace_id: str | None = None, - group_id: str | None = None, - metadata: dict[str, Any] | None = None, - disabled: bool = False, - ) -> Trace: - """ - Create a new trace. - """ - if self._disabled or disabled: - logger.debug(f"Tracing is disabled. Not creating trace {name}") - return NoOpTrace() - - trace_id = trace_id or util.gen_trace_id() - - logger.debug(f"Creating trace {name} with id {trace_id}") - - return TraceImpl( - name=name, - trace_id=trace_id, - group_id=group_id, - metadata=metadata, - processor=self._multi_processor, - ) - - def create_span( - self, - span_data: TSpanData, - span_id: str | None = None, - parent: Trace | Span[Any] | None = None, - disabled: bool = False, - ) -> Span[TSpanData]: - """ - Create a new span. - """ - if self._disabled or disabled: - logger.debug(f"Tracing is disabled. Not creating span {span_data}") - return NoOpSpan(span_data) - - if not parent: - current_span = Scope.get_current_span() - current_trace = Scope.get_current_trace() - if current_trace is None: - logger.error( - "No active trace. Make sure to start a trace with `trace()` first" - "Returning NoOpSpan." - ) - return NoOpSpan(span_data) - elif isinstance(current_trace, NoOpTrace) or isinstance(current_span, NoOpSpan): - logger.debug( - f"Parent {current_span} or {current_trace} is no-op, returning NoOpSpan" - ) - return NoOpSpan(span_data) - - parent_id = current_span.span_id if current_span else None - trace_id = current_trace.trace_id - - elif isinstance(parent, Trace): - if isinstance(parent, NoOpTrace): - logger.debug(f"Parent {parent} is no-op, returning NoOpSpan") - return NoOpSpan(span_data) - trace_id = parent.trace_id - parent_id = None - elif isinstance(parent, Span): - if isinstance(parent, NoOpSpan): - logger.debug(f"Parent {parent} is no-op, returning NoOpSpan") - return NoOpSpan(span_data) - parent_id = parent.span_id - trace_id = parent.trace_id - - logger.debug(f"Creating span {span_data} with id {span_id}") - - return SpanImpl( - trace_id=trace_id, - span_id=span_id, - parent_id=parent_id, - processor=self._multi_processor, - span_data=span_data, - ) - - def shutdown(self) -> None: - if self._disabled: - return - - try: - logger.debug("Shutting down trace provider") - self._multi_processor.shutdown() - except Exception as e: - logger.error(f"Error shutting down trace provider: {e}") - - -GLOBAL_TRACE_PROVIDER = TraceProvider() +def get_trace_provider() -> TraceProvider: + """Get the global trace provider used by tracing utilities.""" + if GLOBAL_TRACE_PROVIDER is None: + raise RuntimeError("Trace provider not set") + return GLOBAL_TRACE_PROVIDER diff --git a/src/agents/tracing/util.py b/src/agents/tracing/util.py index f546b4e50..7f436d019 100644 --- a/src/agents/tracing/util.py +++ b/src/agents/tracing/util.py @@ -1,22 +1,21 @@ -import uuid -from datetime import datetime, timezone +from .setup import get_trace_provider def time_iso() -> str: - """Returns the current time in ISO 8601 format.""" - return datetime.now(timezone.utc).isoformat() + """Return the current time in ISO 8601 format.""" + return get_trace_provider().time_iso() def gen_trace_id() -> str: - """Generates a new trace ID.""" - return f"trace_{uuid.uuid4().hex}" + """Generate a new trace ID.""" + return get_trace_provider().gen_trace_id() def gen_span_id() -> str: - """Generates a new span ID.""" - return f"span_{uuid.uuid4().hex[:24]}" + """Generate a new span ID.""" + return get_trace_provider().gen_span_id() def gen_group_id() -> str: - """Generates a new group ID.""" - return f"group_{uuid.uuid4().hex[:24]}" + """Generate a new group ID.""" + return get_trace_provider().gen_group_id() diff --git a/tests/conftest.py b/tests/conftest.py index ba0d88221..b73d734d1 100644 --- a/tests/conftest.py +++ b/tests/conftest.py @@ -5,8 +5,9 @@ from agents.models import _openai_shared from agents.models.openai_chatcompletions import OpenAIChatCompletionsModel from agents.models.openai_responses import OpenAIResponsesModel +from agents.run import set_default_agent_runner from agents.tracing import set_trace_processors -from agents.tracing.setup import GLOBAL_TRACE_PROVIDER +from agents.tracing.setup import get_trace_provider from .testing_processor import SPAN_PROCESSOR_TESTING @@ -33,11 +34,16 @@ def clear_openai_settings(): _openai_shared._use_responses_by_default = True +@pytest.fixture(autouse=True) +def clear_default_runner(): + set_default_agent_runner(None) + + # This fixture will run after all tests end @pytest.fixture(autouse=True, scope="session") def shutdown_trace_provider(): yield - GLOBAL_TRACE_PROVIDER.shutdown() + get_trace_provider().shutdown() @pytest.fixture(autouse=True) diff --git a/tests/models/test_map.py b/tests/models/test_map.py index 6b65fc094..b1a129667 100644 --- a/tests/models/test_map.py +++ b/tests/models/test_map.py @@ -1,20 +1,21 @@ -from agents import Agent, OpenAIResponsesModel, RunConfig, Runner +from agents import Agent, OpenAIResponsesModel, RunConfig from agents.extensions.models.litellm_model import LitellmModel +from agents.run import AgentRunner def test_no_prefix_is_openai(): agent = Agent(model="gpt-4o", instructions="", name="test") - model = Runner._get_model(agent, RunConfig()) + model = AgentRunner._get_model(agent, RunConfig()) assert isinstance(model, OpenAIResponsesModel) def openai_prefix_is_openai(): agent = Agent(model="openai/gpt-4o", instructions="", name="test") - model = Runner._get_model(agent, RunConfig()) + model = AgentRunner._get_model(agent, RunConfig()) assert isinstance(model, OpenAIResponsesModel) def test_litellm_prefix_is_litellm(): agent = Agent(model="litellm/foo/bar", instructions="", name="test") - model = Runner._get_model(agent, RunConfig()) + model = AgentRunner._get_model(agent, RunConfig()) assert isinstance(model, LitellmModel) diff --git a/tests/test_agent_config.py b/tests/test_agent_config.py index f79c0cf8a..f9423619d 100644 --- a/tests/test_agent_config.py +++ b/tests/test_agent_config.py @@ -1,7 +1,8 @@ import pytest from pydantic import BaseModel -from agents import Agent, AgentOutputSchema, Handoff, RunContextWrapper, Runner, handoff +from agents import Agent, AgentOutputSchema, Handoff, RunContextWrapper, handoff +from agents.run import AgentRunner @pytest.mark.asyncio @@ -42,7 +43,7 @@ async def test_handoff_with_agents(): handoffs=[agent_1, agent_2], ) - handoffs = Runner._get_handoffs(agent_3) + handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) assert len(handoffs) == 2 assert handoffs[0].agent_name == "agent_1" @@ -77,7 +78,7 @@ async def test_handoff_with_handoff_obj(): ], ) - handoffs = Runner._get_handoffs(agent_3) + handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) assert len(handoffs) == 2 assert handoffs[0].agent_name == "agent_1" @@ -111,7 +112,7 @@ async def test_handoff_with_handoff_obj_and_agent(): handoffs=[handoff(agent_1), agent_2], ) - handoffs = Runner._get_handoffs(agent_3) + handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) assert len(handoffs) == 2 assert handoffs[0].agent_name == "agent_1" @@ -159,7 +160,7 @@ async def test_agent_final_output(): output_type=Foo, ) - schema = Runner._get_output_schema(agent) + schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert isinstance(schema, AgentOutputSchema) assert schema is not None assert schema.output_type == Foo diff --git a/tests/test_handoff_tool.py b/tests/test_handoff_tool.py index 0a8f064f1..a1b5b80ba 100644 --- a/tests/test_handoff_tool.py +++ b/tests/test_handoff_tool.py @@ -12,10 +12,10 @@ MessageOutputItem, ModelBehaviorError, RunContextWrapper, - Runner, UserError, handoff, ) +from agents.run import AgentRunner def message_item(content: str, agent: Agent[Any]) -> MessageOutputItem: @@ -45,9 +45,9 @@ def test_single_handoff_setup(): assert not agent_1.handoffs assert agent_2.handoffs == [agent_1] - assert not Runner._get_handoffs(agent_1) + assert not AgentRunner._get_handoffs(agent_1) - handoff_objects = Runner._get_handoffs(agent_2) + handoff_objects = AgentRunner._get_handoffs(agent_2) assert len(handoff_objects) == 1 obj = handoff_objects[0] assert obj.tool_name == Handoff.default_tool_name(agent_1) @@ -64,7 +64,7 @@ def test_multiple_handoffs_setup(): assert not agent_1.handoffs assert not agent_2.handoffs - handoff_objects = Runner._get_handoffs(agent_3) + handoff_objects = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) assert len(handoff_objects) == 2 assert handoff_objects[0].tool_name == Handoff.default_tool_name(agent_1) assert handoff_objects[1].tool_name == Handoff.default_tool_name(agent_2) @@ -95,7 +95,7 @@ def test_custom_handoff_setup(): assert not agent_1.handoffs assert not agent_2.handoffs - handoff_objects = Runner._get_handoffs(agent_3) + handoff_objects = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) assert len(handoff_objects) == 2 first_handoff = handoff_objects[0] diff --git a/tests/test_output_tool.py b/tests/test_output_tool.py index 37c1b1b67..e98fd3c55 100644 --- a/tests/test_output_tool.py +++ b/tests/test_output_tool.py @@ -10,16 +10,16 @@ AgentOutputSchema, AgentOutputSchemaBase, ModelBehaviorError, - Runner, UserError, ) from agents.agent_output import _WRAPPER_DICT_KEY +from agents.run import AgentRunner from agents.util import _json def test_plain_text_output(): agent = Agent(name="test") - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert not output_schema, "Shouldn't have an output tool config without an output type" agent = Agent(name="test", output_type=str) @@ -32,7 +32,7 @@ class Foo(BaseModel): def test_structured_output_pydantic(): agent = Agent(name="test", output_type=Foo) - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" assert isinstance(output_schema, AgentOutputSchema) @@ -52,7 +52,7 @@ class Bar(TypedDict): def test_structured_output_typed_dict(): agent = Agent(name="test", output_type=Bar) - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" assert isinstance(output_schema, AgentOutputSchema) assert output_schema.output_type == Bar, "Should have the correct output type" @@ -65,7 +65,7 @@ def test_structured_output_typed_dict(): def test_structured_output_list(): agent = Agent(name="test", output_type=list[str]) - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" assert isinstance(output_schema, AgentOutputSchema) assert output_schema.output_type == list[str], "Should have the correct output type" @@ -79,14 +79,14 @@ def test_structured_output_list(): def test_bad_json_raises_error(mocker): agent = Agent(name="test", output_type=Foo) - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" with pytest.raises(ModelBehaviorError): output_schema.validate_json("not valid json") agent = Agent(name="test", output_type=list[str]) - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" mock_validate_json = mocker.patch.object(_json, "validate_json") @@ -155,7 +155,7 @@ def validate_json(self, json_str: str) -> Any: def test_custom_output_schema(): custom_output_schema = CustomOutputSchema() agent = Agent(name="test", output_type=custom_output_schema) - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) assert output_schema, "Should have an output tool config with a structured output type" assert isinstance(output_schema, CustomOutputSchema) diff --git a/tests/test_run.py b/tests/test_run.py new file mode 100644 index 000000000..66cfee1f1 --- /dev/null +++ b/tests/test_run.py @@ -0,0 +1,26 @@ +from __future__ import annotations + +from unittest import mock + +import pytest + +from agents import Agent, Runner +from agents.run import AgentRunner, set_default_agent_runner + +from .fake_model import FakeModel + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_static_run_methods_call_into_default_runner() -> None: + runner = mock.Mock(spec=AgentRunner) + set_default_agent_runner(runner) + + agent = Agent(name="test", model=FakeModel()) + await Runner.run(agent, input="test") + runner.run.assert_called_once() + + Runner.run_streamed(agent, input="test") + runner.run_streamed.assert_called_once() + + Runner.run_sync(agent, input="test") + runner.run_sync.assert_called_once() diff --git a/tests/test_run_config.py b/tests/test_run_config.py index 51835ab66..e19899006 100644 --- a/tests/test_run_config.py +++ b/tests/test_run_config.py @@ -60,7 +60,7 @@ async def test_run_config_model_name_override_takes_precedence() -> None: async def test_run_config_model_override_object_takes_precedence() -> None: """ When a concrete Model instance is set on the RunConfig, then that instance should be - returned by Runner._get_model regardless of the agent's model. + returned by AgentRunner._get_model regardless of the agent's model. """ fake_model = FakeModel(initial_output=[get_text_message("override-object")]) agent = Agent(name="test", model="agent-model") diff --git a/tests/test_run_step_execution.py b/tests/test_run_step_execution.py index 6f446649a..2454a4462 100644 --- a/tests/test_run_step_execution.py +++ b/tests/test_run_step_execution.py @@ -14,7 +14,6 @@ RunContextWrapper, RunHooks, RunItem, - Runner, ToolCallItem, ToolCallOutputItem, TResponseInputItem, @@ -27,6 +26,7 @@ RunImpl, SingleStepResult, ) +from agents.run import AgentRunner from agents.tool import function_tool from agents.tool_context import ToolContext @@ -324,8 +324,8 @@ async def get_execute_result( context_wrapper: RunContextWrapper[Any] | None = None, run_config: RunConfig | None = None, ) -> SingleStepResult: - output_schema = Runner._get_output_schema(agent) - handoffs = Runner._get_handoffs(agent) + output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) + handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent) processed_response = RunImpl.process_model_response( agent=agent, diff --git a/tests/test_run_step_processing.py b/tests/test_run_step_processing.py index 3cc1231c1..5a75ec837 100644 --- a/tests/test_run_step_processing.py +++ b/tests/test_run_step_processing.py @@ -19,11 +19,11 @@ ModelResponse, ReasoningItem, RunContextWrapper, - Runner, ToolCallItem, Usage, ) from agents._run_impl import RunImpl +from agents.run import AgentRunner from .test_responses import ( get_final_output_message, @@ -186,7 +186,7 @@ async def test_handoffs_parsed_correctly(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert len(result.handoffs) == 1, "Should have a handoff here" @@ -216,7 +216,7 @@ async def test_missing_handoff_fails(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) @@ -239,7 +239,7 @@ async def test_multiple_handoffs_doesnt_error(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert len(result.handoffs) == 2, "Should have multiple handoffs here" @@ -264,7 +264,7 @@ async def test_final_output_parsed_correctly(): RunImpl.process_model_response( agent=agent, response=response, - output_schema=Runner._get_output_schema(agent), + output_schema=AgentRunner._get_output_schema(agent), handoffs=[], all_tools=await agent.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) @@ -471,7 +471,7 @@ async def test_tool_and_handoff_parsed_correctly(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=Runner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert result.functions and len(result.functions) == 1 diff --git a/tests/voice/test_workflow.py b/tests/voice/test_workflow.py index cfbb95011..e99810be1 100644 --- a/tests/voice/test_workflow.py +++ b/tests/voice/test_workflow.py @@ -19,11 +19,12 @@ TResponseStreamEvent, ) +from ..fake_model import get_response_obj +from ..test_responses import get_function_tool, get_function_tool_call, get_text_message + try: from agents.voice import SingleAgentVoiceWorkflow - from ..fake_model import get_response_obj - from ..test_responses import get_function_tool, get_function_tool_call, get_text_message except ImportError: pass diff --git a/uv.lock b/uv.lock index cd26d45f6..dca27bdf7 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1,5 +1,5 @@ version = 1 -revision = 1 +revision = 2 requires-python = ">=3.9" resolution-markers = [ "python_full_version >= '3.10'", @@ -10,9 +10,9 @@ resolution-markers = [ name = "aiohappyeyeballs" version = "2.6.1" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } -sdist = { url = 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"0.0.19" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index dca27bdf7..679d8d2c1 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1480,7 +1480,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.18" +version = "0.0.19" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From c1466c62167edbb6a10e4cb6381ff47a00708436 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 24 Jun 2025 10:53:33 -0400 Subject: [PATCH 117/186] Add is_enabled to handoffs (#925) Was added to function tools before, now handoffs. Towards #918 --- src/agents/handoffs.py | 14 +++++ src/agents/run.py | 31 +++++++-- tests/test_agent_config.py | 6 +- tests/test_handoff_tool.py | 100 +++++++++++++++++++++++++++--- tests/test_run_step_execution.py | 2 +- tests/test_run_step_processing.py | 8 +-- 6 files changed, 140 insertions(+), 21 deletions(-) diff --git a/src/agents/handoffs.py b/src/agents/handoffs.py index 76c93a298..cb2752e4f 100644 --- a/src/agents/handoffs.py +++ b/src/agents/handoffs.py @@ -15,6 +15,7 @@ from .strict_schema import ensure_strict_json_schema from .tracing.spans import SpanError from .util import _error_tracing, _json, _transforms +from .util._types import MaybeAwaitable if TYPE_CHECKING: from .agent import Agent @@ -99,6 +100,11 @@ class Handoff(Generic[TContext]): True, as it increases the likelihood of correct JSON input. """ + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True + """Whether the handoff is enabled. Either a bool or a Callable that takes the run context and + agent and returns whether the handoff is enabled. You can use this to dynamically enable/disable + a handoff based on your context/state.""" + def get_transfer_message(self, agent: Agent[Any]) -> str: return json.dumps({"assistant": agent.name}) @@ -121,6 +127,7 @@ def handoff( tool_name_override: str | None = None, tool_description_override: str | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> Handoff[TContext]: ... @@ -133,6 +140,7 @@ def handoff( tool_description_override: str | None = None, tool_name_override: str | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> Handoff[TContext]: ... @@ -144,6 +152,7 @@ def handoff( tool_description_override: str | None = None, tool_name_override: str | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> Handoff[TContext]: ... @@ -154,6 +163,7 @@ def handoff( on_handoff: OnHandoffWithInput[THandoffInput] | OnHandoffWithoutInput | None = None, input_type: type[THandoffInput] | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> Handoff[TContext]: """Create a handoff from an agent. @@ -166,6 +176,9 @@ def handoff( input_type: the type of the input to the handoff. If provided, the input will be validated against this type. Only relevant if you pass a function that takes an input. input_filter: a function that filters the inputs that are passed to the next agent. + is_enabled: Whether the handoff is enabled. Can be a bool or a callable that takes the run + context and agent and returns whether the handoff is enabled. Disabled handoffs are + hidden from the LLM at runtime. """ assert (on_handoff and input_type) or not (on_handoff and input_type), ( "You must provide either both on_handoff and input_type, or neither" @@ -233,4 +246,5 @@ async def _invoke_handoff( on_invoke_handoff=_invoke_handoff, input_filter=input_filter, agent_name=agent.name, + is_enabled=is_enabled, ) diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index 8a44a0e54..e5f9378ec 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -2,6 +2,7 @@ import asyncio import copy +import inspect from dataclasses import dataclass, field from typing import Any, Generic, cast @@ -361,7 +362,8 @@ async def run( # agent changes, or if the agent loop ends. if current_span is None: handoff_names = [ - h.agent_name for h in AgentRunner._get_handoffs(current_agent) + h.agent_name + for h in await AgentRunner._get_handoffs(current_agent, context_wrapper) ] if output_schema := AgentRunner._get_output_schema(current_agent): output_type_name = output_schema.name() @@ -641,7 +643,10 @@ async def _start_streaming( # Start an agent span if we don't have one. This span is ended if the current # agent changes, or if the agent loop ends. if current_span is None: - handoff_names = [h.agent_name for h in cls._get_handoffs(current_agent)] + handoff_names = [ + h.agent_name + for h in await cls._get_handoffs(current_agent, context_wrapper) + ] if output_schema := cls._get_output_schema(current_agent): output_type_name = output_schema.name() else: @@ -798,7 +803,7 @@ async def _run_single_turn_streamed( agent.get_prompt(context_wrapper), ) - handoffs = cls._get_handoffs(agent) + handoffs = await cls._get_handoffs(agent, context_wrapper) model = cls._get_model(agent, run_config) model_settings = agent.model_settings.resolve(run_config.model_settings) model_settings = RunImpl.maybe_reset_tool_choice(agent, tool_use_tracker, model_settings) @@ -898,7 +903,7 @@ async def _run_single_turn( ) output_schema = cls._get_output_schema(agent) - handoffs = cls._get_handoffs(agent) + handoffs = await cls._get_handoffs(agent, context_wrapper) input = ItemHelpers.input_to_new_input_list(original_input) input.extend([generated_item.to_input_item() for generated_item in generated_items]) @@ -1091,14 +1096,28 @@ def _get_output_schema(cls, agent: Agent[Any]) -> AgentOutputSchemaBase | None: return AgentOutputSchema(agent.output_type) @classmethod - def _get_handoffs(cls, agent: Agent[Any]) -> list[Handoff]: + async def _get_handoffs( + cls, agent: Agent[Any], context_wrapper: RunContextWrapper[Any] + ) -> list[Handoff]: handoffs = [] for handoff_item in agent.handoffs: if isinstance(handoff_item, Handoff): handoffs.append(handoff_item) elif isinstance(handoff_item, Agent): handoffs.append(handoff(handoff_item)) - return handoffs + + async def _check_handoff_enabled(handoff_obj: Handoff) -> bool: + attr = handoff_obj.is_enabled + if isinstance(attr, bool): + return attr + res = attr(context_wrapper, agent) + if inspect.isawaitable(res): + return bool(await res) + return bool(res) + + results = await asyncio.gather(*(_check_handoff_enabled(h) for h in handoffs)) + enabled: list[Handoff] = [h for h, ok in zip(handoffs, results) if ok] + return enabled @classmethod async def _get_all_tools( diff --git a/tests/test_agent_config.py b/tests/test_agent_config.py index f9423619d..a985fd60d 100644 --- a/tests/test_agent_config.py +++ b/tests/test_agent_config.py @@ -43,7 +43,7 @@ async def test_handoff_with_agents(): handoffs=[agent_1, agent_2], ) - handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) + handoffs = await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, RunContextWrapper(None)) assert len(handoffs) == 2 assert handoffs[0].agent_name == "agent_1" @@ -78,7 +78,7 @@ async def test_handoff_with_handoff_obj(): ], ) - handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) + handoffs = await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, RunContextWrapper(None)) assert len(handoffs) == 2 assert handoffs[0].agent_name == "agent_1" @@ -112,7 +112,7 @@ async def test_handoff_with_handoff_obj_and_agent(): handoffs=[handoff(agent_1), agent_2], ) - handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) + handoffs = await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, RunContextWrapper(None)) assert len(handoffs) == 2 assert handoffs[0].agent_name == "agent_1" diff --git a/tests/test_handoff_tool.py b/tests/test_handoff_tool.py index a1b5b80ba..0f7fc2166 100644 --- a/tests/test_handoff_tool.py +++ b/tests/test_handoff_tool.py @@ -38,16 +38,17 @@ def get_len(data: HandoffInputData) -> int: return input_len + pre_handoff_len + new_items_len -def test_single_handoff_setup(): +@pytest.mark.asyncio +async def test_single_handoff_setup(): agent_1 = Agent(name="test_1") agent_2 = Agent(name="test_2", handoffs=[agent_1]) assert not agent_1.handoffs assert agent_2.handoffs == [agent_1] - assert not AgentRunner._get_handoffs(agent_1) + assert not (await AgentRunner._get_handoffs(agent_1, RunContextWrapper(agent_1))) - handoff_objects = AgentRunner._get_handoffs(agent_2) + handoff_objects = await AgentRunner._get_handoffs(agent_2, RunContextWrapper(agent_2)) assert len(handoff_objects) == 1 obj = handoff_objects[0] assert obj.tool_name == Handoff.default_tool_name(agent_1) @@ -55,7 +56,8 @@ def test_single_handoff_setup(): assert obj.agent_name == agent_1.name -def test_multiple_handoffs_setup(): +@pytest.mark.asyncio +async def test_multiple_handoffs_setup(): agent_1 = Agent(name="test_1") agent_2 = Agent(name="test_2") agent_3 = Agent(name="test_3", handoffs=[agent_1, agent_2]) @@ -64,7 +66,7 @@ def test_multiple_handoffs_setup(): assert not agent_1.handoffs assert not agent_2.handoffs - handoff_objects = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) + handoff_objects = await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, RunContextWrapper(agent_3)) assert len(handoff_objects) == 2 assert handoff_objects[0].tool_name == Handoff.default_tool_name(agent_1) assert handoff_objects[1].tool_name == Handoff.default_tool_name(agent_2) @@ -76,7 +78,8 @@ def test_multiple_handoffs_setup(): assert handoff_objects[1].agent_name == agent_2.name -def test_custom_handoff_setup(): +@pytest.mark.asyncio +async def test_custom_handoff_setup(): agent_1 = Agent(name="test_1") agent_2 = Agent(name="test_2") agent_3 = Agent( @@ -95,7 +98,7 @@ def test_custom_handoff_setup(): assert not agent_1.handoffs assert not agent_2.handoffs - handoff_objects = AgentRunner._get_handoffs(agent_3) + handoff_objects = await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, RunContextWrapper(agent_3)) assert len(handoff_objects) == 2 first_handoff = handoff_objects[0] @@ -284,3 +287,86 @@ def test_get_transfer_message_is_valid_json() -> None: obj = handoff(agent) transfer = obj.get_transfer_message(agent) assert json.loads(transfer) == {"assistant": agent.name} + + +def test_handoff_is_enabled_bool(): + """Test that handoff respects is_enabled boolean parameter.""" + agent = Agent(name="test") + + # Test enabled handoff (default) + handoff_enabled = handoff(agent) + assert handoff_enabled.is_enabled is True + + # Test explicitly enabled handoff + handoff_explicit_enabled = handoff(agent, is_enabled=True) + assert handoff_explicit_enabled.is_enabled is True + + # Test disabled handoff + handoff_disabled = handoff(agent, is_enabled=False) + assert handoff_disabled.is_enabled is False + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_handoff_is_enabled_callable(): + """Test that handoff respects is_enabled callable parameter.""" + agent = Agent(name="test") + + # Test callable that returns True + def always_enabled(ctx: RunContextWrapper[Any], agent: Agent[Any]) -> bool: + return True + + handoff_callable_enabled = handoff(agent, is_enabled=always_enabled) + assert callable(handoff_callable_enabled.is_enabled) + result = handoff_callable_enabled.is_enabled(RunContextWrapper(agent), agent) + assert result is True + + # Test callable that returns False + def always_disabled(ctx: RunContextWrapper[Any], agent: Agent[Any]) -> bool: + return False + + handoff_callable_disabled = handoff(agent, is_enabled=always_disabled) + assert callable(handoff_callable_disabled.is_enabled) + result = handoff_callable_disabled.is_enabled(RunContextWrapper(agent), agent) + assert result is False + + # Test async callable + async def async_enabled(ctx: RunContextWrapper[Any], agent: Agent[Any]) -> bool: + return True + + handoff_async_enabled = handoff(agent, is_enabled=async_enabled) + assert callable(handoff_async_enabled.is_enabled) + result = await handoff_async_enabled.is_enabled(RunContextWrapper(agent), agent) # type: ignore + assert result is True + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_handoff_is_enabled_filtering_integration(): + """Integration test that disabled handoffs are filtered out by the runner.""" + + # Set up agents + agent_1 = Agent(name="agent_1") + agent_2 = Agent(name="agent_2") + agent_3 = Agent(name="agent_3") + + # Create main agent with mixed enabled/disabled handoffs + main_agent = Agent( + name="main_agent", + handoffs=[ + handoff(agent_1, is_enabled=True), # enabled + handoff(agent_2, is_enabled=False), # disabled + handoff(agent_3, is_enabled=lambda ctx, agent: True), # enabled callable + ], + ) + + context_wrapper = RunContextWrapper(main_agent) + + # Get filtered handoffs using the runner's method + filtered_handoffs = await AgentRunner._get_handoffs(main_agent, context_wrapper) + + # Should only have 2 handoffs (agent_1 and agent_3), agent_2 should be filtered out + assert len(filtered_handoffs) == 2 + + # Check that the correct agents are present + agent_names = {h.agent_name for h in filtered_handoffs} + assert agent_names == {"agent_1", "agent_3"} + assert "agent_2" not in agent_names diff --git a/tests/test_run_step_execution.py b/tests/test_run_step_execution.py index 2454a4462..4cf9ae832 100644 --- a/tests/test_run_step_execution.py +++ b/tests/test_run_step_execution.py @@ -325,7 +325,7 @@ async def get_execute_result( run_config: RunConfig | None = None, ) -> SingleStepResult: output_schema = AgentRunner._get_output_schema(agent) - handoffs = AgentRunner._get_handoffs(agent) + handoffs = await AgentRunner._get_handoffs(agent, context_wrapper or RunContextWrapper(None)) processed_response = RunImpl.process_model_response( agent=agent, diff --git a/tests/test_run_step_processing.py b/tests/test_run_step_processing.py index 5a75ec837..6a2904791 100644 --- a/tests/test_run_step_processing.py +++ b/tests/test_run_step_processing.py @@ -186,7 +186,7 @@ async def test_handoffs_parsed_correctly(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, _dummy_ctx()), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert len(result.handoffs) == 1, "Should have a handoff here" @@ -216,7 +216,7 @@ async def test_missing_handoff_fails(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, _dummy_ctx()), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) @@ -239,7 +239,7 @@ async def test_multiple_handoffs_doesnt_error(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, _dummy_ctx()), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert len(result.handoffs) == 2, "Should have multiple handoffs here" @@ -471,7 +471,7 @@ async def test_tool_and_handoff_parsed_correctly(): agent=agent_3, response=response, output_schema=None, - handoffs=AgentRunner._get_handoffs(agent_3), + handoffs=await AgentRunner._get_handoffs(agent_3, _dummy_ctx()), all_tools=await agent_3.get_all_tools(_dummy_ctx()), ) assert result.functions and len(result.functions) == 1 From 0f21c8aedb0251c6269934f9543021ee10e9489e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniele Morotti <58258368+DanieleMorotti@users.noreply.github.com> Date: Tue, 24 Jun 2025 16:56:24 +0200 Subject: [PATCH 118/186] Removed lines to avoid duplicate output in REPL utility (#928) In the REPL utility, the final output was printed after the streaming, causing a duplication issue. I only removed the lines within the stream mode that printed the final output. It should not affect any other use case of the utility. It solves a comment done in #784 . --- src/agents/repl.py | 5 +---- 1 file changed, 1 insertion(+), 4 deletions(-) diff --git a/src/agents/repl.py b/src/agents/repl.py index 9a4f30759..f7142555f 100644 --- a/src/agents/repl.py +++ b/src/agents/repl.py @@ -5,7 +5,7 @@ from openai.types.responses.response_text_delta_event import ResponseTextDeltaEvent from .agent import Agent -from .items import ItemHelpers, TResponseInputItem +from .items import TResponseInputItem from .result import RunResultBase from .run import Runner from .stream_events import AgentUpdatedStreamEvent, RawResponsesStreamEvent, RunItemStreamEvent @@ -50,9 +50,6 @@ async def run_demo_loop(agent: Agent[Any], *, stream: bool = True) -> None: print("\n[tool called]", flush=True) elif event.item.type == "tool_call_output_item": print(f"\n[tool output: {event.item.output}]", flush=True) - elif event.item.type == "message_output_item": - message = ItemHelpers.text_message_output(event.item) - print(message, end="", flush=True) elif isinstance(event, AgentUpdatedStreamEvent): print(f"\n[Agent updated: {event.new_agent.name}]", flush=True) print() From d88bf14360920a5b8a2576a610a5d04519f1857b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Niv Hertz <46317590+niv-hertz@users.noreply.github.com> Date: Tue, 24 Jun 2025 18:14:19 +0300 Subject: [PATCH 119/186] Bugfix | Fixed a bug when calling reasoning models with `store=False` (#920) resolves https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/919 --- src/agents/model_settings.py | 5 +++++ src/agents/models/openai_responses.py | 6 +++++- tests/model_settings/test_serialization.py | 1 + 3 files changed, 11 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index 881390279..f844eb87c 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -5,6 +5,7 @@ from typing import Any, Literal from openai._types import Body, Headers, Query +from openai.types.responses import ResponseIncludable from openai.types.shared import Reasoning from pydantic import BaseModel @@ -61,6 +62,10 @@ class ModelSettings: """Whether to include usage chunk. Defaults to True if not provided.""" + response_include: list[ResponseIncludable] | None = None + """Additional output data to include in the model response. + [include parameter](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/create#responses-create-include)""" + extra_query: Query | None = None """Additional query fields to provide with the request. Defaults to None if not provided.""" diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 961f690b0..637adaccd 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -240,6 +240,10 @@ async def _fetch_response( converted_tools = Converter.convert_tools(tools, handoffs) response_format = Converter.get_response_format(output_schema) + include: list[ResponseIncludable] = converted_tools.includes + if model_settings.response_include is not None: + include = list({*include, *model_settings.response_include}) + if _debug.DONT_LOG_MODEL_DATA: logger.debug("Calling LLM") else: @@ -258,7 +262,7 @@ async def _fetch_response( instructions=self._non_null_or_not_given(system_instructions), model=self.model, input=list_input, - include=converted_tools.includes, + include=include, tools=converted_tools.tools, prompt=self._non_null_or_not_given(prompt), temperature=self._non_null_or_not_given(model_settings.temperature), diff --git a/tests/model_settings/test_serialization.py b/tests/model_settings/test_serialization.py index ad4db4019..2bbc7ce2c 100644 --- a/tests/model_settings/test_serialization.py +++ b/tests/model_settings/test_serialization.py @@ -44,6 +44,7 @@ def test_all_fields_serialization() -> None: metadata={"foo": "bar"}, store=False, include_usage=False, + response_include=["reasoning.encrypted_content"], extra_query={"foo": "bar"}, extra_body={"foo": "bar"}, extra_headers={"foo": "bar"}, From 3e5f3c03e539607b65a586ec200f2df8ab1f58d0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 24 Jun 2025 12:16:02 -0400 Subject: [PATCH 120/186] Point CLAUDE.md to AGENTS.md (#930) People soemtimes use claude code to send PRs, this allows the agents.md to be shared for that --- AGENTS.md | 4 +++- CLAUDE.md | 1 + 2 files changed, 4 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 CLAUDE.md diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md index ff37db326..291c31837 100644 --- a/AGENTS.md +++ b/AGENTS.md @@ -35,6 +35,8 @@ Welcome to the OpenAI Agents SDK repository. This file contains the main points Coverage can be generated with `make coverage`. +All python commands should be run via `uv run python ...` + ## Snapshot tests Some tests rely on inline snapshots. See `tests/README.md` for details on updating them: @@ -64,6 +66,6 @@ Commit messages should be concise and written in the imperative mood. Small, foc ## What reviewers look for - Tests covering new behaviour. -- Consistent style: code formatted with `ruff format`, imports sorted, and type hints passing `mypy`. +- Consistent style: code formatted with `uv run ruff format`, imports sorted, and type hints passing `uv run mypy .`. - Clear documentation for any public API changes. - Clean history and a helpful PR description. diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md new file mode 100644 index 000000000..5e01a1c3d --- /dev/null +++ b/CLAUDE.md @@ -0,0 +1 @@ +Read the AGENTS.md file for instructions. \ No newline at end of file From 421693ab84ad7a4ac864e0f331340dba0eaf5908 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Wed, 25 Jun 2025 02:46:21 +0900 Subject: [PATCH 121/186] Fix #890 by adjusting the guardrail document page (#903) This pull request resolves #890 and enables the translation script to accept a file to work on. --- docs/guardrails.md | 2 +- docs/ja/guardrails.md | 44 ++++++++++++------------- docs/scripts/translate_docs.py | 59 +++++++++++++++++++++++----------- 3 files changed, 64 insertions(+), 41 deletions(-) diff --git a/docs/guardrails.md b/docs/guardrails.md index 2f0be0f2a..8df904a4c 100644 --- a/docs/guardrails.md +++ b/docs/guardrails.md @@ -23,7 +23,7 @@ Input guardrails run in 3 steps: Output guardrails run in 3 steps: -1. First, the guardrail receives the same input passed to the agent. +1. First, the guardrail receives the output produced by the agent. 2. Next, the guardrail function runs to produce a [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput], which is then wrapped in an [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] 3. Finally, we check if [`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] is true. If true, an [`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] exception is raised, so you can appropriately respond to the user or handle the exception. diff --git a/docs/ja/guardrails.md b/docs/ja/guardrails.md index e7b02a6ed..b67bb8bad 100644 --- a/docs/ja/guardrails.md +++ b/docs/ja/guardrails.md @@ -4,44 +4,44 @@ search: --- # ガードレール -ガードレールは エージェント と _並列_ に実行され、 ユーザー入力 のチェックとバリデーションを行います。たとえば、顧客からのリクエストを支援するために非常に賢い (そのため遅く / 高価な) モデルを使うエージェントがあるとします。悪意のある ユーザー がモデルに数学の宿題を手伝わせようとするのは避けたいですよね。その場合、 高速 / 低コスト のモデルでガードレールを実行できます。ガードレールが悪意のある利用を検知した場合、即座にエラーを送出して高価なモデルの実行を停止し、時間と費用を節約できます。 +ガードレールは エージェント と _並行して_ 実行され、ユーザー入力のチェックとバリデーションを行えます。例えば、とても賢い（つまり遅く/高価な）モデルを使用してカスタマーリクエストを処理するエージェントがあるとします。悪意のある ユーザー がモデルに数学の宿題を手伝わせようとするのは避けたいでしょう。そこで、速く/安価なモデルで動くガードレールを実行できます。ガードレールが悪意のある利用を検知すると、直ちにエラーを送出して高価なモデルの実行を停止し、時間とコストを節約できます。 -ガードレールには 2 種類あります。 +ガードレールには 2 種類あります: -1. Input ガードレールは最初の ユーザー入力 に対して実行されます -2. Output ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行されます +1. 入力ガードレール は初期 ユーザー 入力に対して実行されます +2. 出力ガードレール は最終的なエージェント出力に対して実行されます -## Input ガードレール +## 入力ガードレール -Input ガードレールは 3 つのステップで実行されます。 +入力ガードレールは 3 ステップで実行されます: 1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult] でラップされます。 -3. 最後に [`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 例外が送出されるので、 ユーザー への適切な応答や例外処理を行えます。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`InputGuardrailResult`][agents.guardrail.InputGuardrailResult] にラップされます。 +3. 最後に [.tripwire_triggered][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`InputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.InputGuardrailTripwireTriggered] 例外が送出されるので、適切に ユーザー に応答したり例外を処理できます。 !!! Note - Input ガードレールは ユーザー入力 に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールが実行されるのはそのエージェントが *最初* のエージェントである場合だけです。「なぜ `guardrails` プロパティがエージェントにあり、 `Runner.run` に渡さないのか？」と思うかもしれません。ガードレールは実際の エージェント に密接に関連する場合が多く、エージェントごとに異なるガードレールを実行するため、コードを同じ場所に置くことで可読性が向上するからです。 + 入力ガードレールは ユーザー 入力に対して実行されることを意図しているため、ガードレールは *最初* のエージェントでのみ実行されます。「なぜ `guardrails` プロパティがエージェントにあり、`Runner.run` に渡さないのか」と疑問に思うかもしれません。これは、ガードレールが実際の エージェント と密接に関連していることが多いからです。異なるエージェントには異なるガードレールを実行するため、コードを同じ場所に置くことで可読性が向上します。 -## Output ガードレール +## 出力ガードレール -Output ガードレールは 3 つのステップで実行されます。 +出力ガードレールは 3 ステップで実行されます: -1. まず、ガードレールはエージェントに渡されたものと同じ入力を受け取ります。 -2. 次に、ガードレール関数が実行され [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] でラップされます。 -3. 最後に [`.tripwire_triggered`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 例外が送出されるので、 ユーザー への適切な応答や例外処理を行えます。 +1. まず、ガードレールはエージェントが生成した出力を受け取ります。 +2. 次に、ガードレール関数が実行され [`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を生成し、それが [`OutputGuardrailResult`][agents.guardrail.OutputGuardrailResult] にラップされます。 +3. 最後に [.tripwire_triggered][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput.tripwire_triggered] が true かどうかを確認します。true の場合、[`OutputGuardrailTripwireTriggered`][agents.exceptions.OutputGuardrailTripwireTriggered] 例外が送出されるので、適切に ユーザー に応答したり例外を処理できます。 !!! Note - Output ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行されることを想定しているため、エージェントのガードレールが実行されるのはそのエージェントが *最後* のエージェントである場合だけです。Input ガードレール同様、ガードレールは実際の エージェント に密接に関連するため、コードを同じ場所に置くことで可読性が向上します。 + 出力ガードレールは最終的なエージェント出力に対して実行されることを意図しているため、ガードレールは *最後* のエージェントでのみ実行されます。入力ガードレールの場合と同様、ガードレールが実際の エージェント と密接に関連していることが多いため、コードを同じ場所に置くことで可読性が向上します。 -## トリップワイヤ +## トリップワイヤー -入力または出力がガードレールに失敗した場合、ガードレールはトリップワイヤを用いてそれを通知できます。ガードレールがトリップワイヤを発火したことを検知すると、ただちに `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 例外を送出してエージェントの実行を停止します。 +入力または出力がガードレールを通過できなかった場合、ガードレールはトリップワイヤーでそれを示すことができます。トリップワイヤーがトリガーされたガードレールを検知した時点で、直ちに `{Input,Output}GuardrailTripwireTriggered` 例外を送出し、エージェントの実行を停止します。 ## ガードレールの実装 -入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を返す関数を用意する必要があります。次の例では、内部で エージェント を実行してこれを行います。 +入力を受け取り、[`GuardrailFunctionOutput`][agents.guardrail.GuardrailFunctionOutput] を返す関数を提供する必要があります。この例では、内部で エージェント を実行してこれを行います。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -94,12 +94,12 @@ async def main(): print("Math homework guardrail tripped") ``` -1. この エージェント をガードレール関数内で使用します。 -2. これはエージェントの入力 / コンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。 +1. このエージェントをガードレール関数内で使用します。 +2. これはエージェントの入力/コンテキストを受け取り、結果を返すガードレール関数です。 3. ガードレール結果に追加情報を含めることができます。 4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 -Output ガードレールも同様です。 +出力ガードレールも同様です。 ```python from pydantic import BaseModel @@ -155,4 +155,4 @@ async def main(): 1. これは実際のエージェントの出力型です。 2. これはガードレールの出力型です。 3. これはエージェントの出力を受け取り、結果を返すガードレール関数です。 -4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 \ No newline at end of file +4. これはワークフローを定義する実際のエージェントです。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/scripts/translate_docs.py b/docs/scripts/translate_docs.py index b2e8b44fc..5dada2681 100644 --- a/docs/scripts/translate_docs.py +++ b/docs/scripts/translate_docs.py @@ -1,5 +1,7 @@ # ruff: noqa import os +import sys +import argparse from openai import OpenAI from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor @@ -263,24 +265,45 @@ def translate_single_source_file(file_path: str) -> None: def main(): - # Traverse the source directory - for root, _, file_names in os.walk(source_dir): - # Skip the target directories - if any(lang in root for lang in languages): - continue - # Increasing this will make the translation faster; you can decide considering the model's capacity - concurrency = 6 - with ThreadPoolExecutor(max_workers=concurrency) as executor: - futures = [] - for file_name in file_names: - filepath = os.path.join(root, file_name) - futures.append(executor.submit(translate_single_source_file, filepath)) - if len(futures) >= concurrency: - for future in futures: - future.result() - futures.clear() - - print("Translation completed.") + parser = argparse.ArgumentParser(description="Translate documentation files") + parser.add_argument("--file", type=str, help="Specific file to translate (relative to docs directory)") + args = parser.parse_args() + + if args.file: + # Translate a single file + # Handle both "foo.md" and "docs/foo.md" formats + if args.file.startswith("docs/"): + # Remove "docs/" prefix if present + relative_file = args.file[5:] + else: + relative_file = args.file + + file_path = os.path.join(source_dir, relative_file) + if os.path.exists(file_path): + translate_single_source_file(file_path) + print(f"Translation completed for {relative_file}") + else: + print(f"Error: File {file_path} does not exist") + sys.exit(1) + else: + # Traverse the source directory (original behavior) + for root, _, file_names in os.walk(source_dir): + # Skip the target directories + if any(lang in root for lang in languages): + continue + # Increasing this will make the translation faster; you can decide considering the model's capacity + concurrency = 6 + with ThreadPoolExecutor(max_workers=concurrency) as executor: + futures = [] + for file_name in file_names: + filepath = os.path.join(root, file_name) + futures.append(executor.submit(translate_single_source_file, filepath)) + if len(futures) >= concurrency: + for future in futures: + future.result() + futures.clear() + + print("Translation completed.") if __name__ == "__main__": From 7665dd1acc03ddecc2e8f70f907ee9941060b76f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Thu, 26 Jun 2025 00:18:18 +0900 Subject: [PATCH 122/186] Add exempt-issue-labels to the issue triage GH Action job (#936) Like I did for the TypeScript SDK project (see https://github.com/openai/openai-agents-js/pull/97), we may want to have the labels to exclude the issues from auto-closing. Some of the issues that have been open for a while could just need time. --- .github/workflows/issues.yml | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/.github/workflows/issues.yml b/.github/workflows/issues.yml index 6447f83ef..dca717752 100644 --- a/.github/workflows/issues.yml +++ b/.github/workflows/issues.yml @@ -21,6 +21,7 @@ jobs: days-before-pr-stale: 10 days-before-pr-close: 7 stale-pr-label: "stale" + exempt-issue-labels: "skip-stale" stale-pr-message: "This PR is stale because it has been open for 10 days with no activity." close-pr-message: "This PR was closed because it has been inactive for 7 days since being marked as stale." repo-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }} From c2005f8273a899ffd32e4b77c06701f347f8ec92 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Easonshi Date: Wed, 25 Jun 2025 23:32:20 +0800 Subject: [PATCH 123/186] Remove duplicate entry from `__init__.py` (#897) ### Summary This PR fixes a duplicated line in `__init__.py` ### Checks - [x] I've added/updated the relevant documentation - [x] I've run `make lint` and `make format` Co-authored-by: easonsshi --- src/agents/__init__.py | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 3eecaead0..1296b72be 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -206,7 +206,6 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "ToolCallItem", "ToolCallOutputItem", "ReasoningItem", - "ModelResponse", "ItemHelpers", "RunHooks", "AgentHooks", From 94f80353d9f60d3005f330cd37eea8a7d0ac78a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Thu, 26 Jun 2025 08:28:10 +0900 Subject: [PATCH 124/186] Fix #604 Chat Completion model raises runtime error when response.choices is empty (#935) This pull request resolves #604; just checking the existence of the data and avoiding the runtime exception should make sense. --- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 16 +++++++++------- 1 file changed, 9 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 08803d8c0..120d726db 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -7,7 +7,8 @@ from openai import NOT_GIVEN, AsyncOpenAI, AsyncStream from openai.types import ChatModel -from openai.types.chat import ChatCompletion, ChatCompletionChunk +from openai.types.chat import ChatCompletion, ChatCompletionChunk, ChatCompletionMessage +from openai.types.chat.chat_completion import Choice from openai.types.responses import Response from openai.types.responses.response_prompt_param import ResponsePromptParam from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails @@ -74,8 +75,11 @@ async def get_response( prompt=prompt, ) - first_choice = response.choices[0] - message = first_choice.message + message: ChatCompletionMessage | None = None + first_choice: Choice | None = None + if response.choices and len(response.choices) > 0: + first_choice = response.choices[0] + message = first_choice.message if _debug.DONT_LOG_MODEL_DATA: logger.debug("Received model response") @@ -86,10 +90,8 @@ async def get_response( json.dumps(message.model_dump(), indent=2), ) else: - logger.debug( - "LLM resp had no message. finish_reason: %s", - first_choice.finish_reason, - ) + finish_reason = first_choice.finish_reason if first_choice else "-" + logger.debug(f"LLM resp had no message. finish_reason: {finish_reason}") usage = ( Usage( From 653abc5f598204250193cef4664e8bf183436ddb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Abbas Asad <168946441+Abbas-Asad@users.noreply.github.com> Date: Thu, 26 Jun 2025 04:40:22 +0500 Subject: [PATCH 125/186] Fix #892 by adding proper tool description in context.md (#937) ### Summary This pull request fixes [issue #892](https://github.com/openai/openai-agents-python/issues/892) by adding a missing docstring to the `fetch_user_age` tool function in `docs/context.md`. ### Problem Many non-OpenAI LLMs (such as Claude, Gemini, Mistral, etc.) are unable to use the `fetch_user_age` function because it lacks a docstring. As a result, they return responses like: > "I cannot determine the user's age because the available tools lack the ability to fetch user-specific information." ### Changes Made - Added a one-line docstring to the `fetch_user_age` function - Improved return statement to match expected tool output ```python @function_tool async def fetch_user_age(wrapper: RunContextWrapper[UserInfo]) -> str: """Fetch the age of the user. Call this function to get user's age information.""" return f"The user {wrapper.context.name} is 47 years old" --- docs/context.md | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/context.md b/docs/context.md index 4176ec51f..6e54565e0 100644 --- a/docs/context.md +++ b/docs/context.md @@ -38,7 +38,8 @@ class UserInfo: # (1)! @function_tool async def fetch_user_age(wrapper: RunContextWrapper[UserInfo]) -> str: # (2)! - return f"User {wrapper.context.name} is 47 years old" + """Fetch the age of the user. Call this function to get user's age information.""" + return f"The user {wrapper.context.name} is 47 years old" async def main(): user_info = UserInfo(name="John", uid=123) From c1cb7ce5384329272b6b3cd379bd5c70f9655236 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniel Hashmi <151331476+DanielHashmi@users.noreply.github.com> Date: Fri, 27 Jun 2025 11:55:13 +0500 Subject: [PATCH 126/186] Duplicate Classifier in pyproject.toml (#951) "Intended Audience :: Developers" appears twice in the classifiers list --- pyproject.toml | 1 - 1 file changed, 1 deletion(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 75e714768..6c0bbe9f1 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -23,7 +23,6 @@ classifiers = [ "Programming Language :: Python :: 3.10", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", - "Intended Audience :: Developers", "Operating System :: OS Independent", "Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules", "License :: OSI Approved :: MIT License", From a6580a5090399d1558b219018fa8a3a8aa622654 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kat <74958594+KatHaruto@users.noreply.github.com> Date: Fri, 27 Jun 2025 23:31:22 +0900 Subject: [PATCH 127/186] fix: add ensure_ascii=False to json.dumps for correct Unicode output (#639) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Set `ensure_ascii=False` in `json.dumps(...)` to allow proper Unicode character output (e.g., Japanese). Without this, non-ASCII characters are escaped (e.g., 日本語 → \u65e5\u672c\u8a9e), which makes logs or exports harder to read. --- src/agents/extensions/models/litellm_model.py | 10 +++++++--- src/agents/models/openai_chatcompletions.py | 6 +++--- src/agents/models/openai_responses.py | 12 +++++++++--- 3 files changed, 19 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py index c58a52dae..a06c61dc3 100644 --- a/src/agents/extensions/models/litellm_model.py +++ b/src/agents/extensions/models/litellm_model.py @@ -98,7 +98,11 @@ async def get_response( logger.debug("Received model response") else: logger.debug( - f"LLM resp:\n{json.dumps(response.choices[0].message.model_dump(), indent=2)}\n" + f"""LLM resp:\n{ + json.dumps( + response.choices[0].message.model_dump(), indent=2, ensure_ascii=False + ) + }\n""" ) if hasattr(response, "usage"): @@ -269,8 +273,8 @@ async def _fetch_response( else: logger.debug( f"Calling Litellm model: {self.model}\n" - f"{json.dumps(converted_messages, indent=2)}\n" - f"Tools:\n{json.dumps(converted_tools, indent=2)}\n" + f"{json.dumps(converted_messages, indent=2, ensure_ascii=False)}\n" + f"Tools:\n{json.dumps(converted_tools, indent=2, ensure_ascii=False)}\n" f"Stream: {stream}\n" f"Tool choice: {tool_choice}\n" f"Response format: {response_format}\n" diff --git a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py index 120d726db..6de431b4d 100644 --- a/src/agents/models/openai_chatcompletions.py +++ b/src/agents/models/openai_chatcompletions.py @@ -87,7 +87,7 @@ async def get_response( if message is not None: logger.debug( "LLM resp:\n%s\n", - json.dumps(message.model_dump(), indent=2), + json.dumps(message.model_dump(), indent=2, ensure_ascii=False), ) else: finish_reason = first_choice.finish_reason if first_choice else "-" @@ -256,8 +256,8 @@ async def _fetch_response( logger.debug("Calling LLM") else: logger.debug( - f"{json.dumps(converted_messages, indent=2)}\n" - f"Tools:\n{json.dumps(converted_tools, indent=2)}\n" + f"{json.dumps(converted_messages, indent=2, ensure_ascii=False)}\n" + f"Tools:\n{json.dumps(converted_tools, indent=2, ensure_ascii=False)}\n" f"Stream: {stream}\n" f"Tool choice: {tool_choice}\n" f"Response format: {response_format}\n" diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 637adaccd..a7ce62983 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -96,7 +96,13 @@ async def get_response( else: logger.debug( "LLM resp:\n" - f"{json.dumps([x.model_dump() for x in response.output], indent=2)}\n" + f"""{ + json.dumps( + [x.model_dump() for x in response.output], + indent=2, + ensure_ascii=False, + ) + }\n""" ) usage = ( @@ -249,8 +255,8 @@ async def _fetch_response( else: logger.debug( f"Calling LLM {self.model} with input:\n" - f"{json.dumps(list_input, indent=2)}\n" - f"Tools:\n{json.dumps(converted_tools.tools, indent=2)}\n" + f"{json.dumps(list_input, indent=2, ensure_ascii=False)}\n" + f"Tools:\n{json.dumps(converted_tools.tools, indent=2, ensure_ascii=False)}\n" f"Stream: {stream}\n" f"Tool choice: {tool_choice}\n" f"Response format: {response_format}\n" From 271a1a4b9722016c1baf4d27a0b898fbf1dbf89d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Richard <164130786@qq.com> Date: Fri, 27 Jun 2025 22:33:08 +0800 Subject: [PATCH 128/186] Add uv as an alternative Python environment setup option for issue #884 (#909) - Add Option A (venv) and Option B (uv) in Get started section - Mark uv as recommended to align with development workflow - Include Windows activation commands for both options - Resolves #884 --- README.md | 13 ++++++++++--- 1 file changed, 10 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 785177916..b334bc20b 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -20,14 +20,21 @@ Explore the [examples](examples) directory to see the SDK in action, and read ou 1. Set up your Python environment -``` +- Option A: Using venv (traditional method) +```bash python -m venv env -source env/bin/activate +source env/bin/activate # On Windows: env\Scripts\activate +``` + +- Option B: Using uv (recommended) +```bash +uv venv +source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate ``` 2. Install Agents SDK -``` +```bash pip install openai-agents ``` From 816b7702bc78fed6aae7678f98ac827f03e4e4df Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rehan Ul Haq Date: Fri, 27 Jun 2025 19:37:57 +0500 Subject: [PATCH 129/186] Fix and Document `parallel_tool_calls` Attribute in ModelSettings (#763) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Closes #762 **Description** This PR updates the docstring for the `parallel_tool_calls` attribute in the `ModelSettings` dataclass to accurately reflect its default behavior.. The previous docstring incorrectly stated that the default of `False`, while the actual behavior is dependent on the underlying model provider's default. As noted in OpenAI's (here refers as model provider) [Function Calling](https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling?api-mode=responses#parallel-function-calling) documentation, "The model may choose to call multiple functions in a single turn. You can prevent this by setting parallel_tool_calls to false, which ensures exactly zero or one tool is called." Therefore, when the `parallel_tool_calls` attribute in the `ModelSettings` dataclass is set to `None` (i.e., `parallel_tool_calls: bool | None = None`), and this value is passed directly to the API without modification, it defers to the model provider's default behavior for parallel tool calls. This is typically `True` for most current providers, but it's important to acknowledge that this isn't a fixed default within our codebase. The new docstring is formatted for automatic documentation generation and provides clear, accurate information for users and developers. **Key changes:** * **Clarified the default behavior of `parallel_tool_calls`:** Instead of stating a fixed default, the docstring now accurately reflects that the behavior defaults to whatever the model provider does when the attribute is `None`. * Improved the docstring format for compatibility with documentation tools. * Clarified the purpose and usage of the `parallel_tool_calls` attribute. **Testing:** * Explicitly set `parallel_tool_calls=False` in both the `run_config` of the `Runner.run` method and in the agent’s `model_settings` attribute. * Example for `Runner.run`: ```python Runner.run(agent, input, run_config=RunConfig(model_settings=ModelSettings(parallel_tool_calls=False))) ``` * Example for agent initialization: ```python agent = Agent(..., model_settings=ModelSettings(parallel_tool_calls=False)) ``` * Verified that when `parallel_tool_calls=False`, tools are called sequentially. * Confirmed that by default (without setting the attribute), tools are called in parallel (Tested with openai models). * Checked that the updated docstring renders correctly in the generated documentation. * Ensured the default value in code matches the documentation. **Why this is important:** * Prevents confusion for users and developers regarding the default behavior of `parallel_tool_calls`. * Ensures that generated documentation is accurate and up-to-date. * Improves overall code quality and maintainability. --- src/agents/model_settings.py | 9 +++++++-- 1 file changed, 7 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index f844eb87c..709046b7a 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -37,8 +37,13 @@ class ModelSettings: """The tool choice to use when calling the model.""" parallel_tool_calls: bool | None = None - """Whether to use parallel tool calls when calling the model. - Defaults to False if not provided.""" + """Controls whether the model can make multiple parallel tool calls in a single turn. + If not provided (i.e., set to None), this behavior defers to the underlying + model provider's default. For most current providers (e.g., OpenAI), this typically + means parallel tool calls are enabled (True). + Set to True to explicitly enable parallel tool calls, or False to restrict the + model to at most one tool call per turn. + """ truncation: Literal["auto", "disabled"] | None = None """The truncation strategy to use when calling the model.""" From 0475450d59daec1f1610f17fc549cc3d3dc0f04d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: CCM Date: Fri, 27 Jun 2025 22:39:49 +0800 Subject: [PATCH 130/186] replace .py file with .ipynb for Jupyter example (#262) Co-authored-by: chenchaomin --- README.md | 2 +- examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb | 45 ++++++++++++++++++++++++ examples/basic/hello_world_jupyter.py | 11 ------ 3 files changed, 46 insertions(+), 12 deletions(-) create mode 100644 examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb delete mode 100644 examples/basic/hello_world_jupyter.py diff --git a/README.md b/README.md index b334bc20b..079aebb06 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -57,7 +57,7 @@ print(result.final_output) (_If running this, ensure you set the `OPENAI_API_KEY` environment variable_) -(_For Jupyter notebook users, see [hello_world_jupyter.py](examples/basic/hello_world_jupyter.py)_) +(_For Jupyter notebook users, see [hello_world_jupyter.ipynb](examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb)_) ## Handoffs example diff --git a/examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb b/examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb new file mode 100644 index 000000000..42ee8e6a2 --- /dev/null +++ b/examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb @@ -0,0 +1,45 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "id": "8a77ee2e-22f2-409c-837d-b994978b0aa2", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "A function calls self, \n", + "Unraveling layers deep, \n", + "Base case ends the quest. \n", + "\n", + "Infinite loops lurk, \n", + "Mind the base condition well, \n", + "Or it will not work. \n", + "\n", + "Trees and lists unfold, \n", + "Elegant solutions bloom, \n", + "Recursion's art told.\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from agents import Agent, Runner\n", + "\n", + "agent = Agent(name=\"Assistant\", instructions=\"You are a helpful assistant\")\n", + "\n", + "# Intended for Jupyter notebooks where there's an existing event loop\n", + "result = await Runner.run(agent, \"Write a haiku about recursion in programming.\") # type: ignore[top-level-await] # noqa: F704\n", + "print(result.final_output)" + ] + } + ], + "metadata": { + "language_info": { + "name": "python" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/examples/basic/hello_world_jupyter.py b/examples/basic/hello_world_jupyter.py deleted file mode 100644 index c929a7c68..000000000 --- a/examples/basic/hello_world_jupyter.py +++ /dev/null @@ -1,11 +0,0 @@ -from agents import Agent, Runner - -agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant") - -# Intended for Jupyter notebooks where there's an existing event loop -result = await Runner.run(agent, "Write a haiku about recursion in programming.") # type: ignore[top-level-await] # noqa: F704 -print(result.final_output) - -# Code within code loops, -# Infinite mirrors reflect— -# Logic folds on self. From 445033946bfa5996985c99a9bff5c26705179703 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: devtalker Date: Fri, 27 Jun 2025 23:22:03 +0800 Subject: [PATCH 131/186] feat: add MCP tool filtering support (#861) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit ## Add MCP Tool Filtering Support This PR implements tool filtering capabilities for MCP servers, addressing multiple community requests for this feature. ### Problem Currently, Agent SDK automatically fetches all available tools from MCP servers without the ability to select specific tools. This creates several issues: - Unwanted tools occupy LLM context and affect tool selection accuracy - Security concerns when limiting tool access scope - Tool name conflicts between multiple servers - Need for different tool subsets across different agents ### Solution Implements a two-level filtering system: **Server-level filtering:** ```python server = MCPServerStdio( params={"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path"]}, allowed_tools=["read_file", "write_file"], # whitelist excluded_tools=["delete_file"] # blacklist ) ``` **Agent-level filtering:** ```python agent = Agent( name="Assistant", mcp_servers=[server1, server2], mcp_config={ "allowed_tools": {"server1": ["read_file", "write_file"]}, "excluded_tools": {"server2": ["dangerous_tool"]} } ) ``` ### Features - ✅ Server-level `allowed_tools`/`excluded_tools` parameters for all MCP server types - ✅ Agent-level filtering via `mcp_config` - ✅ Hierarchical filtering (server-level first, then agent-level) - ✅ Comprehensive test coverage (8 test cases) - ✅ Updated documentation with examples ### Related Issues #376, #851, #830, #863 ### Testing All existing tests pass + 8 new test cases covering various filtering scenarios. --- docs/ja/mcp.md | 9 +- docs/mcp.md | 96 +++++++++++- src/agents/agent.py | 10 +- src/agents/mcp/__init__.py | 14 +- src/agents/mcp/server.py | 155 ++++++++++++++++++-- src/agents/mcp/util.py | 94 +++++++++++- src/agents/tool.py | 1 + tests/mcp/helpers.py | 49 ++++++- tests/mcp/test_caching.py | 22 ++- tests/mcp/test_mcp_util.py | 20 ++- tests/mcp/test_server_errors.py | 7 +- tests/mcp/test_tool_filtering.py | 243 +++++++++++++++++++++++++++++++ 12 files changed, 675 insertions(+), 45 deletions(-) create mode 100644 tests/mcp/test_tool_filtering.py diff --git a/docs/ja/mcp.md b/docs/ja/mcp.md index 09804beb2..1e394a5e6 100644 --- a/docs/ja/mcp.md +++ b/docs/ja/mcp.md @@ -23,13 +23,20 @@ Agents SDK は MCP をサポートしており、これにより幅広い MCP たとえば、[公式 MCP filesystem サーバー](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem)を利用する場合は次のようになります。 ```python +from agents.run_context import RunContextWrapper + async with MCPServerStdio( params={ "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir], } ) as server: - tools = await server.list_tools() + # 注意：実際には通常は MCP サーバーをエージェントに追加し、 + # フレームワークがツール一覧の取得を自動的に処理するようにします。 + # list_tools() への直接呼び出しには run_context と agent パラメータが必要です。 + run_context = RunContextWrapper(context=None) + agent = Agent(name="test", instructions="test") + tools = await server.list_tools(run_context, agent) ``` ## MCP サーバーの利用 diff --git a/docs/mcp.md b/docs/mcp.md index 76d142029..d30a916ac 100644 --- a/docs/mcp.md +++ b/docs/mcp.md @@ -19,13 +19,20 @@ You can use the [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio], [`MCPServe For example, this is how you'd use the [official MCP filesystem server](https://www.npmjs.com/package/@modelcontextprotocol/server-filesystem). ```python +from agents.run_context import RunContextWrapper + async with MCPServerStdio( params={ "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir], } ) as server: - tools = await server.list_tools() + # Note: In practice, you typically add the server to an Agent + # and let the framework handle tool listing automatically. + # Direct calls to list_tools() require run_context and agent parameters. + run_context = RunContextWrapper(context=None) + agent = Agent(name="test", instructions="test") + tools = await server.list_tools(run_context, agent) ``` ## Using MCP servers @@ -41,6 +48,93 @@ agent=Agent( ) ``` +## Tool filtering + +You can filter which tools are available to your Agent by configuring tool filters on MCP servers. The SDK supports both static and dynamic tool filtering. + +### Static tool filtering + +For simple allow/block lists, you can use static filtering: + +```python +from agents.mcp import create_static_tool_filter + +# Only expose specific tools from this server +server = MCPServerStdio( + params={ + "command": "npx", + "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir], + }, + tool_filter=create_static_tool_filter( + allowed_tool_names=["read_file", "write_file"] + ) +) + +# Exclude specific tools from this server +server = MCPServerStdio( + params={ + "command": "npx", + "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir], + }, + tool_filter=create_static_tool_filter( + blocked_tool_names=["delete_file"] + ) +) + +``` + +**When both `allowed_tool_names` and `blocked_tool_names` are configured, the processing order is:** +1. First apply `allowed_tool_names` (allowlist) - only keep the specified tools +2. Then apply `blocked_tool_names` (blocklist) - exclude specified tools from the remaining tools + +For example, if you configure `allowed_tool_names=["read_file", "write_file", "delete_file"]` and `blocked_tool_names=["delete_file"]`, only `read_file` and `write_file` tools will be available. + +### Dynamic tool filtering + +For more complex filtering logic, you can use dynamic filters with functions: + +```python +from agents.mcp import ToolFilterContext + +# Simple synchronous filter +def custom_filter(context: ToolFilterContext, tool) -> bool: + """Example of a custom tool filter.""" + # Filter logic based on tool name patterns + return tool.name.startswith("allowed_prefix") + +# Context-aware filter +def context_aware_filter(context: ToolFilterContext, tool) -> bool: + """Filter tools based on context information.""" + # Access agent information + agent_name = context.agent.name + + # Access server information + server_name = context.server_name + + # Implement your custom filtering logic here + return some_filtering_logic(agent_name, server_name, tool) + +# Asynchronous filter +async def async_filter(context: ToolFilterContext, tool) -> bool: + """Example of an asynchronous filter.""" + # Perform async operations if needed + result = await some_async_check(context, tool) + return result + +server = MCPServerStdio( + params={ + "command": "npx", + "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", samples_dir], + }, + tool_filter=custom_filter # or context_aware_filter or async_filter +) +``` + +The `ToolFilterContext` provides access to: +- `run_context`: The current run context +- `agent`: The agent requesting the tools +- `server_name`: The name of the MCP server + ## Caching Every time an Agent runs, it calls `list_tools()` on the MCP server. This can be a latency hit, especially if the server is a remote server. To automatically cache the list of tools, you can pass `cache_tools_list=True` to [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio], [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse], and [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp]. You should only do this if you're certain the tool list will not change. diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index 61a9abe0c..6c87297f1 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -256,14 +256,18 @@ async def get_prompt( """Get the prompt for the agent.""" return await PromptUtil.to_model_input(self.prompt, run_context, self) - async def get_mcp_tools(self) -> list[Tool]: + async def get_mcp_tools( + self, run_context: RunContextWrapper[TContext] + ) -> list[Tool]: """Fetches the available tools from the MCP servers.""" convert_schemas_to_strict = self.mcp_config.get("convert_schemas_to_strict", False) - return await MCPUtil.get_all_function_tools(self.mcp_servers, convert_schemas_to_strict) + return await MCPUtil.get_all_function_tools( + self.mcp_servers, convert_schemas_to_strict, run_context, self + ) async def get_all_tools(self, run_context: RunContextWrapper[Any]) -> list[Tool]: """All agent tools, including MCP tools and function tools.""" - mcp_tools = await self.get_mcp_tools() + mcp_tools = await self.get_mcp_tools(run_context) async def _check_tool_enabled(tool: Tool) -> bool: if not isinstance(tool, FunctionTool): diff --git a/src/agents/mcp/__init__.py b/src/agents/mcp/__init__.py index d4eb8fa68..da5a68b16 100644 --- a/src/agents/mcp/__init__.py +++ b/src/agents/mcp/__init__.py @@ -11,7 +11,14 @@ except ImportError: pass -from .util import MCPUtil +from .util import ( + MCPUtil, + ToolFilter, + ToolFilterCallable, + ToolFilterContext, + ToolFilterStatic, + create_static_tool_filter, +) __all__ = [ "MCPServer", @@ -22,4 +29,9 @@ "MCPServerStreamableHttp", "MCPServerStreamableHttpParams", "MCPUtil", + "ToolFilter", + "ToolFilterCallable", + "ToolFilterContext", + "ToolFilterStatic", + "create_static_tool_filter", ] diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index 3d1e17790..f6c2b58ef 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -2,10 +2,11 @@ import abc import asyncio +import inspect from contextlib import AbstractAsyncContextManager, AsyncExitStack from datetime import timedelta from pathlib import Path -from typing import Any, Literal +from typing import TYPE_CHECKING, Any, Literal, cast from anyio.streams.memory import MemoryObjectReceiveStream, MemoryObjectSendStream from mcp import ClientSession, StdioServerParameters, Tool as MCPTool, stdio_client @@ -17,6 +18,11 @@ from ..exceptions import UserError from ..logger import logger +from ..run_context import RunContextWrapper +from .util import ToolFilter, ToolFilterCallable, ToolFilterContext, ToolFilterStatic + +if TYPE_CHECKING: + from ..agent import Agent class MCPServer(abc.ABC): @@ -44,7 +50,11 @@ async def cleanup(self): pass @abc.abstractmethod - async def list_tools(self) -> list[MCPTool]: + async def list_tools( + self, + run_context: RunContextWrapper[Any], + agent: Agent[Any], + ) -> list[MCPTool]: """List the tools available on the server.""" pass @@ -57,7 +67,12 @@ async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> C class _MCPServerWithClientSession(MCPServer, abc.ABC): """Base class for MCP servers that use a `ClientSession` to communicate with the server.""" - def __init__(self, cache_tools_list: bool, client_session_timeout_seconds: float | None): + def __init__( + self, + cache_tools_list: bool, + client_session_timeout_seconds: float | None, + tool_filter: ToolFilter = None, + ): """ Args: cache_tools_list: Whether to cache the tools list. If `True`, the tools list will be @@ -68,6 +83,7 @@ def __init__(self, cache_tools_list: bool, client_session_timeout_seconds: float (by avoiding a round-trip to the server every time). client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. + tool_filter: The tool filter to use for filtering tools. """ self.session: ClientSession | None = None self.exit_stack: AsyncExitStack = AsyncExitStack() @@ -81,6 +97,88 @@ def __init__(self, cache_tools_list: bool, client_session_timeout_seconds: float self._cache_dirty = True self._tools_list: list[MCPTool] | None = None + self.tool_filter = tool_filter + + async def _apply_tool_filter( + self, + tools: list[MCPTool], + run_context: RunContextWrapper[Any], + agent: Agent[Any], + ) -> list[MCPTool]: + """Apply the tool filter to the list of tools.""" + if self.tool_filter is None: + return tools + + # Handle static tool filter + if isinstance(self.tool_filter, dict): + return self._apply_static_tool_filter(tools, self.tool_filter) + + # Handle callable tool filter (dynamic filter) + else: + return await self._apply_dynamic_tool_filter(tools, run_context, agent) + + def _apply_static_tool_filter( + self, + tools: list[MCPTool], + static_filter: ToolFilterStatic + ) -> list[MCPTool]: + """Apply static tool filtering based on allowlist and blocklist.""" + filtered_tools = tools + + # Apply allowed_tool_names filter (whitelist) + if "allowed_tool_names" in static_filter: + allowed_names = static_filter["allowed_tool_names"] + filtered_tools = [t for t in filtered_tools if t.name in allowed_names] + + # Apply blocked_tool_names filter (blacklist) + if "blocked_tool_names" in static_filter: + blocked_names = static_filter["blocked_tool_names"] + filtered_tools = [t for t in filtered_tools if t.name not in blocked_names] + + return filtered_tools + + async def _apply_dynamic_tool_filter( + self, + tools: list[MCPTool], + run_context: RunContextWrapper[Any], + agent: Agent[Any], + ) -> list[MCPTool]: + """Apply dynamic tool filtering using a callable filter function.""" + + # Ensure we have a callable filter and cast to help mypy + if not callable(self.tool_filter): + raise ValueError("Tool filter must be callable for dynamic filtering") + tool_filter_func = cast(ToolFilterCallable, self.tool_filter) + + # Create filter context + filter_context = ToolFilterContext( + run_context=run_context, + agent=agent, + server_name=self.name, + ) + + filtered_tools = [] + for tool in tools: + try: + # Call the filter function with context + result = tool_filter_func(filter_context, tool) + + if inspect.isawaitable(result): + should_include = await result + else: + should_include = result + + if should_include: + filtered_tools.append(tool) + except Exception as e: + logger.error( + f"Error applying tool filter to tool '{tool.name}' on server '{self.name}': {e}" + ) + # On error, exclude the tool for safety + continue + + return filtered_tools + @abc.abstractmethod def create_streams( self, @@ -131,21 +229,30 @@ async def connect(self): await self.cleanup() raise - async def list_tools(self) -> list[MCPTool]: + async def list_tools( + self, + run_context: RunContextWrapper[Any], + agent: Agent[Any], + ) -> list[MCPTool]: """List the tools available on the server.""" if not self.session: raise UserError("Server not initialized. Make sure you call `connect()` first.") # Return from cache if caching is enabled, we have tools, and the cache is not dirty if self.cache_tools_list and not self._cache_dirty and self._tools_list: - return self._tools_list - - # Reset the cache dirty to False - self._cache_dirty = False - - # Fetch the tools from the server - self._tools_list = (await self.session.list_tools()).tools - return self._tools_list + tools = self._tools_list + else: + # Reset the cache dirty to False + self._cache_dirty = False + # Fetch the tools from the server + self._tools_list = (await self.session.list_tools()).tools + tools = self._tools_list + + # Filter tools based on tool_filter + filtered_tools = tools + if self.tool_filter is not None: + filtered_tools = await self._apply_tool_filter(filtered_tools, run_context, agent) + return filtered_tools async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> CallToolResult: """Invoke a tool on the server.""" @@ -206,6 +313,7 @@ def __init__( cache_tools_list: bool = False, name: str | None = None, client_session_timeout_seconds: float | None = 5, + tool_filter: ToolFilter = None, ): """Create a new MCP server based on the stdio transport. @@ -223,8 +331,13 @@ def __init__( name: A readable name for the server. If not provided, we'll create one from the command. client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. + tool_filter: The tool filter to use for filtering tools. """ - super().__init__(cache_tools_list, client_session_timeout_seconds) + super().__init__( + cache_tools_list, + client_session_timeout_seconds, + tool_filter, + ) self.params = StdioServerParameters( command=params["command"], @@ -283,6 +396,7 @@ def __init__( cache_tools_list: bool = False, name: str | None = None, client_session_timeout_seconds: float | None = 5, + tool_filter: ToolFilter = None, ): """Create a new MCP server based on the HTTP with SSE transport. @@ -302,8 +416,13 @@ def __init__( URL. client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. + tool_filter: The tool filter to use for filtering tools. """ - super().__init__(cache_tools_list, client_session_timeout_seconds) + super().__init__( + cache_tools_list, + client_session_timeout_seconds, + tool_filter, + ) self.params = params self._name = name or f"sse: {self.params['url']}" @@ -362,6 +481,7 @@ def __init__( cache_tools_list: bool = False, name: str | None = None, client_session_timeout_seconds: float | None = 5, + tool_filter: ToolFilter = None, ): """Create a new MCP server based on the Streamable HTTP transport. @@ -382,8 +502,13 @@ def __init__( URL. client_session_timeout_seconds: the read timeout passed to the MCP ClientSession. + tool_filter: The tool filter to use for filtering tools. """ - super().__init__(cache_tools_list, client_session_timeout_seconds) + super().__init__( + cache_tools_list, + client_session_timeout_seconds, + tool_filter, + ) self.params = params self._name = name or f"streamable_http: {self.params['url']}" diff --git a/src/agents/mcp/util.py b/src/agents/mcp/util.py index 5a963bc01..48da9f841 100644 --- a/src/agents/mcp/util.py +++ b/src/agents/mcp/util.py @@ -1,6 +1,9 @@ import functools import json -from typing import TYPE_CHECKING, Any +from dataclasses import dataclass +from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Optional, Union + +from typing_extensions import NotRequired, TypedDict from agents.strict_schema import ensure_strict_json_schema @@ -10,25 +13,102 @@ from ..run_context import RunContextWrapper from ..tool import FunctionTool, Tool from ..tracing import FunctionSpanData, get_current_span, mcp_tools_span +from ..util._types import MaybeAwaitable if TYPE_CHECKING: from mcp.types import Tool as MCPTool + from ..agent import Agent from .server import MCPServer +@dataclass +class ToolFilterContext: + """Context information available to tool filter functions.""" + + run_context: RunContextWrapper[Any] + """The current run context.""" + + agent: "Agent[Any]" + """The agent that is requesting the tool list.""" + + server_name: str + """The name of the MCP server.""" + + +ToolFilterCallable = Callable[["ToolFilterContext", "MCPTool"], MaybeAwaitable[bool]] +"""A function that determines whether a tool should be available. + +Args: + context: The context information including run context, agent, and server name. + tool: The MCP tool to filter. + +Returns: + Whether the tool should be available (True) or filtered out (False). +""" + + +class ToolFilterStatic(TypedDict): + """Static tool filter configuration using allowlists and blocklists.""" + + allowed_tool_names: NotRequired[list[str]] + """Optional list of tool names to allow (whitelist). + If set, only these tools will be available.""" + + blocked_tool_names: NotRequired[list[str]] + """Optional list of tool names to exclude (blacklist). + If set, these tools will be filtered out.""" + + +ToolFilter = Union[ToolFilterCallable, ToolFilterStatic, None] +"""A tool filter that can be either a function, static configuration, or None (no filtering).""" + + +def create_static_tool_filter( + allowed_tool_names: Optional[list[str]] = None, + blocked_tool_names: Optional[list[str]] = None, +) -> Optional[ToolFilterStatic]: + """Create a static tool filter from allowlist and blocklist parameters. + + This is a convenience function for creating a ToolFilterStatic. + + Args: + allowed_tool_names: Optional list of tool names to allow (whitelist). + blocked_tool_names: Optional list of tool names to exclude (blacklist). + + Returns: + A ToolFilterStatic if any filtering is specified, None otherwise. + """ + if allowed_tool_names is None and blocked_tool_names is None: + return None + + filter_dict: ToolFilterStatic = {} + if allowed_tool_names is not None: + filter_dict["allowed_tool_names"] = allowed_tool_names + if blocked_tool_names is not None: + filter_dict["blocked_tool_names"] = blocked_tool_names + + return filter_dict + + class MCPUtil: """Set of utilities for interop between MCP and Agents SDK tools.""" @classmethod async def get_all_function_tools( - cls, servers: list["MCPServer"], convert_schemas_to_strict: bool + cls, + servers: list["MCPServer"], + convert_schemas_to_strict: bool, + run_context: RunContextWrapper[Any], + agent: "Agent[Any]", ) -> list[Tool]: """Get all function tools from a list of MCP servers.""" tools = [] tool_names: set[str] = set() for server in servers: - server_tools = await cls.get_function_tools(server, convert_schemas_to_strict) + server_tools = await cls.get_function_tools( + server, convert_schemas_to_strict, run_context, agent + ) server_tool_names = {tool.name for tool in server_tools} if len(server_tool_names & tool_names) > 0: raise UserError( @@ -42,12 +122,16 @@ async def get_all_function_tools( @classmethod async def get_function_tools( - cls, server: "MCPServer", convert_schemas_to_strict: bool + cls, + server: "MCPServer", + convert_schemas_to_strict: bool, + run_context: RunContextWrapper[Any], + agent: "Agent[Any]", ) -> list[Tool]: """Get all function tools from a single MCP server.""" with mcp_tools_span(server=server.name) as span: - tools = await server.list_tools() + tools = await server.list_tools(run_context, agent) span.span_data.result = [tool.name for tool in tools] return [cls.to_function_tool(tool, server, convert_schemas_to_strict) for tool in tools] diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index ce66a53ba..283a9e24f 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -26,6 +26,7 @@ from .util._types import MaybeAwaitable if TYPE_CHECKING: + from .agent import Agent ToolParams = ParamSpec("ToolParams") diff --git a/tests/mcp/helpers.py b/tests/mcp/helpers.py index 8ff153c18..e0d8a813d 100644 --- a/tests/mcp/helpers.py +++ b/tests/mcp/helpers.py @@ -1,3 +1,4 @@ +import asyncio import json import shutil from typing import Any @@ -6,6 +7,8 @@ from mcp.types import CallToolResult, TextContent from agents.mcp import MCPServer +from agents.mcp.server import _MCPServerWithClientSession +from agents.mcp.util import ToolFilter tee = shutil.which("tee") or "" assert tee, "tee not found" @@ -28,11 +31,41 @@ async def __aexit__(self, exc_type, exc_val, exc_tb): pass +class _TestFilterServer(_MCPServerWithClientSession): + """Minimal implementation of _MCPServerWithClientSession for testing tool filtering""" + + def __init__(self, tool_filter: ToolFilter, server_name: str): + # Initialize parent class properly to avoid type errors + super().__init__( + cache_tools_list=False, + client_session_timeout_seconds=None, + tool_filter=tool_filter, + ) + self._server_name: str = server_name + # Override some attributes for test isolation + self.session = None + self._cleanup_lock = asyncio.Lock() + + def create_streams(self): + raise NotImplementedError("Not needed for filtering tests") + + @property + def name(self) -> str: + return self._server_name + + class FakeMCPServer(MCPServer): - def __init__(self, tools: list[MCPTool] | None = None): + def __init__( + self, + tools: list[MCPTool] | None = None, + tool_filter: ToolFilter = None, + server_name: str = "fake_mcp_server", + ): self.tools: list[MCPTool] = tools or [] self.tool_calls: list[str] = [] self.tool_results: list[str] = [] + self.tool_filter = tool_filter + self._server_name = server_name def add_tool(self, name: str, input_schema: dict[str, Any]): self.tools.append(MCPTool(name=name, inputSchema=input_schema)) @@ -43,8 +76,16 @@ async def connect(self): async def cleanup(self): pass - async def list_tools(self): - return self.tools + async def list_tools(self, run_context=None, agent=None): + tools = self.tools + + # Apply tool filtering using the REAL implementation + if self.tool_filter is not None: + # Use the real _MCPServerWithClientSession filtering logic + filter_server = _TestFilterServer(self.tool_filter, self.name) + tools = await filter_server._apply_tool_filter(tools, run_context, agent) + + return tools async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> CallToolResult: self.tool_calls.append(tool_name) @@ -55,4 +96,4 @@ async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> C @property def name(self) -> str: - return "fake_mcp_server" + return self._server_name diff --git a/tests/mcp/test_caching.py b/tests/mcp/test_caching.py index cac409e6e..f31cdf951 100644 --- a/tests/mcp/test_caching.py +++ b/tests/mcp/test_caching.py @@ -3,7 +3,9 @@ import pytest from mcp.types import ListToolsResult, Tool as MCPTool +from agents import Agent from agents.mcp import MCPServerStdio +from agents.run_context import RunContextWrapper from .helpers import DummyStreamsContextManager, tee @@ -33,25 +35,29 @@ async def test_server_caching_works( mock_list_tools.return_value = ListToolsResult(tools=tools) async with server: + # Create test context and agent + run_context = RunContextWrapper(context=None) + agent = Agent(name="test_agent", instructions="Test agent") + # Call list_tools() multiple times - tools = await server.list_tools() - assert tools == tools + result_tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert result_tools == tools assert mock_list_tools.call_count == 1, "list_tools() should have been called once" # Call list_tools() again, should return the cached value - tools = await server.list_tools() - assert tools == tools + result_tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert result_tools == tools assert mock_list_tools.call_count == 1, "list_tools() should not have been called again" # Invalidate the cache and call list_tools() again server.invalidate_tools_cache() - tools = await server.list_tools() - assert tools == tools + result_tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert result_tools == tools assert mock_list_tools.call_count == 2, "list_tools() should be called again" # Without invalidating the cache, calling list_tools() again should return the cached value - tools = await server.list_tools() - assert tools == tools + result_tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert result_tools == tools diff --git a/tests/mcp/test_mcp_util.py b/tests/mcp/test_mcp_util.py index 74356a16d..3230e63dd 100644 --- a/tests/mcp/test_mcp_util.py +++ b/tests/mcp/test_mcp_util.py @@ -57,7 +57,10 @@ async def test_get_all_function_tools(): server3.add_tool(names[4], schemas[4]) servers: list[MCPServer] = [server1, server2, server3] - tools = await MCPUtil.get_all_function_tools(servers, convert_schemas_to_strict=False) + run_context = RunContextWrapper(context=None) + agent = Agent(name="test_agent", instructions="Test agent") + + tools = await MCPUtil.get_all_function_tools(servers, False, run_context, agent) assert len(tools) == 5 assert all(tool.name in names for tool in tools) @@ -70,7 +73,7 @@ async def test_get_all_function_tools(): assert tool.name == names[idx] # Also make sure it works with strict schemas - tools = await MCPUtil.get_all_function_tools(servers, convert_schemas_to_strict=True) + tools = await MCPUtil.get_all_function_tools(servers, True, run_context, agent) assert len(tools) == 5 assert all(tool.name in names for tool in tools) @@ -144,7 +147,8 @@ async def test_agent_convert_schemas_true(): agent = Agent( name="test_agent", mcp_servers=[server], mcp_config={"convert_schemas_to_strict": True} ) - tools = await agent.get_mcp_tools() + run_context = RunContextWrapper(context=None) + tools = await agent.get_mcp_tools(run_context) foo_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "foo") assert isinstance(foo_tool, FunctionTool) @@ -208,7 +212,8 @@ async def test_agent_convert_schemas_false(): agent = Agent( name="test_agent", mcp_servers=[server], mcp_config={"convert_schemas_to_strict": False} ) - tools = await agent.get_mcp_tools() + run_context = RunContextWrapper(context=None) + tools = await agent.get_mcp_tools(run_context) foo_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "foo") assert isinstance(foo_tool, FunctionTool) @@ -245,7 +250,8 @@ async def test_agent_convert_schemas_unset(): server.add_tool("bar", non_strict_schema) server.add_tool("baz", possible_to_convert_schema) agent = Agent(name="test_agent", mcp_servers=[server]) - tools = await agent.get_mcp_tools() + run_context = RunContextWrapper(context=None) + tools = await agent.get_mcp_tools(run_context) foo_tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "foo") assert isinstance(foo_tool, FunctionTool) @@ -279,7 +285,9 @@ async def test_util_adds_properties(): server = FakeMCPServer() server.add_tool("test_tool", schema) - tools = await MCPUtil.get_all_function_tools([server], convert_schemas_to_strict=False) + run_context = RunContextWrapper(context=None) + agent = Agent(name="test_agent", instructions="Test agent") + tools = await MCPUtil.get_all_function_tools([server], False, run_context, agent) tool = next(tool for tool in tools if tool.name == "test_tool") assert isinstance(tool, FunctionTool) diff --git a/tests/mcp/test_server_errors.py b/tests/mcp/test_server_errors.py index fbd8db17d..9e0455115 100644 --- a/tests/mcp/test_server_errors.py +++ b/tests/mcp/test_server_errors.py @@ -1,7 +1,9 @@ import pytest +from agents import Agent from agents.exceptions import UserError from agents.mcp.server import _MCPServerWithClientSession +from agents.run_context import RunContextWrapper class CrashingClientSessionServer(_MCPServerWithClientSession): @@ -35,8 +37,11 @@ async def test_server_errors_cause_error_and_cleanup_called(): async def test_not_calling_connect_causes_error(): server = CrashingClientSessionServer() + run_context = RunContextWrapper(context=None) + agent = Agent(name="test_agent", instructions="Test agent") + with pytest.raises(UserError): - await server.list_tools() + await server.list_tools(run_context, agent) with pytest.raises(UserError): await server.call_tool("foo", {}) diff --git a/tests/mcp/test_tool_filtering.py b/tests/mcp/test_tool_filtering.py new file mode 100644 index 000000000..c1ffff4b8 --- /dev/null +++ b/tests/mcp/test_tool_filtering.py @@ -0,0 +1,243 @@ +""" +Tool filtering tests use FakeMCPServer instead of real MCPServer implementations to avoid +external dependencies (processes, network connections) and ensure fast, reliable unit tests. +FakeMCPServer delegates filtering logic to the real _MCPServerWithClientSession implementation. +""" +import asyncio + +import pytest +from mcp import Tool as MCPTool + +from agents import Agent +from agents.mcp import ToolFilterContext, create_static_tool_filter +from agents.run_context import RunContextWrapper + +from .helpers import FakeMCPServer + + +def create_test_agent(name: str = "test_agent") -> Agent: + """Create a test agent for filtering tests.""" + return Agent(name=name, instructions="Test agent") + + +def create_test_context() -> RunContextWrapper: + """Create a test run context for filtering tests.""" + return RunContextWrapper(context=None) + + +# === Static Tool Filtering Tests === + +@pytest.mark.asyncio +async def test_static_tool_filtering(): + """Test all static tool filtering scenarios: allowed, blocked, both, none, etc.""" + server = FakeMCPServer(server_name="test_server") + server.add_tool("tool1", {}) + server.add_tool("tool2", {}) + server.add_tool("tool3", {}) + server.add_tool("tool4", {}) + + # Create test context and agent for all calls + run_context = create_test_context() + agent = create_test_agent() + + # Test allowed_tool_names only + server.tool_filter = {"allowed_tool_names": ["tool1", "tool2"]} + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 2 + assert {t.name for t in tools} == {"tool1", "tool2"} + + # Test blocked_tool_names only + server.tool_filter = {"blocked_tool_names": ["tool3", "tool4"]} + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 2 + assert {t.name for t in tools} == {"tool1", "tool2"} + + # Test both filters together (allowed first, then blocked) + server.tool_filter = { + "allowed_tool_names": ["tool1", "tool2", "tool3"], + "blocked_tool_names": ["tool3"] + } + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 2 + assert {t.name for t in tools} == {"tool1", "tool2"} + + # Test no filter + server.tool_filter = None + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 4 + + # Test helper function + server.tool_filter = create_static_tool_filter( + allowed_tool_names=["tool1", "tool2"], + blocked_tool_names=["tool2"] + ) + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 1 + assert tools[0].name == "tool1" + + +# === Dynamic Tool Filtering Core Tests === + +@pytest.mark.asyncio +async def test_dynamic_filter_sync_and_async(): + """Test both synchronous and asynchronous dynamic filters""" + server = FakeMCPServer(server_name="test_server") + server.add_tool("allowed_tool", {}) + server.add_tool("blocked_tool", {}) + server.add_tool("restricted_tool", {}) + + # Create test context and agent + run_context = create_test_context() + agent = create_test_agent() + + # Test sync filter + def sync_filter(context: ToolFilterContext, tool: MCPTool) -> bool: + return tool.name.startswith("allowed") + + server.tool_filter = sync_filter + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 1 + assert tools[0].name == "allowed_tool" + + # Test async filter + async def async_filter(context: ToolFilterContext, tool: MCPTool) -> bool: + await asyncio.sleep(0.001) # Simulate async operation + return "restricted" not in tool.name + + server.tool_filter = async_filter + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 2 + assert {t.name for t in tools} == {"allowed_tool", "blocked_tool"} + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_dynamic_filter_context_handling(): + """Test dynamic filters with context access""" + server = FakeMCPServer(server_name="test_server") + server.add_tool("admin_tool", {}) + server.add_tool("user_tool", {}) + server.add_tool("guest_tool", {}) + + # Test context-independent filter + def context_independent_filter(context: ToolFilterContext, tool: MCPTool) -> bool: + return not tool.name.startswith("admin") + + server.tool_filter = context_independent_filter + run_context = create_test_context() + agent = create_test_agent() + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 2 + assert {t.name for t in tools} == {"user_tool", "guest_tool"} + + # Test context-dependent filter (needs context) + def context_dependent_filter(context: ToolFilterContext, tool: MCPTool) -> bool: + assert context is not None + assert context.run_context is not None + assert context.agent is not None + assert context.server_name == "test_server" + + # Only admin tools for agents with "admin" in name + if "admin" in context.agent.name.lower(): + return True + else: + return not tool.name.startswith("admin") + + server.tool_filter = context_dependent_filter + + # Should work with context + run_context = RunContextWrapper(context=None) + regular_agent = create_test_agent("regular_user") + tools = await server.list_tools(run_context, regular_agent) + assert len(tools) == 2 + assert {t.name for t in tools} == {"user_tool", "guest_tool"} + + admin_agent = create_test_agent("admin_user") + tools = await server.list_tools(run_context, admin_agent) + assert len(tools) == 3 + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_dynamic_filter_error_handling(): + """Test error handling in dynamic filters""" + server = FakeMCPServer(server_name="test_server") + server.add_tool("good_tool", {}) + server.add_tool("error_tool", {}) + server.add_tool("another_good_tool", {}) + + def error_prone_filter(context: ToolFilterContext, tool: MCPTool) -> bool: + if tool.name == "error_tool": + raise ValueError("Simulated filter error") + return True + + server.tool_filter = error_prone_filter + + # Test with server call + run_context = create_test_context() + agent = create_test_agent() + tools = await server.list_tools(run_context, agent) + assert len(tools) == 2 + assert {t.name for t in tools} == {"good_tool", "another_good_tool"} + + +# === Integration Tests === + +@pytest.mark.asyncio +async def test_agent_dynamic_filtering_integration(): + """Test dynamic filtering integration with Agent methods""" + server = FakeMCPServer() + server.add_tool("file_read", {"type": "object", "properties": {"path": {"type": "string"}}}) + server.add_tool( + "file_write", + { + "type": "object", + "properties": {"path": {"type": "string"}, "content": {"type": "string"}}, + }, + ) + server.add_tool( + "database_query", {"type": "object", "properties": {"query": {"type": "string"}}} + ) + server.add_tool( + "network_request", {"type": "object", "properties": {"url": {"type": "string"}}} + ) + + # Role-based filter for comprehensive testing + async def role_based_filter(context: ToolFilterContext, tool: MCPTool) -> bool: + # Simulate async permission check + await asyncio.sleep(0.001) + + agent_name = context.agent.name.lower() + if "admin" in agent_name: + return True + elif "readonly" in agent_name: + return "read" in tool.name or "query" in tool.name + else: + return tool.name.startswith("file_") + + server.tool_filter = role_based_filter + + # Test admin agent + admin_agent = Agent(name="admin_user", instructions="Admin", mcp_servers=[server]) + run_context = RunContextWrapper(context=None) + admin_tools = await admin_agent.get_mcp_tools(run_context) + assert len(admin_tools) == 4 + + # Test readonly agent + readonly_agent = Agent(name="readonly_viewer", instructions="Read-only", mcp_servers=[server]) + readonly_tools = await readonly_agent.get_mcp_tools(run_context) + assert len(readonly_tools) == 2 + assert {t.name for t in readonly_tools} == {"file_read", "database_query"} + + # Test regular agent + regular_agent = Agent(name="regular_user", instructions="Regular", mcp_servers=[server]) + regular_tools = await regular_agent.get_mcp_tools(run_context) + assert len(regular_tools) == 2 + assert {t.name for t in regular_tools} == {"file_read", "file_write"} + + # Test get_all_tools method + all_tools = await regular_agent.get_all_tools(run_context) + mcp_tool_names = { + t.name + for t in all_tools + if t.name in {"file_read", "file_write", "database_query", "network_request"} + } + assert mcp_tool_names == {"file_read", "file_write"} From 25db658f75999f309522819c92f653be5f050134 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Sat, 28 Jun 2025 00:22:35 +0900 Subject: [PATCH 132/186] Tweak in pyproject.toml (#952) - Add python 3.13 - Update the homepage URL --- pyproject.toml | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 6c0bbe9f1..0dc0ca567 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -23,13 +23,14 @@ classifiers = [ "Programming Language :: Python :: 3.10", "Programming Language :: Python :: 3.11", "Programming Language :: Python :: 3.12", + "Programming Language :: Python :: 3.13", "Operating System :: OS Independent", "Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules", "License :: OSI Approved :: MIT License", ] [project.urls] -Homepage = "https://github.com/openai/openai-agents-python" +Homepage = "https://openai.github.io/openai-agents-python/" Repository = "https://github.com/openai/openai-agents-python" [project.optional-dependencies] From c772205a7ecdd5e795d537fb902a0ff7724023c2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Shiraz Ali <147478490+shirazkk@users.noreply.github.com> Date: Fri, 27 Jun 2025 20:23:37 +0500 Subject: [PATCH 133/186] Fix incorrect argument description in `on_trace_end` docstring (#958) The docstring for the `on_trace_end` method in the `TracingProcessor` class incorrectly describes the argument `trace`. The current description states that the argument is the trace that started, but it should refer to the trace that has finished. This commit updates the docstring to clarify that the argument represents the trace that has completed, ensuring accuracy and clarity. Changes: - Updated the argument description for `trace` in `on_trace_end` to clarify it refers to the trace that finished. --- src/agents/tracing/processor_interface.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/tracing/processor_interface.py b/src/agents/tracing/processor_interface.py index 4dcd897c7..0a05bcae2 100644 --- a/src/agents/tracing/processor_interface.py +++ b/src/agents/tracing/processor_interface.py @@ -23,7 +23,7 @@ def on_trace_end(self, trace: "Trace") -> None: """Called when a trace is finished. Args: - trace: The trace that started. + trace: The trace that finished. """ pass From 381e90d9b4fda8e7a52c4c8c85c893843ef997a2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Sat, 28 Jun 2025 00:24:10 +0900 Subject: [PATCH 134/186] Fix #944 by updating the models document page to cover extra_args (#950) This pull request resolves #944 --- docs/ja/models.md | 106 --------------------------------------- docs/ja/models/index.md | 107 +++++++++++++++++++++++++++------------- docs/models/index.md | 16 ++++++ 3 files changed, 89 insertions(+), 140 deletions(-) delete mode 100644 docs/ja/models.md diff --git a/docs/ja/models.md b/docs/ja/models.md deleted file mode 100644 index 5a76d60ec..000000000 --- a/docs/ja/models.md +++ /dev/null @@ -1,106 +0,0 @@ -# モデル - -Agents SDK には、OpenAI モデルの 2 種類のサポートが標準で用意されています。 - -- **推奨**: [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] は、新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使って OpenAI API を呼び出します。 -- [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] は、[Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使って OpenAI API を呼び出します。 - -## モデルの組み合わせ - -1 つのワークフロー内で、各エージェントごとに異なるモデルを使いたい場合があります。たとえば、トリアージには小型で高速なモデルを使い、複雑なタスクにはより大きく高性能なモデルを使うことができます。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際、以下のいずれかの方法で特定のモデルを選択できます。 - -1. OpenAI モデル名を直接渡す。 -2. 任意のモデル名と、その名前を Model インスタンスにマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を渡す。 -3. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を直接指定する。 - -!!!note - - SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形状をサポートしていますが、各ワークフローで 1 つのモデル形状のみを使うことを推奨します。なぜなら、2 つの形状はサポートする機能やツールが異なるためです。ワークフローでモデル形状を組み合わせて使う場合は、利用するすべての機能が両方で利用可能かご確認ください。 - -```python -from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel -import asyncio - -spanish_agent = Agent( - name="Spanish agent", - instructions="You only speak Spanish.", - model="o3-mini", # (1)! -) - -english_agent = Agent( - name="English agent", - instructions="You only speak English", - model=OpenAIChatCompletionsModel( # (2)! - model="gpt-4o", - openai_client=AsyncOpenAI() - ), -) - -triage_agent = Agent( - name="Triage agent", - instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.", - handoffs=[spanish_agent, english_agent], - model="gpt-3.5-turbo", -) - -async def main(): - result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?") - print(result.final_output) -``` - -1. OpenAI モデル名を直接設定します。 -2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を指定します。 - -エージェントで使用するモデルをさらに細かく設定したい場合は、[`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings] を渡すことができます。これにより、temperature などのオプションのモデル設定パラメーターを指定できます。 - -```python -from agents import Agent, ModelSettings - -english_agent = Agent( - name="English agent", - instructions="You only speak English", - model="gpt-4o", - model_settings=ModelSettings(temperature=0.1), -) -``` - -## 他の LLM プロバイダーの利用 - -他の LLM プロバイダーは、3 つの方法で利用できます（[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) に code examples があります）。 - -1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] は、`AsyncOpenAI` のインスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに利用したい場合に便利です。これは、LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持ち、`base_url` と `api_key` を設定できる場合に使います。[examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) に設定例があります。 -2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] は `Runner.run` レベルで利用します。これにより、「この実行のすべてのエージェントでカスタムモデルプロバイダーを使う」と指定できます。[examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) に設定例があります。 -3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] で、特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。これにより、エージェントごとに異なるプロバイダーを組み合わせて使うことができます。[examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) に設定例があります。 - -`platform.openai.com` の API キーがない場合は、`set_tracing_disabled()` でトレーシングを無効にするか、[別のトレーシングプロセッサー](tracing.md) を設定することを推奨します。 - -!!! note - - これらの code examples では Chat Completions API/モデルを使っています。なぜなら、ほとんどの LLM プロバイダーはまだ Responses API をサポートしていないためです。もし LLM プロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses の利用を推奨します。 - -## 他の LLM プロバイダー利用時のよくある問題 - -### Tracing クライアントの 401 エラー - -トレーシングに関連するエラーが発生した場合、これはトレースが OpenAI サーバーにアップロードされるため、OpenAI API キーがないことが原因です。解決方法は 3 つあります。 - -1. トレーシングを完全に無効化する: [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled]。 -2. トレーシング用の OpenAI キーを設定する: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key]。この API キーはトレースのアップロードのみに使われ、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) のものが必要です。 -3. OpenAI 以外のトレースプロセッサーを使う。[トレーシングのドキュメント](tracing.md#custom-tracing-processors) をご覧ください。 - -### Responses API サポート - -SDK はデフォルトで Responses API を使いますが、ほとんどの他の LLM プロバイダーはまだ対応していません。そのため、404 エラーなどが発生する場合があります。解決方法は 2 つあります。 - -1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出します。これは、環境変数で `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に有効です。 -2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使います。[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) に code examples があります。 - -### structured outputs サポート - -一部のモデルプロバイダーは [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) をサポートしていません。その場合、次のようなエラーが発生することがあります。 - -``` -BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} -``` - -これは一部のモデルプロバイダーの制限で、JSON 出力には対応していても、出力に使う `json_schema` を指定できない場合があります。現在この問題の修正に取り組んでいますが、JSON schema 出力をサポートしているプロバイダーの利用を推奨します。そうでない場合、不正な JSON によりアプリが頻繁に動作しなくなる可能性があります。 \ No newline at end of file diff --git a/docs/ja/models/index.md b/docs/ja/models/index.md index a40ae38f6..410c01676 100644 --- a/docs/ja/models/index.md +++ b/docs/ja/models/index.md @@ -4,21 +4,52 @@ search: --- # モデル -Agents SDK には、標準で 2 種類の OpenAI モデルサポートが含まれています。 +Agents SDK は OpenAI モデルを 2 つの形態で即利用できます。 -- **推奨**: [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] — 新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を利用して OpenAI API を呼び出します。 -- [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] — [Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を利用して OpenAI API を呼び出します。 +- **推奨**: [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] は、新しい [Responses API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses) を使用して OpenAI API を呼び出します。 +- [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] は、[Chat Completions API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat) を使用して OpenAI API を呼び出します。 + +## 非 OpenAI モデル + +ほとんどの非 OpenAI モデルは [LiteLLM インテグレーション](./litellm.md) 経由で利用できます。まず、litellm 依存グループをインストールします: + +```bash +pip install "openai-agents[litellm]" +``` + +次に、`litellm/` 接頭辞を付けて任意の [サポート対象モデル](https://docs.litellm.ai/docs/providers) を使用します: + +```python +claude_agent = Agent(model="litellm/anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620", ...) +gemini_agent = Agent(model="litellm/gemini/gemini-2.5-flash-preview-04-17", ...) +``` + +### 非 OpenAI モデルを利用するその他の方法 + +他の LLM プロバイダーを統合する方法は、あと 3 つあります（[こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) に例があります）。 + +1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] + `AsyncOpenAI` インスタンスを LLM クライアントとしてグローバルに使用したい場合に便利です。LLM プロバイダーが OpenAI 互換の API エンドポイントを持ち、`base_url` と `api_key` を設定できる場合に使用します。設定例は [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py) にあります。 +2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] + `Runner.run` レベルでカスタムモデルプロバイダーを指定できます。これにより「この run のすべてのエージェントでカスタムプロバイダーを使う」と宣言できます。設定例は [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py) にあります。 +3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] + 特定のエージェントインスタンスにモデルを指定できます。エージェントごとに異なるプロバイダーを組み合わせることが可能です。設定例は [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py) にあります。ほとんどのモデルを簡単に利用する方法として [LiteLLM インテグレーション](./litellm.md) を利用できます。 + +`platform.openai.com` の API キーを持っていない場合は、`set_tracing_disabled()` でトレーシングを無効化するか、[別のトレーシングプロセッサー](../tracing.md) を設定することをお勧めします。 + +!!! note + これらの例では、Responses API をまだサポートしていない LLM プロバイダーが多いため、Chat Completions API/モデルを使用しています。LLM プロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses を使用することを推奨します。 ## モデルの組み合わせ -1 つのワークフロー内で、エージェントごとに異なるモデルを使用したい場合があります。たとえば、振り分けには小さく高速なモデルを、複雑なタスクには大きく高性能なモデルを使う、といった使い分けです。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際は、以下のいずれかで特定のモデルを指定できます。 +1 つのワークフロー内でエージェントごとに異なるモデルを使用したい場合があります。たとえば、振り分けには小さく高速なモデルを、複雑なタスクには大きく高性能なモデルを使用するといったケースです。[`Agent`][agents.Agent] を設定する際、次のいずれかの方法でモデルを選択できます。 -1. OpenAI モデル名を直接渡す -2. 任意のモデル名と、それを `Model` インスタンスへマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を渡す +1. モデル名を直接指定する +2. 任意のモデル名と、その名前を Model インスタンスへマッピングできる [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] を指定する 3. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を直接渡す !!!note - SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両方の形に対応していますが、ワークフローごとに 1 つのモデル形を使用することを推奨します。2 つの形ではサポートする機能・ツールが異なるためです。どうしても混在させる場合は、利用するすべての機能が両方で利用可能であることを確認してください。 + SDK は [`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] と [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] の両形態をサポートしていますが、各ワークフローで 1 つのモデル形態に統一することを推奨します。2 つの形態はサポートする機能とツールが異なるためです。混在させる場合は、使用する機能が双方で利用可能かを必ず確認してください。 ```python from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel @@ -51,10 +82,10 @@ async def main(): print(result.final_output) ``` -1. OpenAI モデル名を直接指定 +1. OpenAI のモデル名を直接設定 2. [`Model`][agents.models.interface.Model] 実装を提供 -エージェントで使用するモデルをさらに細かく設定したい場合は、`temperature` などのオプションを指定できる [`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings] を渡します。 +エージェントで使用するモデルをさらに構成したい場合は、`temperature` などのオプションパラメーターを指定できる [`ModelSettings`][agents.models.interface.ModelSettings] を渡せます。 ```python from agents import Agent, ModelSettings @@ -67,50 +98,58 @@ english_agent = Agent( ) ``` -## 他の LLM プロバイダーの利用 - -他の LLM プロバイダーは 3 通りの方法で利用できます（コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/)）。 - -1. [`set_default_openai_client`][agents.set_default_openai_client] - OpenAI 互換の API エンドポイントを持つ場合に、`AsyncOpenAI` インスタンスをグローバルに LLM クライアントとして設定できます。`base_url` と `api_key` を設定するケースです。設定例は [examples/model_providers/custom_example_global.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_global.py)。 +OpenAI の Responses API を使用する場合、`user` や `service_tier` など[その他のオプションパラメーター](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/create) があります。トップレベルで指定できない場合は、`extra_args` で渡してください。 -2. [`ModelProvider`][agents.models.interface.ModelProvider] - `Runner.run` レベルで「この実行中のすべてのエージェントにカスタムモデルプロバイダーを使う」と宣言できます。設定例は [examples/model_providers/custom_example_provider.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_provider.py)。 - -3. [`Agent.model`][agents.agent.Agent.model] - 特定の Agent インスタンスにモデルを指定できます。エージェントごとに異なるプロバイダーを組み合わせられます。設定例は [examples/model_providers/custom_example_agent.py](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/custom_example_agent.py)。多くのモデルを簡単に使う方法として [LiteLLM 連携](./litellm.md) があります。 - -`platform.openai.com` の API キーを持たない場合は、`set_tracing_disabled()` でトレーシングを無効化するか、[別のトレーシングプロセッサー](../tracing.md) を設定することを推奨します。 +```python +from agents import Agent, ModelSettings -!!! note - これらの例では Chat Completions API/モデルを使用しています。多くの LLM プロバイダーがまだ Responses API をサポートしていないためです。もしプロバイダーが Responses API をサポートしている場合は、Responses の使用を推奨します。 +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", + model="gpt-4o", + model_settings=ModelSettings( + temperature=0.1, + extra_args={"service_tier": "flex", "user": "user_12345"}, + ), +) +``` -## 他の LLM プロバイダーでよくある問題 +## 他の LLM プロバイダー使用時の一般的な問題 ### Tracing クライアントの 401 エラー -トレースは OpenAI サーバーへアップロードされるため、OpenAI API キーがない場合にエラーになります。解決策は次の 3 つです。 +Tracing 関連のエラーが発生する場合、トレースは OpenAI サーバーへアップロードされるため、OpenAI API キーが必要です。対応方法は次の 3 つです。 1. トレーシングを完全に無効化する: [`set_tracing_disabled(True)`][agents.set_tracing_disabled] -2. トレーシング用の OpenAI キーを設定する: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key] - このキーはトレースのアップロードにのみ使用され、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) のものが必要です。 -3. OpenAI 以外のトレースプロセッサーを使う。詳しくは [tracing ドキュメント](../tracing.md#custom-tracing-processors) を参照してください。 +2. トレース用に OpenAI キーを設定する: [`set_tracing_export_api_key(...)`][agents.set_tracing_export_api_key] + この API キーはトレースのアップロードのみに使用され、[platform.openai.com](https://platform.openai.com/) で取得したものが必要です。 +3. OpenAI 以外のトレースプロセッサーを使用する。詳細は [tracing のドキュメント](../tracing.md#custom-tracing-processors) を参照してください。 -### Responses API サポート +### Responses API のサポート -SDK は既定で Responses API を使用しますが、多くの LLM プロバイダーはまだ対応していません。そのため 404 などのエラーが発生する場合があります。対処方法は 2 つです。 +SDK はデフォルトで Responses API を使用しますが、ほとんどの LLM プロバイダーはまだ非対応です。その結果、404 などのエラーが発生することがあります。対処方法は次の 2 つです。 1. [`set_default_openai_api("chat_completions")`][agents.set_default_openai_api] を呼び出す - 環境変数 `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を設定している場合に機能します。 + `OPENAI_API_KEY` と `OPENAI_BASE_URL` を環境変数で設定している場合に有効です。 2. [`OpenAIChatCompletionsModel`][agents.models.openai_chatcompletions.OpenAIChatCompletionsModel] を使用する - コード例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) にあります。 + 例は [こちら](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers/) にあります。 ### structured outputs のサポート 一部のモデルプロバイダーは [structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs) をサポートしていません。その場合、次のようなエラーが発生することがあります。 ``` + BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'message': "'response_format.type' : value is not one of the allowed values ['text','json_object']", 'type': 'invalid_request_error'}} + ``` -これは一部プロバイダーの制限で、JSON 出力はサポートしていても `json_schema` を指定できません。現在修正に取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーを利用することを推奨します。そうでない場合、不正な JSON によりアプリが頻繁に壊れる可能性があります。 \ No newline at end of file +これは一部プロバイダーの制限で、JSON 出力自体はサポートしていても `json_schema` を指定できないことが原因です。修正に向けて取り組んでいますが、JSON スキーマ出力をサポートしているプロバイダーを使用することをお勧めします。そうでないと、不正な JSON が返されてアプリが頻繁に壊れる可能性があります。 + +## プロバイダーを跨いだモデルの組み合わせ + +モデルプロバイダーごとの機能差に注意しないと、エラーが発生します。たとえば OpenAI は structured outputs、マルチモーダル入力、ホスト型の file search や web search をサポートしていますが、多くの他プロバイダーは非対応です。以下の制限に留意してください。 + +- 対応していないプロバイダーには未サポートの `tools` を送らない +- テキストのみのモデルを呼び出す前にマルチモーダル入力を除外する +- structured JSON 出力をサポートしていないプロバイダーでは、不正な JSON が返ることがある点に注意する \ No newline at end of file diff --git a/docs/models/index.md b/docs/models/index.md index 1c89d778a..b3b2b7f0b 100644 --- a/docs/models/index.md +++ b/docs/models/index.md @@ -93,6 +93,22 @@ english_agent = Agent( ) ``` +Also, when you use OpenAI's Responses API, [there are a few other optional parameters](https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/create) (e.g., `user`, `service_tier`, and so on). If they are not available at the top level, you can use `extra_args` to pass them as well. + +```python +from agents import Agent, ModelSettings + +english_agent = Agent( + name="English agent", + instructions="You only speak English", + model="gpt-4o", + model_settings=ModelSettings( + temperature=0.1, + extra_args={"service_tier": "flex", "user": "user_12345"}, + ), +) +``` + ## Common issues with using other LLM providers ### Tracing client error 401 From 017ad69de11c945b90cdbfe68a6c56c61ac93ff5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: tconley1428 Date: Fri, 27 Jun 2025 08:25:06 -0700 Subject: [PATCH 135/186] Annotating the openai.Omit type so that ModelSettings can be serialized by pydantic (#938) Because `openai.Omit` is not a type which can be serialized by `pydantic`, it produces difficulty in consistently serializing/deserializing types across the agents SDK, many of which are `pydantic` types. This adds an annotation to enable `pydantic` to serialize `Omit`, in particular in the case of `ModelSettings` which contains `Omit` in its `extra_headers` --- src/agents/model_settings.py | 44 ++++++++++++++++++++-- tests/model_settings/test_serialization.py | 31 +++++++++++++++ 2 files changed, 71 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index 709046b7a..26af94ba3 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -1,14 +1,50 @@ from __future__ import annotations import dataclasses +from collections.abc import Mapping from dataclasses import dataclass, fields, replace -from typing import Any, Literal +from typing import Annotated, Any, Literal, Union -from openai._types import Body, Headers, Query +from openai import Omit as _Omit +from openai._types import Body, Query from openai.types.responses import ResponseIncludable from openai.types.shared import Reasoning -from pydantic import BaseModel - +from pydantic import BaseModel, GetCoreSchemaHandler +from pydantic_core import core_schema +from typing_extensions import TypeAlias + + +class _OmitTypeAnnotation: + @classmethod + def __get_pydantic_core_schema__( + cls, + _source_type: Any, + _handler: GetCoreSchemaHandler, + ) -> core_schema.CoreSchema: + def validate_from_none(value: None) -> _Omit: + return _Omit() + + from_none_schema = core_schema.chain_schema( + [ + core_schema.none_schema(), + core_schema.no_info_plain_validator_function(validate_from_none), + ] + ) + return core_schema.json_or_python_schema( + json_schema=from_none_schema, + python_schema=core_schema.union_schema( + [ + # check if it's an instance first before doing any further work + core_schema.is_instance_schema(_Omit), + from_none_schema, + ] + ), + serialization=core_schema.plain_serializer_function_ser_schema( + lambda instance: None + ), + ) +Omit = Annotated[_Omit, _OmitTypeAnnotation] +Headers: TypeAlias = Mapping[str, Union[str, Omit]] @dataclass class ModelSettings: diff --git a/tests/model_settings/test_serialization.py b/tests/model_settings/test_serialization.py index 2bbc7ce2c..94d11def3 100644 --- a/tests/model_settings/test_serialization.py +++ b/tests/model_settings/test_serialization.py @@ -2,6 +2,8 @@ from dataclasses import fields from openai.types.shared import Reasoning +from pydantic import TypeAdapter +from pydantic_core import to_json from agents.model_settings import ModelSettings @@ -132,3 +134,32 @@ def test_extra_args_resolve_both_none() -> None: assert resolved.extra_args is None assert resolved.temperature == 0.5 assert resolved.top_p == 0.9 + +def test_pydantic_serialization() -> None: + + """Tests whether ModelSettings can be serialized with Pydantic.""" + + # First, lets create a ModelSettings instance + model_settings = ModelSettings( + temperature=0.5, + top_p=0.9, + frequency_penalty=0.0, + presence_penalty=0.0, + tool_choice="auto", + parallel_tool_calls=True, + truncation="auto", + max_tokens=100, + reasoning=Reasoning(), + metadata={"foo": "bar"}, + store=False, + include_usage=False, + extra_query={"foo": "bar"}, + extra_body={"foo": "bar"}, + extra_headers={"foo": "bar"}, + extra_args={"custom_param": "value", "another_param": 42}, + ) + + json = to_json(model_settings) + deserialized = TypeAdapter(ModelSettings).validate_json(json) + + assert model_settings == deserialized From 27912d4af85baf3acdefc950e4f611db406e1138 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniel Hashmi <151331476+DanielHashmi@users.noreply.github.com> Date: Fri, 27 Jun 2025 20:59:19 +0500 Subject: [PATCH 136/186] Import Path Inconsistency (#960) There's an inconsistent import style in the tracing module where one import uses an absolute path in line number 3 while all others use relative imports Additionally: Also fixed the ordering of the imports --- src/agents/tracing/__init__.py | 3 +-- 1 file changed, 1 insertion(+), 2 deletions(-) diff --git a/src/agents/tracing/__init__.py b/src/agents/tracing/__init__.py index 64b0bd71f..b45c06d75 100644 --- a/src/agents/tracing/__init__.py +++ b/src/agents/tracing/__init__.py @@ -1,7 +1,5 @@ import atexit -from agents.tracing.provider import DefaultTraceProvider, TraceProvider - from .create import ( agent_span, custom_span, @@ -20,6 +18,7 @@ ) from .processor_interface import TracingProcessor from .processors import default_exporter, default_processor +from .provider import DefaultTraceProvider, TraceProvider from .setup import get_trace_provider, set_trace_provider from .span_data import ( AgentSpanData, From fcafae1d50a3345f795518308e3e87eab15ce1b0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jinseop Song <152702069+axion66@users.noreply.github.com> Date: Sat, 28 Jun 2025 01:06:13 +0900 Subject: [PATCH 137/186] Add reasoning content - fix on #494 (#871) my personal update on https://github.com/openai/openai-agents-python/pull/494 Key changes: - Updated `ResponseReasoningItem` to use the correct structure with `id`, `summary`, and `type="reasoning"` fields - Fixed `ResponseReasoningSummaryPartAddedEvent` to include `summary_index` parameter and use a dictionary for the `part` parameter - Fixed `ResponseReasoningSummaryTextDeltaEvent` to include `summary_index` parameter - Updated `ResponseReasoningSummaryPartDoneEvent` to include `summary_index` and use a dictionary for `part` - Changed how the `Summary` object is accessed in tests (using `.text` property instead of subscript notation) - Updated `chatcmpl_converter.py` to use the `Summary` class instead of a dictionary for better handlign Fixes #494 --- examples/reasoning_content/__init__.py | 3 + examples/reasoning_content/main.py | 124 ++++++++ examples/reasoning_content/runner_example.py | 88 ++++++ src/agents/models/chatcmpl_converter.py | 12 + src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py | 142 ++++++++- tests/test_reasoning_content.py | 289 +++++++++++++++++++ 6 files changed, 643 insertions(+), 15 deletions(-) create mode 100644 examples/reasoning_content/__init__.py create mode 100644 examples/reasoning_content/main.py create mode 100644 examples/reasoning_content/runner_example.py create mode 100644 tests/test_reasoning_content.py diff --git a/examples/reasoning_content/__init__.py b/examples/reasoning_content/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..f24b2606d --- /dev/null +++ b/examples/reasoning_content/__init__.py @@ -0,0 +1,3 @@ +""" +Examples demonstrating how to use models that provide reasoning content. +""" diff --git a/examples/reasoning_content/main.py b/examples/reasoning_content/main.py new file mode 100644 index 000000000..5f67e1779 --- /dev/null +++ b/examples/reasoning_content/main.py @@ -0,0 +1,124 @@ +""" +Example demonstrating how to use the reasoning content feature with models that support it. + +Some models, like deepseek-reasoner, provide a reasoning_content field in addition to the regular content. +This example shows how to access and use this reasoning content from both streaming and non-streaming responses. + +To run this example, you need to: +1. Set your OPENAI_API_KEY environment variable +2. Use a model that supports reasoning content (e.g., deepseek-reasoner) +""" + +import asyncio +import os +from typing import Any, cast + +from agents import ModelSettings +from agents.models.interface import ModelTracing +from agents.models.openai_provider import OpenAIProvider +from agents.types import ResponseOutputRefusal, ResponseOutputText # type: ignore + +MODEL_NAME = os.getenv("EXAMPLE_MODEL_NAME") or "deepseek-reasoner" + + +async def stream_with_reasoning_content(): + """ + Example of streaming a response from a model that provides reasoning content. + The reasoning content will be emitted as separate events. + """ + provider = OpenAIProvider() + model = provider.get_model(MODEL_NAME) + + print("\n=== Streaming Example ===") + print("Prompt: Write a haiku about recursion in programming") + + reasoning_content = "" + regular_content = "" + + async for event in model.stream_response( + system_instructions="You are a helpful assistant that writes creative content.", + input="Write a haiku about recursion in programming", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + prompt=None + ): + if event.type == "response.reasoning_summary_text.delta": + print( + f"\033[33m{event.delta}\033[0m", end="", flush=True + ) # Yellow for reasoning content + reasoning_content += event.delta + elif event.type == "response.output_text.delta": + print(f"\033[32m{event.delta}\033[0m", end="", flush=True) # Green for regular content + regular_content += event.delta + + print("\n\nReasoning Content:") + print(reasoning_content) + print("\nRegular Content:") + print(regular_content) + print("\n") + + +async def get_response_with_reasoning_content(): + """ + Example of getting a complete response from a model that provides reasoning content. + The reasoning content will be available as a separate item in the response. + """ + provider = OpenAIProvider() + model = provider.get_model(MODEL_NAME) + + print("\n=== Non-streaming Example ===") + print("Prompt: Explain the concept of recursion in programming") + + response = await model.get_response( + system_instructions="You are a helpful assistant that explains technical concepts clearly.", + input="Explain the concept of recursion in programming", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + prompt=None + ) + + # Extract reasoning content and regular content from the response + reasoning_content = None + regular_content = None + + for item in response.output: + if hasattr(item, "type") and item.type == "reasoning": + reasoning_content = item.summary[0].text + elif hasattr(item, "type") and item.type == "message": + if item.content and len(item.content) > 0: + content_item = item.content[0] + if isinstance(content_item, ResponseOutputText): + regular_content = content_item.text + elif isinstance(content_item, ResponseOutputRefusal): + refusal_item = cast(Any, content_item) + regular_content = refusal_item.refusal + + print("\nReasoning Content:") + print(reasoning_content or "No reasoning content provided") + + print("\nRegular Content:") + print(regular_content or "No regular content provided") + + print("\n") + + +async def main(): + try: + await stream_with_reasoning_content() + await get_response_with_reasoning_content() + except Exception as e: + print(f"Error: {e}") + print("\nNote: This example requires a model that supports reasoning content.") + print("You may need to use a specific model like deepseek-reasoner or similar.") + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/examples/reasoning_content/runner_example.py b/examples/reasoning_content/runner_example.py new file mode 100644 index 000000000..e51f85799 --- /dev/null +++ b/examples/reasoning_content/runner_example.py @@ -0,0 +1,88 @@ +""" +Example demonstrating how to use the reasoning content feature with the Runner API. + +This example shows how to extract and use reasoning content from responses when using +the Runner API, which is the most common way users interact with the Agents library. + +To run this example, you need to: +1. Set your OPENAI_API_KEY environment variable +2. Use a model that supports reasoning content (e.g., deepseek-reasoner) +""" + +import asyncio +import os +from typing import Any + +from agents import Agent, Runner, trace +from agents.items import ReasoningItem + +MODEL_NAME = os.getenv("EXAMPLE_MODEL_NAME") or "deepseek-reasoner" + + +async def main(): + print(f"Using model: {MODEL_NAME}") + + # Create an agent with a model that supports reasoning content + agent = Agent( + name="Reasoning Agent", + instructions="You are a helpful assistant that explains your reasoning step by step.", + model=MODEL_NAME, + ) + + # Example 1: Non-streaming response + with trace("Reasoning Content - Non-streaming"): + print("\n=== Example 1: Non-streaming response ===") + result = await Runner.run( + agent, "What is the square root of 841? Please explain your reasoning." + ) + + # Extract reasoning content from the result items + reasoning_content = None + # RunResult has 'response' attribute which has 'output' attribute + for item in result.response.output: # type: ignore + if isinstance(item, ReasoningItem): + reasoning_content = item.summary[0].text # type: ignore + break + + print("\nReasoning Content:") + print(reasoning_content or "No reasoning content provided") + + print("\nFinal Output:") + print(result.final_output) + + # Example 2: Streaming response + with trace("Reasoning Content - Streaming"): + print("\n=== Example 2: Streaming response ===") + print("\nStreaming response:") + + # Buffers to collect reasoning and regular content + reasoning_buffer = "" + content_buffer = "" + + # RunResultStreaming is async iterable + stream = Runner.run_streamed(agent, "What is 15 x 27? Please explain your reasoning.") + + async for event in stream: # type: ignore + if isinstance(event, ReasoningItem): + # This is reasoning content + reasoning_item: Any = event + reasoning_buffer += reasoning_item.summary[0].text + print( + f"\033[33m{reasoning_item.summary[0].text}\033[0m", end="", flush=True + ) # Yellow for reasoning + elif hasattr(event, "text"): + # This is regular content + content_buffer += event.text + print( + f"\033[32m{event.text}\033[0m", end="", flush=True + ) # Green for regular content + + print("\n\nCollected Reasoning Content:") + print(reasoning_buffer) + + print("\nCollected Final Answer:") + print(content_buffer) + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py index 1d599e8c0..25d9f083d 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py @@ -33,8 +33,10 @@ ResponseOutputMessageParam, ResponseOutputRefusal, ResponseOutputText, + ResponseReasoningItem, ) from openai.types.responses.response_input_param import FunctionCallOutput, ItemReference, Message +from openai.types.responses.response_reasoning_item import Summary from ..agent_output import AgentOutputSchemaBase from ..exceptions import AgentsException, UserError @@ -85,6 +87,16 @@ def convert_response_format( def message_to_output_items(cls, message: ChatCompletionMessage) -> list[TResponseOutputItem]: items: list[TResponseOutputItem] = [] + # Handle reasoning content if available + if hasattr(message, "reasoning_content") and message.reasoning_content: + items.append( + ResponseReasoningItem( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + summary=[Summary(text=message.reasoning_content, type="summary_text")], + type="reasoning", + ) + ) + message_item = ResponseOutputMessage( id=FAKE_RESPONSES_ID, content=[], diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py index d18f5912a..0cf1e6a3e 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py @@ -20,21 +20,38 @@ ResponseOutputMessage, ResponseOutputRefusal, ResponseOutputText, + ResponseReasoningItem, + ResponseReasoningSummaryPartAddedEvent, + ResponseReasoningSummaryPartDoneEvent, + ResponseReasoningSummaryTextDeltaEvent, ResponseRefusalDeltaEvent, ResponseTextDeltaEvent, ResponseUsage, ) +from openai.types.responses.response_reasoning_item import Summary +from openai.types.responses.response_reasoning_summary_part_added_event import ( + Part as AddedEventPart, +) +from openai.types.responses.response_reasoning_summary_part_done_event import Part as DoneEventPart from openai.types.responses.response_usage import InputTokensDetails, OutputTokensDetails from ..items import TResponseStreamEvent from .fake_id import FAKE_RESPONSES_ID +# Define a Part class for internal use +class Part: + def __init__(self, text: str, type: str): + self.text = text + self.type = type + + @dataclass class StreamingState: started: bool = False text_content_index_and_output: tuple[int, ResponseOutputText] | None = None refusal_content_index_and_output: tuple[int, ResponseOutputRefusal] | None = None + reasoning_content_index_and_output: tuple[int, ResponseReasoningItem] | None = None function_calls: dict[int, ResponseFunctionToolCall] = field(default_factory=dict) @@ -75,12 +92,65 @@ async def handle_stream( delta = chunk.choices[0].delta - # Handle text - if delta.content: + # Handle reasoning content + if hasattr(delta, "reasoning_content"): + reasoning_content = delta.reasoning_content + if reasoning_content and not state.reasoning_content_index_and_output: + state.reasoning_content_index_and_output = ( + 0, + ResponseReasoningItem( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + summary=[Summary(text="", type="summary_text")], + type="reasoning", + ), + ) + yield ResponseOutputItemAddedEvent( + item=ResponseReasoningItem( + id=FAKE_RESPONSES_ID, + summary=[Summary(text="", type="summary_text")], + type="reasoning", + ), + output_index=0, + type="response.output_item.added", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), + ) + + yield ResponseReasoningSummaryPartAddedEvent( + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + summary_index=0, + part=AddedEventPart(text="", type="summary_text"), + type="response.reasoning_summary_part.added", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), + ) + + if reasoning_content and state.reasoning_content_index_and_output: + yield ResponseReasoningSummaryTextDeltaEvent( + delta=reasoning_content, + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + summary_index=0, + type="response.reasoning_summary_text.delta", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), + ) + + # Create a new summary with updated text + current_summary = state.reasoning_content_index_and_output[1].summary[0] + updated_text = current_summary.text + reasoning_content + new_summary = Summary(text=updated_text, type="summary_text") + state.reasoning_content_index_and_output[1].summary[0] = new_summary + + # Handle regular content + if delta.content is not None: if not state.text_content_index_and_output: - # Initialize a content tracker for streaming text + content_index = 0 + if state.reasoning_content_index_and_output: + content_index += 1 + if state.refusal_content_index_and_output: + content_index += 1 + state.text_content_index_and_output = ( - 0 if not state.refusal_content_index_and_output else 1, + content_index, ResponseOutputText( text="", type="output_text", @@ -98,14 +168,16 @@ async def handle_stream( # Notify consumers of the start of a new output message + first content part yield ResponseOutputItemAddedEvent( item=assistant_item, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 type="response.output_item.added", sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) yield ResponseContentPartAddedEvent( content_index=state.text_content_index_and_output[0], item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 part=ResponseOutputText( text="", type="output_text", @@ -119,7 +191,8 @@ async def handle_stream( content_index=state.text_content_index_and_output[0], delta=delta.content, item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 type="response.output_text.delta", sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) @@ -130,9 +203,14 @@ async def handle_stream( # This is always set by the OpenAI API, but not by others e.g. LiteLLM if hasattr(delta, "refusal") and delta.refusal: if not state.refusal_content_index_and_output: - # Initialize a content tracker for streaming refusal text + refusal_index = 0 + if state.reasoning_content_index_and_output: + refusal_index += 1 + if state.text_content_index_and_output: + refusal_index += 1 + state.refusal_content_index_and_output = ( - 0 if not state.text_content_index_and_output else 1, + refusal_index, ResponseOutputRefusal(refusal="", type="refusal"), ) # Start a new assistant message if one doesn't exist yet (in-progress) @@ -146,14 +224,16 @@ async def handle_stream( # Notify downstream that assistant message + first content part are starting yield ResponseOutputItemAddedEvent( item=assistant_item, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 type="response.output_item.added", sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) yield ResponseContentPartAddedEvent( content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 part=ResponseOutputText( text="", type="output_text", @@ -167,7 +247,8 @@ async def handle_stream( content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], delta=delta.refusal, item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 type="response.refusal.delta", sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) @@ -197,14 +278,37 @@ async def handle_stream( ) or "" state.function_calls[tc_delta.index].call_id += tc_delta.id or "" + if state.reasoning_content_index_and_output: + yield ResponseReasoningSummaryPartDoneEvent( + item_id=FAKE_RESPONSES_ID, + output_index=0, + summary_index=0, + part=DoneEventPart( + text=state.reasoning_content_index_and_output[1].summary[0].text, + type="summary_text", + ), + type="response.reasoning_summary_part.done", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), + ) + yield ResponseOutputItemDoneEvent( + item=state.reasoning_content_index_and_output[1], + output_index=0, + type="response.output_item.done", + sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), + ) + function_call_starting_index = 0 + if state.reasoning_content_index_and_output: + function_call_starting_index += 1 + if state.text_content_index_and_output: function_call_starting_index += 1 # Send end event for this content part yield ResponseContentPartDoneEvent( content_index=state.text_content_index_and_output[0], item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 part=state.text_content_index_and_output[1], type="response.content_part.done", sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), @@ -216,7 +320,8 @@ async def handle_stream( yield ResponseContentPartDoneEvent( content_index=state.refusal_content_index_and_output[0], item_id=FAKE_RESPONSES_ID, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 part=state.refusal_content_index_and_output[1], type="response.content_part.done", sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), @@ -261,6 +366,12 @@ async def handle_stream( # Finally, send the Response completed event outputs: list[ResponseOutputItem] = [] + + # include Reasoning item if it exists + if state.reasoning_content_index_and_output: + outputs.append(state.reasoning_content_index_and_output[1]) + + # include text or refusal content if they exist if state.text_content_index_and_output or state.refusal_content_index_and_output: assistant_msg = ResponseOutputMessage( id=FAKE_RESPONSES_ID, @@ -278,7 +389,8 @@ async def handle_stream( # send a ResponseOutputItemDone for the assistant message yield ResponseOutputItemDoneEvent( item=assistant_msg, - output_index=0, + output_index=state.reasoning_content_index_and_output + is not None, # fixed 0 -> 0 or 1 type="response.output_item.done", sequence_number=sequence_number.get_and_increment(), ) diff --git a/tests/test_reasoning_content.py b/tests/test_reasoning_content.py new file mode 100644 index 000000000..5160e09c2 --- /dev/null +++ b/tests/test_reasoning_content.py @@ -0,0 +1,289 @@ +from __future__ import annotations + +from collections.abc import AsyncIterator +from typing import Any, cast + +import pytest +from openai.types.chat import ChatCompletion, ChatCompletionChunk, ChatCompletionMessage +from openai.types.chat.chat_completion_chunk import Choice, ChoiceDelta +from openai.types.completion_usage import ( + CompletionTokensDetails, + CompletionUsage, + PromptTokensDetails, +) +from openai.types.responses import ( + Response, + ResponseOutputMessage, + ResponseOutputText, + ResponseReasoningItem, +) + +from agents.model_settings import ModelSettings +from agents.models.interface import ModelTracing +from agents.models.openai_chatcompletions import OpenAIChatCompletionsModel +from agents.models.openai_provider import OpenAIProvider + + +# Helper functions to create test objects consistently +def create_content_delta(content: str) -> dict[str, Any]: + """Create a delta dictionary with regular content""" + return { + "content": content, + "role": None, + "function_call": None, + "tool_calls": None + } + +def create_reasoning_delta(content: str) -> dict[str, Any]: + """Create a delta dictionary with reasoning content. The Only difference is reasoning_content""" + return { + "content": None, + "role": None, + "function_call": None, + "tool_calls": None, + "reasoning_content": content + } + + +def create_chunk(delta: dict[str, Any], include_usage: bool = False) -> ChatCompletionChunk: + """Create a ChatCompletionChunk with the given delta""" + # Create a ChoiceDelta object from the dictionary + delta_obj = ChoiceDelta( + content=delta.get("content"), + role=delta.get("role"), + function_call=delta.get("function_call"), + tool_calls=delta.get("tool_calls"), + ) + + # Add reasoning_content attribute dynamically if present in the delta + if "reasoning_content" in delta: + # Use direct assignment for the reasoning_content attribute + delta_obj_any = cast(Any, delta_obj) + delta_obj_any.reasoning_content = delta["reasoning_content"] + + # Create the chunk + chunk = ChatCompletionChunk( + id="chunk-id", + created=1, + model="deepseek is usually expected", + object="chat.completion.chunk", + choices=[Choice(index=0, delta=delta_obj)], + ) + + if include_usage: + chunk.usage = CompletionUsage( + completion_tokens=4, + prompt_tokens=2, + total_tokens=6, + completion_tokens_details=CompletionTokensDetails(reasoning_tokens=2), + prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(cached_tokens=0), + ) + + return chunk + + +async def create_fake_stream( + chunks: list[ChatCompletionChunk], +) -> AsyncIterator[ChatCompletionChunk]: + for chunk in chunks: + yield chunk + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_stream_response_yields_events_for_reasoning_content(monkeypatch) -> None: + """ + Validate that when a model streams reasoning content, + `stream_response` emits the appropriate sequence of events including + `response.reasoning_summary_text.delta` events for each chunk of the reasoning content and + constructs a completed response with a `ResponseReasoningItem` part. + """ + # Create test chunks + chunks = [ + # Reasoning content chunks + create_chunk(create_reasoning_delta("Let me think")), + create_chunk(create_reasoning_delta(" about this")), + # Regular content chunks + create_chunk(create_content_delta("The answer")), + create_chunk(create_content_delta(" is 42"), include_usage=True), + ] + + async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): + resp = Response( + id="resp-id", + created_at=0, + model="fake-model", + object="response", + output=[], + tool_choice="none", + tools=[], + parallel_tool_calls=False, + ) + return resp, create_fake_stream(chunks) + + monkeypatch.setattr(OpenAIChatCompletionsModel, "_fetch_response", patched_fetch_response) + model = OpenAIProvider(use_responses=False).get_model("gpt-4") + output_events = [] + async for event in model.stream_response( + system_instructions=None, + input="", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + prompt=None, + ): + output_events.append(event) + + # verify reasoning content events were emitted + reasoning_delta_events = [ + e for e in output_events if e.type == "response.reasoning_summary_text.delta" + ] + assert len(reasoning_delta_events) == 2 + assert reasoning_delta_events[0].delta == "Let me think" + assert reasoning_delta_events[1].delta == " about this" + + # verify regular content events were emitted + content_delta_events = [e for e in output_events if e.type == "response.output_text.delta"] + assert len(content_delta_events) == 2 + assert content_delta_events[0].delta == "The answer" + assert content_delta_events[1].delta == " is 42" + + # verify the final response contains both types of content + response_event = output_events[-1] + assert response_event.type == "response.completed" + assert len(response_event.response.output) == 2 + + # first item should be reasoning + assert isinstance(response_event.response.output[0], ResponseReasoningItem) + assert response_event.response.output[0].summary[0].text == "Let me think about this" + + # second item should be message with text + assert isinstance(response_event.response.output[1], ResponseOutputMessage) + assert isinstance(response_event.response.output[1].content[0], ResponseOutputText) + assert response_event.response.output[1].content[0].text == "The answer is 42" + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_get_response_with_reasoning_content(monkeypatch) -> None: + """ + Test that when a model returns reasoning content in addition to regular content, + `get_response` properly includes both in the response output. + """ + # create a message with reasoning content + msg = ChatCompletionMessage( + role="assistant", + content="The answer is 42", + ) + # Use dynamic attribute for reasoning_content + # We need to cast to Any to avoid mypy errors since reasoning_content is not a defined attribute + msg_with_reasoning = cast(Any, msg) + msg_with_reasoning.reasoning_content = "Let me think about this question carefully" + + # create a choice with the message + mock_choice = { + "index": 0, + "finish_reason": "stop", + "message": msg_with_reasoning, + "delta": None + } + + chat = ChatCompletion( + id="resp-id", + created=0, + model="deepseek is expected", + object="chat.completion", + choices=[mock_choice], # type: ignore[list-item] + usage=CompletionUsage( + completion_tokens=10, + prompt_tokens=5, + total_tokens=15, + completion_tokens_details=CompletionTokensDetails(reasoning_tokens=6), + prompt_tokens_details=PromptTokensDetails(cached_tokens=0), + ), + ) + + async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): + return chat + + monkeypatch.setattr(OpenAIChatCompletionsModel, "_fetch_response", patched_fetch_response) + model = OpenAIProvider(use_responses=False).get_model("gpt-4") + resp = await model.get_response( + system_instructions=None, + input="", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + prompt=None, + ) + + # should have produced a reasoning item and a message with text content + assert len(resp.output) == 2 + + # first output should be the reasoning item + assert isinstance(resp.output[0], ResponseReasoningItem) + assert resp.output[0].summary[0].text == "Let me think about this question carefully" + + # second output should be the message with text content + assert isinstance(resp.output[1], ResponseOutputMessage) + assert isinstance(resp.output[1].content[0], ResponseOutputText) + assert resp.output[1].content[0].text == "The answer is 42" + + +@pytest.mark.allow_call_model_methods +@pytest.mark.asyncio +async def test_stream_response_with_empty_reasoning_content(monkeypatch) -> None: + """ + Test that when a model streams empty reasoning content, + the response still processes correctly without errors. + """ + # create test chunks with empty reasoning content + chunks = [ + create_chunk(create_reasoning_delta("")), + create_chunk(create_content_delta("The answer is 42"), include_usage=True), + ] + + async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): + resp = Response( + id="resp-id", + created_at=0, + model="fake-model", + object="response", + output=[], + tool_choice="none", + tools=[], + parallel_tool_calls=False, + ) + return resp, create_fake_stream(chunks) + + monkeypatch.setattr(OpenAIChatCompletionsModel, "_fetch_response", patched_fetch_response) + model = OpenAIProvider(use_responses=False).get_model("gpt-4") + output_events = [] + async for event in model.stream_response( + system_instructions=None, + input="", + model_settings=ModelSettings(), + tools=[], + output_schema=None, + handoffs=[], + tracing=ModelTracing.DISABLED, + previous_response_id=None, + prompt=None + ): + output_events.append(event) + + # verify the final response contains the content + response_event = output_events[-1] + assert response_event.type == "response.completed" + + # should only have the message, not an empty reasoning item + assert len(response_event.response.output) == 1 + assert isinstance(response_event.response.output[0], ResponseOutputMessage) + assert isinstance(response_event.response.output[0].content[0], ResponseOutputText) + assert response_event.response.output[0].content[0].text == "The answer is 42" From 86642716e764ef7cfceb206c576d5e40358819a9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 27 Jun 2025 14:32:34 -0400 Subject: [PATCH 138/186] Add safety check handling for ComputerTool (#923) ### Summary - handle safety checks when using computer tools - expose new `on_safety_check` callback and data structure - return acknowledged checks in computer output - test acknowledging safety checks ### Test plan - `make format` - `make lint` - `make mypy` - `make tests` Resolves #843 ------ https://chatgpt.com/codex/tasks/task_i_684f207b8b588321a33642a2a9c96a1a --- src/agents/_run_impl.py | 30 +++++++++++++++++++++++ src/agents/tool.py | 24 +++++++++++++++++++ tests/test_computer_action.py | 45 ++++++++++++++++++++++++++++++++++- 3 files changed, 98 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index a75c5e825..4ac8b316b 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -28,6 +28,9 @@ ActionType, ActionWait, ) +from openai.types.responses.response_input_item_param import ( + ComputerCallOutputAcknowledgedSafetyCheck, +) from openai.types.responses.response_input_param import ComputerCallOutput, McpApprovalResponse from openai.types.responses.response_output_item import ( ImageGenerationCall, @@ -67,6 +70,7 @@ from .stream_events import RunItemStreamEvent, StreamEvent from .tool import ( ComputerTool, + ComputerToolSafetyCheckData, FunctionTool, FunctionToolResult, HostedMCPTool, @@ -638,6 +642,29 @@ async def execute_computer_actions( results: list[RunItem] = [] # Need to run these serially, because each action can affect the computer state for action in actions: + acknowledged: list[ComputerCallOutputAcknowledgedSafetyCheck] | None = None + if action.tool_call.pending_safety_checks and action.computer_tool.on_safety_check: + acknowledged = [] + for check in action.tool_call.pending_safety_checks: + data = ComputerToolSafetyCheckData( + ctx_wrapper=context_wrapper, + agent=agent, + tool_call=action.tool_call, + safety_check=check, + ) + maybe = action.computer_tool.on_safety_check(data) + ack = await maybe if inspect.isawaitable(maybe) else maybe + if ack: + acknowledged.append( + ComputerCallOutputAcknowledgedSafetyCheck( + id=check.id, + code=check.code, + message=check.message, + ) + ) + else: + raise UserError("Computer tool safety check was not acknowledged") + results.append( await ComputerAction.execute( agent=agent, @@ -645,6 +672,7 @@ async def execute_computer_actions( hooks=hooks, context_wrapper=context_wrapper, config=config, + acknowledged_safety_checks=acknowledged, ) ) @@ -998,6 +1026,7 @@ async def execute( hooks: RunHooks[TContext], context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], config: RunConfig, + acknowledged_safety_checks: list[ComputerCallOutputAcknowledgedSafetyCheck] | None = None, ) -> RunItem: output_func = ( cls._get_screenshot_async(action.computer_tool.computer, action.tool_call) @@ -1036,6 +1065,7 @@ async def execute( "image_url": image_url, }, type="computer_call_output", + acknowledged_safety_checks=acknowledged_safety_checks, ), ) diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index 283a9e24f..3aab47752 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -7,6 +7,10 @@ from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, Literal, Union, overload from openai.types.responses.file_search_tool_param import Filters, RankingOptions +from openai.types.responses.response_computer_tool_call import ( + PendingSafetyCheck, + ResponseComputerToolCall, +) from openai.types.responses.response_output_item import LocalShellCall, McpApprovalRequest from openai.types.responses.tool_param import CodeInterpreter, ImageGeneration, Mcp from openai.types.responses.web_search_tool_param import UserLocation @@ -142,11 +146,31 @@ class ComputerTool: as well as implements the computer actions like click, screenshot, etc. """ + on_safety_check: Callable[[ComputerToolSafetyCheckData], MaybeAwaitable[bool]] | None = None + """Optional callback to acknowledge computer tool safety checks.""" + @property def name(self): return "computer_use_preview" +@dataclass +class ComputerToolSafetyCheckData: + """Information about a computer tool safety check.""" + + ctx_wrapper: RunContextWrapper[Any] + """The run context.""" + + agent: Agent[Any] + """The agent performing the computer action.""" + + tool_call: ResponseComputerToolCall + """The computer tool call.""" + + safety_check: PendingSafetyCheck + """The pending safety check to acknowledge.""" + + @dataclass class MCPToolApprovalRequest: """A request to approve a tool call.""" diff --git a/tests/test_computer_action.py b/tests/test_computer_action.py index 70dcabd59..a306b1841 100644 --- a/tests/test_computer_action.py +++ b/tests/test_computer_action.py @@ -18,6 +18,7 @@ ActionScroll, ActionType, ActionWait, + PendingSafetyCheck, ResponseComputerToolCall, ) @@ -31,8 +32,9 @@ RunContextWrapper, RunHooks, ) -from agents._run_impl import ComputerAction, ToolRunComputerAction +from agents._run_impl import ComputerAction, RunImpl, ToolRunComputerAction from agents.items import ToolCallOutputItem +from agents.tool import ComputerToolSafetyCheckData class LoggingComputer(Computer): @@ -309,3 +311,44 @@ async def test_execute_invokes_hooks_and_returns_tool_call_output() -> None: assert raw["output"]["type"] == "computer_screenshot" assert "image_url" in raw["output"] assert raw["output"]["image_url"].endswith("xyz") + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_pending_safety_check_acknowledged() -> None: + """Safety checks should be acknowledged via the callback.""" + + computer = LoggingComputer(screenshot_return="img") + called: list[ComputerToolSafetyCheckData] = [] + + def on_sc(data: ComputerToolSafetyCheckData) -> bool: + called.append(data) + return True + + tool = ComputerTool(computer=computer, on_safety_check=on_sc) + safety = PendingSafetyCheck(id="sc", code="c", message="m") + tool_call = ResponseComputerToolCall( + id="t1", + type="computer_call", + action=ActionClick(type="click", x=1, y=1, button="left"), + call_id="t1", + pending_safety_checks=[safety], + status="completed", + ) + run_action = ToolRunComputerAction(tool_call=tool_call, computer_tool=tool) + agent = Agent(name="a", tools=[tool]) + ctx = RunContextWrapper(context=None) + + results = await RunImpl.execute_computer_actions( + agent=agent, + actions=[run_action], + hooks=RunHooks[Any](), + context_wrapper=ctx, + config=RunConfig(), + ) + + assert len(results) == 1 + raw = results[0].raw_item + assert isinstance(raw, dict) + assert raw.get("acknowledged_safety_checks") == [{"id": "sc", "code": "c", "message": "m"}] + assert len(called) == 1 + assert called[0].safety_check.id == "sc" From 18cb55e4c45f096d00263c3561d6f22a2299368e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 27 Jun 2025 16:56:19 -0400 Subject: [PATCH 139/186] v0.1.0 (#963) There's a small breaking change so incrementing the minor version number. --- docs/release.md | 16 +++++++++++----- pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 3 files changed, 13 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/docs/release.md b/docs/release.md index 3bfc6e9b8..a86103f96 100644 --- a/docs/release.md +++ b/docs/release.md @@ -1,4 +1,4 @@ -# Release process +# Release process/changelog The project follows a slightly modified version of semantic versioning using the form `0.Y.Z`. The leading `0` indicates the SDK is still evolving rapidly. Increment the components as follows: @@ -12,7 +12,13 @@ If you don't want breaking changes, we recommend pinning to `0.0.x` versions in We will increment `Z` for non-breaking changes: -- Bug fixes -- New features -- Changes to private interfaces -- Updates to beta features +- Bug fixes +- New features +- Changes to private interfaces +- Updates to beta features + +## Breaking change changelog + +### 0.1.0 + +In this version, [`MCPServer.list_tools()`][agents.mcp.server.MCPServer] has two new params: `run_context` and `agent`. You'll need to add these params to any classes that subclass `MCPServer`. diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 0dc0ca567..e659348ca 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.0.19" +version = "0.1.0" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 679d8d2c1..d882c9bc5 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1480,7 +1480,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.0.19" +version = "0.1.0" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From 586d4b2829d6b34069b15383ea5f2768c1c1e5b0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Anees <160124555+maneeshanif@users.noreply.github.com> Date: Tue, 8 Jul 2025 20:10:42 +0500 Subject: [PATCH 140/186] docs: mention 'name' is required in Agent constructor . fix: mention 'name' as required in Agent init doc (#1033) ## What Updated the docs under `docs/agents.md` to clarify that the `name` argument is required when initializing an `Agent`. ## Why Without this clarification, users get a confusing error: `TypeError: Agent.__init__() missing 1 required positional argument: 'name'` This matches the actual constructor in the source code and helps future devs avoid frustration. ## Reference - Source: [`agent.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/blob/main/src/agents/agent.py) --- docs/agents.md | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/docs/agents.md b/docs/agents.md index 39d4afd57..b11a4dd68 100644 --- a/docs/agents.md +++ b/docs/agents.md @@ -6,6 +6,7 @@ Agents are the core building block in your apps. An agent is a large language mo The most common properties of an agent you'll configure are: +- `name`: A required string that identifies your agent. - `instructions`: also known as a developer message or system prompt. - `model`: which LLM to use, and optional `model_settings` to configure model tuning parameters like temperature, top_p, etc. - `tools`: Tools that the agent can use to achieve its tasks. From f09874c6be9d60d2a2c2162132e10a2b5be9afb5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Daniel Hashmi <151331476+DanielHashmi@users.noreply.github.com> Date: Tue, 8 Jul 2025 20:14:16 +0500 Subject: [PATCH 141/186] Fix agent lifecycle example output to reflect correct hook execution order (#1015) **Problem:** The expected output in the agent lifecycle example incorrectly shows agent start hooks (`on_start`) running after tool execution and multiple times for the same agent. This misleads developers about when these lifecycle events actually occur. **Solution:** Updated the expected output to accurately reflect the OpenAI Agents framework behavior: - Agent start hooks run immediately when an agent begins execution - Start hooks only run once per agent activation, controlled by the `should_run_agent_start_hooks` flag - After handoffs, the new agent's start hook runs as the first event --- examples/basic/agent_lifecycle_example.py | 6 ++---- examples/basic/lifecycle_example.py | 14 ++++++-------- 2 files changed, 8 insertions(+), 12 deletions(-) diff --git a/examples/basic/agent_lifecycle_example.py b/examples/basic/agent_lifecycle_example.py index 29bb18c96..b4334a83b 100644 --- a/examples/basic/agent_lifecycle_example.py +++ b/examples/basic/agent_lifecycle_example.py @@ -101,12 +101,10 @@ async def main() -> None: ### (Start Agent) 1: Agent Start Agent started ### (Start Agent) 2: Agent Start Agent started tool random_number ### (Start Agent) 3: Agent Start Agent ended tool random_number with result 37 -### (Start Agent) 4: Agent Start Agent started -### (Start Agent) 5: Agent Start Agent handed off to Multiply Agent +### (Start Agent) 4: Agent Start Agent handed off to Multiply Agent ### (Multiply Agent) 1: Agent Multiply Agent started ### (Multiply Agent) 2: Agent Multiply Agent started tool multiply_by_two ### (Multiply Agent) 3: Agent Multiply Agent ended tool multiply_by_two with result 74 -### (Multiply Agent) 4: Agent Multiply Agent started -### (Multiply Agent) 5: Agent Multiply Agent ended with output number=74 +### (Multiply Agent) 4: Agent Multiply Agent ended with output number=74 Done! """ diff --git a/examples/basic/lifecycle_example.py b/examples/basic/lifecycle_example.py index 285bfecd6..02ce449f4 100644 --- a/examples/basic/lifecycle_example.py +++ b/examples/basic/lifecycle_example.py @@ -105,14 +105,12 @@ async def main() -> None: Enter a max number: 250 ### 1: Agent Start Agent started. Usage: 0 requests, 0 input tokens, 0 output tokens, 0 total tokens ### 2: Tool random_number started. Usage: 1 requests, 148 input tokens, 15 output tokens, 163 total tokens -### 3: Tool random_number ended with result 101. Usage: 1 requests, 148 input tokens, 15 output tokens, 163 total tokens -### 4: Agent Start Agent started. Usage: 1 requests, 148 input tokens, 15 output tokens, 163 total tokens -### 5: Handoff from Start Agent to Multiply Agent. Usage: 2 requests, 323 input tokens, 30 output tokens, 353 total tokens -### 6: Agent Multiply Agent started. Usage: 2 requests, 323 input tokens, 30 output tokens, 353 total tokens -### 7: Tool multiply_by_two started. Usage: 3 requests, 504 input tokens, 46 output tokens, 550 total tokens -### 8: Tool multiply_by_two ended with result 202. Usage: 3 requests, 504 input tokens, 46 output tokens, 550 total tokens -### 9: Agent Multiply Agent started. Usage: 3 requests, 504 input tokens, 46 output tokens, 550 total tokens -### 10: Agent Multiply Agent ended with output number=202. Usage: 4 requests, 714 input tokens, 63 output tokens, 777 total tokens +### 3: Tool random_number ended with result 101. Usage: 1 requests, 148 input tokens, 15 output tokens, 163 total token +### 4: Handoff from Start Agent to Multiply Agent. Usage: 2 requests, 323 input tokens, 30 output tokens, 353 total tokens +### 5: Agent Multiply Agent started. Usage: 2 requests, 323 input tokens, 30 output tokens, 353 total tokens +### 6: Tool multiply_by_two started. Usage: 3 requests, 504 input tokens, 46 output tokens, 550 total tokens +### 7: Tool multiply_by_two ended with result 202. Usage: 3 requests, 504 input tokens, 46 output tokens, 550 total tokens +### 8: Agent Multiply Agent ended with output number=202. Usage: 4 requests, 714 input tokens, 63 output tokens, 777 total tokens Done! """ From d1d2ecca53d1abdd1935aea4922a829908641859 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Thein Oo Date: Tue, 8 Jul 2025 11:15:58 -0400 Subject: [PATCH 142/186] Support mcp prompts (#1010) ### Summary Add MCP prompt support to enable user-controlled agent instruction generation. This enhancement allows MCP servers to provide prompts that can be used to dynamically generate agent instructions, enabling more flexible and user-controlled agent behavior. **Key changes:** - Added abstract `list_prompts()` and `get_prompt()` methods to base `MCPServer` class - Implemented prompt support in `MCPServerStdio` and `MCPServerStreamableHttp` classes - Added comprehensive test suite for prompt functionality - Created example MCP prompt server with working demonstration - Updated documentation with prompt usage examples **Note:** This PR implements MCP prompt support only. Resource support is not included in this implementation. ### Test plan - **Unit tests**: Added 11 comprehensive tests in `tests/mcp/test_prompt_server.py` covering: - Prompt listing and retrieval - Argument formatting and validation - Agent integration with prompt-generated instructions - Streaming and non-streaming scenarios - Error handling for missing prompts - **Integration tests**: Updated existing MCP test suite to handle new abstract methods - **Example verification**: Created working example with MCP prompt server and client - **All tests pass**: 450/450 tests passing after adding optional dependencies ### Issue number Partially addresses #544 (prompts only, resources not implemented) ### Checks - [x] I've added new tests (if relevant) - [x] I've added/updated the relevant documentation - [x] I've run `make lint` and `make format` - [x] I've made sure tests pass --------- Co-authored-by: thein --- docs/mcp.md | 34 ++- examples/mcp/prompt_server/README.md | 29 +++ examples/mcp/prompt_server/main.py | 110 ++++++++++ examples/mcp/prompt_server/server.py | 37 ++++ src/agents/mcp/server.py | 38 +++- tests/mcp/helpers.py | 14 +- tests/mcp/test_prompt_server.py | 301 +++++++++++++++++++++++++++ 7 files changed, 557 insertions(+), 6 deletions(-) create mode 100644 examples/mcp/prompt_server/README.md create mode 100644 examples/mcp/prompt_server/main.py create mode 100644 examples/mcp/prompt_server/server.py create mode 100644 tests/mcp/test_prompt_server.py diff --git a/docs/mcp.md b/docs/mcp.md index d30a916ac..eef61a047 100644 --- a/docs/mcp.md +++ b/docs/mcp.md @@ -4,7 +4,7 @@ The [Model context protocol](https://modelcontextprotocol.io/introduction) (aka > MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to various peripherals and accessories, MCP provides a standardized way to connect AI models to different data sources and tools. -The Agents SDK has support for MCP. This enables you to use a wide range of MCP servers to provide tools to your Agents. +The Agents SDK has support for MCP. This enables you to use a wide range of MCP servers to provide tools and prompts to your Agents. ## MCP servers @@ -135,6 +135,38 @@ The `ToolFilterContext` provides access to: - `agent`: The agent requesting the tools - `server_name`: The name of the MCP server +## Prompts + +MCP servers can also provide prompts that can be used to dynamically generate agent instructions. This allows you to create reusable instruction templates that can be customized with parameters. + +### Using prompts + +MCP servers that support prompts provide two key methods: + +- `list_prompts()`: Lists all available prompts on the server +- `get_prompt(name, arguments)`: Gets a specific prompt with optional parameters + +```python +# List available prompts +prompts_result = await server.list_prompts() +for prompt in prompts_result.prompts: + print(f"Prompt: {prompt.name} - {prompt.description}") + +# Get a specific prompt with parameters +prompt_result = await server.get_prompt( + "generate_code_review_instructions", + {"focus": "security vulnerabilities", "language": "python"} +) +instructions = prompt_result.messages[0].content.text + +# Use the prompt-generated instructions with an Agent +agent = Agent( + name="Code Reviewer", + instructions=instructions, # Instructions from MCP prompt + mcp_servers=[server] +) +``` + ## Caching Every time an Agent runs, it calls `list_tools()` on the MCP server. This can be a latency hit, especially if the server is a remote server. To automatically cache the list of tools, you can pass `cache_tools_list=True` to [`MCPServerStdio`][agents.mcp.server.MCPServerStdio], [`MCPServerSse`][agents.mcp.server.MCPServerSse], and [`MCPServerStreamableHttp`][agents.mcp.server.MCPServerStreamableHttp]. You should only do this if you're certain the tool list will not change. diff --git a/examples/mcp/prompt_server/README.md b/examples/mcp/prompt_server/README.md new file mode 100644 index 000000000..c1b1c3b37 --- /dev/null +++ b/examples/mcp/prompt_server/README.md @@ -0,0 +1,29 @@ +# MCP Prompt Server Example + +This example uses a local MCP prompt server in [server.py](server.py). + +Run the example via: + +``` +uv run python examples/mcp/prompt_server/main.py +``` + +## Details + +The example uses the `MCPServerStreamableHttp` class from `agents.mcp`. The server runs in a sub-process at `http://localhost:8000/mcp` and provides user-controlled prompts that generate agent instructions. + +The server exposes prompts like `generate_code_review_instructions` that take parameters such as focus area and programming language. The agent calls these prompts to dynamically generate its system instructions based on user-provided parameters. + +## Workflow + +The example demonstrates two key functions: + +1. **`show_available_prompts`** - Lists all available prompts on the MCP server, showing users what prompts they can select from. This demonstrates the discovery aspect of MCP prompts. + +2. **`demo_code_review`** - Shows the complete user-controlled prompt workflow: + - Calls `generate_code_review_instructions` with specific parameters (focus: "security vulnerabilities", language: "python") + - Uses the generated instructions to create an Agent with specialized code review capabilities + - Runs the agent against vulnerable sample code (command injection via `os.system`) + - The agent analyzes the code and provides security-focused feedback using available tools + +This pattern allows users to dynamically configure agent behavior through MCP prompts rather than hardcoded instructions. \ No newline at end of file diff --git a/examples/mcp/prompt_server/main.py b/examples/mcp/prompt_server/main.py new file mode 100644 index 000000000..8f2991fc0 --- /dev/null +++ b/examples/mcp/prompt_server/main.py @@ -0,0 +1,110 @@ +import asyncio +import os +import shutil +import subprocess +import time +from typing import Any + +from agents import Agent, Runner, gen_trace_id, trace +from agents.mcp import MCPServer, MCPServerStreamableHttp +from agents.model_settings import ModelSettings + + +async def get_instructions_from_prompt(mcp_server: MCPServer, prompt_name: str, **kwargs) -> str: + """Get agent instructions by calling MCP prompt endpoint (user-controlled)""" + print(f"Getting instructions from prompt: {prompt_name}") + + try: + prompt_result = await mcp_server.get_prompt(prompt_name, kwargs) + content = prompt_result.messages[0].content + if hasattr(content, 'text'): + instructions = content.text + else: + instructions = str(content) + print("Generated instructions") + return instructions + except Exception as e: + print(f"Failed to get instructions: {e}") + return f"You are a helpful assistant. Error: {e}" + + +async def demo_code_review(mcp_server: MCPServer): + """Demo: Code review with user-selected prompt""" + print("=== CODE REVIEW DEMO ===") + + # User explicitly selects prompt and parameters + instructions = await get_instructions_from_prompt( + mcp_server, + "generate_code_review_instructions", + focus="security vulnerabilities", + language="python", + ) + + agent = Agent( + name="Code Reviewer Agent", + instructions=instructions, # Instructions from MCP prompt + model_settings=ModelSettings(tool_choice="auto"), + ) + + message = """Please review this code: + +def process_user_input(user_input): + command = f"echo {user_input}" + os.system(command) + return "Command executed" + +""" + + print(f"Running: {message[:60]}...") + result = await Runner.run(starting_agent=agent, input=message) + print(result.final_output) + print("\n" + "=" * 50 + "\n") + + +async def show_available_prompts(mcp_server: MCPServer): + """Show available prompts for user selection""" + print("=== AVAILABLE PROMPTS ===") + + prompts_result = await mcp_server.list_prompts() + print("User can select from these prompts:") + for i, prompt in enumerate(prompts_result.prompts, 1): + print(f" {i}. {prompt.name} - {prompt.description}") + print() + + +async def main(): + async with MCPServerStreamableHttp( + name="Simple Prompt Server", + params={"url": "http://localhost:8000/mcp"}, + ) as server: + trace_id = gen_trace_id() + with trace(workflow_name="Simple Prompt Demo", trace_id=trace_id): + print(f"Trace: https://platform.openai.com/traces/trace?trace_id={trace_id}\n") + + await show_available_prompts(server) + await demo_code_review(server) + + +if __name__ == "__main__": + if not shutil.which("uv"): + raise RuntimeError("uv is not installed") + + process: subprocess.Popen[Any] | None = None + try: + this_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) + server_file = os.path.join(this_dir, "server.py") + + print("Starting Simple Prompt Server...") + process = subprocess.Popen(["uv", "run", server_file]) + time.sleep(3) + print("Server started\n") + except Exception as e: + print(f"Error starting server: {e}") + exit(1) + + try: + asyncio.run(main()) + finally: + if process: + process.terminate() + print("Server terminated.") diff --git a/examples/mcp/prompt_server/server.py b/examples/mcp/prompt_server/server.py new file mode 100644 index 000000000..01dcbac34 --- /dev/null +++ b/examples/mcp/prompt_server/server.py @@ -0,0 +1,37 @@ +from mcp.server.fastmcp import FastMCP + +# Create server +mcp = FastMCP("Prompt Server") + + +# Instruction-generating prompts (user-controlled) +@mcp.prompt() +def generate_code_review_instructions( + focus: str = "general code quality", language: str = "python" +) -> str: + """Generate agent instructions for code review tasks""" + print(f"[debug-server] generate_code_review_instructions({focus}, {language})") + + return f"""You are a senior {language} code review specialist. Your role is to provide comprehensive code analysis with focus on {focus}. + +INSTRUCTIONS: +- Analyze code for quality, security, performance, and best practices +- Provide specific, actionable feedback with examples +- Identify potential bugs, vulnerabilities, and optimization opportunities +- Suggest improvements with code examples when applicable +- Be constructive and educational in your feedback +- Focus particularly on {focus} aspects + +RESPONSE FORMAT: +1. Overall Assessment +2. Specific Issues Found +3. Security Considerations +4. Performance Notes +5. Recommended Improvements +6. Best Practices Suggestions + +Use the available tools to check current time if you need timestamps for your analysis.""" + + +if __name__ == "__main__": + mcp.run(transport="streamable-http") diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index f6c2b58ef..b7e41c91d 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -13,7 +13,7 @@ from mcp.client.sse import sse_client from mcp.client.streamable_http import GetSessionIdCallback, streamablehttp_client from mcp.shared.message import SessionMessage -from mcp.types import CallToolResult, InitializeResult +from mcp.types import CallToolResult, GetPromptResult, InitializeResult, ListPromptsResult from typing_extensions import NotRequired, TypedDict from ..exceptions import UserError @@ -63,6 +63,20 @@ async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> C """Invoke a tool on the server.""" pass + @abc.abstractmethod + async def list_prompts( + self, + ) -> ListPromptsResult: + """List the prompts available on the server.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def get_prompt( + self, name: str, arguments: dict[str, Any] | None = None + ) -> GetPromptResult: + """Get a specific prompt from the server.""" + pass + class _MCPServerWithClientSession(MCPServer, abc.ABC): """Base class for MCP servers that use a `ClientSession` to communicate with the server.""" @@ -118,9 +132,7 @@ async def _apply_tool_filter( return await self._apply_dynamic_tool_filter(tools, run_context, agent) def _apply_static_tool_filter( - self, - tools: list[MCPTool], - static_filter: ToolFilterStatic + self, tools: list[MCPTool], static_filter: ToolFilterStatic ) -> list[MCPTool]: """Apply static tool filtering based on allowlist and blocklist.""" filtered_tools = tools @@ -261,6 +273,24 @@ async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> C return await self.session.call_tool(tool_name, arguments) + async def list_prompts( + self, + ) -> ListPromptsResult: + """List the prompts available on the server.""" + if not self.session: + raise UserError("Server not initialized. Make sure you call `connect()` first.") + + return await self.session.list_prompts() + + async def get_prompt( + self, name: str, arguments: dict[str, Any] | None = None + ) -> GetPromptResult: + """Get a specific prompt from the server.""" + if not self.session: + raise UserError("Server not initialized. Make sure you call `connect()` first.") + + return await self.session.get_prompt(name, arguments) + async def cleanup(self): """Cleanup the server.""" async with self._cleanup_lock: diff --git a/tests/mcp/helpers.py b/tests/mcp/helpers.py index e0d8a813d..31d43c228 100644 --- a/tests/mcp/helpers.py +++ b/tests/mcp/helpers.py @@ -4,7 +4,7 @@ from typing import Any from mcp import Tool as MCPTool -from mcp.types import CallToolResult, TextContent +from mcp.types import CallToolResult, GetPromptResult, ListPromptsResult, PromptMessage, TextContent from agents.mcp import MCPServer from agents.mcp.server import _MCPServerWithClientSession @@ -94,6 +94,18 @@ async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None) -> C content=[TextContent(text=self.tool_results[-1], type="text")], ) + async def list_prompts(self, run_context=None, agent=None) -> ListPromptsResult: + """Return empty list of prompts for fake server""" + return ListPromptsResult(prompts=[]) + + async def get_prompt( + self, name: str, arguments: dict[str, Any] | None = None + ) -> GetPromptResult: + """Return a simple prompt result for fake server""" + content = f"Fake prompt content for {name}" + message = PromptMessage(role="user", content=TextContent(type="text", text=content)) + return GetPromptResult(description=f"Fake prompt: {name}", messages=[message]) + @property def name(self) -> str: return self._server_name diff --git a/tests/mcp/test_prompt_server.py b/tests/mcp/test_prompt_server.py new file mode 100644 index 000000000..15afe28e4 --- /dev/null +++ b/tests/mcp/test_prompt_server.py @@ -0,0 +1,301 @@ +from typing import Any + +import pytest + +from agents import Agent, Runner +from agents.mcp import MCPServer + +from ..fake_model import FakeModel +from ..test_responses import get_text_message + + +class FakeMCPPromptServer(MCPServer): + """Fake MCP server for testing prompt functionality""" + + def __init__(self, server_name: str = "fake_prompt_server"): + self.prompts: list[Any] = [] + self.prompt_results: dict[str, str] = {} + self._server_name = server_name + + def add_prompt(self, name: str, description: str, arguments: dict[str, Any] | None = None): + """Add a prompt to the fake server""" + from mcp.types import Prompt + + prompt = Prompt(name=name, description=description, arguments=[]) + self.prompts.append(prompt) + + def set_prompt_result(self, name: str, result: str): + """Set the result that should be returned for a prompt""" + self.prompt_results[name] = result + + async def connect(self): + pass + + async def cleanup(self): + pass + + async def list_prompts(self, run_context=None, agent=None): + """List available prompts""" + from mcp.types import ListPromptsResult + + return ListPromptsResult(prompts=self.prompts) + + async def get_prompt(self, name: str, arguments: dict[str, Any] | None = None): + """Get a prompt with arguments""" + from mcp.types import GetPromptResult, PromptMessage, TextContent + + if name not in self.prompt_results: + raise ValueError(f"Prompt '{name}' not found") + + content = self.prompt_results[name] + + # If it's a format string, try to format it with arguments + if arguments and "{" in content: + try: + content = content.format(**arguments) + except KeyError: + pass # Use original content if formatting fails + + message = PromptMessage(role="user", content=TextContent(type="text", text=content)) + + return GetPromptResult(description=f"Generated prompt for {name}", messages=[message]) + + async def list_tools(self, run_context=None, agent=None): + return [] + + async def call_tool(self, tool_name: str, arguments: dict[str, Any] | None = None): + raise NotImplementedError("This fake server doesn't support tools") + + @property + def name(self) -> str: + return self._server_name + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_list_prompts(): + """Test listing available prompts""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt( + "generate_code_review_instructions", "Generate agent instructions for code review tasks" + ) + + result = await server.list_prompts() + + assert len(result.prompts) == 1 + assert result.prompts[0].name == "generate_code_review_instructions" + assert "code review" in result.prompts[0].description + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_get_prompt_without_arguments(): + """Test getting a prompt without arguments""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt("simple_prompt", "A simple prompt") + server.set_prompt_result("simple_prompt", "You are a helpful assistant.") + + result = await server.get_prompt("simple_prompt") + + assert len(result.messages) == 1 + assert result.messages[0].content.text == "You are a helpful assistant." + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_get_prompt_with_arguments(): + """Test getting a prompt with arguments""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt( + "generate_code_review_instructions", "Generate agent instructions for code review tasks" + ) + server.set_prompt_result( + "generate_code_review_instructions", + "You are a senior {language} code review specialist. Focus on {focus}.", + ) + + result = await server.get_prompt( + "generate_code_review_instructions", + {"focus": "security vulnerabilities", "language": "python"}, + ) + + assert len(result.messages) == 1 + expected_text = ( + "You are a senior python code review specialist. Focus on security vulnerabilities." + ) + assert result.messages[0].content.text == expected_text + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_get_prompt_not_found(): + """Test getting a prompt that doesn't exist""" + server = FakeMCPPromptServer() + + with pytest.raises(ValueError, match="Prompt 'nonexistent' not found"): + await server.get_prompt("nonexistent") + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_agent_with_prompt_instructions(): + """Test using prompt-generated instructions with an agent""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt( + "generate_code_review_instructions", "Generate agent instructions for code review tasks" + ) + server.set_prompt_result( + "generate_code_review_instructions", + "You are a code reviewer. Analyze the provided code for security issues.", + ) + + # Get instructions from prompt + prompt_result = await server.get_prompt("generate_code_review_instructions") + instructions = prompt_result.messages[0].content.text + + # Create agent with prompt-generated instructions + model = FakeModel() + agent = Agent(name="prompt_agent", instructions=instructions, model=model, mcp_servers=[server]) + + # Mock model response + model.add_multiple_turn_outputs( + [[get_text_message("Code analysis complete. Found security vulnerability.")]] + ) + + # Run the agent + result = await Runner.run(agent, input="Review this code: def unsafe_exec(cmd): os.system(cmd)") + + assert "Code analysis complete" in result.final_output + assert ( + agent.instructions + == "You are a code reviewer. Analyze the provided code for security issues." + ) + + +@pytest.mark.asyncio +@pytest.mark.parametrize("streaming", [False, True]) +async def test_agent_with_prompt_instructions_streaming(streaming: bool): + """Test using prompt-generated instructions with streaming and non-streaming""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt( + "generate_code_review_instructions", "Generate agent instructions for code review tasks" + ) + server.set_prompt_result( + "generate_code_review_instructions", + "You are a {language} code reviewer focusing on {focus}.", + ) + + # Get instructions from prompt with arguments + prompt_result = await server.get_prompt( + "generate_code_review_instructions", {"language": "Python", "focus": "security"} + ) + instructions = prompt_result.messages[0].content.text + + # Create agent + model = FakeModel() + agent = Agent( + name="streaming_prompt_agent", instructions=instructions, model=model, mcp_servers=[server] + ) + + model.add_multiple_turn_outputs([[get_text_message("Security analysis complete.")]]) + + if streaming: + streaming_result = Runner.run_streamed(agent, input="Review code") + async for _ in streaming_result.stream_events(): + pass + final_result = streaming_result.final_output + else: + result = await Runner.run(agent, input="Review code") + final_result = result.final_output + + assert "Security analysis complete" in final_result + assert agent.instructions == "You are a Python code reviewer focusing on security." + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_multiple_prompts(): + """Test server with multiple prompts""" + server = FakeMCPPromptServer() + + # Add multiple prompts + server.add_prompt( + "generate_code_review_instructions", "Generate agent instructions for code review tasks" + ) + server.add_prompt( + "generate_testing_instructions", "Generate agent instructions for testing tasks" + ) + + server.set_prompt_result("generate_code_review_instructions", "You are a code reviewer.") + server.set_prompt_result("generate_testing_instructions", "You are a test engineer.") + + # Test listing prompts + prompts_result = await server.list_prompts() + assert len(prompts_result.prompts) == 2 + + prompt_names = [p.name for p in prompts_result.prompts] + assert "generate_code_review_instructions" in prompt_names + assert "generate_testing_instructions" in prompt_names + + # Test getting each prompt + review_result = await server.get_prompt("generate_code_review_instructions") + assert review_result.messages[0].content.text == "You are a code reviewer." + + testing_result = await server.get_prompt("generate_testing_instructions") + assert testing_result.messages[0].content.text == "You are a test engineer." + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_prompt_with_complex_arguments(): + """Test prompt with complex argument formatting""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt( + "generate_detailed_instructions", "Generate detailed instructions with multiple parameters" + ) + server.set_prompt_result( + "generate_detailed_instructions", + "You are a {role} specialist. Your focus is on {focus}. " + + "You work with {language} code. Your experience level is {level}.", + ) + + arguments = { + "role": "security", + "focus": "vulnerability detection", + "language": "Python", + "level": "senior", + } + + result = await server.get_prompt("generate_detailed_instructions", arguments) + + expected = ( + "You are a security specialist. Your focus is on vulnerability detection. " + "You work with Python code. Your experience level is senior." + ) + assert result.messages[0].content.text == expected + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_prompt_with_missing_arguments(): + """Test prompt with missing arguments in format string""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt("incomplete_prompt", "Prompt with missing arguments") + server.set_prompt_result("incomplete_prompt", "You are a {role} working on {task}.") + + # Only provide one of the required arguments + result = await server.get_prompt("incomplete_prompt", {"role": "developer"}) + + # Should return the original string since formatting fails + assert result.messages[0].content.text == "You are a {role} working on {task}." + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_prompt_server_cleanup(): + """Test that prompt server cleanup works correctly""" + server = FakeMCPPromptServer() + server.add_prompt("test_prompt", "Test prompt") + server.set_prompt_result("test_prompt", "Test result") + + # Test that server works before cleanup + result = await server.get_prompt("test_prompt") + assert result.messages[0].content.text == "Test result" + + # Cleanup should not raise any errors + await server.cleanup() + + # Server should still work after cleanup (in this fake implementation) + result = await server.get_prompt("test_prompt") + assert result.messages[0].content.text == "Test result" From e5ba91ba04b2d31a1c0a9db55b3b3c9c42c23d61 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Viraj <123119434+vrtnis@users.noreply.github.com> Date: Tue, 8 Jul 2025 10:22:27 -0700 Subject: [PATCH 143/186] Add on_start support to VoiceWorkflowBase and VoicePipeline (#922) I added an optional `on_start()` method to `VoiceWorkflowBase`, allowing voice workflows to emit an initial TTS message before any user input. This aligns with the usage pattern suggested in #488 The `VoicePipeline._run_multi_turn()` method was updated to call this hook and stream any yielded messages via TTS before transcription begins. No changes are required to existing workflows, as the method defaults to returning an empty `AsyncIterator[str]`. Resolves #488 and thus improves UX for voice agents that need to greet or instruct users proactively. All tests pass under Python 3.12. Let me know if you'd like an example workflow or docs added in a follow-up! --- src/agents/voice/pipeline.py | 6 ++++++ src/agents/voice/workflow.py | 8 ++++++++ 2 files changed, 14 insertions(+) diff --git a/src/agents/voice/pipeline.py b/src/agents/voice/pipeline.py index d1dac57cf..5addd995f 100644 --- a/src/agents/voice/pipeline.py +++ b/src/agents/voice/pipeline.py @@ -125,6 +125,12 @@ async def _run_multi_turn(self, audio_input: StreamedAudioInput) -> StreamedAudi self._get_tts_model(), self.config.tts_settings, self.config ) + try: + async for intro_text in self.workflow.on_start(): + await output._add_text(intro_text) + except Exception as e: + logger.warning(f"on_start() failed: {e}") + transcription_session = await self._get_stt_model().create_session( audio_input, self.config.stt_settings, diff --git a/src/agents/voice/workflow.py b/src/agents/voice/workflow.py index c706ec413..538676ad1 100644 --- a/src/agents/voice/workflow.py +++ b/src/agents/voice/workflow.py @@ -32,6 +32,14 @@ def run(self, transcription: str) -> AsyncIterator[str]: """ pass + async def on_start(self) -> AsyncIterator[str]: + """ + Optional method that runs before any user input is received. Can be used + to deliver a greeting or instruction via TTS. Defaults to doing nothing. + """ + return + yield + class VoiceWorkflowHelper: @classmethod From 6358cd9525134ca3347085de654a33f9ca480690 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Antoine Legrand <2t.antoine@gmail.com> Date: Tue, 8 Jul 2025 19:22:56 +0200 Subject: [PATCH 144/186] Add Makefile check rule to run all the linters and checkers (#1038) It adds a Makefile rule `check` to run all linters and checkers in a single command. With only `make check` instead of 3-4 commands, it can help to forget one of them before pushing a PR. --- Makefile | 8 ++++++-- README.md | 6 ++++++ 2 files changed, 12 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/Makefile b/Makefile index 5c6aba425..9a88f93a1 100644 --- a/Makefile +++ b/Makefile @@ -7,6 +7,10 @@ format: uv run ruff format uv run ruff check --fix +.PHONY: format-check +format-check: + uv run ruff format --check + .PHONY: lint lint: uv run ruff check @@ -55,5 +59,5 @@ serve-docs: deploy-docs: uv run mkdocs gh-deploy --force --verbose - - +.PHONY: check +check: format-check lint mypy tests diff --git a/README.md b/README.md index 079aebb06..755c342ae 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -170,10 +170,16 @@ make sync 2. (After making changes) lint/test +``` +make check # run tests linter and typechecker +``` + +Or to run them individually: ``` make tests # run tests make mypy # run typechecker make lint # run linter +make format-check # run style checker ``` ## Acknowledgements From 1720e4a8bc895c33409594732db1dad7c02d9027 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Antoine Legrand <2t.antoine@gmail.com> Date: Tue, 8 Jul 2025 19:23:09 +0200 Subject: [PATCH 145/186] Support for file_input content (#fix 893) (#1009) PDF and file upload are supported by litellm and various models. This PR enables them. fixes #893 --- src/agents/models/chatcmpl_converter.py | 16 +++++++++++++++- 1 file changed, 15 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py index 25d9f083d..9d0c6cf5e 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py @@ -19,6 +19,7 @@ ChatCompletionToolMessageParam, ChatCompletionUserMessageParam, ) +from openai.types.chat.chat_completion_content_part_param import File, FileFile from openai.types.chat.chat_completion_tool_param import ChatCompletionToolParam from openai.types.chat.completion_create_params import ResponseFormat from openai.types.responses import ( @@ -27,6 +28,7 @@ ResponseFunctionToolCall, ResponseFunctionToolCallParam, ResponseInputContentParam, + ResponseInputFileParam, ResponseInputImageParam, ResponseInputTextParam, ResponseOutputMessage, @@ -251,7 +253,19 @@ def extract_all_content( ) ) elif isinstance(c, dict) and c.get("type") == "input_file": - raise UserError(f"File uploads are not supported for chat completions {c}") + casted_file_param = cast(ResponseInputFileParam, c) + if "file_data" not in casted_file_param or not casted_file_param["file_data"]: + raise UserError( + f"Only file_data is supported for input_file {casted_file_param}" + ) + out.append( + File( + type="file", + file=FileFile( + file_data=casted_file_param["file_data"], + ), + ) + ) else: raise UserError(f"Unknown content: {c}") return out From e251fa6b1b726a4d8261a8573edd7e134d518680 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Muhammad Fasih <161964251+HafizFasih@users.noreply.github.com> Date: Tue, 8 Jul 2025 22:25:31 +0500 Subject: [PATCH 146/186] description_override is not properly used for function_schema.description (#1000) Describe the bug A clear and concise description of what the bug is. In the function_schema method of the OpenAI Agents SDK, the following line: ```python description=description_override or doc_info.description if doc_info else None ``` does not honor description_override when `use_docstring_info=False`. This happens because of operator precedence in Python. Without parentheses, the expression is interpreted as: ```python description=(description_override or doc_info.description) if doc_info else None ``` So when doc_info is None, even if description_override is set, it falls back to None Debug information Python version (e.g. Python 3.10) Repro steps ```python from agents.function_schema import function_schema def my_func(): pass schema = function_schema( my_func, description_override ="CustomDescription", use_docstring_info=False ) print(schema.description) # Expected: "CustomDescription", Actual: None ``` Expected behavior Even when use_docstring_info=False, if description_override is provided, it should be used for description. Suggested Fix: Update this line: description=description_override or doc_info.description if doc_info else None To this (with parentheses to enforce correct evaluation): description=description_override or (doc_info.description if doc_info else None) --- src/agents/function_schema.py | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/function_schema.py b/src/agents/function_schema.py index dd1db1fee..e1a91e189 100644 --- a/src/agents/function_schema.py +++ b/src/agents/function_schema.py @@ -337,7 +337,8 @@ def function_schema( # 5. Return as a FuncSchema dataclass return FuncSchema( name=func_name, - description=description_override or doc_info.description if doc_info else None, + # Ensure description_override takes precedence even if docstring info is disabled. + description=description_override or (doc_info.description if doc_info else None), params_pydantic_model=dynamic_model, params_json_schema=json_schema, signature=sig, From c92fe77e832da77642e9fb81db4721a1c06a8d69 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "Zhanzhao (Deo) Liang" Date: Wed, 9 Jul 2025 01:26:23 +0800 Subject: [PATCH 147/186] avoid concat tool call delta id (#990) --- src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py index 0cf1e6a3e..83fa32abc 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_stream_handler.py @@ -276,7 +276,7 @@ async def handle_stream( state.function_calls[tc_delta.index].name += ( tc_function.name if tc_function else "" ) or "" - state.function_calls[tc_delta.index].call_id += tc_delta.id or "" + state.function_calls[tc_delta.index].call_id = tc_delta.id or "" if state.reasoning_content_index_and_output: yield ResponseReasoningSummaryPartDoneEvent( From db85a6d0310de3bb608555ee6b43bc9579e26e0c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Nathan Brake <33383515+njbrake@users.noreply.github.com> Date: Tue, 8 Jul 2025 13:28:16 -0400 Subject: [PATCH 148/186] Fix #976 MCP filtering, make agent and run ctx optional (#977) This is a patch to address the most pressing issue of #976 while we discuss whether or not these parameters should exist in `list_tools` or should be migrated elsewhere. Resolves #976 --- src/agents/mcp/server.py | 10 ++++++---- 1 file changed, 6 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index b7e41c91d..4fd606e34 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -52,8 +52,8 @@ async def cleanup(self): @abc.abstractmethod async def list_tools( self, - run_context: RunContextWrapper[Any], - agent: Agent[Any], + run_context: RunContextWrapper[Any] | None = None, + agent: Agent[Any] | None = None, ) -> list[MCPTool]: """List the tools available on the server.""" pass @@ -243,8 +243,8 @@ async def connect(self): async def list_tools( self, - run_context: RunContextWrapper[Any], - agent: Agent[Any], + run_context: RunContextWrapper[Any] | None = None, + agent: Agent[Any] | None = None, ) -> list[MCPTool]: """List the tools available on the server.""" if not self.session: @@ -263,6 +263,8 @@ async def list_tools( # Filter tools based on tool_filter filtered_tools = tools if self.tool_filter is not None: + if run_context is None or agent is None: + raise UserError("run_context and agent are required for dynamic tool filtering") filtered_tools = await self._apply_tool_filter(filtered_tools, run_context, agent) return filtered_tools From 6b94ad0f85a79eded117b698154e3109d5300928 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Stephan Fitzpatrick Date: Thu, 10 Jul 2025 09:18:49 -0700 Subject: [PATCH 149/186] Add Sessions for Automatic Conversation History Management (#752) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit # Overview Resolves #745 This PR introduces **Sessions**, a new core feature that automatically maintains conversation history across multiple agent runs, eliminating the need to manually handle `.to_input_list()` between turns. ## Key Features ### 🧠 Automatic Memory Management - **Zero-effort conversation continuity**: Agents automatically remember previous context without manual state management - **Session-based organization**: Each conversation is isolated by unique session IDs - **Seamless integration**: Works with existing `Runner.run()`, `Runner.run_sync()`, and `Runner.run_streamed()` methods ### 🔌 Extensible Session Protocol - **Library-agnostic design**: Clean protocol interface allows any storage backend - **Drop-in implementations**: Easy integration with Redis, PostgreSQL, MongoDB, or any custom storage - **Production-ready interface**: Async-first design with proper error handling and type safety - **Vendor flexibility**: Library authors can provide their own Session implementations ### 💾 Built-in SQLite Implementation - **In-memory SQLite**: Perfect for temporary conversations during development - **Persistent SQLite**: File-based storage for conversations that survive application restarts - **Thread-safe operations**: Production-ready with connection pooling and proper concurrency handling ### 🔧 Simple API ```python # Before: Manual conversation management result1 = await Runner.run(agent, "What's the weather?") new_input = result1.to_input_list() + [{"role": "user", "content": "How about tomorrow?"}] result2 = await Runner.run(agent, new_input) # After: Automatic with Sessions session = SQLiteSession("user_123") result1 = await Runner.run(agent, "What's the weather?", session=session) result2 = await Runner.run(agent, "How about tomorrow?", session=session) # Remembers context automatically ``` ## What's Included ### Core Session Protocol - **`Session` Protocol**: Clean, async interface that any storage backend can implement - **Type-safe design**: Full type hints and runtime validation - **Standard operations**: `get_items()`, `add_items()`, `pop_item()`, `clear_session()` - **Extensibility-first**: Designed for third-party implementations ### Reference Implementation - **`SQLiteSession` Class**: Production-ready SQLite implementation - **Automatic schema management**: Creates tables and indexes automatically - **Connection pooling**: Thread-safe operations with proper resource management - **Flexible storage**: In-memory or persistent file-based databases ### Runner Integration - **New `session` parameter**: Drop-in addition to existing `Runner` methods - **Backward compatibility**: Zero breaking changes to existing code - **Automatic history management**: Prepends conversation history before each run ## Session Protocol for Library Authors The Session protocol provides a clean interface for implementing custom storage backends: ```python from agents.memory import Session from typing import List class MyCustomSession: """Custom session implementation following the Session protocol.""" def __init__(self, session_id: str): self.session_id = session_id # Your initialization here async def get_items(self, limit: int | None = None) -> List[dict]: """Retrieve conversation history for this session.""" # Your implementation here pass async def add_items(self, items: List[dict]) -> None: """Store new items for this session.""" # Your implementation here pass async def pop_item(self) -> dict | None: """Remove and return the most recent item from this session.""" # Your implementation here pass async def clear_session(self) -> None: """Clear all items for this session.""" # Your implementation here pass # Works seamlessly with any custom implementation result = await Runner.run(agent, "Hello", session=MyCustomSession("session_123")) ``` ### Example Third-Party Implementations ```python # Redis-based session (hypothetical library implementation) from redis_sessions import RedisSession session = RedisSession("user_123", redis_url="redis://localhost:6379") # PostgreSQL-based session (hypothetical library implementation) from postgres_sessions import PostgreSQLSession session = PostgreSQLSession("user_123", connection_string="postgresql://...") # Cloud-based session (hypothetical library implementation) from cloud_sessions import CloudSession session = CloudSession("user_123", api_key="...", region="us-east-1") # All work identically with the Runner result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session) ``` ## Benefits ### For Application Developers - **Reduces boilerplate**: No more manual `.to_input_list()` management - **Prevents memory leaks**: Automatic cleanup and organized storage - **Easier debugging**: Clear conversation history tracking - **Flexible storage**: Choose the right backend for your needs ### For Library Authors - **Clean integration**: Simple protocol to implement for any storage backend - **Type safety**: Full type hints and runtime validation - **Async-first**: Modern async/await design throughout - **Documentation**: Comprehensive examples and API reference ### For Applications - **Better user experience**: Seamless conversation continuity - **Scalable architecture**: Support for multiple concurrent conversations - **Flexible deployment**: In-memory for development, production storage for scale - **Multi-agent support**: Same conversation history can be shared across different agents ## Usage Examples ### Basic Usage with SQLiteSession ```python from agents import Agent, Runner, SQLiteSession agent = Agent(name="Assistant", instructions="Reply concisely.") session = SQLiteSession("conversation_123") # Conversation flows naturally await Runner.run(agent, "Hi, I'm planning a trip to Japan", session=session) await Runner.run(agent, "What's the best time to visit?", session=session) await Runner.run(agent, "How about cherry blossom season?", session=session) ``` ### Multiple Sessions with Isolation ```python # Different users get separate conversation histories session_alice = SQLiteSession("user_alice") session_bob = SQLiteSession("user_bob") # Completely isolated conversations await Runner.run(agent, "I like pizza", session=session_alice) await Runner.run(agent, "I like sushi", session=session_bob) ``` ### Persistent vs In-Memory Storage ```python # In-memory database (lost when process ends) session = SQLiteSession("user_123") # Persistent file-based database session = SQLiteSession("user_123", "conversations.db") ``` ### Session Management Operations ```python session = SQLiteSession("user_123") # Get all items in a session items = await session.get_items() # Add new items to a session new_items = [ {"role": "user", "content": "Hello"}, {"role": "assistant", "content": "Hi there!"} ] await session.add_items(new_items) # Remove and return the most recent item (useful for corrections) last_item = await session.pop_item() # Clear all items from a session await session.clear_session() ``` ### Message Correction Pattern ```python # User wants to correct their last question user_message = await session.pop_item() # Remove user's question assistant_message = await session.pop_item() # Remove agent's response # Ask a corrected question result = await Runner.run( agent, "What's 2 + 3?", # Corrected question session=session ) ``` ## Technical Details ### Session Protocol Design - **Async-first**: All operations are async for non-blocking I/O - **Type-safe**: Full type hints with runtime validation - **Error handling**: Graceful degradation and detailed error messages - **Resource management**: Proper cleanup and connection handling ### SQLiteSession Implementation - **Thread-safe operations** with connection pooling - **Automatic schema management** with proper indexing - **JSON serialization** for message storage - **Memory-efficient** conversation retrieval and storage - **Cross-platform compatibility** ## Breaking Changes None. This is a purely additive feature that doesn't affect existing functionality. ## Documentation - Updated core concepts in `docs/index.md` to highlight Sessions as a key primitive - New comprehensive guide at `docs/sessions.md` with protocol implementation examples - Enhanced `docs/running_agents.md` with automatic vs manual conversation management - Full API reference integration via `docs/ref/memory.md` - Implementation guide for library authors Sessions represent a significant architectural improvement for building conversational AI applications with the Agents SDK. The extensible Session protocol enables the ecosystem to provide specialized storage backends while maintaining a consistent, simple API for application developers. --------- Co-authored-by: Rohan Mehta --- README.md | 111 +++++- docs/index.md | 2 + docs/ref/memory.md | 8 + docs/running_agents.md | 37 +- docs/scripts/translate_docs.py | 4 +- docs/sessions.md | 319 ++++++++++++++++ examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb | 2 +- examples/basic/session_example.py | 77 ++++ examples/reasoning_content/main.py | 4 +- mkdocs.yml | 3 + src/agents/__init__.py | 3 + src/agents/agent.py | 4 +- src/agents/memory/__init__.py | 3 + src/agents/memory/session.py | 369 +++++++++++++++++++ src/agents/model_settings.py | 13 +- src/agents/run.py | 110 +++++- src/agents/tool.py | 1 - tests/mcp/test_tool_filtering.py | 9 +- tests/model_settings/test_serialization.py | 2 +- tests/test_reasoning_content.py | 14 +- tests/test_session.py | 400 +++++++++++++++++++++ 21 files changed, 1462 insertions(+), 33 deletions(-) create mode 100644 docs/ref/memory.md create mode 100644 docs/sessions.md create mode 100644 examples/basic/session_example.py create mode 100644 src/agents/memory/__init__.py create mode 100644 src/agents/memory/session.py create mode 100644 tests/test_session.py diff --git a/README.md b/README.md index 755c342ae..638f94b21 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -12,10 +12,119 @@ The OpenAI Agents SDK is a lightweight yet powerful framework for building multi 1. [**Agents**](https://openai.github.io/openai-agents-python/agents): LLMs configured with instructions, tools, guardrails, and handoffs 2. [**Handoffs**](https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/): A specialized tool call used by the Agents SDK for transferring control between agents 3. [**Guardrails**](https://openai.github.io/openai-agents-python/guardrails/): Configurable safety checks for input and output validation -4. [**Tracing**](https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/): Built-in tracking of agent runs, allowing you to view, debug and optimize your workflows +4. [**Sessions**](#sessions): Automatic conversation history management across agent runs +5. [**Tracing**](https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/): Built-in tracking of agent runs, allowing you to view, debug and optimize your workflows Explore the [examples](examples) directory to see the SDK in action, and read our [documentation](https://openai.github.io/openai-agents-python/) for more details. +## Sessions + +The Agents SDK provides built-in session memory to automatically maintain conversation history across multiple agent runs, eliminating the need to manually handle `.to_input_list()` between turns. + +### Quick start + +```python +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + +# Create agent +agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="Reply very concisely.", +) + +# Create a session instance +session = SQLiteSession("conversation_123") + +# First turn +result = await Runner.run( + agent, + "What city is the Golden Gate Bridge in?", + session=session +) +print(result.final_output) # "San Francisco" + +# Second turn - agent automatically remembers previous context +result = await Runner.run( + agent, + "What state is it in?", + session=session +) +print(result.final_output) # "California" + +# Also works with synchronous runner +result = Runner.run_sync( + agent, + "What's the population?", + session=session +) +print(result.final_output) # "Approximately 39 million" +``` + +### Session options + +- **No memory** (default): No session memory when session parameter is omitted +- **`session: Session = DatabaseSession(...)`**: Use a Session instance to manage conversation history + +```python +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + +# Custom SQLite database file +session = SQLiteSession("user_123", "conversations.db") +agent = Agent(name="Assistant") + +# Different session IDs maintain separate conversation histories +result1 = await Runner.run( + agent, + "Hello", + session=session +) +result2 = await Runner.run( + agent, + "Hello", + session=SQLiteSession("user_456", "conversations.db") +) +``` + +### Custom session implementations + +You can implement your own session memory by creating a class that follows the `Session` protocol: + +```python +from agents.memory import Session +from typing import List + +class MyCustomSession: + """Custom session implementation following the Session protocol.""" + + def __init__(self, session_id: str): + self.session_id = session_id + # Your initialization here + + async def get_items(self, limit: int | None = None) -> List[dict]: + # Retrieve conversation history for the session + pass + + async def add_items(self, items: List[dict]) -> None: + # Store new items for the session + pass + + async def pop_item(self) -> dict | None: + # Remove and return the most recent item from the session + pass + + async def clear_session(self) -> None: + # Clear all items for the session + pass + +# Use your custom session +agent = Agent(name="Assistant") +result = await Runner.run( + agent, + "Hello", + session=MyCustomSession("my_session") +) +``` + ## Get started 1. Set up your Python environment diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md index 8aef6574e..935c4be5b 100644 --- a/docs/index.md +++ b/docs/index.md @@ -5,6 +5,7 @@ The [OpenAI Agents SDK](https://github.com/openai/openai-agents-python) enables - **Agents**, which are LLMs equipped with instructions and tools - **Handoffs**, which allow agents to delegate to other agents for specific tasks - **Guardrails**, which enable the inputs to agents to be validated +- **Sessions**, which automatically maintains conversation history across agent runs In combination with Python, these primitives are powerful enough to express complex relationships between tools and agents, and allow you to build real-world applications without a steep learning curve. In addition, the SDK comes with built-in **tracing** that lets you visualize and debug your agentic flows, as well as evaluate them and even fine-tune models for your application. @@ -21,6 +22,7 @@ Here are the main features of the SDK: - Python-first: Use built-in language features to orchestrate and chain agents, rather than needing to learn new abstractions. - Handoffs: A powerful feature to coordinate and delegate between multiple agents. - Guardrails: Run input validations and checks in parallel to your agents, breaking early if the checks fail. +- Sessions: Automatic conversation history management across agent runs, eliminating manual state handling. - Function tools: Turn any Python function into a tool, with automatic schema generation and Pydantic-powered validation. - Tracing: Built-in tracing that lets you visualize, debug and monitor your workflows, as well as use the OpenAI suite of evaluation, fine-tuning and distillation tools. diff --git a/docs/ref/memory.md b/docs/ref/memory.md new file mode 100644 index 000000000..04a2258bf --- /dev/null +++ b/docs/ref/memory.md @@ -0,0 +1,8 @@ +# Memory + +::: agents.memory + + options: + members: + - Session + - SQLiteSession diff --git a/docs/running_agents.md b/docs/running_agents.md index f631cf46f..6898f5101 100644 --- a/docs/running_agents.md +++ b/docs/running_agents.md @@ -65,7 +65,9 @@ Calling any of the run methods can result in one or more agents running (and hen At the end of the agent run, you can choose what to show to the user. For example, you might show the user every new item generated by the agents, or just the final output. Either way, the user might then ask a followup question, in which case you can call the run method again. -You can use the base [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] method to get the inputs for the next turn. +### Manual conversation management + +You can manually manage conversation history using the [`RunResultBase.to_input_list()`][agents.result.RunResultBase.to_input_list] method to get the inputs for the next turn: ```python async def main(): @@ -84,6 +86,39 @@ async def main(): # California ``` +### Automatic conversation management with Sessions + +For a simpler approach, you can use [Sessions](sessions.md) to automatically handle conversation history without manually calling `.to_input_list()`: + +```python +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + +async def main(): + agent = Agent(name="Assistant", instructions="Reply very concisely.") + + # Create session instance + session = SQLiteSession("conversation_123") + + with trace(workflow_name="Conversation", group_id=thread_id): + # First turn + result = await Runner.run(agent, "What city is the Golden Gate Bridge in?", session=session) + print(result.final_output) + # San Francisco + + # Second turn - agent automatically remembers previous context + result = await Runner.run(agent, "What state is it in?", session=session) + print(result.final_output) + # California +``` + +Sessions automatically: + +- Retrieves conversation history before each run +- Stores new messages after each run +- Maintains separate conversations for different session IDs + +See the [Sessions documentation](sessions.md) for more details. + ## Exceptions The SDK raises exceptions in certain cases. The full list is in [`agents.exceptions`][]. As an overview: diff --git a/docs/scripts/translate_docs.py b/docs/scripts/translate_docs.py index 5dada2681..ac40b6fa8 100644 --- a/docs/scripts/translate_docs.py +++ b/docs/scripts/translate_docs.py @@ -266,7 +266,9 @@ def translate_single_source_file(file_path: str) -> None: def main(): parser = argparse.ArgumentParser(description="Translate documentation files") - parser.add_argument("--file", type=str, help="Specific file to translate (relative to docs directory)") + parser.add_argument( + "--file", type=str, help="Specific file to translate (relative to docs directory)" + ) args = parser.parse_args() if args.file: diff --git a/docs/sessions.md b/docs/sessions.md new file mode 100644 index 000000000..8906f0e6d --- /dev/null +++ b/docs/sessions.md @@ -0,0 +1,319 @@ +# Sessions + +The Agents SDK provides built-in session memory to automatically maintain conversation history across multiple agent runs, eliminating the need to manually handle `.to_input_list()` between turns. + +Sessions stores conversation history for a specific session, allowing agents to maintain context without requiring explicit manual memory management. This is particularly useful for building chat applications or multi-turn conversations where you want the agent to remember previous interactions. + +## Quick start + +```python +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + +# Create agent +agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="Reply very concisely.", +) + +# Create a session instance with a session ID +session = SQLiteSession("conversation_123") + +# First turn +result = await Runner.run( + agent, + "What city is the Golden Gate Bridge in?", + session=session +) +print(result.final_output) # "San Francisco" + +# Second turn - agent automatically remembers previous context +result = await Runner.run( + agent, + "What state is it in?", + session=session +) +print(result.final_output) # "California" + +# Also works with synchronous runner +result = Runner.run_sync( + agent, + "What's the population?", + session=session +) +print(result.final_output) # "Approximately 39 million" +``` + +## How it works + +When session memory is enabled: + +1. **Before each run**: The runner automatically retrieves the conversation history for the session and prepends it to the input items. +2. **After each run**: All new items generated during the run (user input, assistant responses, tool calls, etc.) are automatically stored in the session. +3. **Context preservation**: Each subsequent run with the same session includes the full conversation history, allowing the agent to maintain context. + +This eliminates the need to manually call `.to_input_list()` and manage conversation state between runs. + +## Memory operations + +### Basic operations + +Sessions supports several operations for managing conversation history: + +```python +from agents import SQLiteSession + +session = SQLiteSession("user_123", "conversations.db") + +# Get all items in a session +items = await session.get_items() + +# Add new items to a session +new_items = [ + {"role": "user", "content": "Hello"}, + {"role": "assistant", "content": "Hi there!"} +] +await session.add_items(new_items) + +# Remove and return the most recent item +last_item = await session.pop_item() +print(last_item) # {"role": "assistant", "content": "Hi there!"} + +# Clear all items from a session +await session.clear_session() +``` + +### Using pop_item for corrections + +The `pop_item` method is particularly useful when you want to undo or modify the last item in a conversation: + +```python +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + +agent = Agent(name="Assistant") +session = SQLiteSession("correction_example") + +# Initial conversation +result = await Runner.run( + agent, + "What's 2 + 2?", + session=session +) +print(f"Agent: {result.final_output}") + +# User wants to correct their question +user_item = await session.pop_item() # Remove user's question +assistant_item = await session.pop_item() # Remove agent's response + +# Ask a corrected question +result = await Runner.run( + agent, + "What's 2 + 3?", + session=session +) +print(f"Agent: {result.final_output}") +``` + +## Memory options + +### No memory (default) + +```python +# Default behavior - no session memory +result = await Runner.run(agent, "Hello") +``` + +### SQLite memory + +```python +from agents import SQLiteSession + +# In-memory database (lost when process ends) +session = SQLiteSession("user_123") + +# Persistent file-based database +session = SQLiteSession("user_123", "conversations.db") + +# Use the session +result = await Runner.run( + agent, + "Hello", + session=session +) +``` + +### Multiple sessions + +```python +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + +agent = Agent(name="Assistant") + +# Different sessions maintain separate conversation histories +session_1 = SQLiteSession("user_123", "conversations.db") +session_2 = SQLiteSession("user_456", "conversations.db") + +result1 = await Runner.run( + agent, + "Hello", + session=session_1 +) +result2 = await Runner.run( + agent, + "Hello", + session=session_2 +) +``` + +## Custom memory implementations + +You can implement your own session memory by creating a class that follows the [`Session`][agents.memory.session.Session] protocol: + +````python +from agents.memory import Session +from typing import List + +class MyCustomSession: + """Custom session implementation following the Session protocol.""" + + def __init__(self, session_id: str): + self.session_id = session_id + # Your initialization here + + async def get_items(self, limit: int | None = None) -> List[dict]: + """Retrieve conversation history for this session.""" + # Your implementation here + pass + + async def add_items(self, items: List[dict]) -> None: + """Store new items for this session.""" + # Your implementation here + pass + + async def pop_item(self) -> dict | None: + """Remove and return the most recent item from this session.""" + # Your implementation here + pass + + async def clear_session(self) -> None: + """Clear all items for this session.""" + # Your implementation here + pass + +# Use your custom session +agent = Agent(name="Assistant") +result = await Runner.run( + agent, + "Hello", + session=MyCustomSession("my_session") +) + +## Session management + +### Session ID naming + +Use meaningful session IDs that help you organize conversations: + +- User-based: `"user_12345"` +- Thread-based: `"thread_abc123"` +- Context-based: `"support_ticket_456"` + +### Memory persistence + +- Use in-memory SQLite (`SQLiteSession("session_id")`) for temporary conversations +- Use file-based SQLite (`SQLiteSession("session_id", "path/to/db.sqlite")`) for persistent conversations +- Consider implementing custom session backends for production systems (Redis, PostgreSQL, etc.) + +### Session management + +```python +# Clear a session when conversation should start fresh +await session.clear_session() + +# Different agents can share the same session +support_agent = Agent(name="Support") +billing_agent = Agent(name="Billing") +session = SQLiteSession("user_123") + +# Both agents will see the same conversation history +result1 = await Runner.run( + support_agent, + "Help me with my account", + session=session +) +result2 = await Runner.run( + billing_agent, + "What are my charges?", + session=session +) +```` + +## Complete example + +Here's a complete example showing session memory in action: + +```python +import asyncio +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + + +async def main(): + # Create an agent + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="Reply very concisely.", + ) + + # Create a session instance that will persist across runs + session = SQLiteSession("conversation_123", "conversation_history.db") + + print("=== Sessions Example ===") + print("The agent will remember previous messages automatically.\n") + + # First turn + print("First turn:") + print("User: What city is the Golden Gate Bridge in?") + result = await Runner.run( + agent, + "What city is the Golden Gate Bridge in?", + session=session + ) + print(f"Assistant: {result.final_output}") + print() + + # Second turn - the agent will remember the previous conversation + print("Second turn:") + print("User: What state is it in?") + result = await Runner.run( + agent, + "What state is it in?", + session=session + ) + print(f"Assistant: {result.final_output}") + print() + + # Third turn - continuing the conversation + print("Third turn:") + print("User: What's the population of that state?") + result = await Runner.run( + agent, + "What's the population of that state?", + session=session + ) + print(f"Assistant: {result.final_output}") + print() + + print("=== Conversation Complete ===") + print("Notice how the agent remembered the context from previous turns!") + print("Sessions automatically handles conversation history.") + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) +``` + +## API Reference + +For detailed API documentation, see: + +- [`Session`][agents.memory.Session] - Protocol interface +- [`SQLiteSession`][agents.memory.SQLiteSession] - SQLite implementation diff --git a/examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb b/examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb index 42ee8e6a2..8dd3bb379 100644 --- a/examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb +++ b/examples/basic/hello_world_jupyter.ipynb @@ -30,7 +30,7 @@ "agent = Agent(name=\"Assistant\", instructions=\"You are a helpful assistant\")\n", "\n", "# Intended for Jupyter notebooks where there's an existing event loop\n", - "result = await Runner.run(agent, \"Write a haiku about recursion in programming.\") # type: ignore[top-level-await] # noqa: F704\n", + "result = await Runner.run(agent, \"Write a haiku about recursion in programming.\") # type: ignore[top-level-await] # noqa: F704\n", "print(result.final_output)" ] } diff --git a/examples/basic/session_example.py b/examples/basic/session_example.py new file mode 100644 index 000000000..63d1d1b7c --- /dev/null +++ b/examples/basic/session_example.py @@ -0,0 +1,77 @@ +""" +Example demonstrating session memory functionality. + +This example shows how to use session memory to maintain conversation history +across multiple agent runs without manually handling .to_input_list(). +""" + +import asyncio + +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession + + +async def main(): + # Create an agent + agent = Agent( + name="Assistant", + instructions="Reply very concisely.", + ) + + # Create a session instance that will persist across runs + session_id = "conversation_123" + session = SQLiteSession(session_id) + + print("=== Session Example ===") + print("The agent will remember previous messages automatically.\n") + + # First turn + print("First turn:") + print("User: What city is the Golden Gate Bridge in?") + result = await Runner.run( + agent, + "What city is the Golden Gate Bridge in?", + session=session, + ) + print(f"Assistant: {result.final_output}") + print() + + # Second turn - the agent will remember the previous conversation + print("Second turn:") + print("User: What state is it in?") + result = await Runner.run(agent, "What state is it in?", session=session) + print(f"Assistant: {result.final_output}") + print() + + # Third turn - continuing the conversation + print("Third turn:") + print("User: What's the population of that state?") + result = await Runner.run( + agent, + "What's the population of that state?", + session=session, + ) + print(f"Assistant: {result.final_output}") + print() + + print("=== Conversation Complete ===") + print("Notice how the agent remembered the context from previous turns!") + print("Sessions automatically handles conversation history.") + + # Demonstrate the limit parameter - get only the latest 2 items + print("\n=== Latest Items Demo ===") + latest_items = await session.get_items(limit=2) + print("Latest 2 items:") + for i, msg in enumerate(latest_items, 1): + role = msg.get("role", "unknown") + content = msg.get("content", "") + print(f" {i}. {role}: {content}") + + print(f"\nFetched {len(latest_items)} out of total conversation history.") + + # Get all items to show the difference + all_items = await session.get_items() + print(f"Total items in session: {len(all_items)}") + + +if __name__ == "__main__": + asyncio.run(main()) diff --git a/examples/reasoning_content/main.py b/examples/reasoning_content/main.py index 5f67e1779..c23b04254 100644 --- a/examples/reasoning_content/main.py +++ b/examples/reasoning_content/main.py @@ -44,7 +44,7 @@ async def stream_with_reasoning_content(): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, - prompt=None + prompt=None, ): if event.type == "response.reasoning_summary_text.delta": print( @@ -82,7 +82,7 @@ async def get_response_with_reasoning_content(): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, - prompt=None + prompt=None, ) # Extract reasoning content and regular content from the response diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index b79e6454f..a465bfefa 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -57,6 +57,7 @@ plugins: - Documentation: - agents.md - running_agents.md + - sessions.md - results.md - streaming.md - repl.md @@ -82,6 +83,7 @@ plugins: - ref/index.md - ref/agent.md - ref/run.md + - ref/memory.md - ref/repl.md - ref/tool.md - ref/result.md @@ -140,6 +142,7 @@ plugins: - ドキュメント: - agents.md - running_agents.md + - sessions.md - results.md - streaming.md - repl.md diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 1296b72be..1bcb06e9f 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -40,6 +40,7 @@ TResponseInputItem, ) from .lifecycle import AgentHooks, RunHooks +from .memory import Session, SQLiteSession from .model_settings import ModelSettings from .models.interface import Model, ModelProvider, ModelTracing from .models.openai_chatcompletions import OpenAIChatCompletionsModel @@ -209,6 +210,8 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): "ItemHelpers", "RunHooks", "AgentHooks", + "Session", + "SQLiteSession", "RunContextWrapper", "TContext", "RunErrorDetails", diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index 6c87297f1..2f77f5f2a 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -256,9 +256,7 @@ async def get_prompt( """Get the prompt for the agent.""" return await PromptUtil.to_model_input(self.prompt, run_context, self) - async def get_mcp_tools( - self, run_context: RunContextWrapper[TContext] - ) -> list[Tool]: + async def get_mcp_tools(self, run_context: RunContextWrapper[TContext]) -> list[Tool]: """Fetches the available tools from the MCP servers.""" convert_schemas_to_strict = self.mcp_config.get("convert_schemas_to_strict", False) return await MCPUtil.get_all_function_tools( diff --git a/src/agents/memory/__init__.py b/src/agents/memory/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..059ca57ab --- /dev/null +++ b/src/agents/memory/__init__.py @@ -0,0 +1,3 @@ +from .session import Session, SQLiteSession + +__all__ = ["Session", "SQLiteSession"] diff --git a/src/agents/memory/session.py b/src/agents/memory/session.py new file mode 100644 index 000000000..8db0971eb --- /dev/null +++ b/src/agents/memory/session.py @@ -0,0 +1,369 @@ +from __future__ import annotations + +import asyncio +import json +import sqlite3 +import threading +from abc import ABC, abstractmethod +from pathlib import Path +from typing import TYPE_CHECKING, Protocol, runtime_checkable + +if TYPE_CHECKING: + from ..items import TResponseInputItem + + +@runtime_checkable +class Session(Protocol): + """Protocol for session implementations. + + Session stores conversation history for a specific session, allowing + agents to maintain context without requiring explicit manual memory management. + """ + + session_id: str + + async def get_items(self, limit: int | None = None) -> list[TResponseInputItem]: + """Retrieve the conversation history for this session. + + Args: + limit: Maximum number of items to retrieve. If None, retrieves all items. + When specified, returns the latest N items in chronological order. + + Returns: + List of input items representing the conversation history + """ + ... + + async def add_items(self, items: list[TResponseInputItem]) -> None: + """Add new items to the conversation history. + + Args: + items: List of input items to add to the history + """ + ... + + async def pop_item(self) -> TResponseInputItem | None: + """Remove and return the most recent item from the session. + + Returns: + The most recent item if it exists, None if the session is empty + """ + ... + + async def clear_session(self) -> None: + """Clear all items for this session.""" + ... + + +class SessionABC(ABC): + """Abstract base class for session implementations. + + Session stores conversation history for a specific session, allowing + agents to maintain context without requiring explicit manual memory management. + + This ABC is intended for internal use and as a base class for concrete implementations. + Third-party libraries should implement the Session protocol instead. + """ + + session_id: str + + @abstractmethod + async def get_items(self, limit: int | None = None) -> list[TResponseInputItem]: + """Retrieve the conversation history for this session. + + Args: + limit: Maximum number of items to retrieve. If None, retrieves all items. + When specified, returns the latest N items in chronological order. + + Returns: + List of input items representing the conversation history + """ + ... + + @abstractmethod + async def add_items(self, items: list[TResponseInputItem]) -> None: + """Add new items to the conversation history. + + Args: + items: List of input items to add to the history + """ + ... + + @abstractmethod + async def pop_item(self) -> TResponseInputItem | None: + """Remove and return the most recent item from the session. + + Returns: + The most recent item if it exists, None if the session is empty + """ + ... + + @abstractmethod + async def clear_session(self) -> None: + """Clear all items for this session.""" + ... + + +class SQLiteSession(SessionABC): + """SQLite-based implementation of session storage. + + This implementation stores conversation history in a SQLite database. + By default, uses an in-memory database that is lost when the process ends. + For persistent storage, provide a file path. + """ + + def __init__( + self, + session_id: str, + db_path: str | Path = ":memory:", + sessions_table: str = "agent_sessions", + messages_table: str = "agent_messages", + ): + """Initialize the SQLite session. + + Args: + session_id: Unique identifier for the conversation session + db_path: Path to the SQLite database file. Defaults to ':memory:' (in-memory database) + sessions_table: Name of the table to store session metadata. Defaults to + 'agent_sessions' + messages_table: Name of the table to store message data. Defaults to 'agent_messages' + """ + self.session_id = session_id + self.db_path = db_path + self.sessions_table = sessions_table + self.messages_table = messages_table + self._local = threading.local() + self._lock = threading.Lock() + + # For in-memory databases, we need a shared connection to avoid thread isolation + # For file databases, we use thread-local connections for better concurrency + self._is_memory_db = str(db_path) == ":memory:" + if self._is_memory_db: + self._shared_connection = sqlite3.connect(":memory:", check_same_thread=False) + self._shared_connection.execute("PRAGMA journal_mode=WAL") + self._init_db_for_connection(self._shared_connection) + else: + # For file databases, initialize the schema once since it persists + init_conn = sqlite3.connect(str(self.db_path), check_same_thread=False) + init_conn.execute("PRAGMA journal_mode=WAL") + self._init_db_for_connection(init_conn) + init_conn.close() + + def _get_connection(self) -> sqlite3.Connection: + """Get a database connection.""" + if self._is_memory_db: + # Use shared connection for in-memory database to avoid thread isolation + return self._shared_connection + else: + # Use thread-local connections for file databases + if not hasattr(self._local, "connection"): + self._local.connection = sqlite3.connect( + str(self.db_path), + check_same_thread=False, + ) + self._local.connection.execute("PRAGMA journal_mode=WAL") + assert isinstance(self._local.connection, sqlite3.Connection), ( + f"Expected sqlite3.Connection, got {type(self._local.connection)}" + ) + return self._local.connection + + def _init_db_for_connection(self, conn: sqlite3.Connection) -> None: + """Initialize the database schema for a specific connection.""" + conn.execute( + f""" + CREATE TABLE IF NOT EXISTS {self.sessions_table} ( + session_id TEXT PRIMARY KEY, + created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, + updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP + ) + """ + ) + + conn.execute( + f""" + CREATE TABLE IF NOT EXISTS {self.messages_table} ( + id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, + session_id TEXT NOT NULL, + message_data TEXT NOT NULL, + created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, + FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES {self.sessions_table} (session_id) + ON DELETE CASCADE + ) + """ + ) + + conn.execute( + f""" + CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_{self.messages_table}_session_id + ON {self.messages_table} (session_id, created_at) + """ + ) + + conn.commit() + + async def get_items(self, limit: int | None = None) -> list[TResponseInputItem]: + """Retrieve the conversation history for this session. + + Args: + limit: Maximum number of items to retrieve. If None, retrieves all items. + When specified, returns the latest N items in chronological order. + + Returns: + List of input items representing the conversation history + """ + + def _get_items_sync(): + conn = self._get_connection() + with self._lock if self._is_memory_db else threading.Lock(): + if limit is None: + # Fetch all items in chronological order + cursor = conn.execute( + f""" + SELECT message_data FROM {self.messages_table} + WHERE session_id = ? + ORDER BY created_at ASC + """, + (self.session_id,), + ) + else: + # Fetch the latest N items in chronological order + cursor = conn.execute( + f""" + SELECT message_data FROM {self.messages_table} + WHERE session_id = ? + ORDER BY created_at DESC + LIMIT ? + """, + (self.session_id, limit), + ) + + rows = cursor.fetchall() + + # Reverse to get chronological order when using DESC + if limit is not None: + rows = list(reversed(rows)) + + items = [] + for (message_data,) in rows: + try: + item = json.loads(message_data) + items.append(item) + except json.JSONDecodeError: + # Skip invalid JSON entries + continue + + return items + + return await asyncio.to_thread(_get_items_sync) + + async def add_items(self, items: list[TResponseInputItem]) -> None: + """Add new items to the conversation history. + + Args: + items: List of input items to add to the history + """ + if not items: + return + + def _add_items_sync(): + conn = self._get_connection() + + with self._lock if self._is_memory_db else threading.Lock(): + # Ensure session exists + conn.execute( + f""" + INSERT OR IGNORE INTO {self.sessions_table} (session_id) VALUES (?) + """, + (self.session_id,), + ) + + # Add items + message_data = [(self.session_id, json.dumps(item)) for item in items] + conn.executemany( + f""" + INSERT INTO {self.messages_table} (session_id, message_data) VALUES (?, ?) + """, + message_data, + ) + + # Update session timestamp + conn.execute( + f""" + UPDATE {self.sessions_table} + SET updated_at = CURRENT_TIMESTAMP + WHERE session_id = ? + """, + (self.session_id,), + ) + + conn.commit() + + await asyncio.to_thread(_add_items_sync) + + async def pop_item(self) -> TResponseInputItem | None: + """Remove and return the most recent item from the session. + + Returns: + The most recent item if it exists, None if the session is empty + """ + + def _pop_item_sync(): + conn = self._get_connection() + with self._lock if self._is_memory_db else threading.Lock(): + # Use DELETE with RETURNING to atomically delete and return the most recent item + cursor = conn.execute( + f""" + DELETE FROM {self.messages_table} + WHERE id = ( + SELECT id FROM {self.messages_table} + WHERE session_id = ? + ORDER BY created_at DESC + LIMIT 1 + ) + RETURNING message_data + """, + (self.session_id,), + ) + + result = cursor.fetchone() + conn.commit() + + if result: + message_data = result[0] + try: + item = json.loads(message_data) + return item + except json.JSONDecodeError: + # Return None for corrupted JSON entries (already deleted) + return None + + return None + + return await asyncio.to_thread(_pop_item_sync) + + async def clear_session(self) -> None: + """Clear all items for this session.""" + + def _clear_session_sync(): + conn = self._get_connection() + with self._lock if self._is_memory_db else threading.Lock(): + conn.execute( + f"DELETE FROM {self.messages_table} WHERE session_id = ?", + (self.session_id,), + ) + conn.execute( + f"DELETE FROM {self.sessions_table} WHERE session_id = ?", + (self.session_id,), + ) + conn.commit() + + await asyncio.to_thread(_clear_session_sync) + + def close(self) -> None: + """Close the database connection.""" + if self._is_memory_db: + if hasattr(self, "_shared_connection"): + self._shared_connection.close() + else: + if hasattr(self._local, "connection"): + self._local.connection.close() diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index 26af94ba3..f81f10989 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -17,9 +17,9 @@ class _OmitTypeAnnotation: @classmethod def __get_pydantic_core_schema__( - cls, - _source_type: Any, - _handler: GetCoreSchemaHandler, + cls, + _source_type: Any, + _handler: GetCoreSchemaHandler, ) -> core_schema.CoreSchema: def validate_from_none(value: None) -> _Omit: return _Omit() @@ -39,13 +39,14 @@ def validate_from_none(value: None) -> _Omit: from_none_schema, ] ), - serialization=core_schema.plain_serializer_function_ser_schema( - lambda instance: None - ), + serialization=core_schema.plain_serializer_function_ser_schema(lambda instance: None), ) + + Omit = Annotated[_Omit, _OmitTypeAnnotation] Headers: TypeAlias = Mapping[str, Union[str, Omit]] + @dataclass class ModelSettings: """Settings to use when calling an LLM. diff --git a/src/agents/run.py b/src/agents/run.py index e5f9378ec..2dd9524bb 100644 --- a/src/agents/run.py +++ b/src/agents/run.py @@ -32,6 +32,7 @@ ModelBehaviorError, OutputGuardrailTripwireTriggered, RunErrorDetails, + UserError, ) from .guardrail import ( InputGuardrail, @@ -43,6 +44,7 @@ from .items import ItemHelpers, ModelResponse, RunItem, TResponseInputItem from .lifecycle import RunHooks from .logger import logger +from .memory import Session from .model_settings import ModelSettings from .models.interface import Model, ModelProvider from .models.multi_provider import MultiProvider @@ -156,6 +158,9 @@ class RunOptions(TypedDict, Generic[TContext]): previous_response_id: NotRequired[str | None] """The ID of the previous response, if any.""" + session: NotRequired[Session | None] + """The session for the run.""" + class Runner: @classmethod @@ -169,6 +174,7 @@ async def run( hooks: RunHooks[TContext] | None = None, run_config: RunConfig | None = None, previous_response_id: str | None = None, + session: Session | None = None, ) -> RunResult: """Run a workflow starting at the given agent. The agent will run in a loop until a final output is generated. The loop runs like so: @@ -205,6 +211,7 @@ async def run( hooks=hooks, run_config=run_config, previous_response_id=previous_response_id, + session=session, ) @classmethod @@ -218,6 +225,7 @@ def run_sync( hooks: RunHooks[TContext] | None = None, run_config: RunConfig | None = None, previous_response_id: str | None = None, + session: Session | None = None, ) -> RunResult: """Run a workflow synchronously, starting at the given agent. Note that this just wraps the `run` method, so it will not work if there's already an event loop (e.g. inside an async @@ -257,6 +265,7 @@ def run_sync( hooks=hooks, run_config=run_config, previous_response_id=previous_response_id, + session=session, ) @classmethod @@ -269,6 +278,7 @@ def run_streamed( hooks: RunHooks[TContext] | None = None, run_config: RunConfig | None = None, previous_response_id: str | None = None, + session: Session | None = None, ) -> RunResultStreaming: """Run a workflow starting at the given agent in streaming mode. The returned result object contains a method you can use to stream semantic events as they are generated. @@ -305,6 +315,7 @@ def run_streamed( hooks=hooks, run_config=run_config, previous_response_id=previous_response_id, + session=session, ) @@ -325,11 +336,15 @@ async def run( hooks = kwargs.get("hooks") run_config = kwargs.get("run_config") previous_response_id = kwargs.get("previous_response_id") + session = kwargs.get("session") if hooks is None: hooks = RunHooks[Any]() if run_config is None: run_config = RunConfig() + # Prepare input with session if enabled + prepared_input = await self._prepare_input_with_session(input, session) + tool_use_tracker = AgentToolUseTracker() with TraceCtxManager( @@ -340,7 +355,7 @@ async def run( disabled=run_config.tracing_disabled, ): current_turn = 0 - original_input: str | list[TResponseInputItem] = copy.deepcopy(input) + original_input: str | list[TResponseInputItem] = copy.deepcopy(prepared_input) generated_items: list[RunItem] = [] model_responses: list[ModelResponse] = [] @@ -399,7 +414,7 @@ async def run( starting_agent, starting_agent.input_guardrails + (run_config.input_guardrails or []), - copy.deepcopy(input), + copy.deepcopy(prepared_input), context_wrapper, ), self._run_single_turn( @@ -441,7 +456,7 @@ async def run( turn_result.next_step.output, context_wrapper, ) - return RunResult( + result = RunResult( input=original_input, new_items=generated_items, raw_responses=model_responses, @@ -451,6 +466,11 @@ async def run( output_guardrail_results=output_guardrail_results, context_wrapper=context_wrapper, ) + + # Save the conversation to session if enabled + await self._save_result_to_session(session, input, result) + + return result elif isinstance(turn_result.next_step, NextStepHandoff): current_agent = cast(Agent[TContext], turn_result.next_step.new_agent) current_span.finish(reset_current=True) @@ -488,10 +508,13 @@ def run_sync( hooks = kwargs.get("hooks") run_config = kwargs.get("run_config") previous_response_id = kwargs.get("previous_response_id") + session = kwargs.get("session") + return asyncio.get_event_loop().run_until_complete( self.run( starting_agent, input, + session=session, context=context, max_turns=max_turns, hooks=hooks, @@ -511,6 +534,8 @@ def run_streamed( hooks = kwargs.get("hooks") run_config = kwargs.get("run_config") previous_response_id = kwargs.get("previous_response_id") + session = kwargs.get("session") + if hooks is None: hooks = RunHooks[Any]() if run_config is None: @@ -563,6 +588,7 @@ def run_streamed( context_wrapper=context_wrapper, run_config=run_config, previous_response_id=previous_response_id, + session=session, ) ) return streamed_result @@ -621,6 +647,7 @@ async def _start_streaming( context_wrapper: RunContextWrapper[TContext], run_config: RunConfig, previous_response_id: str | None, + session: Session | None, ): if streamed_result.trace: streamed_result.trace.start(mark_as_current=True) @@ -634,6 +661,12 @@ async def _start_streaming( streamed_result._event_queue.put_nowait(AgentUpdatedStreamEvent(new_agent=current_agent)) try: + # Prepare input with session if enabled + prepared_input = await AgentRunner._prepare_input_with_session(starting_input, session) + + # Update the streamed result with the prepared input + streamed_result.input = prepared_input + while True: if streamed_result.is_complete: break @@ -680,7 +713,7 @@ async def _start_streaming( cls._run_input_guardrails_with_queue( starting_agent, starting_agent.input_guardrails + (run_config.input_guardrails or []), - copy.deepcopy(ItemHelpers.input_to_new_input_list(starting_input)), + copy.deepcopy(ItemHelpers.input_to_new_input_list(prepared_input)), context_wrapper, streamed_result, current_span, @@ -734,6 +767,23 @@ async def _start_streaming( streamed_result.output_guardrail_results = output_guardrail_results streamed_result.final_output = turn_result.next_step.output streamed_result.is_complete = True + + # Save the conversation to session if enabled + # Create a temporary RunResult for session saving + temp_result = RunResult( + input=streamed_result.input, + new_items=streamed_result.new_items, + raw_responses=streamed_result.raw_responses, + final_output=streamed_result.final_output, + _last_agent=current_agent, + input_guardrail_results=streamed_result.input_guardrail_results, + output_guardrail_results=streamed_result.output_guardrail_results, + context_wrapper=context_wrapper, + ) + await AgentRunner._save_result_to_session( + session, starting_input, temp_result + ) + streamed_result._event_queue.put_nowait(QueueCompleteSentinel()) elif isinstance(turn_result.next_step, NextStepRunAgain): pass @@ -1136,5 +1186,57 @@ def _get_model(cls, agent: Agent[Any], run_config: RunConfig) -> Model: return run_config.model_provider.get_model(agent.model) + @classmethod + async def _prepare_input_with_session( + cls, + input: str | list[TResponseInputItem], + session: Session | None, + ) -> str | list[TResponseInputItem]: + """Prepare input by combining it with session history if enabled.""" + if session is None: + return input + + # Validate that we don't have both a session and a list input, as this creates + # ambiguity about whether the list should append to or replace existing session history + if isinstance(input, list): + raise UserError( + "Cannot provide both a session and a list of input items. " + "When using session memory, provide only a string input to append to the " + "conversation, or use session=None and provide a list to manually manage " + "conversation history." + ) + + # Get previous conversation history + history = await session.get_items() + + # Convert input to list format + new_input_list = ItemHelpers.input_to_new_input_list(input) + + # Combine history with new input + combined_input = history + new_input_list + + return combined_input + + @classmethod + async def _save_result_to_session( + cls, + session: Session | None, + original_input: str | list[TResponseInputItem], + result: RunResult, + ) -> None: + """Save the conversation turn to session.""" + if session is None: + return + + # Convert original input to list format if needed + input_list = ItemHelpers.input_to_new_input_list(original_input) + + # Convert new items to input format + new_items_as_input = [item.to_input_item() for item in result.new_items] + + # Save all items from this turn + items_to_save = input_list + new_items_as_input + await session.add_items(items_to_save) + DEFAULT_AGENT_RUNNER = AgentRunner() diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index 3aab47752..f2861b936 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -30,7 +30,6 @@ from .util._types import MaybeAwaitable if TYPE_CHECKING: - from .agent import Agent ToolParams = ParamSpec("ToolParams") diff --git a/tests/mcp/test_tool_filtering.py b/tests/mcp/test_tool_filtering.py index c1ffff4b8..0127df806 100644 --- a/tests/mcp/test_tool_filtering.py +++ b/tests/mcp/test_tool_filtering.py @@ -3,6 +3,7 @@ external dependencies (processes, network connections) and ensure fast, reliable unit tests. FakeMCPServer delegates filtering logic to the real _MCPServerWithClientSession implementation. """ + import asyncio import pytest @@ -27,6 +28,7 @@ def create_test_context() -> RunContextWrapper: # === Static Tool Filtering Tests === + @pytest.mark.asyncio async def test_static_tool_filtering(): """Test all static tool filtering scenarios: allowed, blocked, both, none, etc.""" @@ -55,7 +57,7 @@ async def test_static_tool_filtering(): # Test both filters together (allowed first, then blocked) server.tool_filter = { "allowed_tool_names": ["tool1", "tool2", "tool3"], - "blocked_tool_names": ["tool3"] + "blocked_tool_names": ["tool3"], } tools = await server.list_tools(run_context, agent) assert len(tools) == 2 @@ -68,8 +70,7 @@ async def test_static_tool_filtering(): # Test helper function server.tool_filter = create_static_tool_filter( - allowed_tool_names=["tool1", "tool2"], - blocked_tool_names=["tool2"] + allowed_tool_names=["tool1", "tool2"], blocked_tool_names=["tool2"] ) tools = await server.list_tools(run_context, agent) assert len(tools) == 1 @@ -78,6 +79,7 @@ async def test_static_tool_filtering(): # === Dynamic Tool Filtering Core Tests === + @pytest.mark.asyncio async def test_dynamic_filter_sync_and_async(): """Test both synchronous and asynchronous dynamic filters""" @@ -181,6 +183,7 @@ def error_prone_filter(context: ToolFilterContext, tool: MCPTool) -> bool: # === Integration Tests === + @pytest.mark.asyncio async def test_agent_dynamic_filtering_integration(): """Test dynamic filtering integration with Agent methods""" diff --git a/tests/model_settings/test_serialization.py b/tests/model_settings/test_serialization.py index 94d11def3..23ea5359c 100644 --- a/tests/model_settings/test_serialization.py +++ b/tests/model_settings/test_serialization.py @@ -135,8 +135,8 @@ def test_extra_args_resolve_both_none() -> None: assert resolved.temperature == 0.5 assert resolved.top_p == 0.9 -def test_pydantic_serialization() -> None: +def test_pydantic_serialization() -> None: """Tests whether ModelSettings can be serialized with Pydantic.""" # First, lets create a ModelSettings instance diff --git a/tests/test_reasoning_content.py b/tests/test_reasoning_content.py index 5160e09c2..69e9a7d0c 100644 --- a/tests/test_reasoning_content.py +++ b/tests/test_reasoning_content.py @@ -27,12 +27,8 @@ # Helper functions to create test objects consistently def create_content_delta(content: str) -> dict[str, Any]: """Create a delta dictionary with regular content""" - return { - "content": content, - "role": None, - "function_call": None, - "tool_calls": None - } + return {"content": content, "role": None, "function_call": None, "tool_calls": None} + def create_reasoning_delta(content: str) -> dict[str, Any]: """Create a delta dictionary with reasoning content. The Only difference is reasoning_content""" @@ -41,7 +37,7 @@ def create_reasoning_delta(content: str) -> dict[str, Any]: "role": None, "function_call": None, "tool_calls": None, - "reasoning_content": content + "reasoning_content": content, } @@ -188,7 +184,7 @@ async def test_get_response_with_reasoning_content(monkeypatch) -> None: "index": 0, "finish_reason": "stop", "message": msg_with_reasoning, - "delta": None + "delta": None, } chat = ChatCompletion( @@ -274,7 +270,7 @@ async def patched_fetch_response(self, *args, **kwargs): handoffs=[], tracing=ModelTracing.DISABLED, previous_response_id=None, - prompt=None + prompt=None, ): output_events.append(event) diff --git a/tests/test_session.py b/tests/test_session.py new file mode 100644 index 000000000..032f2bb38 --- /dev/null +++ b/tests/test_session.py @@ -0,0 +1,400 @@ +"""Tests for session memory functionality.""" + +import asyncio +import tempfile +from pathlib import Path + +import pytest + +from agents import Agent, Runner, SQLiteSession, TResponseInputItem +from agents.exceptions import UserError + +from .fake_model import FakeModel +from .test_responses import get_text_message + + +# Helper functions for parametrized testing of different Runner methods +def _run_sync_wrapper(agent, input_data, **kwargs): + """Wrapper for run_sync that properly sets up an event loop.""" + loop = asyncio.new_event_loop() + asyncio.set_event_loop(loop) + try: + return Runner.run_sync(agent, input_data, **kwargs) + finally: + loop.close() + + +async def run_agent_async(runner_method: str, agent, input_data, **kwargs): + """Helper function to run agent with different methods.""" + if runner_method == "run": + return await Runner.run(agent, input_data, **kwargs) + elif runner_method == "run_sync": + # For run_sync, we need to run it in a thread with its own event loop + return await asyncio.to_thread(_run_sync_wrapper, agent, input_data, **kwargs) + elif runner_method == "run_streamed": + result = Runner.run_streamed(agent, input_data, **kwargs) + # For streaming, we first try to get at least one event to trigger any early exceptions + # If there's an exception in setup (like memory validation), it will be raised here + try: + first_event = None + async for event in result.stream_events(): + if first_event is None: + first_event = event + # Continue consuming all events + pass + except Exception: + # If an exception occurs during streaming, we let it propagate up + raise + return result + else: + raise ValueError(f"Unknown runner method: {runner_method}") + + +# Parametrized tests for different runner methods +@pytest.mark.parametrize("runner_method", ["run", "run_sync", "run_streamed"]) +@pytest.mark.asyncio +async def test_session_memory_basic_functionality_parametrized(runner_method): + """Test basic session memory functionality with SQLite backend across all runner methods.""" + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_memory.db" + session_id = "test_session_123" + session = SQLiteSession(session_id, db_path) + + model = FakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model) + + # First turn + model.set_next_output([get_text_message("San Francisco")]) + result1 = await run_agent_async( + runner_method, + agent, + "What city is the Golden Gate Bridge in?", + session=session, + ) + assert result1.final_output == "San Francisco" + + # Second turn - should have conversation history + model.set_next_output([get_text_message("California")]) + result2 = await run_agent_async( + runner_method, + agent, + "What state is it in?", + session=session, + ) + assert result2.final_output == "California" + + # Verify that the input to the second turn includes the previous conversation + # The model should have received the full conversation history + last_input = model.last_turn_args["input"] + assert len(last_input) > 1 # Should have more than just the current message + + session.close() + + +@pytest.mark.parametrize("runner_method", ["run", "run_sync", "run_streamed"]) +@pytest.mark.asyncio +async def test_session_memory_with_explicit_instance_parametrized(runner_method): + """Test session memory with an explicit SQLiteSession instance across all runner methods.""" + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_memory.db" + session_id = "test_session_456" + session = SQLiteSession(session_id, db_path) + + model = FakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model) + + # First turn + model.set_next_output([get_text_message("Hello")]) + result1 = await run_agent_async(runner_method, agent, "Hi there", session=session) + assert result1.final_output == "Hello" + + # Second turn + model.set_next_output([get_text_message("I remember you said hi")]) + result2 = await run_agent_async( + runner_method, + agent, + "Do you remember what I said?", + session=session, + ) + assert result2.final_output == "I remember you said hi" + + session.close() + + +@pytest.mark.parametrize("runner_method", ["run", "run_sync", "run_streamed"]) +@pytest.mark.asyncio +async def test_session_memory_disabled_parametrized(runner_method): + """Test that session memory is disabled when session=None across all runner methods.""" + model = FakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model) + + # First turn (no session parameters = disabled) + model.set_next_output([get_text_message("Hello")]) + result1 = await run_agent_async(runner_method, agent, "Hi there") + assert result1.final_output == "Hello" + + # Second turn - should NOT have conversation history + model.set_next_output([get_text_message("I don't remember")]) + result2 = await run_agent_async(runner_method, agent, "Do you remember what I said?") + assert result2.final_output == "I don't remember" + + # Verify that the input to the second turn is just the current message + last_input = model.last_turn_args["input"] + assert len(last_input) == 1 # Should only have the current message + + +@pytest.mark.parametrize("runner_method", ["run", "run_sync", "run_streamed"]) +@pytest.mark.asyncio +async def test_session_memory_different_sessions_parametrized(runner_method): + """Test that different session IDs maintain separate conversation histories across all runner + methods.""" + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_memory.db" + + model = FakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model) + + # Session 1 + session_id_1 = "session_1" + session_1 = SQLiteSession(session_id_1, db_path) + + model.set_next_output([get_text_message("I like cats")]) + result1 = await run_agent_async(runner_method, agent, "I like cats", session=session_1) + assert result1.final_output == "I like cats" + + # Session 2 - different session + session_id_2 = "session_2" + session_2 = SQLiteSession(session_id_2, db_path) + + model.set_next_output([get_text_message("I like dogs")]) + result2 = await run_agent_async(runner_method, agent, "I like dogs", session=session_2) + assert result2.final_output == "I like dogs" + + # Back to Session 1 - should remember cats, not dogs + model.set_next_output([get_text_message("Yes, you mentioned cats")]) + result3 = await run_agent_async( + runner_method, + agent, + "What did I say I like?", + session=session_1, + ) + assert result3.final_output == "Yes, you mentioned cats" + + session_1.close() + session_2.close() + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_sqlite_session_memory_direct(): + """Test SQLiteSession class directly.""" + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_direct.db" + session_id = "direct_test" + session = SQLiteSession(session_id, db_path) + + # Test adding and retrieving items + items: list[TResponseInputItem] = [ + {"role": "user", "content": "Hello"}, + {"role": "assistant", "content": "Hi there!"}, + ] + + await session.add_items(items) + retrieved = await session.get_items() + + assert len(retrieved) == 2 + assert retrieved[0].get("role") == "user" + assert retrieved[0].get("content") == "Hello" + assert retrieved[1].get("role") == "assistant" + assert retrieved[1].get("content") == "Hi there!" + + # Test clearing session + await session.clear_session() + retrieved_after_clear = await session.get_items() + assert len(retrieved_after_clear) == 0 + + session.close() + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_sqlite_session_memory_pop_item(): + """Test SQLiteSession pop_item functionality.""" + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_pop.db" + session_id = "pop_test" + session = SQLiteSession(session_id, db_path) + + # Test popping from empty session + popped = await session.pop_item() + assert popped is None + + # Add items + items: list[TResponseInputItem] = [ + {"role": "user", "content": "Hello"}, + {"role": "assistant", "content": "Hi there!"}, + {"role": "user", "content": "How are you?"}, + ] + + await session.add_items(items) + + # Verify all items are there + retrieved = await session.get_items() + assert len(retrieved) == 3 + + # Pop the most recent item + popped = await session.pop_item() + assert popped is not None + assert popped.get("role") == "user" + assert popped.get("content") == "How are you?" + + # Verify item was removed + retrieved_after_pop = await session.get_items() + assert len(retrieved_after_pop) == 2 + assert retrieved_after_pop[-1].get("content") == "Hi there!" + + # Pop another item + popped2 = await session.pop_item() + assert popped2 is not None + assert popped2.get("role") == "assistant" + assert popped2.get("content") == "Hi there!" + + # Pop the last item + popped3 = await session.pop_item() + assert popped3 is not None + assert popped3.get("role") == "user" + assert popped3.get("content") == "Hello" + + # Try to pop from empty session again + popped4 = await session.pop_item() + assert popped4 is None + + # Verify session is empty + final_items = await session.get_items() + assert len(final_items) == 0 + + session.close() + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_session_memory_pop_different_sessions(): + """Test that pop_item only affects the specified session.""" + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_pop_sessions.db" + + session_1_id = "session_1" + session_2_id = "session_2" + session_1 = SQLiteSession(session_1_id, db_path) + session_2 = SQLiteSession(session_2_id, db_path) + + # Add items to both sessions + items_1: list[TResponseInputItem] = [ + {"role": "user", "content": "Session 1 message"}, + ] + items_2: list[TResponseInputItem] = [ + {"role": "user", "content": "Session 2 message 1"}, + {"role": "user", "content": "Session 2 message 2"}, + ] + + await session_1.add_items(items_1) + await session_2.add_items(items_2) + + # Pop from session 2 + popped = await session_2.pop_item() + assert popped is not None + assert popped.get("content") == "Session 2 message 2" + + # Verify session 1 is unaffected + session_1_items = await session_1.get_items() + assert len(session_1_items) == 1 + assert session_1_items[0].get("content") == "Session 1 message" + + # Verify session 2 has one item left + session_2_items = await session_2.get_items() + assert len(session_2_items) == 1 + assert session_2_items[0].get("content") == "Session 2 message 1" + + session_1.close() + session_2.close() + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_sqlite_session_get_items_with_limit(): + """Test SQLiteSession get_items with limit parameter.""" + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_count.db" + session_id = "count_test" + session = SQLiteSession(session_id, db_path) + + # Add multiple items + items: list[TResponseInputItem] = [ + {"role": "user", "content": "Message 1"}, + {"role": "assistant", "content": "Response 1"}, + {"role": "user", "content": "Message 2"}, + {"role": "assistant", "content": "Response 2"}, + {"role": "user", "content": "Message 3"}, + {"role": "assistant", "content": "Response 3"}, + ] + + await session.add_items(items) + + # Test getting all items (default behavior) + all_items = await session.get_items() + assert len(all_items) == 6 + assert all_items[0].get("content") == "Message 1" + assert all_items[-1].get("content") == "Response 3" + + # Test getting latest 2 items + latest_2 = await session.get_items(limit=2) + assert len(latest_2) == 2 + assert latest_2[0].get("content") == "Message 3" + assert latest_2[1].get("content") == "Response 3" + + # Test getting latest 4 items + latest_4 = await session.get_items(limit=4) + assert len(latest_4) == 4 + assert latest_4[0].get("content") == "Message 2" + assert latest_4[1].get("content") == "Response 2" + assert latest_4[2].get("content") == "Message 3" + assert latest_4[3].get("content") == "Response 3" + + # Test getting more items than available + latest_10 = await session.get_items(limit=10) + assert len(latest_10) == 6 # Should return all available items + assert latest_10[0].get("content") == "Message 1" + assert latest_10[-1].get("content") == "Response 3" + + # Test getting 0 items + latest_0 = await session.get_items(limit=0) + assert len(latest_0) == 0 + + session.close() + + +@pytest.mark.parametrize("runner_method", ["run", "run_sync", "run_streamed"]) +@pytest.mark.asyncio +async def test_session_memory_rejects_both_session_and_list_input(runner_method): + """Test that passing both a session and list input raises a UserError across all runner + methods. + """ + with tempfile.TemporaryDirectory() as temp_dir: + db_path = Path(temp_dir) / "test_validation.db" + session_id = "test_validation_parametrized" + session = SQLiteSession(session_id, db_path) + + model = FakeModel() + agent = Agent(name="test", model=model) + + # Test that providing both a session and a list input raises a UserError + model.set_next_output([get_text_message("This shouldn't run")]) + + list_input = [ + {"role": "user", "content": "Test message"}, + ] + + with pytest.raises(UserError) as exc_info: + await run_agent_async(runner_method, agent, list_input, session=session) + + # Verify the error message explains the issue + assert "Cannot provide both a session and a list of input items" in str(exc_info.value) + assert "manually manage conversation history" in str(exc_info.value) + + session.close() From a9757de7673615570537f577041c81fc11fcb8a7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Zaid Rehan <163906859+zaidrj@users.noreply.github.com> Date: Fri, 11 Jul 2025 07:05:38 +0500 Subject: [PATCH 150/186] Updated llm_as_a_judge.py (#1055) MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Updated the evaluator agent’s instructions in llm_as_a_judge.py to prevent infinite evaluation loops. The agent is now instructed to provide a final evaluation after 5 attempts, allowing approval if the story outline is good enough, even if it is not perfect. --- examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py b/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py index 5a46cc3eb..c639a4d60 100644 --- a/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py +++ b/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py @@ -32,7 +32,7 @@ class EvaluationFeedback: instructions=( "You evaluate a story outline and decide if it's good enough." "If it's not good enough, you provide feedback on what needs to be improved." - "Never give it a pass on the first try." + "Never give it a pass on the first try. after 5 attempts, you can give it a pass if story outline is good enough - do not go for perfection" ), output_type=EvaluationFeedback, ) From e5d3ad7b99a357408be76a843bd95ab756eb662d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 12:11:26 -0400 Subject: [PATCH 151/186] [1/n] Break Agent into AgentBase+Agent (#1068) This allows base agent stuff to be shared with the realtime agent --- src/agents/__init__.py | 3 +- src/agents/agent.py | 84 ++++++++++++++++++++++++++----------- src/agents/lifecycle.py | 43 +++++++++++-------- src/agents/mcp/server.py | 10 ++--- src/agents/mcp/util.py | 11 +++-- src/agents/tool.py | 10 ++--- tests/test_function_tool.py | 11 ++++- 7 files changed, 111 insertions(+), 61 deletions(-) diff --git a/src/agents/__init__.py b/src/agents/__init__.py index 1bcb06e9f..7de17efdb 100644 --- a/src/agents/__init__.py +++ b/src/agents/__init__.py @@ -5,7 +5,7 @@ from openai import AsyncOpenAI from . import _config -from .agent import Agent, ToolsToFinalOutputFunction, ToolsToFinalOutputResult +from .agent import Agent, AgentBase, ToolsToFinalOutputFunction, ToolsToFinalOutputResult from .agent_output import AgentOutputSchema, AgentOutputSchemaBase from .computer import AsyncComputer, Button, Computer, Environment from .exceptions import ( @@ -161,6 +161,7 @@ def enable_verbose_stdout_logging(): __all__ = [ "Agent", + "AgentBase", "ToolsToFinalOutputFunction", "ToolsToFinalOutputResult", "Runner", diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index 2f77f5f2a..e418b67da 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -67,7 +67,63 @@ class MCPConfig(TypedDict): @dataclass -class Agent(Generic[TContext]): +class AgentBase(Generic[TContext]): + """Base class for `Agent` and `RealtimeAgent`.""" + + name: str + """The name of the agent.""" + + handoff_description: str | None = None + """A description of the agent. This is used when the agent is used as a handoff, so that an + LLM knows what it does and when to invoke it. + """ + + tools: list[Tool] = field(default_factory=list) + """A list of tools that the agent can use.""" + + mcp_servers: list[MCPServer] = field(default_factory=list) + """A list of [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) servers that + the agent can use. Every time the agent runs, it will include tools from these servers in the + list of available tools. + + NOTE: You are expected to manage the lifecycle of these servers. Specifically, you must call + `server.connect()` before passing it to the agent, and `server.cleanup()` when the server is no + longer needed. + """ + + mcp_config: MCPConfig = field(default_factory=lambda: MCPConfig()) + """Configuration for MCP servers.""" + + async def get_mcp_tools(self, run_context: RunContextWrapper[TContext]) -> list[Tool]: + """Fetches the available tools from the MCP servers.""" + convert_schemas_to_strict = self.mcp_config.get("convert_schemas_to_strict", False) + return await MCPUtil.get_all_function_tools( + self.mcp_servers, convert_schemas_to_strict, run_context, self + ) + + async def get_all_tools(self, run_context: RunContextWrapper[Any]) -> list[Tool]: + """All agent tools, including MCP tools and function tools.""" + mcp_tools = await self.get_mcp_tools(run_context) + + async def _check_tool_enabled(tool: Tool) -> bool: + if not isinstance(tool, FunctionTool): + return True + + attr = tool.is_enabled + if isinstance(attr, bool): + return attr + res = attr(run_context, self) + if inspect.isawaitable(res): + return bool(await res) + return bool(res) + + results = await asyncio.gather(*(_check_tool_enabled(t) for t in self.tools)) + enabled: list[Tool] = [t for t, ok in zip(self.tools, results) if ok] + return [*mcp_tools, *enabled] + + +@dataclass +class Agent(AgentBase, Generic[TContext]): """An agent is an AI model configured with instructions, tools, guardrails, handoffs and more. We strongly recommend passing `instructions`, which is the "system prompt" for the agent. In @@ -76,10 +132,9 @@ class Agent(Generic[TContext]): Agents are generic on the context type. The context is a (mutable) object you create. It is passed to tool functions, handoffs, guardrails, etc. - """ - name: str - """The name of the agent.""" + See `AgentBase` for base parameters that are shared with `RealtimeAgent`s. + """ instructions: ( str @@ -103,11 +158,6 @@ class Agent(Generic[TContext]): usable with OpenAI models, using the Responses API. """ - handoff_description: str | None = None - """A description of the agent. This is used when the agent is used as a handoff, so that an - LLM knows what it does and when to invoke it. - """ - handoffs: list[Agent[Any] | Handoff[TContext]] = field(default_factory=list) """Handoffs are sub-agents that the agent can delegate to. You can provide a list of handoffs, and the agent can choose to delegate to them if relevant. Allows for separation of concerns and @@ -125,22 +175,6 @@ class Agent(Generic[TContext]): """Configures model-specific tuning parameters (e.g. temperature, top_p). """ - tools: list[Tool] = field(default_factory=list) - """A list of tools that the agent can use.""" - - mcp_servers: list[MCPServer] = field(default_factory=list) - """A list of [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io/) servers that - the agent can use. Every time the agent runs, it will include tools from these servers in the - list of available tools. - - NOTE: You are expected to manage the lifecycle of these servers. Specifically, you must call - `server.connect()` before passing it to the agent, and `server.cleanup()` when the server is no - longer needed. - """ - - mcp_config: MCPConfig = field(default_factory=lambda: MCPConfig()) - """Configuration for MCP servers.""" - input_guardrails: list[InputGuardrail[TContext]] = field(default_factory=list) """A list of checks that run in parallel to the agent's execution, before generating a response. Runs only if the agent is the first agent in the chain. diff --git a/src/agents/lifecycle.py b/src/agents/lifecycle.py index 8643248b1..2cce496c8 100644 --- a/src/agents/lifecycle.py +++ b/src/agents/lifecycle.py @@ -1,25 +1,27 @@ from typing import Any, Generic -from .agent import Agent +from typing_extensions import TypeVar + +from .agent import Agent, AgentBase from .run_context import RunContextWrapper, TContext from .tool import Tool +TAgent = TypeVar("TAgent", bound=AgentBase, default=AgentBase) + -class RunHooks(Generic[TContext]): +class RunHooksBase(Generic[TContext, TAgent]): """A class that receives callbacks on various lifecycle events in an agent run. Subclass and override the methods you need. """ - async def on_agent_start( - self, context: RunContextWrapper[TContext], agent: Agent[TContext] - ) -> None: + async def on_agent_start(self, context: RunContextWrapper[TContext], agent: TAgent) -> None: """Called before the agent is invoked. Called each time the current agent changes.""" pass async def on_agent_end( self, context: RunContextWrapper[TContext], - agent: Agent[TContext], + agent: TAgent, output: Any, ) -> None: """Called when the agent produces a final output.""" @@ -28,8 +30,8 @@ async def on_agent_end( async def on_handoff( self, context: RunContextWrapper[TContext], - from_agent: Agent[TContext], - to_agent: Agent[TContext], + from_agent: TAgent, + to_agent: TAgent, ) -> None: """Called when a handoff occurs.""" pass @@ -37,7 +39,7 @@ async def on_handoff( async def on_tool_start( self, context: RunContextWrapper[TContext], - agent: Agent[TContext], + agent: TAgent, tool: Tool, ) -> None: """Called before a tool is invoked.""" @@ -46,7 +48,7 @@ async def on_tool_start( async def on_tool_end( self, context: RunContextWrapper[TContext], - agent: Agent[TContext], + agent: TAgent, tool: Tool, result: str, ) -> None: @@ -54,14 +56,14 @@ async def on_tool_end( pass -class AgentHooks(Generic[TContext]): +class AgentHooksBase(Generic[TContext, TAgent]): """A class that receives callbacks on various lifecycle events for a specific agent. You can set this on `agent.hooks` to receive events for that specific agent. Subclass and override the methods you need. """ - async def on_start(self, context: RunContextWrapper[TContext], agent: Agent[TContext]) -> None: + async def on_start(self, context: RunContextWrapper[TContext], agent: TAgent) -> None: """Called before the agent is invoked. Called each time the running agent is changed to this agent.""" pass @@ -69,7 +71,7 @@ async def on_start(self, context: RunContextWrapper[TContext], agent: Agent[TCon async def on_end( self, context: RunContextWrapper[TContext], - agent: Agent[TContext], + agent: TAgent, output: Any, ) -> None: """Called when the agent produces a final output.""" @@ -78,8 +80,8 @@ async def on_end( async def on_handoff( self, context: RunContextWrapper[TContext], - agent: Agent[TContext], - source: Agent[TContext], + agent: TAgent, + source: TAgent, ) -> None: """Called when the agent is being handed off to. The `source` is the agent that is handing off to this agent.""" @@ -88,7 +90,7 @@ async def on_handoff( async def on_tool_start( self, context: RunContextWrapper[TContext], - agent: Agent[TContext], + agent: TAgent, tool: Tool, ) -> None: """Called before a tool is invoked.""" @@ -97,9 +99,16 @@ async def on_tool_start( async def on_tool_end( self, context: RunContextWrapper[TContext], - agent: Agent[TContext], + agent: TAgent, tool: Tool, result: str, ) -> None: """Called after a tool is invoked.""" pass + + +RunHooks = RunHooksBase[TContext, Agent] +"""Run hooks when using `Agent`.""" + +AgentHooks = AgentHooksBase[TContext, Agent] +"""Agent hooks for `Agent`s.""" diff --git a/src/agents/mcp/server.py b/src/agents/mcp/server.py index 4fd606e34..91a9274fc 100644 --- a/src/agents/mcp/server.py +++ b/src/agents/mcp/server.py @@ -22,7 +22,7 @@ from .util import ToolFilter, ToolFilterCallable, ToolFilterContext, ToolFilterStatic if TYPE_CHECKING: - from ..agent import Agent + from ..agent import AgentBase class MCPServer(abc.ABC): @@ -53,7 +53,7 @@ async def cleanup(self): async def list_tools( self, run_context: RunContextWrapper[Any] | None = None, - agent: Agent[Any] | None = None, + agent: AgentBase | None = None, ) -> list[MCPTool]: """List the tools available on the server.""" pass @@ -117,7 +117,7 @@ async def _apply_tool_filter( self, tools: list[MCPTool], run_context: RunContextWrapper[Any], - agent: Agent[Any], + agent: AgentBase, ) -> list[MCPTool]: """Apply the tool filter to the list of tools.""" if self.tool_filter is None: @@ -153,7 +153,7 @@ async def _apply_dynamic_tool_filter( self, tools: list[MCPTool], run_context: RunContextWrapper[Any], - agent: Agent[Any], + agent: AgentBase, ) -> list[MCPTool]: """Apply dynamic tool filtering using a callable filter function.""" @@ -244,7 +244,7 @@ async def connect(self): async def list_tools( self, run_context: RunContextWrapper[Any] | None = None, - agent: Agent[Any] | None = None, + agent: AgentBase | None = None, ) -> list[MCPTool]: """List the tools available on the server.""" if not self.session: diff --git a/src/agents/mcp/util.py b/src/agents/mcp/util.py index 48da9f841..18cf4440a 100644 --- a/src/agents/mcp/util.py +++ b/src/agents/mcp/util.py @@ -5,12 +5,11 @@ from typing_extensions import NotRequired, TypedDict -from agents.strict_schema import ensure_strict_json_schema - from .. import _debug from ..exceptions import AgentsException, ModelBehaviorError, UserError from ..logger import logger from ..run_context import RunContextWrapper +from ..strict_schema import ensure_strict_json_schema from ..tool import FunctionTool, Tool from ..tracing import FunctionSpanData, get_current_span, mcp_tools_span from ..util._types import MaybeAwaitable @@ -18,7 +17,7 @@ if TYPE_CHECKING: from mcp.types import Tool as MCPTool - from ..agent import Agent + from ..agent import AgentBase from .server import MCPServer @@ -29,7 +28,7 @@ class ToolFilterContext: run_context: RunContextWrapper[Any] """The current run context.""" - agent: "Agent[Any]" + agent: "AgentBase" """The agent that is requesting the tool list.""" server_name: str @@ -100,7 +99,7 @@ async def get_all_function_tools( servers: list["MCPServer"], convert_schemas_to_strict: bool, run_context: RunContextWrapper[Any], - agent: "Agent[Any]", + agent: "AgentBase", ) -> list[Tool]: """Get all function tools from a list of MCP servers.""" tools = [] @@ -126,7 +125,7 @@ async def get_function_tools( server: "MCPServer", convert_schemas_to_strict: bool, run_context: RunContextWrapper[Any], - agent: "Agent[Any]", + agent: "AgentBase", ) -> list[Tool]: """Get all function tools from a single MCP server.""" diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index f2861b936..0faf09846 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -30,7 +30,7 @@ from .util._types import MaybeAwaitable if TYPE_CHECKING: - from .agent import Agent + from .agent import Agent, AgentBase ToolParams = ParamSpec("ToolParams") @@ -87,7 +87,7 @@ class FunctionTool: """Whether the JSON schema is in strict mode. We **strongly** recommend setting this to True, as it increases the likelihood of correct JSON input.""" - is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], AgentBase], MaybeAwaitable[bool]] = True """Whether the tool is enabled. Either a bool or a Callable that takes the run context and agent and returns whether the tool is enabled. You can use this to dynamically enable/disable a tool based on your context/state.""" @@ -300,7 +300,7 @@ def function_tool( use_docstring_info: bool = True, failure_error_function: ToolErrorFunction | None = None, strict_mode: bool = True, - is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], AgentBase], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> FunctionTool: """Overload for usage as @function_tool (no parentheses).""" ... @@ -315,7 +315,7 @@ def function_tool( use_docstring_info: bool = True, failure_error_function: ToolErrorFunction | None = None, strict_mode: bool = True, - is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], AgentBase], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> Callable[[ToolFunction[...]], FunctionTool]: """Overload for usage as @function_tool(...).""" ... @@ -330,7 +330,7 @@ def function_tool( use_docstring_info: bool = True, failure_error_function: ToolErrorFunction | None = default_tool_error_function, strict_mode: bool = True, - is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], AgentBase], MaybeAwaitable[bool]] = True, ) -> FunctionTool | Callable[[ToolFunction[...]], FunctionTool]: """ Decorator to create a FunctionTool from a function. By default, we will: diff --git a/tests/test_function_tool.py b/tests/test_function_tool.py index b232bf75e..9b02a2c42 100644 --- a/tests/test_function_tool.py +++ b/tests/test_function_tool.py @@ -5,7 +5,14 @@ from pydantic import BaseModel from typing_extensions import TypedDict -from agents import Agent, FunctionTool, ModelBehaviorError, RunContextWrapper, function_tool +from agents import ( + Agent, + AgentBase, + FunctionTool, + ModelBehaviorError, + RunContextWrapper, + function_tool, +) from agents.tool import default_tool_error_function from agents.tool_context import ToolContext @@ -268,7 +275,7 @@ async def test_is_enabled_bool_and_callable(): def disabled_tool(): return "nope" - async def cond_enabled(ctx: RunContextWrapper[BoolCtx], agent: Agent[Any]) -> bool: + async def cond_enabled(ctx: RunContextWrapper[BoolCtx], agent: AgentBase) -> bool: return ctx.context.enable_tools @function_tool(is_enabled=cond_enabled) From 9222bee26e2ac57a75a6e45edd2c473ff07e8094 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 12:13:56 -0400 Subject: [PATCH 152/186] [2/n] Introduce RealtimeAgent (#1069) Similar to the TS version. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * __->__ #1069 * #1068 --- src/agents/realtime/agent.py | 80 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ tests/realtime/test_agent.py | 25 +++++++++++ 2 files changed, 105 insertions(+) create mode 100644 src/agents/realtime/agent.py create mode 100644 tests/realtime/test_agent.py diff --git a/src/agents/realtime/agent.py b/src/agents/realtime/agent.py new file mode 100644 index 000000000..9bbed8cb4 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/agent.py @@ -0,0 +1,80 @@ +from __future__ import annotations + +import dataclasses +import inspect +from collections.abc import Awaitable +from dataclasses import dataclass +from typing import Any, Callable, Generic, cast + +from ..agent import AgentBase +from ..lifecycle import AgentHooksBase, RunHooksBase +from ..logger import logger +from ..run_context import RunContextWrapper, TContext +from ..util._types import MaybeAwaitable + +RealtimeAgentHooks = AgentHooksBase[TContext, "RealtimeAgent[TContext]"] +"""Agent hooks for `RealtimeAgent`s.""" + +RealtimeRunHooks = RunHooksBase[TContext, "RealtimeAgent[TContext]"] +"""Run hooks for `RealtimeAgent`s.""" + + +@dataclass +class RealtimeAgent(AgentBase, Generic[TContext]): + """A specialized agent instance that is meant to be used within a `RealtimeSession` to build + voice agents. Due to the nature of this agent, some configuration options are not supported + that are supported by regular `Agent` instances. For example: + - `model` choice is not supported, as all RealtimeAgents will be handled by the same model + within a `RealtimeSession`. + - `modelSettings` is not supported, as all RealtimeAgents will be handled by the same model + within a `RealtimeSession`. + - `outputType` is not supported, as RealtimeAgents do not support structured outputs. + - `toolUseBehavior` is not supported, as all RealtimeAgents will be handled by the same model + within a `RealtimeSession`. + - `voice` can be configured on an `Agent` level; however, it cannot be changed after the first + agent within a `RealtimeSession` has spoken. + + See `AgentBase` for base parameters that are shared with `Agent`s. + """ + + instructions: ( + str + | Callable[ + [RunContextWrapper[TContext], RealtimeAgent[TContext]], + MaybeAwaitable[str], + ] + | None + ) = None + """The instructions for the agent. Will be used as the "system prompt" when this agent is + invoked. Describes what the agent should do, and how it responds. + + Can either be a string, or a function that dynamically generates instructions for the agent. If + you provide a function, it will be called with the context and the agent instance. It must + return a string. + """ + + hooks: RealtimeAgentHooks | None = None + """A class that receives callbacks on various lifecycle events for this agent. + """ + + def clone(self, **kwargs: Any) -> RealtimeAgent[TContext]: + """Make a copy of the agent, with the given arguments changed. For example, you could do: + ``` + new_agent = agent.clone(instructions="New instructions") + ``` + """ + return dataclasses.replace(self, **kwargs) + + async def get_system_prompt(self, run_context: RunContextWrapper[TContext]) -> str | None: + """Get the system prompt for the agent.""" + if isinstance(self.instructions, str): + return self.instructions + elif callable(self.instructions): + if inspect.iscoroutinefunction(self.instructions): + return await cast(Awaitable[str], self.instructions(run_context, self)) + else: + return cast(str, self.instructions(run_context, self)) + elif self.instructions is not None: + logger.error(f"Instructions must be a string or a function, got {self.instructions}") + + return None diff --git a/tests/realtime/test_agent.py b/tests/realtime/test_agent.py new file mode 100644 index 000000000..aae8bc47c --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_agent.py @@ -0,0 +1,25 @@ +import pytest + +from agents import RunContextWrapper +from agents.realtime.agent import RealtimeAgent + + +def test_can_initialize_realtime_agent(): + agent = RealtimeAgent(name="test", instructions="Hello") + assert agent.name == "test" + assert agent.instructions == "Hello" + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_dynamic_instructions(): + agent = RealtimeAgent(name="test") + assert agent.instructions is None + + def _instructions(ctx, agt) -> str: + assert ctx.context is None + assert agt == agent + return "Dynamic" + + agent = RealtimeAgent(name="test", instructions=_instructions) + instructions = await agent.get_system_prompt(RunContextWrapper(context=None)) + assert instructions == "Dynamic" From 78675ff94d79570f56c3f1b6879b53fd1fc84766 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 13:08:56 -0400 Subject: [PATCH 153/186] [3/n] Config and items for realtime (#1070) Similar to the TS version. - Config is the things you can set on the session - Items are similar to responses items. I'm using an abstraction instead of reusing the ones in the openai SDK, to reduce the amount of work for other providers --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1074 * #1073 * #1072 * #1071 * __->__ #1070 * #1069 * #1068 --- src/agents/model_settings.py | 3 +- src/agents/realtime/config.py | 91 +++++++++++++++++++++++++++++++ src/agents/realtime/items.py | 100 ++++++++++++++++++++++++++++++++++ 3 files changed, 193 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 src/agents/realtime/config.py create mode 100644 src/agents/realtime/items.py diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index f81f10989..6f39a968b 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -45,6 +45,7 @@ def validate_from_none(value: None) -> _Omit: Omit = Annotated[_Omit, _OmitTypeAnnotation] Headers: TypeAlias = Mapping[str, Union[str, Omit]] +ToolChoice: TypeAlias = Union[Literal["auto", "required", "none"], str, None] @dataclass @@ -70,7 +71,7 @@ class ModelSettings: presence_penalty: float | None = None """The presence penalty to use when calling the model.""" - tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | None = None + tool_choice: ToolChoice | None = None """The tool choice to use when calling the model.""" parallel_tool_calls: bool | None = None diff --git a/src/agents/realtime/config.py b/src/agents/realtime/config.py new file mode 100644 index 000000000..aa15c837d --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/config.py @@ -0,0 +1,91 @@ +from __future__ import annotations + +import inspect +from typing import ( + Any, + Callable, + Literal, + Union, +) + +from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict + +from ..model_settings import ToolChoice +from ..tool import FunctionTool +from ..util._types import MaybeAwaitable + + +class RealtimeClientMessage(TypedDict): + type: str # explicitly required + other_data: NotRequired[dict[str, Any]] + + +class UserInputText(TypedDict): + type: Literal["input_text"] + text: str + + +class RealtimeUserInputMessage(TypedDict): + type: Literal["message"] + role: Literal["user"] + content: list[UserInputText] + + +RealtimeUserInput: TypeAlias = Union[str, RealtimeUserInputMessage] + + +RealtimeAudioFormat: TypeAlias = Union[Literal["pcm16", "g711_ulaw", "g711_alaw"], str] + + +class RealtimeInputAudioTranscriptionConfig(TypedDict): + language: NotRequired[str] + model: NotRequired[Literal["gpt-4o-transcribe", "gpt-4o-mini-transcribe", "whisper-1"] | str] + prompt: NotRequired[str] + + +class RealtimeTurnDetectionConfig(TypedDict): + """Turn detection config. Allows extra vendor keys if needed.""" + + type: NotRequired[Literal["semantic_vad", "server_vad"]] + create_response: NotRequired[bool] + eagerness: NotRequired[Literal["auto", "low", "medium", "high"]] + interrupt_response: NotRequired[bool] + prefix_padding_ms: NotRequired[int] + silence_duration_ms: NotRequired[int] + threshold: NotRequired[float] + + +class RealtimeSessionConfig(TypedDict): + api_key: NotRequired[APIKeyOrKeyFunc] + model: NotRequired[str] + instructions: NotRequired[str] + modalities: NotRequired[list[Literal["text", "audio"]]] + voice: NotRequired[str] + + input_audio_format: NotRequired[RealtimeAudioFormat] + output_audio_format: NotRequired[RealtimeAudioFormat] + input_audio_transcription: NotRequired[RealtimeInputAudioTranscriptionConfig] + turn_detection: NotRequired[RealtimeTurnDetectionConfig] + + tool_choice: NotRequired[ToolChoice] + tools: NotRequired[list[FunctionTool]] + + +APIKeyOrKeyFunc = str | Callable[[], MaybeAwaitable[str]] +"""Either an API key or a function that returns an API key.""" + + +async def get_api_key(key: APIKeyOrKeyFunc | None) -> str | None: + """Get the API key from the key or key function.""" + if key is None: + return None + elif isinstance(key, str): + return key + + result = key() + if inspect.isawaitable(result): + return await result + return result + + # TODO (rm) Add tracing support + # tracing: NotRequired[RealtimeTracingConfig | None] diff --git a/src/agents/realtime/items.py b/src/agents/realtime/items.py new file mode 100644 index 000000000..117a35a02 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/items.py @@ -0,0 +1,100 @@ +from __future__ import annotations + +from typing import Annotated, Literal, Union + +from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field + + +class InputText(BaseModel): + type: Literal["input_text"] = "input_text" + text: str + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +class InputAudio(BaseModel): + type: Literal["input_audio"] = "input_audio" + audio: str | None = None + transcript: str | None = None + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +class AssistantText(BaseModel): + type: Literal["text"] = "text" + text: str + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +class AssistantAudio(BaseModel): + type: Literal["audio"] = "audio" + audio: str | None = None + transcript: str | None = None + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +class SystemMessageItem(BaseModel): + item_id: str + previous_item_id: str | None = None + type: Literal["message"] = "message" + role: Literal["system"] = "system" + content: list[InputText] + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +class UserMessageItem(BaseModel): + item_id: str + previous_item_id: str | None = None + type: Literal["message"] = "message" + role: Literal["user"] = "user" + content: list[InputText | InputAudio] + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +class AssistantMessageItem(BaseModel): + item_id: str + previous_item_id: str | None = None + type: Literal["message"] = "message" + role: Literal["assistant"] = "assistant" + status: Literal["in_progress", "completed", "incomplete"] | None = None + content: list[AssistantText | AssistantAudio] + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +RealtimeMessageItem = Annotated[ + Union[SystemMessageItem, UserMessageItem, AssistantMessageItem], + Field(discriminator="role"), +] + + +class RealtimeToolCallItem(BaseModel): + item_id: str + previous_item_id: str | None = None + type: Literal["function_call"] = "function_call" + status: Literal["in_progress", "completed"] + arguments: str + name: str + output: str | None = None + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + +RealtimeItem = RealtimeMessageItem | RealtimeToolCallItem + + +class RealtimeResponse(BaseModel): + id: str + output: list[RealtimeMessageItem] From 9d325771683d35efcfbfb992e3890eeee4c500e9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 13:19:54 -0400 Subject: [PATCH 154/186] [4/n] Transport interface + events (#1071) Transport interface for actually connecting to the backend and managing realtime conversations. The transport emits events. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1074 * #1073 * #1072 * __->__ #1071 --- src/agents/realtime/items.py | 2 +- src/agents/realtime/transport.py | 107 +++++++++++++++++ src/agents/realtime/transport_events.py | 150 ++++++++++++++++++++++++ tests/realtime/test_transport_events.py | 12 ++ 4 files changed, 270 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 src/agents/realtime/transport.py create mode 100644 src/agents/realtime/transport_events.py create mode 100644 tests/realtime/test_transport_events.py diff --git a/src/agents/realtime/items.py b/src/agents/realtime/items.py index 117a35a02..a027b2a39 100644 --- a/src/agents/realtime/items.py +++ b/src/agents/realtime/items.py @@ -92,7 +92,7 @@ class RealtimeToolCallItem(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="allow") -RealtimeItem = RealtimeMessageItem | RealtimeToolCallItem +RealtimeItem = Union[RealtimeMessageItem, RealtimeToolCallItem] class RealtimeResponse(BaseModel): diff --git a/src/agents/realtime/transport.py b/src/agents/realtime/transport.py new file mode 100644 index 000000000..18290d128 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/transport.py @@ -0,0 +1,107 @@ +import abc +from typing import Any, Literal, Union + +from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict + +from .config import APIKeyOrKeyFunc, RealtimeClientMessage, RealtimeSessionConfig, RealtimeUserInput +from .transport_events import RealtimeTransportEvent, RealtimeTransportToolCallEvent + +RealtimeModelName: TypeAlias = Union[ + Literal[ + "gpt-4o-realtime-preview", + "gpt-4o-mini-realtime-preview", + "gpt-4o-realtime-preview-2025-06-03", + "gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17", + "gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01", + "gpt-4o-mini-realtime-preview-2024-12-17", + ], + str, +] +"""The name of a realtime model.""" + + +class RealtimeTransportListener(abc.ABC): + """A listener for realtime transport events.""" + + @abc.abstractmethod + async def on_event(self, event: RealtimeTransportEvent) -> None: + """Called when an event is emitted by the realtime transport.""" + pass + + +class RealtimeTransportConnectionOptions(TypedDict): + """Options for connecting to a realtime transport.""" + + api_key: NotRequired[APIKeyOrKeyFunc] + """The API key to use for the transport. If unset, the transport will attempt to use the + `OPENAI_API_KEY` environment variable. + """ + + model: NotRequired[str] + """The model to use.""" + + url: NotRequired[str] + """The URL to use for the transport. If unset, the transport will use the default OpenAI + WebSocket URL. + """ + + initial_session_config: NotRequired[RealtimeSessionConfig] + + +class RealtimeSessionTransport(abc.ABC): + """A transport layer for realtime sessions.""" + + @abc.abstractmethod + async def connect(self, options: RealtimeTransportConnectionOptions) -> None: + """Establish a connection to the model and keep it alive.""" + pass + + @abc.abstractmethod + def add_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: + """Add a listener to the transport.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def remove_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: + """Remove a listener from the transport.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_event(self, event: RealtimeClientMessage) -> None: + """Send an event to the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_message( + self, message: RealtimeUserInput, other_event_data: dict[str, Any] | None = None + ) -> None: + """Send a message to the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: + """Send a raw audio chunk to the model. + + Args: + audio: The audio data to send. + commit: Whether to commit the audio buffer to the model. If the model does not do turn + detection, this can be used to indicate the turn is completed. + """ + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_tool_output( + self, tool_call: RealtimeTransportToolCallEvent, output: str, start_response: bool + ) -> None: + """Send tool output to the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def interrupt(self) -> None: + """Interrupt the model. For example, could be triggered by a guardrail.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def close(self) -> None: + """Close the session.""" + pass diff --git a/src/agents/realtime/transport_events.py b/src/agents/realtime/transport_events.py new file mode 100644 index 000000000..735577b17 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/transport_events.py @@ -0,0 +1,150 @@ +from __future__ import annotations + +from dataclasses import dataclass +from typing import Any, Literal, Union + +from typing_extensions import TypeAlias + +from .items import RealtimeItem + +RealtimeConnectionStatus: TypeAlias = Literal["connecting", "connected", "disconnected"] + + +@dataclass +class RealtimeTransportErrorEvent: + """Represents a transport‑layer error.""" + + error: Any + + type: Literal["error"] = "error" + + +@dataclass +class RealtimeTransportToolCallEvent: + """Model attempted a tool/function call.""" + + name: str + call_id: str + arguments: str + + id: str | None = None + previous_item_id: str | None = None + + type: Literal["function_call"] = "function_call" + + +@dataclass +class RealtimeTransportAudioEvent: + """Raw audio bytes emitted by the model.""" + + data: bytes + response_id: str + + type: Literal["audio"] = "audio" + + +@dataclass +class RealtimeTransportAudioInterruptedEvent: + """Audio interrupted.""" + + type: Literal["audio_interrupted"] = "audio_interrupted" + + +@dataclass +class RealtimeTransportAudioDoneEvent: + """Audio done.""" + + type: Literal["audio_done"] = "audio_done" + + +@dataclass +class RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent: + """Input audio transcription completed.""" + + item_id: str + transcript: str + + type: Literal["conversation.item.input_audio_transcription.completed"] = ( + "conversation.item.input_audio_transcription.completed" + ) + + +@dataclass +class RealtimeTransportTranscriptDelta: + """Partial transcript update.""" + + item_id: str + delta: str + response_id: str + + type: Literal["transcript_delta"] = "transcript_delta" + + +@dataclass +class RealtimeTransportItemUpdatedEvent: + """Item added to the history or updated.""" + + item: RealtimeItem + + type: Literal["item_updated"] = "item_updated" + + +@dataclass +class RealtimeTransportItemDeletedEvent: + """Item deleted from the history.""" + + item_id: str + + type: Literal["item_deleted"] = "item_deleted" + + +@dataclass +class RealtimeTransportConnectionStatusEvent: + """Connection status changed.""" + + status: RealtimeConnectionStatus + + type: Literal["connection_status"] = "connection_status" + + +@dataclass +class RealtimeTransportTurnStartedEvent: + """Triggered when the model starts generating a response for a turn.""" + + type: Literal["turn_started"] = "turn_started" + + +@dataclass +class RealtimeTransportTurnEndedEvent: + """Triggered when the model finishes generating a response for a turn.""" + + type: Literal["turn_ended"] = "turn_ended" + + +@dataclass +class RealtimeTransportOtherEvent: + """Used as a catchall for vendor-specific events.""" + + data: Any + + type: Literal["other"] = "other" + + +# TODO (rm) Add usage events + + +RealtimeTransportEvent: TypeAlias = Union[ + RealtimeTransportErrorEvent, + RealtimeTransportToolCallEvent, + RealtimeTransportAudioEvent, + RealtimeTransportAudioInterruptedEvent, + RealtimeTransportAudioDoneEvent, + RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeTransportTranscriptDelta, + RealtimeTransportItemUpdatedEvent, + RealtimeTransportItemDeletedEvent, + RealtimeTransportConnectionStatusEvent, + RealtimeTransportTurnStartedEvent, + RealtimeTransportTurnEndedEvent, + RealtimeTransportOtherEvent, +] diff --git a/tests/realtime/test_transport_events.py b/tests/realtime/test_transport_events.py new file mode 100644 index 000000000..2219303d0 --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_transport_events.py @@ -0,0 +1,12 @@ +from typing import get_args + +from agents.realtime.transport_events import RealtimeTransportEvent + + +def test_all_events_have_type() -> None: + """Test that all events have a type.""" + events = get_args(RealtimeTransportEvent) + assert len(events) > 0 + for event in events: + assert event.type is not None + assert isinstance(event.type, str) From 8b7d86245491c273f77e6a8d41e7d7df2df89a11 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 15:12:08 -0400 Subject: [PATCH 155/186] [5/n] OpenAI realtime transport impl (#1072) Uses the openai realtime impl over websockets. Unlike the TS version, only supports websockets - no in browser stuff. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1074 * #1073 * __->__ #1072 * #1071 --- pyproject.toml | 1 + src/agents/realtime/openai_realtime.py | 353 +++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 354 insertions(+) create mode 100644 src/agents/realtime/openai_realtime.py diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index e659348ca..44bc45947 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -37,6 +37,7 @@ Repository = "https://github.com/openai/openai-agents-python" voice = ["numpy>=2.2.0, <3; python_version>='3.10'", "websockets>=15.0, <16"] viz = ["graphviz>=0.17"] litellm = ["litellm>=1.67.4.post1, <2"] +realtime = ["websockets>=15.0, <16"] [dependency-groups] dev = [ diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py new file mode 100644 index 000000000..226eaed7d --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -0,0 +1,353 @@ +import asyncio +import base64 +import json +import os +from datetime import datetime +from typing import Any + +import websockets +from openai.types.beta.realtime.realtime_server_event import ( + RealtimeServerEvent as OpenAIRealtimeServerEvent, +) +from pydantic import TypeAdapter +from websockets.asyncio.client import ClientConnection + +from ..exceptions import UserError +from ..logger import logger +from .config import RealtimeClientMessage, RealtimeUserInput, get_api_key +from .items import RealtimeMessageItem, RealtimeToolCallItem +from .transport import ( + RealtimeSessionTransport, + RealtimeTransportConnectionOptions, + RealtimeTransportListener, +) +from .transport_events import ( + RealtimeTransportAudioDoneEvent, + RealtimeTransportAudioEvent, + RealtimeTransportAudioInterruptedEvent, + RealtimeTransportErrorEvent, + RealtimeTransportEvent, + RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeTransportItemDeletedEvent, + RealtimeTransportItemUpdatedEvent, + RealtimeTransportToolCallEvent, + RealtimeTransportTranscriptDelta, + RealtimeTransportTurnEndedEvent, + RealtimeTransportTurnStartedEvent, +) + + +class OpenAIRealtimeWebSocketTransport(RealtimeSessionTransport): + """A transport layer for realtime sessions that uses OpenAI's WebSocket API.""" + + def __init__(self) -> None: + self.model = "gpt-4o-realtime-preview" # Default model + self._websocket: ClientConnection | None = None + self._websocket_task: asyncio.Task[None] | None = None + self._listeners: list[RealtimeTransportListener] = [] + self._current_item_id: str | None = None + self._audio_start_time: datetime | None = None + self._audio_length_ms: float = 0.0 + self._ongoing_response: bool = False + self._current_audio_content_index: int | None = None + + async def connect(self, options: RealtimeTransportConnectionOptions) -> None: + """Establish a connection to the model and keep it alive.""" + assert self._websocket is None, "Already connected" + assert self._websocket_task is None, "Already connected" + + self.model = options.get("model", self.model) + api_key = await get_api_key(options.get("api_key", os.getenv("OPENAI_API_KEY"))) + + if not api_key: + raise UserError("API key is required but was not provided.") + + url = options.get("url", f"wss://api.openai.com/v1/realtime?model={self.model}") + + headers = { + "Authorization": f"Bearer {api_key}", + "OpenAI-Beta": "realtime=v1", + } + self._websocket = await websockets.connect(url, additional_headers=headers) + self._websocket_task = asyncio.create_task(self._listen_for_messages()) + + def add_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: + """Add a listener to the transport.""" + self._listeners.append(listener) + + async def remove_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: + """Remove a listener from the transport.""" + self._listeners.remove(listener) + + async def _emit_event(self, event: RealtimeTransportEvent) -> None: + """Emit an event to the listeners.""" + for listener in self._listeners: + await listener.on_event(event) + + async def _listen_for_messages(self): + assert self._websocket is not None, "Not connected" + + try: + async for message in self._websocket: + parsed = json.loads(message) + await self._handle_ws_event(parsed) + + except websockets.exceptions.ConnectionClosed: + # TODO connection closed handling (event, cleanup) + logger.warning("WebSocket connection closed") + except Exception as e: + logger.error(f"WebSocket error: {e}") + + async def send_event(self, event: RealtimeClientMessage) -> None: + """Send an event to the model.""" + assert self._websocket is not None, "Not connected" + converted_event = { + "type": event["type"], + } + + converted_event.update(event.get("other_data", {})) + + await self._websocket.send(json.dumps(converted_event)) + + async def send_message( + self, message: RealtimeUserInput, other_event_data: dict[str, Any] | None = None + ) -> None: + """Send a message to the model.""" + message = ( + message + if isinstance(message, dict) + else { + "type": "message", + "role": "user", + "content": [{"type": "input_text", "text": message}], + } + ) + other_data = { + "item": message, + } + if other_event_data: + other_data.update(other_event_data) + + await self.send_event({"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data}) + + await self.send_event({"type": "response.create"}) + + async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: + """Send a raw audio chunk to the model. + + Args: + audio: The audio data to send. + commit: Whether to commit the audio buffer to the model. If the model does not do turn + detection, this can be used to indicate the turn is completed. + """ + assert self._websocket is not None, "Not connected" + base64_audio = base64.b64encode(audio).decode("utf-8") + await self.send_event( + { + "type": "input_audio_buffer.append", + "other_data": { + "audio": base64_audio, + }, + } + ) + if commit: + await self.send_event({"type": "input_audio_buffer.commit"}) + + async def send_tool_output( + self, tool_call: RealtimeTransportToolCallEvent, output: str, start_response: bool + ) -> None: + """Send tool output to the model.""" + await self.send_event( + { + "type": "conversation.item.create", + "other_data": { + "item": { + "type": "function_call_output", + "output": output, + "call_id": tool_call.id, + }, + }, + } + ) + + tool_item = RealtimeToolCallItem( + item_id=tool_call.id or "", + previous_item_id=tool_call.previous_item_id, + type="function_call", + status="completed", + arguments=tool_call.arguments, + name=tool_call.name, + output=output, + ) + await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=tool_item)) + + if start_response: + await self.send_event({"type": "response.create"}) + + async def interrupt(self) -> None: + """Interrupt the model.""" + if not self._current_item_id or not self._audio_start_time: + return + + await self._cancel_response() + + elapsed_time_ms = (datetime.now() - self._audio_start_time).total_seconds() * 1000 + if elapsed_time_ms > 0 and elapsed_time_ms < self._audio_length_ms: + await self._emit_event(RealtimeTransportAudioInterruptedEvent()) + await self.send_event( + { + "type": "conversation.item.truncate", + "other_data": { + "item_id": self._current_item_id, + "content_index": self._current_audio_content_index, + "audio_end_ms": elapsed_time_ms, + }, + } + ) + + self._current_item_id = None + self._audio_start_time = None + self._audio_length_ms = 0.0 + self._current_audio_content_index = None + + async def close(self) -> None: + """Close the session.""" + if self._websocket: + await self._websocket.close() + self._websocket = None + if self._websocket_task: + self._websocket_task.cancel() + self._websocket_task = None + + async def _cancel_response(self) -> None: + if self._ongoing_response: + await self.send_event({"type": "response.cancel"}) + self._ongoing_response = False + + async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): + try: + parsed: OpenAIRealtimeServerEvent = TypeAdapter( + OpenAIRealtimeServerEvent + ).validate_python(event) + except Exception as e: + logger.error(f"Invalid event: {event} - {e}") + await self._emit_event(RealtimeTransportErrorEvent(error=f"Invalid event: {event}")) + return + + if parsed.type == "response.audio.delta": + self._current_audio_content_index = parsed.content_index + self._current_item_id = parsed.item_id + if self._audio_start_time is None: + self._audio_start_time = datetime.now() + self._audio_length_ms = 0.0 + + audio_bytes = base64.b64decode(parsed.delta) + # Calculate audio length in ms using 24KHz pcm16le + self._audio_length_ms += len(audio_bytes) / 24 / 2 + await self._emit_event( + RealtimeTransportAudioEvent(data=audio_bytes, response_id=parsed.response_id) + ) + elif parsed.type == "response.audio.done": + await self._emit_event(RealtimeTransportAudioDoneEvent()) + elif parsed.type == "input_audio_buffer.speech_started": + await self.interrupt() + elif parsed.type == "response.created": + self._ongoing_response = True + await self._emit_event(RealtimeTransportTurnStartedEvent()) + elif parsed.type == "response.done": + self._ongoing_response = False + await self._emit_event(RealtimeTransportTurnEndedEvent()) + elif parsed.type == "session.created": + # TODO (rm) tracing stuff here + pass + elif parsed.type == "error": + await self._emit_event(RealtimeTransportErrorEvent(error=parsed.error)) + elif parsed.type == "conversation.item.deleted": + await self._emit_event(RealtimeTransportItemDeletedEvent(item_id=parsed.item_id)) + elif ( + parsed.type == "conversation.item.created" + or parsed.type == "conversation.item.retrieved" + ): + item = parsed.item + previous_item_id = ( + parsed.previous_item_id if parsed.type == "conversation.item.created" else None + ) + message_item: RealtimeMessageItem = TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( + { + "item_id": item.id or "", + "previous_item_id": previous_item_id, + "type": item.type, + "role": item.role, + "content": item.content, + "status": "in_progress", + } + ) + await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=message_item)) + elif ( + parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed" + or parsed.type == "conversation.item.truncated" + ): + await self.send_event( + { + "type": "conversation.item.retrieve", + "other_data": { + "item_id": self._current_item_id, + }, + } + ) + if parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": + await self._emit_event( + RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent( + item_id=parsed.item_id, transcript=parsed.transcript + ) + ) + elif parsed.type == "response.audio_transcript.delta": + await self._emit_event( + RealtimeTransportTranscriptDelta( + item_id=parsed.item_id, delta=parsed.delta, response_id=parsed.response_id + ) + ) + elif ( + parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.delta" + or parsed.type == "response.text.delta" + or parsed.type == "response.function_call_arguments.delta" + ): + # No support for partials yet + pass + elif ( + parsed.type == "response.output_item.added" + or parsed.type == "response.output_item.done" + ): + item = parsed.item + if item.type == "function_call" and item.status == "completed": + tool_call = RealtimeToolCallItem( + item_id=item.id or "", + previous_item_id=None, + type="function_call", + # We use the same item for tool call and output, so it will be completed by the + # output being added + status="in_progress", + arguments=item.arguments or "", + name=item.name or "", + output=None, + ) + await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=tool_call)) + await self._emit_event( + RealtimeTransportToolCallEvent( + call_id=item.id or "", + name=item.name or "", + arguments=item.arguments or "", + id=item.id or "", + ) + ) + elif item.type == "message": + message_item = TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( + { + "item_id": item.id or "", + "type": item.type, + "role": item.role, + "content": item.content, + "status": "in_progress", + } + ) + await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=message_item)) From 3e0122c73e2c081b69b9f33f1ac94add0d078cf2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 15:13:42 -0400 Subject: [PATCH 156/186] [6/n] RealtimeSession + events (#1073) RealtimeSession is like Runner, except for Realtime. It's also stateful and manages the conversation for you. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1076 * #1074 * __->__ #1073 * #1072 * #1071 --- src/agents/realtime/README.md | 3 + src/agents/realtime/__init__.py | 51 +++++ src/agents/realtime/events.py | 198 +++++++++++++++++ src/agents/realtime/session.py | 369 ++++++++++++++++++++++++++++++++ tests/realtime/__init__.py | 0 5 files changed, 621 insertions(+) create mode 100644 src/agents/realtime/README.md create mode 100644 src/agents/realtime/__init__.py create mode 100644 src/agents/realtime/events.py create mode 100644 src/agents/realtime/session.py create mode 100644 tests/realtime/__init__.py diff --git a/src/agents/realtime/README.md b/src/agents/realtime/README.md new file mode 100644 index 000000000..9acc23160 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/README.md @@ -0,0 +1,3 @@ +# Realtime + +Realtime agents are in beta: expect some breaking changes over the next few weeks as we find issues and fix them. diff --git a/src/agents/realtime/__init__.py b/src/agents/realtime/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..7e5d4932a --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/__init__.py @@ -0,0 +1,51 @@ +from .agent import RealtimeAgent, RealtimeAgentHooks, RealtimeRunHooks +from .config import APIKeyOrKeyFunc +from .events import ( + RealtimeAgentEndEvent, + RealtimeAgentStartEvent, + RealtimeAudio, + RealtimeAudioEnd, + RealtimeAudioInterrupted, + RealtimeError, + RealtimeHandoffEvent, + RealtimeHistoryAdded, + RealtimeHistoryUpdated, + RealtimeRawTransportEvent, + RealtimeSessionEvent, + RealtimeToolEnd, + RealtimeToolStart, +) +from .session import RealtimeSession +from .transport import ( + RealtimeModelName, + RealtimeSessionTransport, + RealtimeTransportConnectionOptions, + RealtimeTransportListener, +) + +__all__ = [ + "RealtimeAgent", + "RealtimeAgentHooks", + "RealtimeRunHooks", + "RealtimeSession", + "RealtimeSessionListener", + "RealtimeSessionListenerFunc", + "APIKeyOrKeyFunc", + "RealtimeModelName", + "RealtimeSessionTransport", + "RealtimeTransportListener", + "RealtimeTransportConnectionOptions", + "RealtimeSessionEvent", + "RealtimeAgentStartEvent", + "RealtimeAgentEndEvent", + "RealtimeHandoffEvent", + "RealtimeToolStart", + "RealtimeToolEnd", + "RealtimeRawTransportEvent", + "RealtimeAudioEnd", + "RealtimeAudio", + "RealtimeAudioInterrupted", + "RealtimeError", + "RealtimeHistoryUpdated", + "RealtimeHistoryAdded", +] diff --git a/src/agents/realtime/events.py b/src/agents/realtime/events.py new file mode 100644 index 000000000..bd6b7b5b0 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/events.py @@ -0,0 +1,198 @@ +from dataclasses import dataclass +from typing import Any, Literal, Union + +from typing_extensions import TypeAlias + +from ..run_context import RunContextWrapper +from ..tool import Tool +from .agent import RealtimeAgent +from .items import RealtimeItem +from .transport_events import RealtimeTransportAudioEvent, RealtimeTransportEvent + + +@dataclass +class RealtimeEventInfo: + context: RunContextWrapper + """The context for the event.""" + + +@dataclass +class RealtimeAgentStartEvent: + """A new agent has started.""" + + agent: RealtimeAgent + """The new agent.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["agent_start"] = "agent_start" + + +@dataclass +class RealtimeAgentEndEvent: + """An agent has ended.""" + + agent: RealtimeAgent + """The agent that ended.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["agent_end"] = "agent_end" + + +@dataclass +class RealtimeHandoffEvent: + """An agent has handed off to another agent.""" + + from_agent: RealtimeAgent + """The agent that handed off.""" + + to_agent: RealtimeAgent + """The agent that was handed off to.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["handoff"] = "handoff" + + +@dataclass +class RealtimeToolStart: + """An agent is starting a tool call.""" + + agent: RealtimeAgent + """The agent that updated.""" + + tool: Tool + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["tool_start"] = "tool_start" + + +@dataclass +class RealtimeToolEnd: + """An agent has ended a tool call.""" + + agent: RealtimeAgent + """The agent that ended the tool call.""" + + tool: Tool + """The tool that was called.""" + + output: Any + """The output of the tool call.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["tool_end"] = "tool_end" + + +@dataclass +class RealtimeRawTransportEvent: + """Forwards raw events from the transport layer.""" + + data: RealtimeTransportEvent + """The raw data from the transport layer.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["raw_transport_event"] = "raw_transport_event" + + +@dataclass +class RealtimeAudioEnd: + """Triggered when the agent stops generating audio.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["audio_end"] = "audio_end" + + +@dataclass +class RealtimeAudio: + """Triggered when the agent generates new audio to be played.""" + + audio: RealtimeTransportAudioEvent + """The audio event from the transport layer.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["audio"] = "audio" + + +@dataclass +class RealtimeAudioInterrupted: + """Triggered when the agent is interrupted. Can be listened to by the user to stop audio + playback or give visual indicators to the user. + """ + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["audio_interrupted"] = "audio_interrupted" + + +@dataclass +class RealtimeError: + """An error has occurred.""" + + error: Any + """The error that occurred.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["error"] = "error" + + +@dataclass +class RealtimeHistoryUpdated: + """The history has been updated. Contains the full history of the session.""" + + history: list[RealtimeItem] + """The full history of the session.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["history_updated"] = "history_updated" + + +@dataclass +class RealtimeHistoryAdded: + """A new item has been added to the history.""" + + item: RealtimeItem + """The new item that was added to the history.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["history_added"] = "history_added" + + +# TODO (rm) Add guardrails + +RealtimeSessionEvent: TypeAlias = Union[ + RealtimeAgentStartEvent, + RealtimeAgentEndEvent, + RealtimeHandoffEvent, + RealtimeToolStart, + RealtimeToolEnd, + RealtimeRawTransportEvent, + RealtimeAudioEnd, + RealtimeAudio, + RealtimeAudioInterrupted, + RealtimeError, + RealtimeHistoryUpdated, + RealtimeHistoryAdded, +] +"""An event emitted by the realtime session.""" diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py new file mode 100644 index 000000000..fd2a0a3ff --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -0,0 +1,369 @@ +"""Minimal realtime session implementation for voice agents.""" + +from __future__ import annotations + +import abc +import asyncio +from collections.abc import Awaitable +from typing import Any, Callable, Literal + +from typing_extensions import TypeAlias, assert_never + +from ..handoffs import Handoff +from ..run_context import RunContextWrapper +from ..tool import FunctionTool +from ..tool_context import ToolContext +from .agent import RealtimeAgent +from .config import APIKeyOrKeyFunc, RealtimeSessionConfig, RealtimeUserInput +from .events import ( + RealtimeAgentEndEvent, + RealtimeAgentStartEvent, + RealtimeAudio, + RealtimeAudioEnd, + RealtimeAudioInterrupted, + RealtimeError, + RealtimeEventInfo, + RealtimeHandoffEvent, # noqa: F401 + RealtimeHistoryAdded, + RealtimeHistoryUpdated, + RealtimeRawTransportEvent, + RealtimeSessionEvent, + RealtimeToolEnd, + RealtimeToolStart, +) +from .items import InputAudio, InputText, RealtimeItem +from .openai_realtime import OpenAIRealtimeWebSocketTransport +from .transport import ( + RealtimeModelName, + RealtimeSessionTransport, + RealtimeTransportConnectionOptions, + RealtimeTransportListener, +) +from .transport_events import ( + RealtimeTransportEvent, + RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeTransportToolCallEvent, +) + + +class RealtimeSessionListener(abc.ABC): + """A listener for realtime session events.""" + + @abc.abstractmethod + async def on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: + """Called when an event is emitted by the realtime session.""" + pass + + +RealtimeSessionListenerFunc: TypeAlias = Callable[[RealtimeSessionEvent], Awaitable[None]] +"""A function that can be used as a listener for realtime session events.""" + + +class _RealtimeFuncListener(RealtimeSessionListener): + """A listener that wraps a function.""" + + def __init__(self, func: RealtimeSessionListenerFunc) -> None: + self._func = func + + async def on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: + """Call the wrapped function with the event.""" + await self._func(event) + + +class RealtimeSession(RealtimeTransportListener): + """A `RealtimeSession` is the equivalent of `Runner` for realtime agents. It automatically + handles multiple turns by maintaining a persistent connection with the underlying transport + layer. + + The session manages the local history copy, executes tools, runs guardrails and facilitates + handoffs between agents. + + Since this code runs on your server, it uses WebSockets by default. You can optionally create + your own custom transport layer by implementing the `RealtimeSessionTransport` interface. + """ + + def __init__( + self, + starting_agent: RealtimeAgent, + *, + context: Any | None = None, + transport: Literal["websocket"] | RealtimeSessionTransport = "websocket", + api_key: APIKeyOrKeyFunc | None = None, + model: RealtimeModelName | None = None, + config: RealtimeSessionConfig | None = None, + # TODO (rm) Add guardrail support + # TODO (rm) Add tracing support + # TODO (rm) Add history audio storage config + ) -> None: + """Initialize the realtime session. + + Args: + starting_agent: The agent to start the session with. + context: The context to use for the session. + transport: The transport to use for the session. Defaults to using websockets. + api_key: The API key to use for the session. + model: The model to use. Must be a realtime model. + config: Override parameters to use. + """ + self._current_agent = starting_agent + self._context_wrapper = RunContextWrapper(context) + self._event_info = RealtimeEventInfo(context=self._context_wrapper) + self._override_config = config + self._history: list[RealtimeItem] = [] + self._model = model + self._api_key = api_key + + self._listeners: list[RealtimeSessionListener] = [] + + if transport == "websocket": + self._transport: RealtimeSessionTransport = OpenAIRealtimeWebSocketTransport() + else: + self._transport = transport + + async def __aenter__(self) -> RealtimeSession: + """Async context manager entry.""" + await self.connect() + return self + + async def __aexit__(self, _exc_type: Any, _exc_val: Any, _exc_tb: Any) -> None: + """Async context manager exit.""" + await self.end() + + async def connect(self) -> None: + """Start the session: connect to the model and start the connection.""" + self._transport.add_listener(self) + + config = await self.create_session_config( + overrides=self._override_config, + ) + + options: RealtimeTransportConnectionOptions = { + "initial_session_config": config, + } + + if config.get("api_key") is not None: + options["api_key"] = config["api_key"] + elif self._api_key is not None: + options["api_key"] = self._api_key + + if config.get("model") is not None: + options["model"] = config["model"] + elif self._model is not None: + options["model"] = self._model + + await self._transport.connect(options) + + await self._emit_event( + RealtimeHistoryUpdated( + history=self._history, + info=self._event_info, + ) + ) + + async def end(self) -> None: + """End the session: disconnect from the model and close the connection.""" + pass + + def add_listener(self, listener: RealtimeSessionListener | RealtimeSessionListenerFunc) -> None: + """Add a listener to the session.""" + if isinstance(listener, RealtimeSessionListener): + self._listeners.append(listener) + else: + self._listeners.append(_RealtimeFuncListener(listener)) + + def remove_listener( + self, listener: RealtimeSessionListener | RealtimeSessionListenerFunc + ) -> None: + """Remove a listener from the session.""" + if isinstance(listener, RealtimeSessionListener): + self._listeners.remove(listener) + else: + for x in self._listeners: + if isinstance(x, _RealtimeFuncListener) and x._func == listener: + self._listeners.remove(x) + break + + async def create_session_config( + self, overrides: RealtimeSessionConfig | None = None + ) -> RealtimeSessionConfig: + """Create the session config.""" + agent = self._current_agent + instructions, tools = await asyncio.gather( + agent.get_system_prompt(self._context_wrapper), + agent.get_all_tools(self._context_wrapper), + ) + config = RealtimeSessionConfig() + + if self._model is not None: + config["model"] = self._model + if instructions is not None: + config["instructions"] = instructions + if tools is not None: + config["tools"] = [tool for tool in tools if isinstance(tool, FunctionTool)] + + if overrides: + config.update(overrides) + + return config + + async def send_message(self, message: RealtimeUserInput) -> None: + """Send a message to the model.""" + await self._transport.send_message(message) + + async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: + """Send a raw audio chunk to the model.""" + await self._transport.send_audio(audio, commit=commit) + + async def interrupt(self) -> None: + """Interrupt the model.""" + await self._transport.interrupt() + + async def on_event(self, event: RealtimeTransportEvent) -> None: + """Called when an event is emitted by the realtime transport.""" + await self._emit_event(RealtimeRawTransportEvent(data=event, info=self._event_info)) + + if event.type == "error": + await self._emit_event(RealtimeError(info=self._event_info, error=event.error)) + elif event.type == "function_call": + await self._handle_tool_call(event) + elif event.type == "audio": + await self._emit_event(RealtimeAudio(info=self._event_info, audio=event)) + elif event.type == "audio_interrupted": + await self._emit_event(RealtimeAudioInterrupted(info=self._event_info)) + elif event.type == "audio_done": + await self._emit_event(RealtimeAudioEnd(info=self._event_info)) + elif event.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": + self._history = self._get_new_history(self._history, event) + await self._emit_event( + RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) + ) + elif event.type == "transcript_delta": + # TODO (rm) Add guardrails + pass + elif event.type == "item_updated": + is_new = any(item.item_id == event.item.item_id for item in self._history) + self._history = self._get_new_history(self._history, event.item) + if is_new: + new_item = next( + item for item in self._history if item.item_id == event.item.item_id + ) + await self._emit_event(RealtimeHistoryAdded(info=self._event_info, item=new_item)) + else: + await self._emit_event( + RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) + ) + pass + elif event.type == "item_deleted": + deleted_id = event.item_id + self._history = [item for item in self._history if item.item_id != deleted_id] + await self._emit_event( + RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) + ) + elif event.type == "connection_status": + pass + elif event.type == "turn_started": + await self._emit_event( + RealtimeAgentStartEvent( + agent=self._current_agent, + info=self._event_info, + ) + ) + elif event.type == "turn_ended": + await self._emit_event( + RealtimeAgentEndEvent( + agent=self._current_agent, + info=self._event_info, + ) + ) + elif event.type == "other": + pass + else: + assert_never(event) + + async def _emit_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: + """Emit an event to the listeners.""" + await asyncio.gather(*[listener.on_event(event) for listener in self._listeners]) + + async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeTransportToolCallEvent) -> None: + all_tools = await self._current_agent.get_all_tools(self._context_wrapper) + function_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, FunctionTool)} + handoff_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, Handoff)} + + if event.name in function_map: + await self._emit_event( + RealtimeToolStart( + info=self._event_info, + tool=function_map[event.name], + agent=self._current_agent, + ) + ) + + func_tool = function_map[event.name] + tool_context = ToolContext.from_agent_context(self._context_wrapper, event.call_id) + result = await func_tool.on_invoke_tool(tool_context, event.arguments) + + await self._transport.send_tool_output(event, str(result), True) + + await self._emit_event( + RealtimeToolEnd( + info=self._event_info, + tool=func_tool, + output=result, + agent=self._current_agent, + ) + ) + elif event.name in handoff_map: + # TODO (rm) Add support for handoffs + pass + else: + # TODO (rm) Add error handling + pass + + def _get_new_history( + self, + old_history: list[RealtimeItem], + event: RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent | RealtimeItem, + ) -> list[RealtimeItem]: + # Merge transcript into placeholder input_audio message. + if isinstance(event, RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent): + new_history: list[RealtimeItem] = [] + for item in old_history: + if item.item_id == event.item_id and item.type == "message" and item.role == "user": + content: list[InputText | InputAudio] = [] + for entry in item.content: + if entry.type == "input_audio": + copied_entry = entry.model_copy(update={"transcript": event.transcript}) + content.append(copied_entry) + else: + content.append(entry) # type: ignore + new_history.append( + item.model_copy(update={"content": content, "status": "completed"}) + ) + else: + new_history.append(item) + return new_history + + # Otherwise it's just a new item + # TODO (rm) Add support for audio storage config + + # If the item already exists, update it + existing_index = next( + (i for i, item in enumerate(old_history) if item.item_id == event.item_id), None + ) + if existing_index is not None: + new_history = old_history.copy() + new_history[existing_index] = event + return new_history + # Otherwise, insert it after the previous_item_id if that is set + elif item.previous_item_id: + # Insert the new item after the previous item + previous_index = next( + (i for i, item in enumerate(old_history) if item.item_id == event.previous_item_id), + None, + ) + if previous_index is not None: + new_history = old_history.copy() + new_history.insert(previous_index + 1, event) + return new_history + # Otherwise, add it to the end + return old_history + [event] diff --git a/tests/realtime/__init__.py b/tests/realtime/__init__.py new file mode 100644 index 000000000..e69de29bb From 38c5235c129a154d687ea3dbbebd7dc833e9040d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 15:14:37 -0400 Subject: [PATCH 157/186] [7/n] Demo for realtime (#1074) Mostly working demo. Plays audio, shows event log. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1076 * __->__ #1074 --- examples/realtime/demo.py | 101 +++++++++ examples/realtime/ui.py | 271 +++++++++++++++++++++++++ src/agents/realtime/openai_realtime.py | 4 +- uv.lock | 6 +- 4 files changed, 380 insertions(+), 2 deletions(-) create mode 100644 examples/realtime/demo.py create mode 100644 examples/realtime/ui.py diff --git a/examples/realtime/demo.py b/examples/realtime/demo.py new file mode 100644 index 000000000..a2ea96545 --- /dev/null +++ b/examples/realtime/demo.py @@ -0,0 +1,101 @@ +import asyncio +import os +import sys +from typing import TYPE_CHECKING + +import numpy as np + +# Add the current directory to path so we can import ui +sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) + +from agents import function_tool +from agents.realtime import RealtimeAgent, RealtimeSession, RealtimeSessionEvent + +if TYPE_CHECKING: + from .ui import AppUI +else: + # Try both import styles + try: + # Try relative import first (when used as a package) + from .ui import AppUI + except ImportError: + # Fall back to direct import (when run as a script) + from ui import AppUI + + +@function_tool +def get_weather(city: str) -> str: + """Get the weather in a city.""" + return f"The weather in {city} is sunny." + + +agent = RealtimeAgent( + name="Assistant", + instructions="You always greet the user with 'Top of the morning to you'.", + tools=[get_weather], +) + + +class Example: + def __init__(self) -> None: + self.session = RealtimeSession(agent) + self.ui = AppUI() + self.ui.connected = asyncio.Event() + self.ui.last_audio_item_id = None + # Set the audio callback + self.ui.set_audio_callback(self.on_audio_recorded) + + async def run(self) -> None: + self.session.add_listener(self.on_event) + await self.session.connect() + self.ui.set_is_connected(True) + await self.ui.run_async() + + async def on_audio_recorded(self, audio_bytes: bytes) -> None: + """Called when audio is recorded by the UI.""" + try: + # Send the audio to the session + await self.session.send_audio(audio_bytes) + except Exception as e: + self.ui.log_message(f"Error sending audio: {e}") + + async def on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: + # Display event in the UI + try: + if event.type == "agent_start": + self.ui.add_transcript(f"Agent started: {event.agent.name}") + elif event.type == "agent_end": + self.ui.add_transcript(f"Agent ended: {event.agent.name}") + elif event.type == "handoff": + self.ui.add_transcript( + f"Handoff from {event.from_agent.name} to {event.to_agent.name}" + ) + elif event.type == "tool_start": + self.ui.add_transcript(f"Tool started: {event.tool.name}") + elif event.type == "tool_end": + self.ui.add_transcript(f"Tool ended: {event.tool.name}; output: {event.output}") + elif event.type == "audio_end": + self.ui.add_transcript("Audio ended") + elif event.type == "audio": + np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) + self.ui.play_audio(np_audio) + elif event.type == "audio_interrupted": + self.ui.add_transcript("Audio interrupted") + elif event.type == "error": + self.ui.add_transcript(f"Error: {event.error}") + elif event.type == "history_updated": + pass + elif event.type == "history_added": + pass + elif event.type == "raw_transport_event": + self.ui.log_message(f"Raw transport event: {event.data}") + else: + self.ui.log_message(f"Unknown event type: {event.type}") + except Exception as e: + # This can happen if the UI has already exited + self.ui.log_message(f"Event handling error: {str(e)}") + + +if __name__ == "__main__": + example = Example() + asyncio.run(example.run()) diff --git a/examples/realtime/ui.py b/examples/realtime/ui.py new file mode 100644 index 000000000..1ba055835 --- /dev/null +++ b/examples/realtime/ui.py @@ -0,0 +1,271 @@ +from __future__ import annotations + +import asyncio +from collections.abc import Coroutine +from typing import Any, Callable + +import numpy as np +import numpy.typing as npt +import sounddevice as sd +from textual import events +from textual.app import App, ComposeResult +from textual.containers import Container, Horizontal +from textual.reactive import reactive +from textual.widgets import RichLog, Static +from typing_extensions import override + +CHUNK_LENGTH_S = 0.05 # 50ms +SAMPLE_RATE = 24000 +FORMAT = np.int16 +CHANNELS = 1 + + +class Header(Static): + """A header widget.""" + + @override + def render(self) -> str: + return "Realtime Demo" + + +class AudioStatusIndicator(Static): + """A widget that shows the current audio recording status.""" + + is_recording = reactive(False) + + @override + def render(self) -> str: + status = ( + "🔴 Conversation started." + if self.is_recording + else "⚪ Press SPACE to start the conversation (q to quit)" + ) + return status + + +class AppUI(App[None]): + CSS = """ + Screen { + background: #1a1b26; /* Dark blue-grey background */ + } + + Container { + border: double rgb(91, 164, 91); + } + + #input-container { + height: 5; /* Explicit height for input container */ + margin: 1 1; + padding: 1 2; + } + + #bottom-pane { + width: 100%; + height: 82%; /* Reduced to make room for session display */ + border: round rgb(205, 133, 63); + } + + #status-indicator { + height: 3; + content-align: center middle; + background: #2a2b36; + border: solid rgb(91, 164, 91); + margin: 1 1; + } + + #session-display { + height: 3; + content-align: center middle; + background: #2a2b36; + border: solid rgb(91, 164, 91); + margin: 1 1; + } + + #transcripts { + width: 50%; + height: 100%; + border-right: solid rgb(91, 164, 91); + } + + #transcripts-header { + height: 2; + background: #2a2b36; + content-align: center middle; + border-bottom: solid rgb(91, 164, 91); + } + + #transcripts-content { + height: 100%; + } + + #event-log { + width: 50%; + height: 100%; + } + + #event-log-header { + height: 2; + background: #2a2b36; + content-align: center middle; + border-bottom: solid rgb(91, 164, 91); + } + + #event-log-content { + height: 100%; + } + + Static { + color: white; + } + """ + + should_send_audio: asyncio.Event + connected: asyncio.Event + last_audio_item_id: str | None + audio_callback: Callable[[bytes], Coroutine[Any, Any, None]] | None + + def __init__(self) -> None: + super().__init__() + self.audio_player = sd.OutputStream( + samplerate=SAMPLE_RATE, + channels=CHANNELS, + dtype=FORMAT, + ) + self.should_send_audio = asyncio.Event() + self.connected = asyncio.Event() + self.audio_callback = None + + @override + def compose(self) -> ComposeResult: + """Create child widgets for the app.""" + with Container(): + yield Header(id="session-display") + yield AudioStatusIndicator(id="status-indicator") + with Container(id="bottom-pane"): + with Horizontal(): + with Container(id="transcripts"): + yield Static("Conversation transcript", id="transcripts-header") + yield RichLog( + id="transcripts-content", wrap=True, highlight=True, markup=True + ) + with Container(id="event-log"): + yield Static("Raw event log", id="event-log-header") + yield RichLog( + id="event-log-content", wrap=True, highlight=True, markup=True + ) + + def set_is_connected(self, is_connected: bool) -> None: + self.connected.set() if is_connected else self.connected.clear() + + def set_audio_callback(self, callback: Callable[[bytes], Coroutine[Any, Any, None]]) -> None: + """Set a callback function to be called when audio is recorded.""" + self.audio_callback = callback + + # High-level methods for UI operations + def set_header_text(self, text: str) -> None: + """Update the header text.""" + header = self.query_one("#session-display", Header) + header.update(text) + + def set_recording_status(self, is_recording: bool) -> None: + """Set the recording status indicator.""" + status_indicator = self.query_one(AudioStatusIndicator) + status_indicator.is_recording = is_recording + + def log_message(self, message: str) -> None: + """Add a message to the event log.""" + try: + log_pane = self.query_one("#event-log-content", RichLog) + log_pane.write(message) + except Exception: + # Handle the case where the widget might not be available + pass + + def add_transcript(self, message: str) -> None: + """Add a transcript message to the transcripts panel.""" + try: + transcript_pane = self.query_one("#transcripts-content", RichLog) + transcript_pane.write(message) + except Exception: + # Handle the case where the widget might not be available + pass + + def play_audio(self, audio_data: npt.NDArray[np.int16]) -> None: + """Play audio data through the audio player.""" + try: + self.audio_player.write(audio_data) + except Exception as e: + self.log_message(f"Audio play error: {e}") + + async def on_mount(self) -> None: + """Set up audio player and start the audio capture worker.""" + self.audio_player.start() + self.run_worker(self.capture_audio()) + + async def capture_audio(self) -> None: + """Capture audio from the microphone and send to the session.""" + # Wait for connection to be established + await self.connected.wait() + + # Set up audio input stream + stream = sd.InputStream( + channels=CHANNELS, + samplerate=SAMPLE_RATE, + dtype=FORMAT, + ) + + try: + # Wait for user to press spacebar to start + await self.should_send_audio.wait() + + stream.start() + self.set_recording_status(True) + self.log_message("Recording started - speak to the agent") + + # Buffer size in samples + read_size = int(SAMPLE_RATE * CHUNK_LENGTH_S) + + while True: + # Check if there's enough data to read + if stream.read_available < read_size: + await asyncio.sleep(0.01) # Small sleep to avoid CPU hogging + continue + + # Read audio data + data, _ = stream.read(read_size) + + # Convert numpy array to bytes + audio_bytes = data.tobytes() + + # Call audio callback if set + if self.audio_callback: + try: + await self.audio_callback(audio_bytes) + except Exception as e: + self.log_message(f"Audio callback error: {e}") + + # Yield control back to event loop + await asyncio.sleep(0) + + except Exception as e: + self.log_message(f"Audio capture error: {e}") + finally: + if stream.active: + stream.stop() + stream.close() + + async def on_key(self, event: events.Key) -> None: + """Handle key press events.""" + # add the keypress to the log + self.log_message(f"Key pressed: {event.key}") + + if event.key == "q": + self.audio_player.stop() + self.audio_player.close() + self.exit() + return + + if event.key == "space": # Spacebar + if not self.should_send_audio.is_set(): + self.should_send_audio.set() + self.set_recording_status(True) diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index 226eaed7d..6dc34bcf1 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -231,7 +231,9 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): ).validate_python(event) except Exception as e: logger.error(f"Invalid event: {event} - {e}") - await self._emit_event(RealtimeTransportErrorEvent(error=f"Invalid event: {event}")) + await self._emit_event( + RealtimeTransportErrorEvent(error=f"Invalid event: {event} - {e}") + ) return if parsed.type == "response.audio.delta": diff --git a/uv.lock b/uv.lock index d882c9bc5..880116f58 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1496,6 +1496,9 @@ dependencies = [ litellm = [ { name = "litellm" }, ] +realtime = [ + { name = "websockets" }, +] viz = [ { name = "graphviz" }, ] @@ -1541,9 +1544,10 @@ requires-dist = [ { name = "requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "types-requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "typing-extensions", specifier = ">=4.12.2,<5" }, + { name = "websockets", marker = "extra == 'realtime'", specifier = ">=15.0,<16" }, { name = "websockets", marker = "extra == 'voice'", specifier = ">=15.0,<16" }, ] -provides-extras = ["voice", "viz", "litellm"] +provides-extras = ["voice", "viz", "litellm", "realtime"] [package.metadata.requires-dev] dev = [ From c078c69415c911ac7265625af8b0ed2ccbecf61c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: MUHAMMAD SALMAN HUSSAIN <160324527+mshsheikh@users.noreply.github.com> Date: Sat, 12 Jul 2025 03:22:05 +0500 Subject: [PATCH 158/186] =?UTF-8?q?Fix=20typo=20in=20Evaluator=20Instructi?= =?UTF-8?q?ons=20(capitalization=20of=20"After=205=20attemp=E2=80=A6=20(#1?= =?UTF-8?q?067)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Corrected the capitalization of "after" to "After" in the evaluator instructions string to ensure grammatical consistency and proper formatting. --- examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py b/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py index c639a4d60..81dec7501 100644 --- a/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py +++ b/examples/agent_patterns/llm_as_a_judge.py @@ -32,7 +32,7 @@ class EvaluationFeedback: instructions=( "You evaluate a story outline and decide if it's good enough." "If it's not good enough, you provide feedback on what needs to be improved." - "Never give it a pass on the first try. after 5 attempts, you can give it a pass if story outline is good enough - do not go for perfection" + "Never give it a pass on the first try. After 5 attempts, you can give it a pass if story outline is good enough - do not go for perfection" ), output_type=EvaluationFeedback, ) From 3a64c6febf29fc0da59adccc09a4e73221a604e0 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 20:50:06 -0400 Subject: [PATCH 159/186] [8/n] Make realtime more like the rest of agents sdk (#1076) Key changes: 1. Transport -> model. 2. Extract any model settings into `RealtimeSessionModelSettings`. 3. RealtimeRunConfig, similar to the RunConfig in `run.py`. 4. RealtimeRunner now exists, similar to Runner. Returns a RealtimeSession when you call run(). 5. RealtimeSession now uses streaming events instead of listener. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1080 * #1079 * __->__ #1076 --- .vscode/launch.json | 14 + examples/realtime/demo.py | 29 +- src/agents/realtime/__init__.py | 50 ++- src/agents/realtime/config.py | 51 +-- src/agents/realtime/events.py | 20 +- src/agents/realtime/model.py | 99 ++++++ .../{transport_events.py => model_events.py} | 54 ++-- src/agents/realtime/openai_realtime.py | 117 ++++--- src/agents/realtime/runner.py | 112 +++++++ src/agents/realtime/session.py | 303 +++++++----------- src/agents/realtime/transport.py | 107 ------- ...ansport_events.py => test_model_events.py} | 4 +- 12 files changed, 532 insertions(+), 428 deletions(-) create mode 100644 .vscode/launch.json create mode 100644 src/agents/realtime/model.py rename src/agents/realtime/{transport_events.py => model_events.py} (66%) create mode 100644 src/agents/realtime/runner.py delete mode 100644 src/agents/realtime/transport.py rename tests/realtime/{test_transport_events.py => test_model_events.py} (68%) diff --git a/.vscode/launch.json b/.vscode/launch.json new file mode 100644 index 000000000..a75c1414f --- /dev/null +++ b/.vscode/launch.json @@ -0,0 +1,14 @@ +{ + // Use IntelliSense to learn about possible attributes. + // Hover to view descriptions of existing attributes. + // For more information, visit: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387 + "version": "0.2.0", + "configurations": [ + { + "name": "Python Debugger: Python File", + "type": "debugpy", + "request": "launch", + "program": "${file}" + } + ] +} \ No newline at end of file diff --git a/examples/realtime/demo.py b/examples/realtime/demo.py index a2ea96545..61834a4e5 100644 --- a/examples/realtime/demo.py +++ b/examples/realtime/demo.py @@ -5,11 +5,13 @@ import numpy as np +from agents.realtime import RealtimeSession + # Add the current directory to path so we can import ui sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) from agents import function_tool -from agents.realtime import RealtimeAgent, RealtimeSession, RealtimeSessionEvent +from agents.realtime import RealtimeAgent, RealtimeRunner, RealtimeSessionEvent if TYPE_CHECKING: from .ui import AppUI @@ -38,23 +40,34 @@ def get_weather(city: str) -> str: class Example: def __init__(self) -> None: - self.session = RealtimeSession(agent) self.ui = AppUI() self.ui.connected = asyncio.Event() self.ui.last_audio_item_id = None # Set the audio callback self.ui.set_audio_callback(self.on_audio_recorded) + self.session: RealtimeSession | None = None + async def run(self) -> None: - self.session.add_listener(self.on_event) - await self.session.connect() - self.ui.set_is_connected(True) - await self.ui.run_async() + # Start UI in a separate task instead of waiting for it to complete + ui_task = asyncio.create_task(self.ui.run_async()) + + # Set up session immediately without waiting for UI to finish + runner = RealtimeRunner(agent) + async with await runner.run() as session: + self.session = session + self.ui.set_is_connected(True) + async for event in session: + await self.on_event(event) + + # Wait for UI task to complete when session ends + await ui_task async def on_audio_recorded(self, audio_bytes: bytes) -> None: """Called when audio is recorded by the UI.""" try: # Send the audio to the session + assert self.session is not None await self.session.send_audio(audio_bytes) except Exception as e: self.ui.log_message(f"Error sending audio: {e}") @@ -87,8 +100,8 @@ async def on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: pass elif event.type == "history_added": pass - elif event.type == "raw_transport_event": - self.ui.log_message(f"Raw transport event: {event.data}") + elif event.type == "raw_model_event": + self.ui.log_message(f"Raw model event: {event.data}") else: self.ui.log_message(f"Unknown event type: {event.type}") except Exception as e: diff --git a/src/agents/realtime/__init__.py b/src/agents/realtime/__init__.py index 7e5d4932a..52b59edc3 100644 --- a/src/agents/realtime/__init__.py +++ b/src/agents/realtime/__init__.py @@ -1,5 +1,16 @@ from .agent import RealtimeAgent, RealtimeAgentHooks, RealtimeRunHooks -from .config import APIKeyOrKeyFunc +from .config import ( + RealtimeAudioFormat, + RealtimeClientMessage, + RealtimeInputAudioTranscriptionConfig, + RealtimeModelName, + RealtimeRunConfig, + RealtimeSessionModelSettings, + RealtimeTurnDetectionConfig, + RealtimeUserInput, + RealtimeUserInputMessage, + RealtimeUserInputText, +) from .events import ( RealtimeAgentEndEvent, RealtimeAgentStartEvent, @@ -10,42 +21,49 @@ RealtimeHandoffEvent, RealtimeHistoryAdded, RealtimeHistoryUpdated, - RealtimeRawTransportEvent, + RealtimeRawModelEvent, RealtimeSessionEvent, RealtimeToolEnd, RealtimeToolStart, ) -from .session import RealtimeSession -from .transport import ( - RealtimeModelName, - RealtimeSessionTransport, - RealtimeTransportConnectionOptions, - RealtimeTransportListener, +from .model import ( + RealtimeModel, + RealtimeModelConfig, + RealtimeModelListener, ) +from .runner import RealtimeRunner +from .session import RealtimeSession __all__ = [ "RealtimeAgent", "RealtimeAgentHooks", "RealtimeRunHooks", - "RealtimeSession", - "RealtimeSessionListener", - "RealtimeSessionListenerFunc", - "APIKeyOrKeyFunc", + "RealtimeRunner", + "RealtimeRunConfig", + "RealtimeSessionModelSettings", + "RealtimeInputAudioTranscriptionConfig", + "RealtimeTurnDetectionConfig", + "RealtimeAudioFormat", + "RealtimeClientMessage", + "RealtimeUserInput", + "RealtimeUserInputMessage", + "RealtimeUserInputText", "RealtimeModelName", - "RealtimeSessionTransport", - "RealtimeTransportListener", - "RealtimeTransportConnectionOptions", + "RealtimeModel", + "RealtimeModelListener", + "RealtimeModelConfig", "RealtimeSessionEvent", "RealtimeAgentStartEvent", "RealtimeAgentEndEvent", "RealtimeHandoffEvent", "RealtimeToolStart", "RealtimeToolEnd", - "RealtimeRawTransportEvent", + "RealtimeRawModelEvent", "RealtimeAudioEnd", "RealtimeAudio", "RealtimeAudioInterrupted", "RealtimeError", "RealtimeHistoryUpdated", "RealtimeHistoryAdded", + "RealtimeSession", ] diff --git a/src/agents/realtime/config.py b/src/agents/realtime/config.py index aa15c837d..459a03a9a 100644 --- a/src/agents/realtime/config.py +++ b/src/agents/realtime/config.py @@ -1,9 +1,7 @@ from __future__ import annotations -import inspect from typing import ( Any, - Callable, Literal, Union, ) @@ -11,8 +9,20 @@ from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict from ..model_settings import ToolChoice -from ..tool import FunctionTool -from ..util._types import MaybeAwaitable +from ..tool import Tool + +RealtimeModelName: TypeAlias = Union[ + Literal[ + "gpt-4o-realtime-preview", + "gpt-4o-mini-realtime-preview", + "gpt-4o-realtime-preview-2025-06-03", + "gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17", + "gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01", + "gpt-4o-mini-realtime-preview-2024-12-17", + ], + str, +] +"""The name of a realtime model.""" class RealtimeClientMessage(TypedDict): @@ -20,7 +30,7 @@ class RealtimeClientMessage(TypedDict): other_data: NotRequired[dict[str, Any]] -class UserInputText(TypedDict): +class RealtimeUserInputText(TypedDict): type: Literal["input_text"] text: str @@ -28,7 +38,7 @@ class UserInputText(TypedDict): class RealtimeUserInputMessage(TypedDict): type: Literal["message"] role: Literal["user"] - content: list[UserInputText] + content: list[RealtimeUserInputText] RealtimeUserInput: TypeAlias = Union[str, RealtimeUserInputMessage] @@ -55,9 +65,11 @@ class RealtimeTurnDetectionConfig(TypedDict): threshold: NotRequired[float] -class RealtimeSessionConfig(TypedDict): - api_key: NotRequired[APIKeyOrKeyFunc] - model: NotRequired[str] +class RealtimeSessionModelSettings(TypedDict): + """Model settings for a realtime model session.""" + + model_name: NotRequired[RealtimeModelName] + instructions: NotRequired[str] modalities: NotRequired[list[Literal["text", "audio"]]] voice: NotRequired[str] @@ -68,24 +80,13 @@ class RealtimeSessionConfig(TypedDict): turn_detection: NotRequired[RealtimeTurnDetectionConfig] tool_choice: NotRequired[ToolChoice] - tools: NotRequired[list[FunctionTool]] - - -APIKeyOrKeyFunc = str | Callable[[], MaybeAwaitable[str]] -"""Either an API key or a function that returns an API key.""" - + tools: NotRequired[list[Tool]] -async def get_api_key(key: APIKeyOrKeyFunc | None) -> str | None: - """Get the API key from the key or key function.""" - if key is None: - return None - elif isinstance(key, str): - return key - result = key() - if inspect.isawaitable(result): - return await result - return result +class RealtimeRunConfig(TypedDict): + model_settings: NotRequired[RealtimeSessionModelSettings] # TODO (rm) Add tracing support # tracing: NotRequired[RealtimeTracingConfig | None] + # TODO (rm) Add guardrail support + # TODO (rm) Add history audio storage config diff --git a/src/agents/realtime/events.py b/src/agents/realtime/events.py index bd6b7b5b0..44a588f03 100644 --- a/src/agents/realtime/events.py +++ b/src/agents/realtime/events.py @@ -1,3 +1,5 @@ +from __future__ import annotations + from dataclasses import dataclass from typing import Any, Literal, Union @@ -7,7 +9,7 @@ from ..tool import Tool from .agent import RealtimeAgent from .items import RealtimeItem -from .transport_events import RealtimeTransportAudioEvent, RealtimeTransportEvent +from .model_events import RealtimeModelAudioEvent, RealtimeModelEvent @dataclass @@ -93,16 +95,16 @@ class RealtimeToolEnd: @dataclass -class RealtimeRawTransportEvent: - """Forwards raw events from the transport layer.""" +class RealtimeRawModelEvent: + """Forwards raw events from the model layer.""" - data: RealtimeTransportEvent - """The raw data from the transport layer.""" + data: RealtimeModelEvent + """The raw data from the model layer.""" info: RealtimeEventInfo """Common info for all events, such as the context.""" - type: Literal["raw_transport_event"] = "raw_transport_event" + type: Literal["raw_model_event"] = "raw_model_event" @dataclass @@ -119,8 +121,8 @@ class RealtimeAudioEnd: class RealtimeAudio: """Triggered when the agent generates new audio to be played.""" - audio: RealtimeTransportAudioEvent - """The audio event from the transport layer.""" + audio: RealtimeModelAudioEvent + """The audio event from the model layer.""" info: RealtimeEventInfo """Common info for all events, such as the context.""" @@ -187,7 +189,7 @@ class RealtimeHistoryAdded: RealtimeHandoffEvent, RealtimeToolStart, RealtimeToolEnd, - RealtimeRawTransportEvent, + RealtimeRawModelEvent, RealtimeAudioEnd, RealtimeAudio, RealtimeAudioInterrupted, diff --git a/src/agents/realtime/model.py b/src/agents/realtime/model.py new file mode 100644 index 000000000..2b41960e7 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/model.py @@ -0,0 +1,99 @@ +from __future__ import annotations + +import abc +from typing import Any, Callable + +from typing_extensions import NotRequired, TypedDict + +from ..util._types import MaybeAwaitable +from .config import ( + RealtimeClientMessage, + RealtimeSessionModelSettings, + RealtimeUserInput, +) +from .model_events import RealtimeModelEvent, RealtimeModelToolCallEvent + + +class RealtimeModelListener(abc.ABC): + """A listener for realtime transport events.""" + + @abc.abstractmethod + async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: + """Called when an event is emitted by the realtime transport.""" + pass + + +class RealtimeModelConfig(TypedDict): + """Options for connecting to a realtime model.""" + + api_key: NotRequired[str | Callable[[], MaybeAwaitable[str]]] + """The API key (or function that returns a key) to use when connecting. If unset, the model will + try to use a sane default. For example, the OpenAI Realtime model will try to use the + `OPENAI_API_KEY` environment variable. + """ + + url: NotRequired[str] + """The URL to use when connecting. If unset, the model will use a sane default. For example, + the OpenAI Realtime model will use the default OpenAI WebSocket URL. + """ + + initial_model_settings: NotRequired[RealtimeSessionModelSettings] + + +class RealtimeModel(abc.ABC): + """Interface for connecting to a realtime model and sending/receiving events.""" + + @abc.abstractmethod + async def connect(self, options: RealtimeModelConfig) -> None: + """Establish a connection to the model and keep it alive.""" + pass + + @abc.abstractmethod + def add_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: + """Add a listener to the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + def remove_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: + """Remove a listener from the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_event(self, event: RealtimeClientMessage) -> None: + """Send an event to the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_message( + self, message: RealtimeUserInput, other_event_data: dict[str, Any] | None = None + ) -> None: + """Send a message to the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: + """Send a raw audio chunk to the model. + + Args: + audio: The audio data to send. + commit: Whether to commit the audio buffer to the model. If the model does not do turn + detection, this can be used to indicate the turn is completed. + """ + pass + + @abc.abstractmethod + async def send_tool_output( + self, tool_call: RealtimeModelToolCallEvent, output: str, start_response: bool + ) -> None: + """Send tool output to the model.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def interrupt(self) -> None: + """Interrupt the model. For example, could be triggered by a guardrail.""" + pass + + @abc.abstractmethod + async def close(self) -> None: + """Close the session.""" + pass diff --git a/src/agents/realtime/transport_events.py b/src/agents/realtime/model_events.py similarity index 66% rename from src/agents/realtime/transport_events.py rename to src/agents/realtime/model_events.py index 735577b17..a9769cebd 100644 --- a/src/agents/realtime/transport_events.py +++ b/src/agents/realtime/model_events.py @@ -11,7 +11,7 @@ @dataclass -class RealtimeTransportErrorEvent: +class RealtimeModelErrorEvent: """Represents a transport‑layer error.""" error: Any @@ -20,7 +20,7 @@ class RealtimeTransportErrorEvent: @dataclass -class RealtimeTransportToolCallEvent: +class RealtimeModelToolCallEvent: """Model attempted a tool/function call.""" name: str @@ -34,7 +34,7 @@ class RealtimeTransportToolCallEvent: @dataclass -class RealtimeTransportAudioEvent: +class RealtimeModelAudioEvent: """Raw audio bytes emitted by the model.""" data: bytes @@ -44,21 +44,21 @@ class RealtimeTransportAudioEvent: @dataclass -class RealtimeTransportAudioInterruptedEvent: +class RealtimeModelAudioInterruptedEvent: """Audio interrupted.""" type: Literal["audio_interrupted"] = "audio_interrupted" @dataclass -class RealtimeTransportAudioDoneEvent: +class RealtimeModelAudioDoneEvent: """Audio done.""" type: Literal["audio_done"] = "audio_done" @dataclass -class RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent: +class RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent: """Input audio transcription completed.""" item_id: str @@ -70,7 +70,7 @@ class RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent: @dataclass -class RealtimeTransportTranscriptDelta: +class RealtimeModelTranscriptDeltaEvent: """Partial transcript update.""" item_id: str @@ -81,7 +81,7 @@ class RealtimeTransportTranscriptDelta: @dataclass -class RealtimeTransportItemUpdatedEvent: +class RealtimeModelItemUpdatedEvent: """Item added to the history or updated.""" item: RealtimeItem @@ -90,7 +90,7 @@ class RealtimeTransportItemUpdatedEvent: @dataclass -class RealtimeTransportItemDeletedEvent: +class RealtimeModelItemDeletedEvent: """Item deleted from the history.""" item_id: str @@ -99,7 +99,7 @@ class RealtimeTransportItemDeletedEvent: @dataclass -class RealtimeTransportConnectionStatusEvent: +class RealtimeModelConnectionStatusEvent: """Connection status changed.""" status: RealtimeConnectionStatus @@ -108,21 +108,21 @@ class RealtimeTransportConnectionStatusEvent: @dataclass -class RealtimeTransportTurnStartedEvent: +class RealtimeModelTurnStartedEvent: """Triggered when the model starts generating a response for a turn.""" type: Literal["turn_started"] = "turn_started" @dataclass -class RealtimeTransportTurnEndedEvent: +class RealtimeModelTurnEndedEvent: """Triggered when the model finishes generating a response for a turn.""" type: Literal["turn_ended"] = "turn_ended" @dataclass -class RealtimeTransportOtherEvent: +class RealtimeModelOtherEvent: """Used as a catchall for vendor-specific events.""" data: Any @@ -133,18 +133,18 @@ class RealtimeTransportOtherEvent: # TODO (rm) Add usage events -RealtimeTransportEvent: TypeAlias = Union[ - RealtimeTransportErrorEvent, - RealtimeTransportToolCallEvent, - RealtimeTransportAudioEvent, - RealtimeTransportAudioInterruptedEvent, - RealtimeTransportAudioDoneEvent, - RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent, - RealtimeTransportTranscriptDelta, - RealtimeTransportItemUpdatedEvent, - RealtimeTransportItemDeletedEvent, - RealtimeTransportConnectionStatusEvent, - RealtimeTransportTurnStartedEvent, - RealtimeTransportTurnEndedEvent, - RealtimeTransportOtherEvent, +RealtimeModelEvent: TypeAlias = Union[ + RealtimeModelErrorEvent, + RealtimeModelToolCallEvent, + RealtimeModelAudioEvent, + RealtimeModelAudioInterruptedEvent, + RealtimeModelAudioDoneEvent, + RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent, + RealtimeModelItemUpdatedEvent, + RealtimeModelItemDeletedEvent, + RealtimeModelConnectionStatusEvent, + RealtimeModelTurnStartedEvent, + RealtimeModelTurnEndedEvent, + RealtimeModelOtherEvent, ] diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index 6dc34bcf1..b3f6eb2e0 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -1,9 +1,12 @@ +from __future__ import annotations + import asyncio import base64 +import inspect import json import os from datetime import datetime -from typing import Any +from typing import Any, Callable import websockets from openai.types.beta.realtime.realtime_server_event import ( @@ -12,52 +15,72 @@ from pydantic import TypeAdapter from websockets.asyncio.client import ClientConnection +from agents.util._types import MaybeAwaitable + from ..exceptions import UserError from ..logger import logger -from .config import RealtimeClientMessage, RealtimeUserInput, get_api_key +from .config import ( + RealtimeClientMessage, + RealtimeSessionModelSettings, + RealtimeUserInput, +) from .items import RealtimeMessageItem, RealtimeToolCallItem -from .transport import ( - RealtimeSessionTransport, - RealtimeTransportConnectionOptions, - RealtimeTransportListener, +from .model import ( + RealtimeModel, + RealtimeModelConfig, + RealtimeModelListener, ) -from .transport_events import ( - RealtimeTransportAudioDoneEvent, - RealtimeTransportAudioEvent, - RealtimeTransportAudioInterruptedEvent, - RealtimeTransportErrorEvent, - RealtimeTransportEvent, - RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent, - RealtimeTransportItemDeletedEvent, - RealtimeTransportItemUpdatedEvent, - RealtimeTransportToolCallEvent, - RealtimeTransportTranscriptDelta, - RealtimeTransportTurnEndedEvent, - RealtimeTransportTurnStartedEvent, +from .model_events import ( + RealtimeModelAudioDoneEvent, + RealtimeModelAudioEvent, + RealtimeModelAudioInterruptedEvent, + RealtimeModelErrorEvent, + RealtimeModelEvent, + RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeModelItemDeletedEvent, + RealtimeModelItemUpdatedEvent, + RealtimeModelToolCallEvent, + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent, + RealtimeModelTurnEndedEvent, + RealtimeModelTurnStartedEvent, ) -class OpenAIRealtimeWebSocketTransport(RealtimeSessionTransport): - """A transport layer for realtime sessions that uses OpenAI's WebSocket API.""" +async def get_api_key(key: str | Callable[[], MaybeAwaitable[str]] | None) -> str | None: + if isinstance(key, str): + return key + elif callable(key): + result = key() + if inspect.isawaitable(result): + return await result + return result + + return os.getenv("OPENAI_API_KEY") + + +class OpenAIRealtimeWebSocketModel(RealtimeModel): + """A model that uses OpenAI's WebSocket API.""" def __init__(self) -> None: self.model = "gpt-4o-realtime-preview" # Default model self._websocket: ClientConnection | None = None self._websocket_task: asyncio.Task[None] | None = None - self._listeners: list[RealtimeTransportListener] = [] + self._listeners: list[RealtimeModelListener] = [] self._current_item_id: str | None = None self._audio_start_time: datetime | None = None self._audio_length_ms: float = 0.0 self._ongoing_response: bool = False self._current_audio_content_index: int | None = None - async def connect(self, options: RealtimeTransportConnectionOptions) -> None: + async def connect(self, options: RealtimeModelConfig) -> None: """Establish a connection to the model and keep it alive.""" assert self._websocket is None, "Already connected" assert self._websocket_task is None, "Already connected" - self.model = options.get("model", self.model) - api_key = await get_api_key(options.get("api_key", os.getenv("OPENAI_API_KEY"))) + model_settings: RealtimeSessionModelSettings = options.get("initial_model_settings", {}) + + self.model = model_settings.get("model_name", self.model) + api_key = await get_api_key(options.get("api_key")) if not api_key: raise UserError("API key is required but was not provided.") @@ -71,15 +94,15 @@ async def connect(self, options: RealtimeTransportConnectionOptions) -> None: self._websocket = await websockets.connect(url, additional_headers=headers) self._websocket_task = asyncio.create_task(self._listen_for_messages()) - def add_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: - """Add a listener to the transport.""" + def add_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: + """Add a listener to the model.""" self._listeners.append(listener) - async def remove_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: - """Remove a listener from the transport.""" + def remove_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: + """Remove a listener from the model.""" self._listeners.remove(listener) - async def _emit_event(self, event: RealtimeTransportEvent) -> None: + async def _emit_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: """Emit an event to the listeners.""" for listener in self._listeners: await listener.on_event(event) @@ -154,7 +177,7 @@ async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: await self.send_event({"type": "input_audio_buffer.commit"}) async def send_tool_output( - self, tool_call: RealtimeTransportToolCallEvent, output: str, start_response: bool + self, tool_call: RealtimeModelToolCallEvent, output: str, start_response: bool ) -> None: """Send tool output to the model.""" await self.send_event( @@ -179,7 +202,7 @@ async def send_tool_output( name=tool_call.name, output=output, ) - await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=tool_item)) + await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=tool_item)) if start_response: await self.send_event({"type": "response.create"}) @@ -193,7 +216,7 @@ async def interrupt(self) -> None: elapsed_time_ms = (datetime.now() - self._audio_start_time).total_seconds() * 1000 if elapsed_time_ms > 0 and elapsed_time_ms < self._audio_length_ms: - await self._emit_event(RealtimeTransportAudioInterruptedEvent()) + await self._emit_event(RealtimeModelAudioInterruptedEvent()) await self.send_event( { "type": "conversation.item.truncate", @@ -231,9 +254,7 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): ).validate_python(event) except Exception as e: logger.error(f"Invalid event: {event} - {e}") - await self._emit_event( - RealtimeTransportErrorEvent(error=f"Invalid event: {event} - {e}") - ) + # await self._emit_event(RealtimeModelErrorEvent(error=f"Invalid event: {event} - {e}")) return if parsed.type == "response.audio.delta": @@ -247,25 +268,25 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): # Calculate audio length in ms using 24KHz pcm16le self._audio_length_ms += len(audio_bytes) / 24 / 2 await self._emit_event( - RealtimeTransportAudioEvent(data=audio_bytes, response_id=parsed.response_id) + RealtimeModelAudioEvent(data=audio_bytes, response_id=parsed.response_id) ) elif parsed.type == "response.audio.done": - await self._emit_event(RealtimeTransportAudioDoneEvent()) + await self._emit_event(RealtimeModelAudioDoneEvent()) elif parsed.type == "input_audio_buffer.speech_started": await self.interrupt() elif parsed.type == "response.created": self._ongoing_response = True - await self._emit_event(RealtimeTransportTurnStartedEvent()) + await self._emit_event(RealtimeModelTurnStartedEvent()) elif parsed.type == "response.done": self._ongoing_response = False - await self._emit_event(RealtimeTransportTurnEndedEvent()) + await self._emit_event(RealtimeModelTurnEndedEvent()) elif parsed.type == "session.created": # TODO (rm) tracing stuff here pass elif parsed.type == "error": - await self._emit_event(RealtimeTransportErrorEvent(error=parsed.error)) + await self._emit_event(RealtimeModelErrorEvent(error=parsed.error)) elif parsed.type == "conversation.item.deleted": - await self._emit_event(RealtimeTransportItemDeletedEvent(item_id=parsed.item_id)) + await self._emit_event(RealtimeModelItemDeletedEvent(item_id=parsed.item_id)) elif ( parsed.type == "conversation.item.created" or parsed.type == "conversation.item.retrieved" @@ -284,7 +305,7 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): "status": "in_progress", } ) - await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=message_item)) + await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=message_item)) elif ( parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed" or parsed.type == "conversation.item.truncated" @@ -299,13 +320,13 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): ) if parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": await self._emit_event( - RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent( + RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent( item_id=parsed.item_id, transcript=parsed.transcript ) ) elif parsed.type == "response.audio_transcript.delta": await self._emit_event( - RealtimeTransportTranscriptDelta( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( item_id=parsed.item_id, delta=parsed.delta, response_id=parsed.response_id ) ) @@ -333,9 +354,9 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): name=item.name or "", output=None, ) - await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=tool_call)) + await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=tool_call)) await self._emit_event( - RealtimeTransportToolCallEvent( + RealtimeModelToolCallEvent( call_id=item.id or "", name=item.name or "", arguments=item.arguments or "", @@ -352,4 +373,4 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): "status": "in_progress", } ) - await self._emit_event(RealtimeTransportItemUpdatedEvent(item=message_item)) + await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=message_item)) diff --git a/src/agents/realtime/runner.py b/src/agents/realtime/runner.py new file mode 100644 index 000000000..4470ab220 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/runner.py @@ -0,0 +1,112 @@ +"""Minimal realtime session implementation for voice agents.""" + +from __future__ import annotations + +import asyncio + +from ..run_context import RunContextWrapper, TContext +from .agent import RealtimeAgent +from .config import ( + RealtimeRunConfig, + RealtimeSessionModelSettings, +) +from .model import ( + RealtimeModel, + RealtimeModelConfig, +) +from .openai_realtime import OpenAIRealtimeWebSocketModel +from .session import RealtimeSession + + +class RealtimeRunner: + """A `RealtimeRunner` is the equivalent of `Runner` for realtime agents. It automatically + handles multiple turns by maintaining a persistent connection with the underlying model + layer. + + The session manages the local history copy, executes tools, runs guardrails and facilitates + handoffs between agents. + + Since this code runs on your server, it uses WebSockets by default. You can optionally create + your own custom model layer by implementing the `RealtimeModel` interface. + """ + + def __init__( + self, + starting_agent: RealtimeAgent, + *, + model: RealtimeModel | None = None, + config: RealtimeRunConfig | None = None, + ) -> None: + """Initialize the realtime runner. + + Args: + starting_agent: The agent to start the session with. + context: The context to use for the session. + model: The model to use. If not provided, will use a default OpenAI realtime model. + config: Override parameters to use for the entire run. + """ + self._starting_agent = starting_agent + self._config = config + self._model = model or OpenAIRealtimeWebSocketModel() + + async def run( + self, *, context: TContext | None = None, model_config: RealtimeModelConfig | None = None + ) -> RealtimeSession: + """Start and returns a realtime session. + + Returns: + RealtimeSession: A session object that allows bidirectional communication with the + realtime model. + + Example: + ```python + runner = RealtimeRunner(agent) + async with await runner.run() as session: + await session.send_message("Hello") + async for event in session: + print(event) + ``` + """ + model_settings = await self._get_model_settings( + agent=self._starting_agent, + initial_settings=model_config.get("initial_model_settings") if model_config else None, + overrides=self._config.get("model_settings") if self._config else None, + ) + + model_config = model_config.copy() if model_config else {} + model_config["initial_model_settings"] = model_settings + + # Create and return the connection + session = RealtimeSession( + model=self._model, + agent=self._starting_agent, + context=context, + model_config=model_config, + ) + + return session + + async def _get_model_settings( + self, + agent: RealtimeAgent, + context: TContext | None = None, + initial_settings: RealtimeSessionModelSettings | None = None, + overrides: RealtimeSessionModelSettings | None = None, + ) -> RealtimeSessionModelSettings: + context_wrapper = RunContextWrapper(context) + model_settings = initial_settings.copy() if initial_settings else {} + + instructions, tools = await asyncio.gather( + agent.get_system_prompt(context_wrapper), + agent.get_all_tools(context_wrapper), + ) + + if instructions is not None: + model_settings["instructions"] = instructions + if tools is not None: + model_settings["tools"] = tools + + if overrides: + model_settings.update(overrides) + + return model_settings diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index fd2a0a3ff..927e74e9f 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -1,20 +1,17 @@ -"""Minimal realtime session implementation for voice agents.""" - from __future__ import annotations -import abc import asyncio -from collections.abc import Awaitable -from typing import Any, Callable, Literal +from collections.abc import AsyncIterator +from typing import Any -from typing_extensions import TypeAlias, assert_never +from typing_extensions import assert_never from ..handoffs import Handoff -from ..run_context import RunContextWrapper +from ..run_context import RunContextWrapper, TContext from ..tool import FunctionTool from ..tool_context import ToolContext from .agent import RealtimeAgent -from .config import APIKeyOrKeyFunc, RealtimeSessionConfig, RealtimeUserInput +from .config import RealtimeUserInput from .events import ( RealtimeAgentEndEvent, RealtimeAgentStartEvent, @@ -23,253 +20,186 @@ RealtimeAudioInterrupted, RealtimeError, RealtimeEventInfo, - RealtimeHandoffEvent, # noqa: F401 RealtimeHistoryAdded, RealtimeHistoryUpdated, - RealtimeRawTransportEvent, + RealtimeRawModelEvent, RealtimeSessionEvent, RealtimeToolEnd, RealtimeToolStart, ) from .items import InputAudio, InputText, RealtimeItem -from .openai_realtime import OpenAIRealtimeWebSocketTransport -from .transport import ( - RealtimeModelName, - RealtimeSessionTransport, - RealtimeTransportConnectionOptions, - RealtimeTransportListener, -) -from .transport_events import ( - RealtimeTransportEvent, - RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent, - RealtimeTransportToolCallEvent, +from .model import RealtimeModel, RealtimeModelConfig, RealtimeModelListener +from .model_events import ( + RealtimeModelEvent, + RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeModelToolCallEvent, ) -class RealtimeSessionListener(abc.ABC): - """A listener for realtime session events.""" - - @abc.abstractmethod - async def on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: - """Called when an event is emitted by the realtime session.""" - pass - - -RealtimeSessionListenerFunc: TypeAlias = Callable[[RealtimeSessionEvent], Awaitable[None]] -"""A function that can be used as a listener for realtime session events.""" - - -class _RealtimeFuncListener(RealtimeSessionListener): - """A listener that wraps a function.""" - - def __init__(self, func: RealtimeSessionListenerFunc) -> None: - self._func = func - - async def on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: - """Call the wrapped function with the event.""" - await self._func(event) - - -class RealtimeSession(RealtimeTransportListener): - """A `RealtimeSession` is the equivalent of `Runner` for realtime agents. It automatically - handles multiple turns by maintaining a persistent connection with the underlying transport - layer. - - The session manages the local history copy, executes tools, runs guardrails and facilitates - handoffs between agents. - - Since this code runs on your server, it uses WebSockets by default. You can optionally create - your own custom transport layer by implementing the `RealtimeSessionTransport` interface. +class RealtimeSession(RealtimeModelListener): + """A connection to a realtime model. It streams events from the model to you, and allows you to + send messages and audio to the model. + + Example: + ```python + runner = RealtimeRunner(agent) + async with await runner.run() as session: + # Send messages + await session.send_message("Hello") + await session.send_audio(audio_bytes) + + # Stream events + async for event in session: + if event.type == "audio": + # Handle audio event + pass + ``` """ def __init__( self, - starting_agent: RealtimeAgent, - *, - context: Any | None = None, - transport: Literal["websocket"] | RealtimeSessionTransport = "websocket", - api_key: APIKeyOrKeyFunc | None = None, - model: RealtimeModelName | None = None, - config: RealtimeSessionConfig | None = None, - # TODO (rm) Add guardrail support - # TODO (rm) Add tracing support - # TODO (rm) Add history audio storage config + model: RealtimeModel, + agent: RealtimeAgent, + context: TContext | None, + model_config: RealtimeModelConfig | None = None, ) -> None: - """Initialize the realtime session. + """Initialize the session. Args: - starting_agent: The agent to start the session with. - context: The context to use for the session. - transport: The transport to use for the session. Defaults to using websockets. - api_key: The API key to use for the session. - model: The model to use. Must be a realtime model. - config: Override parameters to use. + model: The model to use. + agent: The current agent. + context_wrapper: The context wrapper. + event_info: Event info object. + history: The conversation history. + model_config: Model configuration. """ - self._current_agent = starting_agent + self._model = model + self._current_agent = agent self._context_wrapper = RunContextWrapper(context) self._event_info = RealtimeEventInfo(context=self._context_wrapper) - self._override_config = config self._history: list[RealtimeItem] = [] - self._model = model - self._api_key = api_key - - self._listeners: list[RealtimeSessionListener] = [] - - if transport == "websocket": - self._transport: RealtimeSessionTransport = OpenAIRealtimeWebSocketTransport() - else: - self._transport = transport + self._model_config = model_config or {} + self._event_queue: asyncio.Queue[RealtimeSessionEvent] = asyncio.Queue() + self._closed = False + self._background_task: asyncio.Task[None] | None = None async def __aenter__(self) -> RealtimeSession: - """Async context manager entry.""" - await self.connect() - return self - - async def __aexit__(self, _exc_type: Any, _exc_val: Any, _exc_tb: Any) -> None: - """Async context manager exit.""" - await self.end() - - async def connect(self) -> None: - """Start the session: connect to the model and start the connection.""" - self._transport.add_listener(self) - - config = await self.create_session_config( - overrides=self._override_config, - ) - - options: RealtimeTransportConnectionOptions = { - "initial_session_config": config, - } - - if config.get("api_key") is not None: - options["api_key"] = config["api_key"] - elif self._api_key is not None: - options["api_key"] = self._api_key - - if config.get("model") is not None: - options["model"] = config["model"] - elif self._model is not None: - options["model"] = self._model + """Start the session by connecting to the model. After this, you will be able to stream + events from the model and send messages and audio to the model. + """ + # Add ourselves as a listener + self._model.add_listener(self) - await self._transport.connect(options) + # Connect to the model + await self._model.connect(self._model_config) - await self._emit_event( + # Emit initial history update + await self._put_event( RealtimeHistoryUpdated( history=self._history, info=self._event_info, ) ) - async def end(self) -> None: - """End the session: disconnect from the model and close the connection.""" - pass - - def add_listener(self, listener: RealtimeSessionListener | RealtimeSessionListenerFunc) -> None: - """Add a listener to the session.""" - if isinstance(listener, RealtimeSessionListener): - self._listeners.append(listener) - else: - self._listeners.append(_RealtimeFuncListener(listener)) - - def remove_listener( - self, listener: RealtimeSessionListener | RealtimeSessionListenerFunc - ) -> None: - """Remove a listener from the session.""" - if isinstance(listener, RealtimeSessionListener): - self._listeners.remove(listener) - else: - for x in self._listeners: - if isinstance(x, _RealtimeFuncListener) and x._func == listener: - self._listeners.remove(x) - break - - async def create_session_config( - self, overrides: RealtimeSessionConfig | None = None - ) -> RealtimeSessionConfig: - """Create the session config.""" - agent = self._current_agent - instructions, tools = await asyncio.gather( - agent.get_system_prompt(self._context_wrapper), - agent.get_all_tools(self._context_wrapper), - ) - config = RealtimeSessionConfig() - - if self._model is not None: - config["model"] = self._model - if instructions is not None: - config["instructions"] = instructions - if tools is not None: - config["tools"] = [tool for tool in tools if isinstance(tool, FunctionTool)] + return self - if overrides: - config.update(overrides) + async def enter(self) -> RealtimeSession: + """Enter the async context manager. We strongly recommend using the async context manager + pattern instead of this method. If you use this, you need to manually call `close()` when + you are done. + """ + return await self.__aenter__() - return config + async def __aexit__(self, _exc_type: Any, _exc_val: Any, _exc_tb: Any) -> None: + """End the session.""" + await self.close() + + async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[RealtimeSessionEvent]: + """Iterate over events from the session.""" + while not self._closed: + try: + event = await self._event_queue.get() + yield event + except asyncio.CancelledError: + break + + async def close(self) -> None: + """Close the session.""" + self._closed = True + self._model.remove_listener(self) + await self._model.close() + + # Cancel any background tasks + if self._background_task and not self._background_task.done(): + self._background_task.cancel() + try: + await self._background_task + except asyncio.CancelledError: + pass async def send_message(self, message: RealtimeUserInput) -> None: """Send a message to the model.""" - await self._transport.send_message(message) + await self._model.send_message(message) async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: """Send a raw audio chunk to the model.""" - await self._transport.send_audio(audio, commit=commit) + await self._model.send_audio(audio, commit=commit) async def interrupt(self) -> None: """Interrupt the model.""" - await self._transport.interrupt() + await self._model.interrupt() - async def on_event(self, event: RealtimeTransportEvent) -> None: - """Called when an event is emitted by the realtime transport.""" - await self._emit_event(RealtimeRawTransportEvent(data=event, info=self._event_info)) + async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: + await self._put_event(RealtimeRawModelEvent(data=event, info=self._event_info)) if event.type == "error": - await self._emit_event(RealtimeError(info=self._event_info, error=event.error)) + await self._put_event(RealtimeError(info=self._event_info, error=event.error)) elif event.type == "function_call": - await self._handle_tool_call(event) + # Handle tool calls in the background to avoid blocking event stream + self._background_task = asyncio.create_task(self._handle_tool_call(event)) elif event.type == "audio": - await self._emit_event(RealtimeAudio(info=self._event_info, audio=event)) + await self._put_event(RealtimeAudio(info=self._event_info, audio=event)) elif event.type == "audio_interrupted": - await self._emit_event(RealtimeAudioInterrupted(info=self._event_info)) + await self._put_event(RealtimeAudioInterrupted(info=self._event_info)) elif event.type == "audio_done": - await self._emit_event(RealtimeAudioEnd(info=self._event_info)) + await self._put_event(RealtimeAudioEnd(info=self._event_info)) elif event.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": self._history = self._get_new_history(self._history, event) - await self._emit_event( + await self._put_event( RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) ) elif event.type == "transcript_delta": # TODO (rm) Add guardrails pass elif event.type == "item_updated": - is_new = any(item.item_id == event.item.item_id for item in self._history) + is_new = not any(item.item_id == event.item.item_id for item in self._history) self._history = self._get_new_history(self._history, event.item) if is_new: new_item = next( item for item in self._history if item.item_id == event.item.item_id ) - await self._emit_event(RealtimeHistoryAdded(info=self._event_info, item=new_item)) + await self._put_event(RealtimeHistoryAdded(info=self._event_info, item=new_item)) else: - await self._emit_event( + await self._put_event( RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) ) - pass elif event.type == "item_deleted": deleted_id = event.item_id self._history = [item for item in self._history if item.item_id != deleted_id] - await self._emit_event( + await self._put_event( RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) ) elif event.type == "connection_status": pass elif event.type == "turn_started": - await self._emit_event( + await self._put_event( RealtimeAgentStartEvent( agent=self._current_agent, info=self._event_info, ) ) elif event.type == "turn_ended": - await self._emit_event( + await self._put_event( RealtimeAgentEndEvent( agent=self._current_agent, info=self._event_info, @@ -280,17 +210,18 @@ async def on_event(self, event: RealtimeTransportEvent) -> None: else: assert_never(event) - async def _emit_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: - """Emit an event to the listeners.""" - await asyncio.gather(*[listener.on_event(event) for listener in self._listeners]) + async def _put_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: + """Put an event into the queue.""" + await self._event_queue.put(event) - async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeTransportToolCallEvent) -> None: + async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: + """Handle a tool call event.""" all_tools = await self._current_agent.get_all_tools(self._context_wrapper) function_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, FunctionTool)} handoff_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, Handoff)} if event.name in function_map: - await self._emit_event( + await self._put_event( RealtimeToolStart( info=self._event_info, tool=function_map[event.name], @@ -302,9 +233,9 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeTransportToolCallEvent) -> None tool_context = ToolContext.from_agent_context(self._context_wrapper, event.call_id) result = await func_tool.on_invoke_tool(tool_context, event.arguments) - await self._transport.send_tool_output(event, str(result), True) + await self._model.send_tool_output(event, str(result), True) - await self._emit_event( + await self._put_event( RealtimeToolEnd( info=self._event_info, tool=func_tool, @@ -322,10 +253,10 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeTransportToolCallEvent) -> None def _get_new_history( self, old_history: list[RealtimeItem], - event: RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent | RealtimeItem, + event: RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent | RealtimeItem, ) -> list[RealtimeItem]: # Merge transcript into placeholder input_audio message. - if isinstance(event, RealtimeTransportInputAudioTranscriptionCompletedEvent): + if isinstance(event, RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent): new_history: list[RealtimeItem] = [] for item in old_history: if item.item_id == event.item_id and item.type == "message" and item.role == "user": @@ -355,7 +286,7 @@ def _get_new_history( new_history[existing_index] = event return new_history # Otherwise, insert it after the previous_item_id if that is set - elif item.previous_item_id: + elif event.previous_item_id: # Insert the new item after the previous item previous_index = next( (i for i, item in enumerate(old_history) if item.item_id == event.previous_item_id), diff --git a/src/agents/realtime/transport.py b/src/agents/realtime/transport.py deleted file mode 100644 index 18290d128..000000000 --- a/src/agents/realtime/transport.py +++ /dev/null @@ -1,107 +0,0 @@ -import abc -from typing import Any, Literal, Union - -from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict - -from .config import APIKeyOrKeyFunc, RealtimeClientMessage, RealtimeSessionConfig, RealtimeUserInput -from .transport_events import RealtimeTransportEvent, RealtimeTransportToolCallEvent - -RealtimeModelName: TypeAlias = Union[ - Literal[ - "gpt-4o-realtime-preview", - "gpt-4o-mini-realtime-preview", - "gpt-4o-realtime-preview-2025-06-03", - "gpt-4o-realtime-preview-2024-12-17", - "gpt-4o-realtime-preview-2024-10-01", - "gpt-4o-mini-realtime-preview-2024-12-17", - ], - str, -] -"""The name of a realtime model.""" - - -class RealtimeTransportListener(abc.ABC): - """A listener for realtime transport events.""" - - @abc.abstractmethod - async def on_event(self, event: RealtimeTransportEvent) -> None: - """Called when an event is emitted by the realtime transport.""" - pass - - -class RealtimeTransportConnectionOptions(TypedDict): - """Options for connecting to a realtime transport.""" - - api_key: NotRequired[APIKeyOrKeyFunc] - """The API key to use for the transport. If unset, the transport will attempt to use the - `OPENAI_API_KEY` environment variable. - """ - - model: NotRequired[str] - """The model to use.""" - - url: NotRequired[str] - """The URL to use for the transport. If unset, the transport will use the default OpenAI - WebSocket URL. - """ - - initial_session_config: NotRequired[RealtimeSessionConfig] - - -class RealtimeSessionTransport(abc.ABC): - """A transport layer for realtime sessions.""" - - @abc.abstractmethod - async def connect(self, options: RealtimeTransportConnectionOptions) -> None: - """Establish a connection to the model and keep it alive.""" - pass - - @abc.abstractmethod - def add_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: - """Add a listener to the transport.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def remove_listener(self, listener: RealtimeTransportListener) -> None: - """Remove a listener from the transport.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def send_event(self, event: RealtimeClientMessage) -> None: - """Send an event to the model.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def send_message( - self, message: RealtimeUserInput, other_event_data: dict[str, Any] | None = None - ) -> None: - """Send a message to the model.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: - """Send a raw audio chunk to the model. - - Args: - audio: The audio data to send. - commit: Whether to commit the audio buffer to the model. If the model does not do turn - detection, this can be used to indicate the turn is completed. - """ - pass - - @abc.abstractmethod - async def send_tool_output( - self, tool_call: RealtimeTransportToolCallEvent, output: str, start_response: bool - ) -> None: - """Send tool output to the model.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def interrupt(self) -> None: - """Interrupt the model. For example, could be triggered by a guardrail.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def close(self) -> None: - """Close the session.""" - pass diff --git a/tests/realtime/test_transport_events.py b/tests/realtime/test_model_events.py similarity index 68% rename from tests/realtime/test_transport_events.py rename to tests/realtime/test_model_events.py index 2219303d0..b8696cc29 100644 --- a/tests/realtime/test_transport_events.py +++ b/tests/realtime/test_model_events.py @@ -1,11 +1,11 @@ from typing import get_args -from agents.realtime.transport_events import RealtimeTransportEvent +from agents.realtime.model_events import RealtimeModelEvent def test_all_events_have_type() -> None: """Test that all events have a type.""" - events = get_args(RealtimeTransportEvent) + events = get_args(RealtimeModelEvent) assert len(events) > 0 for event in events: assert event.type is not None From c0974d7c0e6fd6afabd2840ad6cf971661c0bc2f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 20:50:27 -0400 Subject: [PATCH 160/186] Tests for realtime runner (#1079) --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1080 * __->__ #1079 * #1076 --- tests/realtime/test_runner.py | 224 ++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 224 insertions(+) create mode 100644 tests/realtime/test_runner.py diff --git a/tests/realtime/test_runner.py b/tests/realtime/test_runner.py new file mode 100644 index 000000000..aabdff140 --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_runner.py @@ -0,0 +1,224 @@ +from unittest.mock import AsyncMock, Mock, patch + +import pytest +from inline_snapshot import snapshot + +from agents.realtime.agent import RealtimeAgent +from agents.realtime.config import RealtimeRunConfig, RealtimeSessionModelSettings +from agents.realtime.model import RealtimeModel, RealtimeModelConfig +from agents.realtime.runner import RealtimeRunner +from agents.realtime.session import RealtimeSession + + +class MockRealtimeModel(RealtimeModel): + async def connect(self, options=None): + pass + + def add_listener(self, listener): + pass + + def remove_listener(self, listener): + pass + + async def send_event(self, event): + pass + + async def send_message(self, message, other_event_data=None): + pass + + async def send_audio(self, audio, commit=False): + pass + + async def send_tool_output(self, tool_call, output, start_response=True): + pass + + async def interrupt(self): + pass + + async def close(self): + pass + + +@pytest.fixture +def mock_agent(): + agent = Mock(spec=RealtimeAgent) + agent.get_system_prompt = AsyncMock(return_value="Test instructions") + agent.get_all_tools = AsyncMock(return_value=[{"type": "function", "name": "test_tool"}]) + return agent + + +@pytest.fixture +def mock_model(): + return MockRealtimeModel() + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_run_creates_session_with_no_settings(mock_agent, mock_model): + """Test that run() creates a session correctly if no settings are provided""" + runner = RealtimeRunner(mock_agent, model=mock_model) + + with patch("agents.realtime.runner.RealtimeSession") as mock_session_class: + mock_session = Mock(spec=RealtimeSession) + mock_session_class.return_value = mock_session + + session = await runner.run() + + # Verify session was created with correct parameters + mock_session_class.assert_called_once() + call_args = mock_session_class.call_args + + assert call_args[1]["model"] == mock_model + assert call_args[1]["agent"] == mock_agent + assert call_args[1]["context"] is None + + # Verify model_config contains expected settings from agent + model_config = call_args[1]["model_config"] + assert model_config == snapshot( + { + "initial_model_settings": { + "instructions": "Test instructions", + "tools": [{"type": "function", "name": "test_tool"}], + } + } + ) + + assert session == mock_session + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_run_creates_session_with_settings_only_in_init(mock_agent, mock_model): + """Test that it creates a session with the right settings if they are provided only in init""" + config = RealtimeRunConfig( + model_settings=RealtimeSessionModelSettings(model_name="gpt-4o-realtime", voice="nova") + ) + runner = RealtimeRunner(mock_agent, model=mock_model, config=config) + + with patch("agents.realtime.runner.RealtimeSession") as mock_session_class: + mock_session = Mock(spec=RealtimeSession) + mock_session_class.return_value = mock_session + + _ = await runner.run() + + # Verify session was created with config overrides + call_args = mock_session_class.call_args + model_config = call_args[1]["model_config"] + + # Should have agent settings plus config overrides + assert model_config == snapshot( + { + "initial_model_settings": { + "instructions": "Test instructions", + "tools": [{"type": "function", "name": "test_tool"}], + "model_name": "gpt-4o-realtime", + "voice": "nova", + } + } + ) + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_run_creates_session_with_settings_in_both_init_and_run_overrides( + mock_agent, mock_model +): + """Test settings in both init and run() - init should override run()""" + init_config = RealtimeRunConfig( + model_settings=RealtimeSessionModelSettings(model_name="gpt-4o-realtime", voice="nova") + ) + runner = RealtimeRunner(mock_agent, model=mock_model, config=init_config) + + run_model_config: RealtimeModelConfig = { + "initial_model_settings": RealtimeSessionModelSettings( + voice="alloy", input_audio_format="pcm16" + ) + } + + with patch("agents.realtime.runner.RealtimeSession") as mock_session_class: + mock_session = Mock(spec=RealtimeSession) + mock_session_class.return_value = mock_session + + _ = await runner.run(model_config=run_model_config) + + # Verify run() settings override init settings + call_args = mock_session_class.call_args + model_config = call_args[1]["model_config"] + + # Should have agent settings, then init config, then run config overrides + assert model_config == snapshot( + { + "initial_model_settings": { + "voice": "nova", + "input_audio_format": "pcm16", + "instructions": "Test instructions", + "tools": [{"type": "function", "name": "test_tool"}], + "model_name": "gpt-4o-realtime", + } + } + ) + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_run_creates_session_with_settings_only_in_run(mock_agent, mock_model): + """Test settings provided only in run()""" + runner = RealtimeRunner(mock_agent, model=mock_model) + + run_model_config: RealtimeModelConfig = { + "initial_model_settings": RealtimeSessionModelSettings( + model_name="gpt-4o-realtime-preview", voice="shimmer", modalities=["text", "audio"] + ) + } + + with patch("agents.realtime.runner.RealtimeSession") as mock_session_class: + mock_session = Mock(spec=RealtimeSession) + mock_session_class.return_value = mock_session + + _ = await runner.run(model_config=run_model_config) + + # Verify run() settings are applied + call_args = mock_session_class.call_args + model_config = call_args[1]["model_config"] + + # Should have agent settings plus run() settings + assert model_config == snapshot( + { + "initial_model_settings": { + "model_name": "gpt-4o-realtime-preview", + "voice": "shimmer", + "modalities": ["text", "audio"], + "instructions": "Test instructions", + "tools": [{"type": "function", "name": "test_tool"}], + } + } + ) + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_run_with_context_parameter(mock_agent, mock_model): + """Test that context parameter is passed through to session""" + runner = RealtimeRunner(mock_agent, model=mock_model) + test_context = {"user_id": "test123"} + + with patch("agents.realtime.runner.RealtimeSession") as mock_session_class: + mock_session = Mock(spec=RealtimeSession) + mock_session_class.return_value = mock_session + + await runner.run(context=test_context) + + call_args = mock_session_class.call_args + assert call_args[1]["context"] == test_context + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_get_model_settings_with_none_values(mock_model): + """Test _get_model_settings handles None values from agent properly""" + agent = Mock(spec=RealtimeAgent) + agent.get_system_prompt = AsyncMock(return_value=None) + agent.get_all_tools = AsyncMock(return_value=None) + + runner = RealtimeRunner(agent, model=mock_model) + + with patch("agents.realtime.runner.RealtimeSession"): + await runner.run() + + # Should not crash and agent methods should be called + agent.get_system_prompt.assert_called_once() + agent.get_all_tools.assert_called_once() From 7a00eddd4a208e0ac13ce64246a1088559e470a9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 20:56:39 -0400 Subject: [PATCH 161/186] Tests for realtime session (#1080) --- src/agents/realtime/session.py | 18 +- tests/realtime/test_session.py | 965 +++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 970 insertions(+), 13 deletions(-) create mode 100644 tests/realtime/test_session.py diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index 927e74e9f..df80c063f 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -81,7 +81,6 @@ def __init__( self._model_config = model_config or {} self._event_queue: asyncio.Queue[RealtimeSessionEvent] = asyncio.Queue() self._closed = False - self._background_task: asyncio.Task[None] | None = None async def __aenter__(self) -> RealtimeSession: """Start the session by connecting to the model. After this, you will be able to stream @@ -129,14 +128,6 @@ async def close(self) -> None: self._model.remove_listener(self) await self._model.close() - # Cancel any background tasks - if self._background_task and not self._background_task.done(): - self._background_task.cancel() - try: - await self._background_task - except asyncio.CancelledError: - pass - async def send_message(self, message: RealtimeUserInput) -> None: """Send a message to the model.""" await self._model.send_message(message) @@ -155,8 +146,7 @@ async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: if event.type == "error": await self._put_event(RealtimeError(info=self._event_info, error=event.error)) elif event.type == "function_call": - # Handle tool calls in the background to avoid blocking event stream - self._background_task = asyncio.create_task(self._handle_tool_call(event)) + await self._handle_tool_call(event) elif event.type == "audio": await self._put_event(RealtimeAudio(info=self._event_info, audio=event)) elif event.type == "audio_interrupted": @@ -164,7 +154,7 @@ async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: elif event.type == "audio_done": await self._put_event(RealtimeAudioEnd(info=self._event_info)) elif event.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": - self._history = self._get_new_history(self._history, event) + self._history = RealtimeSession._get_new_history(self._history, event) await self._put_event( RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) ) @@ -250,8 +240,9 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: # TODO (rm) Add error handling pass + @classmethod def _get_new_history( - self, + cls, old_history: list[RealtimeItem], event: RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent | RealtimeItem, ) -> list[RealtimeItem]: @@ -296,5 +287,6 @@ def _get_new_history( new_history = old_history.copy() new_history.insert(previous_index + 1, event) return new_history + # Otherwise, add it to the end return old_history + [event] diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py new file mode 100644 index 000000000..f0abd4502 --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -0,0 +1,965 @@ +from typing import cast +from unittest.mock import AsyncMock, Mock + +import pytest + +from agents.handoffs import Handoff +from agents.realtime.agent import RealtimeAgent +from agents.realtime.events import ( + RealtimeAgentEndEvent, + RealtimeAgentStartEvent, + RealtimeAudio, + RealtimeAudioEnd, + RealtimeAudioInterrupted, + RealtimeError, + RealtimeHistoryAdded, + RealtimeHistoryUpdated, + RealtimeRawModelEvent, + RealtimeToolEnd, + RealtimeToolStart, +) +from agents.realtime.items import ( + AssistantMessageItem, + AssistantText, + InputAudio, + InputText, + RealtimeItem, + UserMessageItem, +) +from agents.realtime.model import RealtimeModel +from agents.realtime.model_events import ( + RealtimeModelAudioDoneEvent, + RealtimeModelAudioEvent, + RealtimeModelAudioInterruptedEvent, + RealtimeModelConnectionStatusEvent, + RealtimeModelErrorEvent, + RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeModelItemDeletedEvent, + RealtimeModelItemUpdatedEvent, + RealtimeModelOtherEvent, + RealtimeModelToolCallEvent, + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent, + RealtimeModelTurnEndedEvent, + RealtimeModelTurnStartedEvent, +) +from agents.realtime.session import RealtimeSession +from agents.tool import FunctionTool +from agents.tool_context import ToolContext + + +class MockRealtimeModel(RealtimeModel): + def __init__(self): + super().__init__() + self.listeners = [] + self.connect_called = False + self.close_called = False + self.sent_messages = [] + self.sent_audio = [] + self.sent_tool_outputs = [] + self.interrupts_called = 0 + + async def connect(self, options=None): + self.connect_called = True + + def add_listener(self, listener): + self.listeners.append(listener) + + def remove_listener(self, listener): + if listener in self.listeners: + self.listeners.remove(listener) + + async def send_event(self, event): + pass + + async def send_message(self, message, other_event_data=None): + self.sent_messages.append(message) + + async def send_audio(self, audio, commit=False): + self.sent_audio.append((audio, commit)) + + async def send_tool_output(self, tool_call, output, start_response=True): + self.sent_tool_outputs.append((tool_call, output, start_response)) + + async def interrupt(self): + self.interrupts_called += 1 + + async def close(self): + self.close_called = True + + +@pytest.fixture +def mock_agent(): + agent = Mock(spec=RealtimeAgent) + agent.get_all_tools = AsyncMock(return_value=[]) + return agent + + +@pytest.fixture +def mock_model(): + return MockRealtimeModel() + + +@pytest.fixture +def mock_function_tool(): + tool = Mock(spec=FunctionTool) + tool.name = "test_function" + tool.on_invoke_tool = AsyncMock(return_value="function_result") + return tool + + +@pytest.fixture +def mock_handoff(): + handoff = Mock(spec=Handoff) + handoff.name = "test_handoff" + return handoff + + +class TestEventHandling: + """Test suite for event handling and transformation in RealtimeSession.on_event""" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_error_event_transformation(self, mock_model, mock_agent): + """Test that error events are properly transformed and queued""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + error_event = RealtimeModelErrorEvent(error="Test error") + + await session.on_event(error_event) + + # Check that events were queued + assert session._event_queue.qsize() == 2 + + # First event should be raw model event + raw_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(raw_event, RealtimeRawModelEvent) + assert raw_event.data == error_event + + # Second event should be transformed error event + error_session_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(error_session_event, RealtimeError) + assert error_session_event.error == "Test error" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_audio_events_transformation(self, mock_model, mock_agent): + """Test that audio-related events are properly transformed""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Test audio event + audio_event = RealtimeModelAudioEvent(data=b"audio_data", response_id="resp_1") + await session.on_event(audio_event) + + # Test audio interrupted event + interrupted_event = RealtimeModelAudioInterruptedEvent() + await session.on_event(interrupted_event) + + # Test audio done event + done_event = RealtimeModelAudioDoneEvent() + await session.on_event(done_event) + + # Should have 6 events total (2 per event: raw + transformed) + assert session._event_queue.qsize() == 6 + + # Check audio event transformation + await session._event_queue.get() # raw event + audio_session_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(audio_session_event, RealtimeAudio) + assert audio_session_event.audio == audio_event + + # Check audio interrupted transformation + await session._event_queue.get() # raw event + interrupted_session_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(interrupted_session_event, RealtimeAudioInterrupted) + + # Check audio done transformation + await session._event_queue.get() # raw event + done_session_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(done_session_event, RealtimeAudioEnd) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_turn_events_transformation(self, mock_model, mock_agent): + """Test that turn start/end events are properly transformed""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Test turn started event + turn_started = RealtimeModelTurnStartedEvent() + await session.on_event(turn_started) + + # Test turn ended event + turn_ended = RealtimeModelTurnEndedEvent() + await session.on_event(turn_ended) + + # Should have 4 events total (2 per event: raw + transformed) + assert session._event_queue.qsize() == 4 + + # Check turn started transformation + await session._event_queue.get() # raw event + start_session_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(start_session_event, RealtimeAgentStartEvent) + assert start_session_event.agent == mock_agent + + # Check turn ended transformation + await session._event_queue.get() # raw event + end_session_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(end_session_event, RealtimeAgentEndEvent) + assert end_session_event.agent == mock_agent + + @pytest.mark.asyncio + async def test_transcription_completed_event_updates_history(self, mock_model, mock_agent): + """Test that transcription completed events update history and emit events""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Set up initial history with an audio message + initial_item = UserMessageItem( + item_id="item_1", role="user", content=[InputAudio(transcript=None)] + ) + session._history = [initial_item] + + # Create transcription completed event + transcription_event = RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent( + item_id="item_1", transcript="Hello world" + ) + + await session.on_event(transcription_event) + + # Check that history was updated + assert len(session._history) == 1 + updated_item = session._history[0] + assert updated_item.content[0].transcript == "Hello world" # type: ignore + assert updated_item.status == "completed" # type: ignore + + # Should have 2 events: raw + history updated + assert session._event_queue.qsize() == 2 + + await session._event_queue.get() # raw event + history_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(history_event, RealtimeHistoryUpdated) + assert len(history_event.history) == 1 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_item_updated_event_adds_new_item(self, mock_model, mock_agent): + """Test that item_updated events add new items to history""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + new_item = AssistantMessageItem( + item_id="new_item", role="assistant", content=[AssistantText(text="Hello")] + ) + + item_updated_event = RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=new_item) + + await session.on_event(item_updated_event) + + # Check that item was added to history + assert len(session._history) == 1 + assert session._history[0] == new_item + + # Should have 2 events: raw + history added + assert session._event_queue.qsize() == 2 + + await session._event_queue.get() # raw event + history_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(history_event, RealtimeHistoryAdded) + assert history_event.item == new_item + + @pytest.mark.asyncio + async def test_item_updated_event_updates_existing_item(self, mock_model, mock_agent): + """Test that item_updated events update existing items in history""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Set up initial history + initial_item = AssistantMessageItem( + item_id="existing_item", role="assistant", content=[AssistantText(text="Initial")] + ) + session._history = [initial_item] + + # Create updated version + updated_item = AssistantMessageItem( + item_id="existing_item", role="assistant", content=[AssistantText(text="Updated")] + ) + + item_updated_event = RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=updated_item) + + await session.on_event(item_updated_event) + + # Check that item was updated + assert len(session._history) == 1 + updated_item = cast(AssistantMessageItem, session._history[0]) + assert cast(AssistantText, updated_item.content[0]).text == "Updated" + + # Should have 2 events: raw + history updated (not added) + assert session._event_queue.qsize() == 2 + + await session._event_queue.get() # raw event + history_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(history_event, RealtimeHistoryUpdated) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_item_deleted_event_removes_item(self, mock_model, mock_agent): + """Test that item_deleted events remove items from history""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Set up initial history with multiple items + item1 = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="First")] + ) + item2 = AssistantMessageItem( + item_id="item_2", role="assistant", content=[AssistantText(text="Second")] + ) + session._history = [item1, item2] + + # Delete first item + delete_event = RealtimeModelItemDeletedEvent(item_id="item_1") + + await session.on_event(delete_event) + + # Check that item was removed + assert len(session._history) == 1 + assert session._history[0].item_id == "item_2" + + # Should have 2 events: raw + history updated + assert session._event_queue.qsize() == 2 + + await session._event_queue.get() # raw event + history_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(history_event, RealtimeHistoryUpdated) + assert len(history_event.history) == 1 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_ignored_events_only_generate_raw_events(self, mock_model, mock_agent): + """Test that ignored events (transcript_delta, connection_status, other) only generate raw + events""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Test transcript delta (should be ignored per TODO comment) + transcript_event = RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="hello", response_id="resp_1" + ) + await session.on_event(transcript_event) + + # Test connection status (should be ignored) + connection_event = RealtimeModelConnectionStatusEvent(status="connected") + await session.on_event(connection_event) + + # Test other event (should be ignored) + other_event = RealtimeModelOtherEvent(data={"custom": "data"}) + await session.on_event(other_event) + + # Should only have 3 raw events (no transformed events) + assert session._event_queue.qsize() == 3 + + for _ in range(3): + event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(event, RealtimeRawModelEvent) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_function_call_event_triggers_tool_handling(self, mock_model, mock_agent): + """Test that function_call events trigger tool call handling""" + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Create function call event + function_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="test_function", call_id="call_123", arguments='{"param": "value"}' + ) + + # We'll test the detailed tool handling in a separate test class + # Here we just verify that it gets to the handler + with pytest.MonkeyPatch().context() as m: + handle_tool_call_mock = AsyncMock() + m.setattr(session, "_handle_tool_call", handle_tool_call_mock) + + await session.on_event(function_call_event) + + # Should have called the tool handler + handle_tool_call_mock.assert_called_once_with(function_call_event) + + # Should still have raw event + assert session._event_queue.qsize() == 1 + raw_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(raw_event, RealtimeRawModelEvent) + assert raw_event.data == function_call_event + + +class TestHistoryManagement: + """Test suite for history management and audio transcription in + RealtimeSession._get_new_history""" + + def test_merge_transcript_into_existing_audio_message(self): + """Test merging audio transcript into existing placeholder input_audio message""" + # Create initial history with audio message without transcript + initial_item = UserMessageItem( + item_id="item_1", + role="user", + content=[ + InputText(text="Before audio"), + InputAudio(transcript=None, audio="audio_data"), + InputText(text="After audio"), + ], + ) + old_history = [initial_item] + + # Create transcription completed event + transcription_event = RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent( + item_id="item_1", transcript="Hello world" + ) + + # Apply the history update + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), transcription_event + ) + + # Verify the transcript was merged + assert len(new_history) == 1 + updated_item = cast(UserMessageItem, new_history[0]) + assert updated_item.item_id == "item_1" + assert hasattr(updated_item, "status") and updated_item.status == "completed" + assert len(updated_item.content) == 3 + + # Check that audio content got transcript but other content unchanged + assert cast(InputText, updated_item.content[0]).text == "Before audio" + assert cast(InputAudio, updated_item.content[1]).transcript == "Hello world" + # Should preserve audio data + assert cast(InputAudio, updated_item.content[1]).audio == "audio_data" + assert cast(InputText, updated_item.content[2]).text == "After audio" + + def test_merge_transcript_preserves_other_items(self): + """Test that merging transcript preserves other items in history""" + # Create history with multiple items + item1 = UserMessageItem( + item_id="item_1", role="user", content=[InputText(text="First message")] + ) + item2 = UserMessageItem( + item_id="item_2", role="user", content=[InputAudio(transcript=None)] + ) + item3 = AssistantMessageItem( + item_id="item_3", role="assistant", content=[AssistantText(text="Third message")] + ) + old_history = [item1, item2, item3] + + # Create transcription event for item_2 + transcription_event = RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent( + item_id="item_2", transcript="Transcribed audio" + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), transcription_event + ) + + # Should have same number of items + assert len(new_history) == 3 + + # First and third items should be unchanged + assert new_history[0] == item1 + assert new_history[2] == item3 + + # Second item should have transcript + updated_item2 = cast(UserMessageItem, new_history[1]) + assert updated_item2.item_id == "item_2" + assert cast(InputAudio, updated_item2.content[0]).transcript == "Transcribed audio" + assert hasattr(updated_item2, "status") and updated_item2.status == "completed" + + def test_merge_transcript_only_affects_matching_audio_content(self): + """Test that transcript merge only affects audio content, not text content""" + # Create item with mixed content including multiple audio items + item = UserMessageItem( + item_id="item_1", + role="user", + content=[ + InputText(text="Text content"), + InputAudio(transcript=None, audio="audio1"), + InputAudio(transcript="existing", audio="audio2"), + InputText(text="More text"), + ], + ) + old_history = [item] + + transcription_event = RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent( + item_id="item_1", transcript="New transcript" + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), transcription_event + ) + + updated_item = cast(UserMessageItem, new_history[0]) + + # Text content should be unchanged + assert cast(InputText, updated_item.content[0]).text == "Text content" + assert cast(InputText, updated_item.content[3]).text == "More text" + + # All audio content should have the new transcript (current implementation overwrites all) + assert cast(InputAudio, updated_item.content[1]).transcript == "New transcript" + assert ( + cast(InputAudio, updated_item.content[2]).transcript == "New transcript" + ) # Implementation overwrites existing + + def test_update_existing_item_by_id(self): + """Test updating an existing item by item_id""" + # Create initial history + original_item = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="Original")] + ) + old_history = [original_item] + + # Create updated version of same item + updated_item = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="Updated")] + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), updated_item + ) + + # Should have same number of items + assert len(new_history) == 1 + + # Item should be updated + result_item = cast(AssistantMessageItem, new_history[0]) + assert result_item.item_id == "item_1" + assert cast(AssistantText, result_item.content[0]).text == "Updated" + + def test_update_existing_item_preserves_order(self): + """Test that updating existing item preserves its position in history""" + # Create history with multiple items + item1 = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="First")] + ) + item2 = AssistantMessageItem( + item_id="item_2", role="assistant", content=[AssistantText(text="Second")] + ) + item3 = AssistantMessageItem( + item_id="item_3", role="assistant", content=[AssistantText(text="Third")] + ) + old_history = [item1, item2, item3] + + # Update middle item + updated_item2 = AssistantMessageItem( + item_id="item_2", role="assistant", content=[AssistantText(text="Updated Second")] + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), updated_item2 + ) + + # Should have same number of items in same order + assert len(new_history) == 3 + assert new_history[0].item_id == "item_1" + assert new_history[1].item_id == "item_2" + assert new_history[2].item_id == "item_3" + + # Middle item should be updated + updated_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[1]) + assert cast(AssistantText, updated_result.content[0]).text == "Updated Second" + + # Other items should be unchanged + item1_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[0]) + item3_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[2]) + assert cast(AssistantText, item1_result.content[0]).text == "First" + assert cast(AssistantText, item3_result.content[0]).text == "Third" + + def test_insert_new_item_after_previous_item(self): + """Test inserting new item after specified previous_item_id""" + # Create initial history + item1 = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="First")] + ) + item3 = AssistantMessageItem( + item_id="item_3", role="assistant", content=[AssistantText(text="Third")] + ) + old_history = [item1, item3] + + # Create new item to insert between them + new_item = AssistantMessageItem( + item_id="item_2", + previous_item_id="item_1", + role="assistant", + content=[AssistantText(text="Second")], + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), new_item + ) + + # Should have one more item + assert len(new_history) == 3 + + # Items should be in correct order + assert new_history[0].item_id == "item_1" + assert new_history[1].item_id == "item_2" + assert new_history[2].item_id == "item_3" + + # Content should be correct + item2_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[1]) + assert cast(AssistantText, item2_result.content[0]).text == "Second" + + def test_insert_new_item_after_nonexistent_previous_item(self): + """Test that item with nonexistent previous_item_id gets added to end""" + # Create initial history + item1 = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="First")] + ) + old_history = [item1] + + # Create new item with nonexistent previous_item_id + new_item = AssistantMessageItem( + item_id="item_2", + previous_item_id="nonexistent", + role="assistant", + content=[AssistantText(text="Second")], + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), new_item + ) + + # Should add to end when previous_item_id not found + assert len(new_history) == 2 + assert new_history[0].item_id == "item_1" + assert new_history[1].item_id == "item_2" + + def test_add_new_item_to_end_when_no_previous_item_id(self): + """Test adding new item to end when no previous_item_id is specified""" + # Create initial history + item1 = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="First")] + ) + old_history = [item1] + + # Create new item without previous_item_id + new_item = AssistantMessageItem( + item_id="item_2", role="assistant", content=[AssistantText(text="Second")] + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history( + cast(list[RealtimeItem], old_history), new_item + ) + + # Should add to end + assert len(new_history) == 2 + assert new_history[0].item_id == "item_1" + assert new_history[1].item_id == "item_2" + + def test_add_first_item_to_empty_history(self): + """Test adding first item to empty history""" + old_history: list[RealtimeItem] = [] + + new_item = AssistantMessageItem( + item_id="item_1", role="assistant", content=[AssistantText(text="First")] + ) + + new_history = RealtimeSession._get_new_history(old_history, new_item) + + assert len(new_history) == 1 + assert new_history[0].item_id == "item_1" + + def test_complex_insertion_scenario(self): + """Test complex scenario with multiple insertions and updates""" + # Start with items A and C + itemA = AssistantMessageItem( + item_id="A", role="assistant", content=[AssistantText(text="A")] + ) + itemC = AssistantMessageItem( + item_id="C", role="assistant", content=[AssistantText(text="C")] + ) + history: list[RealtimeItem] = [itemA, itemC] + + # Insert B after A + itemB = AssistantMessageItem( + item_id="B", previous_item_id="A", role="assistant", content=[AssistantText(text="B")] + ) + history = RealtimeSession._get_new_history(history, itemB) + + # Should be A, B, C + assert len(history) == 3 + assert [item.item_id for item in history] == ["A", "B", "C"] + + # Insert D after B + itemD = AssistantMessageItem( + item_id="D", previous_item_id="B", role="assistant", content=[AssistantText(text="D")] + ) + history = RealtimeSession._get_new_history(history, itemD) + + # Should be A, B, D, C + assert len(history) == 4 + assert [item.item_id for item in history] == ["A", "B", "D", "C"] + + # Update B + updated_itemB = AssistantMessageItem( + item_id="B", role="assistant", content=[AssistantText(text="Updated B")] + ) + history = RealtimeSession._get_new_history(history, updated_itemB) + + # Should still be A, B, D, C but B is updated + assert len(history) == 4 + assert [item.item_id for item in history] == ["A", "B", "D", "C"] + itemB_result = cast(AssistantMessageItem, history[1]) + assert cast(AssistantText, itemB_result.content[0]).text == "Updated B" + + +# Test 3: Tool call execution flow (_handle_tool_call method) +class TestToolCallExecution: + """Test suite for tool call execution flow in RealtimeSession._handle_tool_call""" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_function_tool_execution_success( + self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool + ): + """Test successful function tool execution""" + # Set up agent to return our mock tool + mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_function_tool] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Create function call event + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="test_function", call_id="call_123", arguments='{"param": "value"}' + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Verify the flow + mock_agent.get_all_tools.assert_called_once() + mock_function_tool.on_invoke_tool.assert_called_once() + + # Check the tool context was created correctly + call_args = mock_function_tool.on_invoke_tool.call_args + tool_context = call_args[0][0] + assert isinstance(tool_context, ToolContext) + assert call_args[0][1] == '{"param": "value"}' + + # Verify tool output was sent to model + assert len(mock_model.sent_tool_outputs) == 1 + sent_call, sent_output, start_response = mock_model.sent_tool_outputs[0] + assert sent_call == tool_call_event + assert sent_output == "function_result" + assert start_response is True + + # Verify events were queued + assert session._event_queue.qsize() == 2 + + # Check tool start event + tool_start_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(tool_start_event, RealtimeToolStart) + assert tool_start_event.tool == mock_function_tool + assert tool_start_event.agent == mock_agent + + # Check tool end event + tool_end_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(tool_end_event, RealtimeToolEnd) + assert tool_end_event.tool == mock_function_tool + assert tool_end_event.output == "function_result" + assert tool_end_event.agent == mock_agent + + @pytest.mark.asyncio + async def test_function_tool_with_multiple_tools_available(self, mock_model, mock_agent): + """Test function tool execution when multiple tools are available""" + # Create multiple mock tools + tool1 = Mock(spec=FunctionTool) + tool1.name = "tool_one" + tool1.on_invoke_tool = AsyncMock(return_value="result_one") + + tool2 = Mock(spec=FunctionTool) + tool2.name = "tool_two" + tool2.on_invoke_tool = AsyncMock(return_value="result_two") + + handoff = Mock(spec=Handoff) + handoff.name = "handoff_tool" + + # Set up agent to return all tools + mock_agent.get_all_tools.return_value = [tool1, tool2, handoff] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Call tool_two + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="tool_two", call_id="call_456", arguments='{"test": "data"}' + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Only tool2 should have been called + tool1.on_invoke_tool.assert_not_called() + tool2.on_invoke_tool.assert_called_once() + + # Verify correct result was sent + sent_call, sent_output, _ = mock_model.sent_tool_outputs[0] + assert sent_output == "result_two" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handoff_tool_handling_todo(self, mock_model, mock_agent, mock_handoff): + """Test that handoff tools are recognized but not yet implemented""" + # Set up agent to return handoff tool + mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_handoff] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="test_handoff", call_id="call_789", arguments="{}" + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Should not have sent any tool outputs (handoffs not implemented) + assert len(mock_model.sent_tool_outputs) == 0 + + # Should not have queued any events (handoffs not implemented) + assert session._event_queue.qsize() == 0 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_unknown_tool_handling_todo(self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool): + """Test that unknown tools are handled gracefully (TODO: add error handling)""" + # Set up agent to return different tool than what's called + mock_function_tool.name = "known_tool" + mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_function_tool] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Call unknown tool + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="unknown_tool", call_id="call_unknown", arguments="{}" + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Should not have called any tools + mock_function_tool.on_invoke_tool.assert_not_called() + + # Should not have sent any tool outputs + assert len(mock_model.sent_tool_outputs) == 0 + + # Should not have queued any events + assert session._event_queue.qsize() == 0 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_function_tool_exception_handling( + self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool + ): + """Test that exceptions in function tools are handled (currently they propagate)""" + # Set up tool to raise exception + mock_function_tool.on_invoke_tool.side_effect = ValueError("Tool error") + mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_function_tool] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="test_function", call_id="call_error", arguments="{}" + ) + + # Currently exceptions propagate (no error handling implemented) + with pytest.raises(ValueError, match="Tool error"): + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Tool start event should have been queued before the error + assert session._event_queue.qsize() == 1 + tool_start_event = await session._event_queue.get() + assert isinstance(tool_start_event, RealtimeToolStart) + + # But no tool output should have been sent and no end event queued + assert len(mock_model.sent_tool_outputs) == 0 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_tool_call_with_complex_arguments( + self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool + ): + """Test tool call with complex JSON arguments""" + mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_function_tool] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Complex arguments + complex_args = '{"nested": {"data": [1, 2, 3]}, "bool": true, "null": null}' + + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="test_function", call_id="call_complex", arguments=complex_args + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Verify arguments were passed correctly + call_args = mock_function_tool.on_invoke_tool.call_args + assert call_args[0][1] == complex_args + + @pytest.mark.asyncio + async def test_tool_call_with_custom_call_id(self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool): + """Test that tool context receives correct call_id""" + mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_function_tool] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + custom_call_id = "custom_call_id_12345" + + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="test_function", call_id=custom_call_id, arguments="{}" + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Verify tool context was created with correct call_id + call_args = mock_function_tool.on_invoke_tool.call_args + tool_context = call_args[0][0] + # The call_id is used internally in ToolContext.from_agent_context + # We can't directly access it, but we can verify the context was created + assert isinstance(tool_context, ToolContext) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_tool_result_conversion_to_string(self, mock_model, mock_agent): + """Test that tool results are converted to strings for model output""" + # Create tool that returns non-string result + tool = Mock(spec=FunctionTool) + tool.name = "test_function" + tool.on_invoke_tool = AsyncMock(return_value={"result": "data", "count": 42}) + + mock_agent.get_all_tools.return_value = [tool] + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="test_function", call_id="call_conversion", arguments="{}" + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Verify result was converted to string + sent_call, sent_output, _ = mock_model.sent_tool_outputs[0] + assert isinstance(sent_output, str) + assert sent_output == "{'result': 'data', 'count': 42}" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_mixed_tool_types_filtering(self, mock_model, mock_agent): + """Test that function tools and handoffs are properly separated""" + # Create mixed tools + func_tool1 = Mock(spec=FunctionTool) + func_tool1.name = "func1" + func_tool1.on_invoke_tool = AsyncMock(return_value="result1") + + handoff1 = Mock(spec=Handoff) + handoff1.name = "handoff1" + + func_tool2 = Mock(spec=FunctionTool) + func_tool2.name = "func2" + func_tool2.on_invoke_tool = AsyncMock(return_value="result2") + + handoff2 = Mock(spec=Handoff) + handoff2.name = "handoff2" + + # Add some other object that's neither (should be ignored) + other_tool = Mock() + other_tool.name = "other" + + all_tools = [func_tool1, handoff1, func_tool2, handoff2, other_tool] + mock_agent.get_all_tools.return_value = all_tools + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + + # Call a function tool + tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( + name="func2", call_id="call_filtering", arguments="{}" + ) + + await session._handle_tool_call(tool_call_event) + + # Only func2 should have been called + func_tool1.on_invoke_tool.assert_not_called() + func_tool2.on_invoke_tool.assert_called_once() + + # Verify result + sent_call, sent_output, _ = mock_model.sent_tool_outputs[0] + assert sent_output == "result2" From aab7bdd30bd5c05f0ab071a746024295dbe555e5 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Fri, 11 Jul 2025 21:22:56 -0400 Subject: [PATCH 162/186] Add tests for openai realtime model (#1081) --- src/agents/realtime/openai_realtime.py | 133 +++++---- tests/realtime/test_openai_realtime.py | 385 +++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 461 insertions(+), 57 deletions(-) create mode 100644 tests/realtime/test_openai_realtime.py diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index b3f6eb2e0..de8f57ac7 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -9,9 +9,11 @@ from typing import Any, Callable import websockets +from openai.types.beta.realtime.conversation_item import ConversationItem from openai.types.beta.realtime.realtime_server_event import ( RealtimeServerEvent as OpenAIRealtimeServerEvent, ) +from openai.types.beta.realtime.response_audio_delta_event import ResponseAudioDeltaEvent from pydantic import TypeAdapter from websockets.asyncio.client import ClientConnection @@ -233,6 +235,77 @@ async def interrupt(self) -> None: self._audio_length_ms = 0.0 self._current_audio_content_index = None + async def _handle_audio_delta(self, parsed: ResponseAudioDeltaEvent) -> None: + """Handle audio delta events and update audio tracking state.""" + self._current_audio_content_index = parsed.content_index + self._current_item_id = parsed.item_id + if self._audio_start_time is None: + self._audio_start_time = datetime.now() + self._audio_length_ms = 0.0 + + audio_bytes = base64.b64decode(parsed.delta) + # Calculate audio length in ms using 24KHz pcm16le + self._audio_length_ms += self._calculate_audio_length_ms(audio_bytes) + await self._emit_event( + RealtimeModelAudioEvent(data=audio_bytes, response_id=parsed.response_id) + ) + + def _calculate_audio_length_ms(self, audio_bytes: bytes) -> float: + """Calculate audio length in milliseconds for 24KHz PCM16LE format.""" + return len(audio_bytes) / 24 / 2 + + async def _handle_output_item(self, item: ConversationItem) -> None: + """Handle response output item events (function calls and messages).""" + if item.type == "function_call" and item.status == "completed": + tool_call = RealtimeToolCallItem( + item_id=item.id or "", + previous_item_id=None, + type="function_call", + # We use the same item for tool call and output, so it will be completed by the + # output being added + status="in_progress", + arguments=item.arguments or "", + name=item.name or "", + output=None, + ) + await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=tool_call)) + await self._emit_event( + RealtimeModelToolCallEvent( + call_id=item.id or "", + name=item.name or "", + arguments=item.arguments or "", + id=item.id or "", + ) + ) + elif item.type == "message": + # Handle message items from output_item events (no previous_item_id) + message_item: RealtimeMessageItem = TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( + { + "item_id": item.id or "", + "type": item.type, + "role": item.role, + "content": item.content, + "status": "in_progress", + } + ) + await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=message_item)) + + async def _handle_conversation_item( + self, item: ConversationItem, previous_item_id: str | None + ) -> None: + """Handle conversation item creation/retrieval events.""" + message_item: RealtimeMessageItem = TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( + { + "item_id": item.id or "", + "previous_item_id": previous_item_id, + "type": item.type, + "role": item.role, + "content": item.content, + "status": "in_progress", + } + ) + await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=message_item)) + async def close(self) -> None: """Close the session.""" if self._websocket: @@ -258,18 +331,7 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): return if parsed.type == "response.audio.delta": - self._current_audio_content_index = parsed.content_index - self._current_item_id = parsed.item_id - if self._audio_start_time is None: - self._audio_start_time = datetime.now() - self._audio_length_ms = 0.0 - - audio_bytes = base64.b64decode(parsed.delta) - # Calculate audio length in ms using 24KHz pcm16le - self._audio_length_ms += len(audio_bytes) / 24 / 2 - await self._emit_event( - RealtimeModelAudioEvent(data=audio_bytes, response_id=parsed.response_id) - ) + await self._handle_audio_delta(parsed) elif parsed.type == "response.audio.done": await self._emit_event(RealtimeModelAudioDoneEvent()) elif parsed.type == "input_audio_buffer.speech_started": @@ -291,21 +353,10 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): parsed.type == "conversation.item.created" or parsed.type == "conversation.item.retrieved" ): - item = parsed.item previous_item_id = ( parsed.previous_item_id if parsed.type == "conversation.item.created" else None ) - message_item: RealtimeMessageItem = TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( - { - "item_id": item.id or "", - "previous_item_id": previous_item_id, - "type": item.type, - "role": item.role, - "content": item.content, - "status": "in_progress", - } - ) - await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=message_item)) + await self._handle_conversation_item(parsed.item, previous_item_id) elif ( parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed" or parsed.type == "conversation.item.truncated" @@ -341,36 +392,4 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): parsed.type == "response.output_item.added" or parsed.type == "response.output_item.done" ): - item = parsed.item - if item.type == "function_call" and item.status == "completed": - tool_call = RealtimeToolCallItem( - item_id=item.id or "", - previous_item_id=None, - type="function_call", - # We use the same item for tool call and output, so it will be completed by the - # output being added - status="in_progress", - arguments=item.arguments or "", - name=item.name or "", - output=None, - ) - await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=tool_call)) - await self._emit_event( - RealtimeModelToolCallEvent( - call_id=item.id or "", - name=item.name or "", - arguments=item.arguments or "", - id=item.id or "", - ) - ) - elif item.type == "message": - message_item = TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( - { - "item_id": item.id or "", - "type": item.type, - "role": item.role, - "content": item.content, - "status": "in_progress", - } - ) - await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=message_item)) + await self._handle_output_item(parsed.item) diff --git a/tests/realtime/test_openai_realtime.py b/tests/realtime/test_openai_realtime.py new file mode 100644 index 000000000..9fe2f9acb --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_openai_realtime.py @@ -0,0 +1,385 @@ +from datetime import datetime +from typing import Any +from unittest.mock import AsyncMock, Mock, patch + +import pytest +import websockets + +from agents.exceptions import UserError +from agents.realtime.model_events import ( + RealtimeModelAudioEvent, + RealtimeModelErrorEvent, + RealtimeModelToolCallEvent, +) +from agents.realtime.openai_realtime import OpenAIRealtimeWebSocketModel + + +class TestOpenAIRealtimeWebSocketModel: + """Test suite for OpenAIRealtimeWebSocketModel connection and event handling.""" + + @pytest.fixture + def model(self): + """Create a fresh model instance for each test.""" + return OpenAIRealtimeWebSocketModel() + + @pytest.fixture + def mock_websocket(self): + """Create a mock websocket connection.""" + mock_ws = AsyncMock() + mock_ws.send = AsyncMock() + mock_ws.close = AsyncMock() + return mock_ws + + +class TestConnectionLifecycle(TestOpenAIRealtimeWebSocketModel): + """Test connection establishment, configuration, and error handling.""" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_connect_missing_api_key_raises_error(self, model): + """Test that missing API key raises UserError.""" + config: dict[str, Any] = {"initial_model_settings": {}} + + with patch.dict("os.environ", {}, clear=True): + with pytest.raises(UserError, match="API key is required"): + await model.connect(config) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_connect_with_string_api_key(self, model, mock_websocket): + """Test successful connection with string API key.""" + config = { + "api_key": "test-api-key-123", + "initial_model_settings": {"model_name": "gpt-4o-realtime-preview"}, + } + + async def async_websocket(*args, **kwargs): + return mock_websocket + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket) as mock_connect: + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + # Mock create_task to return a mock task and properly handle the coroutine + mock_task = AsyncMock() + + def mock_create_task_func(coro): + # Properly close the coroutine to avoid RuntimeWarning + coro.close() + return mock_task + + mock_create_task.side_effect = mock_create_task_func + + await model.connect(config) + + # Verify WebSocket connection called with correct parameters + mock_connect.assert_called_once() + call_args = mock_connect.call_args + assert ( + call_args[0][0] + == "wss://api.openai.com/v1/realtime?model=gpt-4o-realtime-preview" + ) + assert ( + call_args[1]["additional_headers"]["Authorization"] == "Bearer test-api-key-123" + ) + assert call_args[1]["additional_headers"]["OpenAI-Beta"] == "realtime=v1" + + # Verify task was created for message listening + mock_create_task.assert_called_once() + + # Verify internal state + assert model._websocket == mock_websocket + assert model._websocket_task is not None + assert model.model == "gpt-4o-realtime-preview" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_connect_with_callable_api_key(self, model, mock_websocket): + """Test connection with callable API key provider.""" + + def get_api_key(): + return "callable-api-key" + + config = {"api_key": get_api_key} + + async def async_websocket(*args, **kwargs): + return mock_websocket + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket): + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + # Mock create_task to return a mock task and properly handle the coroutine + mock_task = AsyncMock() + + def mock_create_task_func(coro): + # Properly close the coroutine to avoid RuntimeWarning + coro.close() + return mock_task + + mock_create_task.side_effect = mock_create_task_func + + await model.connect(config) + # Should succeed with callable API key + assert model._websocket == mock_websocket + + @pytest.mark.asyncio + async def test_connect_with_async_callable_api_key(self, model, mock_websocket): + """Test connection with async callable API key provider.""" + + async def get_api_key(): + return "async-api-key" + + config = {"api_key": get_api_key} + + async def async_websocket(*args, **kwargs): + return mock_websocket + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket): + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + # Mock create_task to return a mock task and properly handle the coroutine + mock_task = AsyncMock() + + def mock_create_task_func(coro): + # Properly close the coroutine to avoid RuntimeWarning + coro.close() + return mock_task + + mock_create_task.side_effect = mock_create_task_func + + await model.connect(config) + assert model._websocket == mock_websocket + + @pytest.mark.asyncio + async def test_connect_websocket_failure_propagates(self, model): + """Test that WebSocket connection failures are properly propagated.""" + config = {"api_key": "test-key"} + + with patch( + "websockets.connect", side_effect=websockets.exceptions.ConnectionClosed(None, None) + ): + with pytest.raises(websockets.exceptions.ConnectionClosed): + await model.connect(config) + + # Verify internal state remains clean after failure + assert model._websocket is None + assert model._websocket_task is None + + @pytest.mark.asyncio + async def test_connect_already_connected_assertion(self, model, mock_websocket): + """Test that connecting when already connected raises assertion error.""" + model._websocket = mock_websocket # Simulate already connected + + config = {"api_key": "test-key"} + + with pytest.raises(AssertionError, match="Already connected"): + await model.connect(config) + + +class TestEventHandlingRobustness(TestOpenAIRealtimeWebSocketModel): + """Test event parsing, validation, and error handling robustness.""" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handle_malformed_json_logs_error_continues(self, model): + """Test that malformed JSON is logged as error but doesn't crash.""" + mock_listener = AsyncMock() + model.add_listener(mock_listener) + + # Malformed JSON should not crash the handler + with patch("agents.realtime.openai_realtime.logger") as mock_logger: + await model._handle_ws_event("invalid json {") + + # Should log error but not crash + mock_logger.error.assert_called_once() + assert "Invalid event" in mock_logger.error.call_args[0][0] + + # Should not emit any events to listeners + mock_listener.on_event.assert_not_called() + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handle_invalid_event_schema_logs_error(self, model): + """Test that events with invalid schema are logged but don't crash.""" + mock_listener = AsyncMock() + model.add_listener(mock_listener) + + invalid_event = {"type": "response.audio.delta"} # Missing required fields + + with patch("agents.realtime.openai_realtime.logger") as mock_logger: + await model._handle_ws_event(invalid_event) + + # Should log validation error + mock_logger.error.assert_called_once() + error_msg = mock_logger.error.call_args[0][0] + assert "Invalid event" in error_msg + + # Should not emit events to listeners + mock_listener.on_event.assert_not_called() + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handle_unknown_event_type_ignored(self, model): + """Test that unknown event types are ignored gracefully.""" + mock_listener = AsyncMock() + model.add_listener(mock_listener) + + # Create a well-formed but unknown event type + unknown_event = {"type": "unknown.event.type", "data": "some data"} + + # Should not raise error or log anything for unknown types + with patch("agents.realtime.openai_realtime.logger"): + await model._handle_ws_event(unknown_event) + + # Should not log errors for unknown events (they're just ignored) + # This will depend on the TypeAdapter validation behavior + # If it fails validation, it should log; if it passes but type is + # unknown, it should be ignored + pass + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handle_audio_delta_event_success(self, model): + """Test successful handling of audio delta events.""" + mock_listener = AsyncMock() + model.add_listener(mock_listener) + + # Valid audio delta event (minimal required fields for OpenAI spec) + audio_event = { + "type": "response.audio.delta", + "event_id": "event_123", + "response_id": "resp_123", + "item_id": "item_456", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "delta": "dGVzdCBhdWRpbw==", # base64 encoded "test audio" + } + + with patch("agents.realtime.openai_realtime.datetime") as mock_datetime: + mock_now = datetime(2024, 1, 1, 12, 0, 0) + mock_datetime.now.return_value = mock_now + + await model._handle_ws_event(audio_event) + + # Should emit audio event to listeners + mock_listener.on_event.assert_called_once() + emitted_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] + assert isinstance(emitted_event, RealtimeModelAudioEvent) + assert emitted_event.response_id == "resp_123" + assert emitted_event.data == b"test audio" # decoded from base64 + + # Should update internal audio tracking state + assert model._current_item_id == "item_456" + assert model._current_audio_content_index == 0 + assert model._audio_start_time == mock_now + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handle_error_event_success(self, model): + """Test successful handling of error events.""" + mock_listener = AsyncMock() + model.add_listener(mock_listener) + + error_event = { + "type": "error", + "event_id": "event_456", + "error": { + "type": "invalid_request_error", + "code": "invalid_api_key", + "message": "Invalid API key provided", + }, + } + + await model._handle_ws_event(error_event) + + # Should emit error event to listeners + mock_listener.on_event.assert_called_once() + emitted_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] + assert isinstance(emitted_event, RealtimeModelErrorEvent) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handle_tool_call_event_success(self, model): + """Test successful handling of function call events.""" + mock_listener = AsyncMock() + model.add_listener(mock_listener) + + # Test response.output_item.done with function_call + tool_call_event = { + "type": "response.output_item.done", + "event_id": "event_789", + "response_id": "resp_789", + "output_index": 0, + "item": { + "id": "call_123", + "type": "function_call", + "status": "completed", + "name": "get_weather", + "arguments": '{"location": "San Francisco"}', + }, + } + + await model._handle_ws_event(tool_call_event) + + # Should emit both item updated and tool call events + assert mock_listener.on_event.call_count == 2 + + # First should be item updated, second should be tool call + calls = mock_listener.on_event.call_args_list + tool_call_emitted = calls[1][0][0] + assert isinstance(tool_call_emitted, RealtimeModelToolCallEvent) + assert tool_call_emitted.name == "get_weather" + assert tool_call_emitted.arguments == '{"location": "San Francisco"}' + assert tool_call_emitted.call_id == "call_123" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_audio_timing_calculation_accuracy(self, model): + """Test that audio timing calculations are accurate for interruption handling.""" + mock_listener = AsyncMock() + model.add_listener(mock_listener) + + # Send multiple audio deltas to test cumulative timing + audio_deltas = [ + { + "type": "response.audio.delta", + "event_id": "event_1", + "response_id": "resp_1", + "item_id": "item_1", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "delta": "dGVzdA==", # 4 bytes -> "test" + }, + { + "type": "response.audio.delta", + "event_id": "event_2", + "response_id": "resp_1", + "item_id": "item_1", + "output_index": 0, + "content_index": 0, + "delta": "bW9yZQ==", # 4 bytes -> "more" + }, + ] + + for event in audio_deltas: + await model._handle_ws_event(event) + + # Should accumulate audio length: 8 bytes / 24 / 2 = ~0.167ms per byte + # Total: 8 bytes / 24 / 2 = 0.167ms + expected_length = 8 / 24 / 2 + assert abs(model._audio_length_ms - expected_length) < 0.001 + + def test_calculate_audio_length_ms_pure_function(self, model): + """Test the pure audio length calculation function.""" + # Test various audio buffer sizes + assert model._calculate_audio_length_ms(b"test") == 4 / 24 / 2 # 4 bytes + assert model._calculate_audio_length_ms(b"") == 0 # empty + assert model._calculate_audio_length_ms(b"a" * 48) == 1.0 # exactly 1ms worth + + @pytest.mark.asyncio + async def test_handle_audio_delta_state_management(self, model): + """Test that _handle_audio_delta properly manages internal state.""" + # Create mock parsed event + mock_parsed = Mock() + mock_parsed.content_index = 5 + mock_parsed.item_id = "test_item" + mock_parsed.delta = "dGVzdA==" # "test" in base64 + mock_parsed.response_id = "resp_123" + + with patch("agents.realtime.openai_realtime.datetime") as mock_datetime: + mock_now = datetime(2024, 1, 1, 12, 0, 0) + mock_datetime.now.return_value = mock_now + + await model._handle_audio_delta(mock_parsed) + + # Check state was updated correctly + assert model._current_audio_content_index == 5 + assert model._current_item_id == "test_item" + assert model._audio_start_time == mock_now + assert model._audio_length_ms == 4 / 24 / 2 # 4 bytes From eafd8df9986ed42b0e1ffbabb6c3476a49aca3e7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Kazuhiro Sera Date: Sat, 12 Jul 2025 10:59:47 +0900 Subject: [PATCH 163/186] Fix #968 by upgrading openai package to the latest (#1034) This pull request resolves #968 --- pyproject.toml | 2 +- src/agents/model_settings.py | 7 +++++-- src/agents/models/chatcmpl_converter.py | 5 ++++- src/agents/models/openai_responses.py | 15 +++++++++++---- tests/model_settings/test_serialization.py | 13 ++++++++++++- tests/test_items_helpers.py | 13 +++++++++++-- tests/test_run_step_processing.py | 8 +++++++- uv.lock | 8 ++++---- 8 files changed, 55 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 44bc45947..dfceb88f9 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -7,7 +7,7 @@ requires-python = ">=3.9" license = "MIT" authors = [{ name = "OpenAI", email = "support@openai.com" }] dependencies = [ - "openai>=1.87.0", + "openai>=1.93.1, <2", "pydantic>=2.10, <3", "griffe>=1.5.6, <2", "typing-extensions>=4.12.2, <5", diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index 6f39a968b..1e9edcbc6 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -42,11 +42,14 @@ def validate_from_none(value: None) -> _Omit: serialization=core_schema.plain_serializer_function_ser_schema(lambda instance: None), ) +@dataclass +class MCPToolChoice: + server_label: str + name: str Omit = Annotated[_Omit, _OmitTypeAnnotation] Headers: TypeAlias = Mapping[str, Union[str, Omit]] -ToolChoice: TypeAlias = Union[Literal["auto", "required", "none"], str, None] - +ToolChoice: TypeAlias = Union[Literal["auto", "required", "none"], str, MCPToolChoice, None] @dataclass class ModelSettings: diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py index 9d0c6cf5e..d3c71c24e 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py @@ -44,6 +44,7 @@ from ..exceptions import AgentsException, UserError from ..handoffs import Handoff from ..items import TResponseInputItem, TResponseOutputItem +from ..model_settings import MCPToolChoice from ..tool import FunctionTool, Tool from .fake_id import FAKE_RESPONSES_ID @@ -51,10 +52,12 @@ class Converter: @classmethod def convert_tool_choice( - cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | None + cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | MCPToolChoice | None ) -> ChatCompletionToolChoiceOptionParam | NotGiven: if tool_choice is None: return NOT_GIVEN + elif isinstance(tool_choice, MCPToolChoice): + raise UserError("MCPToolChoice is not supported for Chat Completions models") elif tool_choice == "auto": return "auto" elif tool_choice == "required": diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index a7ce62983..d25613aee 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -25,6 +25,7 @@ from ..handoffs import Handoff from ..items import ItemHelpers, ModelResponse, TResponseInputItem from ..logger import logger +from ..model_settings import MCPToolChoice from ..tool import ( CodeInterpreterTool, ComputerTool, @@ -303,10 +304,16 @@ class ConvertedTools: class Converter: @classmethod def convert_tool_choice( - cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | None + cls, tool_choice: Literal["auto", "required", "none"] | str | MCPToolChoice | None ) -> response_create_params.ToolChoice | NotGiven: if tool_choice is None: return NOT_GIVEN + elif isinstance(tool_choice, MCPToolChoice): + return { + "server_label": tool_choice.server_label, + "type": "mcp", + "name": tool_choice.name, + } elif tool_choice == "required": return "required" elif tool_choice == "auto": @@ -334,9 +341,9 @@ def convert_tool_choice( "type": "code_interpreter", } elif tool_choice == "mcp": - return { - "type": "mcp", - } + # Note that this is still here for backwards compatibility, + # but migrating to MCPToolChoice is recommended. + return { "type": "mcp" } # type: ignore [typeddict-item] else: return { "type": "function", diff --git a/tests/model_settings/test_serialization.py b/tests/model_settings/test_serialization.py index 23ea5359c..6e8c65180 100644 --- a/tests/model_settings/test_serialization.py +++ b/tests/model_settings/test_serialization.py @@ -5,7 +5,7 @@ from pydantic import TypeAdapter from pydantic_core import to_json -from agents.model_settings import ModelSettings +from agents.model_settings import MCPToolChoice, ModelSettings def verify_serialization(model_settings: ModelSettings) -> None: @@ -29,6 +29,17 @@ def test_basic_serialization() -> None: verify_serialization(model_settings) +def test_mcp_tool_choice_serialization() -> None: + """Tests whether ModelSettings with MCPToolChoice can be serialized to a JSON string.""" + # First, lets create a ModelSettings instance + model_settings = ModelSettings( + temperature=0.5, + tool_choice=MCPToolChoice(server_label="mcp", name="mcp_tool"), + ) + # Now, lets serialize the ModelSettings instance to a JSON string + verify_serialization(model_settings) + + def test_all_fields_serialization() -> None: """Tests whether ModelSettings can be serialized to a JSON string.""" diff --git a/tests/test_items_helpers.py b/tests/test_items_helpers.py index 5dba21d88..f711f21e1 100644 --- a/tests/test_items_helpers.py +++ b/tests/test_items_helpers.py @@ -11,7 +11,10 @@ ) from openai.types.responses.response_function_tool_call import ResponseFunctionToolCall from openai.types.responses.response_function_tool_call_param import ResponseFunctionToolCallParam -from openai.types.responses.response_function_web_search import ResponseFunctionWebSearch +from openai.types.responses.response_function_web_search import ( + ActionSearch, + ResponseFunctionWebSearch, +) from openai.types.responses.response_function_web_search_param import ResponseFunctionWebSearchParam from openai.types.responses.response_output_message import ResponseOutputMessage from openai.types.responses.response_output_message_param import ResponseOutputMessageParam @@ -225,7 +228,12 @@ def test_to_input_items_for_file_search_call() -> None: def test_to_input_items_for_web_search_call() -> None: """A web search tool call output should produce the same dict as a web search input.""" - ws_call = ResponseFunctionWebSearch(id="w1", status="completed", type="web_search_call") + ws_call = ResponseFunctionWebSearch( + id="w1", + action=ActionSearch(type="search", query="query"), + status="completed", + type="web_search_call", + ) resp = ModelResponse(output=[ws_call], usage=Usage(), response_id=None) input_items = resp.to_input_items() assert isinstance(input_items, list) and len(input_items) == 1 @@ -233,6 +241,7 @@ def test_to_input_items_for_web_search_call() -> None: "id": "w1", "status": "completed", "type": "web_search_call", + "action": {"type": "search", "query": "query"}, } assert input_items[0] == expected diff --git a/tests/test_run_step_processing.py b/tests/test_run_step_processing.py index 6a2904791..27d36afa8 100644 --- a/tests/test_run_step_processing.py +++ b/tests/test_run_step_processing.py @@ -7,6 +7,7 @@ ResponseFunctionWebSearch, ) from openai.types.responses.response_computer_tool_call import ActionClick +from openai.types.responses.response_function_web_search import ActionSearch from openai.types.responses.response_reasoning_item import ResponseReasoningItem, Summary from pydantic import BaseModel @@ -306,7 +307,12 @@ async def test_file_search_tool_call_parsed_correctly(): @pytest.mark.asyncio async def test_function_web_search_tool_call_parsed_correctly(): agent = Agent(name="test") - web_search_call = ResponseFunctionWebSearch(id="w1", status="completed", type="web_search_call") + web_search_call = ResponseFunctionWebSearch( + id="w1", + action=ActionSearch(type="search", query="query"), + status="completed", + type="web_search_call", + ) response = ModelResponse( output=[get_text_message("hello"), web_search_call], usage=Usage(), diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 880116f58..c6d04a424 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1461,7 +1461,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai" -version = "1.87.0" +version = "1.93.1" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio" }, @@ -1473,9 +1473,9 @@ dependencies = [ { name = "tqdm" }, { name = "typing-extensions" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/47/ed/2b3f6c7e950784e9442115ab8ebeff514d543fb33da10607b39364645a75/openai-1.87.0.tar.gz", hash = "sha256:5c69764171e0db9ef993e7a4d8a01fd8ff1026b66f8bdd005b9461782b6e7dfc", size = 470880, upload-time = "2025-06-16T19:04:26.316Z" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/5e/a8/e4427729da048cb33bda15e70f09f7520bdf3577bafc546b135ecb36af7d/openai-1.93.1.tar.gz", hash = "sha256:11eb8932965d0f79ecc4cb38a60a0c4cef4bcd5fcf08b99fc9a399fa5f1e50ab", size = 487124, upload-time = "2025-07-07T16:40:38.389Z" } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/36/ac/313ded47ce1d5bc2ec02ed5dd5506bf5718678a4655ac20f337231d9aae3/openai-1.87.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:f9bcae02ac4fff6522276eee85d33047335cfb692b863bd8261353ce4ada5692", size = 734368, upload-time = "2025-06-16T19:04:23.181Z" }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/64/4f/875e5af1fb4e5ed4ea9e4a88f482d9ca2e48932105605b6c516e9a14de25/openai-1.93.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:a2c2946c4f21346d4902311a7440381fd8a33466ee7ca688133d1cad29a9357c", size = 755081, upload-time = "2025-07-07T16:40:36.585Z" }, ] [[package]] @@ -1539,7 +1539,7 @@ requires-dist = [ { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.9.4,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, - { name = "openai", specifier = ">=1.87.0" }, + { name = "openai", specifier = ">=1.93.1,<2" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, { name = "requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "types-requests", specifier = ">=2.0,<3" }, From a4499d4b727467fbc58bbfa6e684656c8344e4ed Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Sat, 12 Jul 2025 13:08:28 -0400 Subject: [PATCH 164/186] Realtime guardrail support (#1082) Guadrails with debouncing support. Output only. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1084 * __->__ #1082 --- src/agents/realtime/config.py | 19 +++- src/agents/realtime/events.py | 17 ++- src/agents/realtime/runner.py | 1 + src/agents/realtime/session.py | 90 +++++++++++++-- tests/realtime/test_session.py | 194 +++++++++++++++++++++++++++++++++ 5 files changed, 312 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/src/agents/realtime/config.py b/src/agents/realtime/config.py index 459a03a9a..ad98c9c7a 100644 --- a/src/agents/realtime/config.py +++ b/src/agents/realtime/config.py @@ -8,6 +8,7 @@ from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict +from ..guardrail import OutputGuardrail from ..model_settings import ToolChoice from ..tool import Tool @@ -83,10 +84,26 @@ class RealtimeSessionModelSettings(TypedDict): tools: NotRequired[list[Tool]] +class RealtimeGuardrailsSettings(TypedDict): + """Settings for output guardrails in realtime sessions.""" + + debounce_text_length: NotRequired[int] + """ + The minimum number of characters to accumulate before running guardrails on transcript + deltas. Defaults to 100. Guardrails run every time the accumulated text reaches + 1x, 2x, 3x, etc. times this threshold. + """ + + class RealtimeRunConfig(TypedDict): model_settings: NotRequired[RealtimeSessionModelSettings] + output_guardrails: NotRequired[list[OutputGuardrail[Any]]] + """List of output guardrails to run on the agent's responses.""" + + guardrails_settings: NotRequired[RealtimeGuardrailsSettings] + """Settings for guardrail execution.""" + # TODO (rm) Add tracing support # tracing: NotRequired[RealtimeTracingConfig | None] - # TODO (rm) Add guardrail support # TODO (rm) Add history audio storage config diff --git a/src/agents/realtime/events.py b/src/agents/realtime/events.py index 44a588f03..e1b3cfea3 100644 --- a/src/agents/realtime/events.py +++ b/src/agents/realtime/events.py @@ -5,6 +5,7 @@ from typing_extensions import TypeAlias +from ..guardrail import OutputGuardrailResult from ..run_context import RunContextWrapper from ..tool import Tool from .agent import RealtimeAgent @@ -181,7 +182,20 @@ class RealtimeHistoryAdded: type: Literal["history_added"] = "history_added" -# TODO (rm) Add guardrails +@dataclass +class RealtimeGuardrailTripped: + """A guardrail has been tripped and the agent has been interrupted.""" + + guardrail_results: list[OutputGuardrailResult] + """The results from all triggered guardrails.""" + + message: str + """The message that was being generated when the guardrail was triggered.""" + + info: RealtimeEventInfo + """Common info for all events, such as the context.""" + + type: Literal["guardrail_tripped"] = "guardrail_tripped" RealtimeSessionEvent: TypeAlias = Union[ RealtimeAgentStartEvent, @@ -196,5 +210,6 @@ class RealtimeHistoryAdded: RealtimeError, RealtimeHistoryUpdated, RealtimeHistoryAdded, + RealtimeGuardrailTripped, ] """An event emitted by the realtime session.""" diff --git a/src/agents/realtime/runner.py b/src/agents/realtime/runner.py index 4470ab220..369267797 100644 --- a/src/agents/realtime/runner.py +++ b/src/agents/realtime/runner.py @@ -82,6 +82,7 @@ async def run( agent=self._starting_agent, context=context, model_config=model_config, + run_config=self._config, ) return session diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index df80c063f..0ca3bf7af 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -2,16 +2,17 @@ import asyncio from collections.abc import AsyncIterator -from typing import Any +from typing import Any, cast from typing_extensions import assert_never +from ..agent import Agent from ..handoffs import Handoff from ..run_context import RunContextWrapper, TContext from ..tool import FunctionTool from ..tool_context import ToolContext from .agent import RealtimeAgent -from .config import RealtimeUserInput +from .config import RealtimeRunConfig, RealtimeUserInput from .events import ( RealtimeAgentEndEvent, RealtimeAgentStartEvent, @@ -20,6 +21,7 @@ RealtimeAudioInterrupted, RealtimeError, RealtimeEventInfo, + RealtimeGuardrailTripped, RealtimeHistoryAdded, RealtimeHistoryUpdated, RealtimeRawModelEvent, @@ -62,16 +64,16 @@ def __init__( agent: RealtimeAgent, context: TContext | None, model_config: RealtimeModelConfig | None = None, + run_config: RealtimeRunConfig | None = None, ) -> None: """Initialize the session. Args: model: The model to use. agent: The current agent. - context_wrapper: The context wrapper. - event_info: Event info object. - history: The conversation history. + context: The context object. model_config: Model configuration. + run_config: Runtime configuration including guardrails. """ self._model = model self._current_agent = agent @@ -79,9 +81,18 @@ def __init__( self._event_info = RealtimeEventInfo(context=self._context_wrapper) self._history: list[RealtimeItem] = [] self._model_config = model_config or {} + self._run_config = run_config or {} self._event_queue: asyncio.Queue[RealtimeSessionEvent] = asyncio.Queue() self._closed = False + # Guardrails state tracking + self._interrupted_by_guardrail = False + self._item_transcripts: dict[str, str] = {} # item_id -> accumulated transcript + self._item_guardrail_run_counts: dict[str, int] = {} # item_id -> run count + self._debounce_text_length = self._run_config.get("guardrails_settings", {}).get( + "debounce_text_length", 100 + ) + async def __aenter__(self) -> RealtimeSession: """Start the session by connecting to the model. After this, you will be able to stream events from the model and send messages and audio to the model. @@ -159,8 +170,22 @@ async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) ) elif event.type == "transcript_delta": - # TODO (rm) Add guardrails - pass + # Accumulate transcript text for guardrail debouncing per item_id + item_id = event.item_id + if item_id not in self._item_transcripts: + self._item_transcripts[item_id] = "" + self._item_guardrail_run_counts[item_id] = 0 + + self._item_transcripts[item_id] += event.delta + + # Check if we should run guardrails based on debounce threshold + current_length = len(self._item_transcripts[item_id]) + threshold = self._debounce_text_length + next_run_threshold = (self._item_guardrail_run_counts[item_id] + 1) * threshold + + if current_length >= next_run_threshold: + self._item_guardrail_run_counts[item_id] += 1 + await self._run_output_guardrails(self._item_transcripts[item_id]) elif event.type == "item_updated": is_new = not any(item.item_id == event.item.item_id for item in self._history) self._history = self._get_new_history(self._history, event.item) @@ -189,6 +214,11 @@ async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: ) ) elif event.type == "turn_ended": + # Clear guardrail state for next turn + self._item_transcripts.clear() + self._item_guardrail_run_counts.clear() + self._interrupted_by_guardrail = False + await self._put_event( RealtimeAgentEndEvent( agent=self._current_agent, @@ -290,3 +320,49 @@ def _get_new_history( # Otherwise, add it to the end return old_history + [event] + + async def _run_output_guardrails(self, text: str) -> bool: + """Run output guardrails on the given text. Returns True if any guardrail was triggered.""" + output_guardrails = self._run_config.get("output_guardrails", []) + if not output_guardrails or self._interrupted_by_guardrail: + return False + + triggered_results = [] + + for guardrail in output_guardrails: + try: + result = await guardrail.run( + # TODO (rm) Remove this cast, it's wrong + self._context_wrapper, + cast(Agent[Any], self._current_agent), + text, + ) + if result.output.tripwire_triggered: + triggered_results.append(result) + except Exception: + # Continue with other guardrails if one fails + continue + + if triggered_results: + # Mark as interrupted to prevent multiple interrupts + self._interrupted_by_guardrail = True + + # Emit guardrail tripped event + await self._put_event( + RealtimeGuardrailTripped( + guardrail_results=triggered_results, + message=text, + info=self._event_info, + ) + ) + + # Interrupt the model + await self._model.interrupt() + + # Send guardrail triggered message + guardrail_names = [result.guardrail.get_name() for result in triggered_results] + await self._model.send_message(f"guardrail triggered: {', '.join(guardrail_names)}") + + return True + + return False diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index f0abd4502..6003f9443 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -3,8 +3,10 @@ import pytest +from agents.guardrail import GuardrailFunctionOutput, OutputGuardrail from agents.handoffs import Handoff from agents.realtime.agent import RealtimeAgent +from agents.realtime.config import RealtimeRunConfig from agents.realtime.events import ( RealtimeAgentEndEvent, RealtimeAgentStartEvent, @@ -12,6 +14,7 @@ RealtimeAudioEnd, RealtimeAudioInterrupted, RealtimeError, + RealtimeGuardrailTripped, RealtimeHistoryAdded, RealtimeHistoryUpdated, RealtimeRawModelEvent, @@ -963,3 +966,194 @@ async def test_mixed_tool_types_filtering(self, mock_model, mock_agent): # Verify result sent_call, sent_output, _ = mock_model.sent_tool_outputs[0] assert sent_output == "result2" + + +class TestGuardrailFunctionality: + """Test suite for output guardrail functionality in RealtimeSession""" + + @pytest.fixture + def triggered_guardrail(self): + """Creates a guardrail that always triggers""" + def guardrail_func(context, agent, output): + return GuardrailFunctionOutput( + output_info={"reason": "test trigger"}, + tripwire_triggered=True + ) + return OutputGuardrail(guardrail_function=guardrail_func, name="triggered_guardrail") + + @pytest.fixture + def safe_guardrail(self): + """Creates a guardrail that never triggers""" + def guardrail_func(context, agent, output): + return GuardrailFunctionOutput( + output_info={"reason": "safe content"}, + tripwire_triggered=False + ) + return OutputGuardrail(guardrail_function=guardrail_func, name="safe_guardrail") + + @pytest.mark.asyncio + async def test_transcript_delta_triggers_guardrail_at_threshold( + self, mock_model, mock_agent, triggered_guardrail + ): + """Test that guardrails run when transcript delta reaches debounce threshold""" + run_config: RealtimeRunConfig = { + "output_guardrails": [triggered_guardrail], + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 10} + } + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) + + # Send transcript delta that exceeds threshold (10 chars) + transcript_event = RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="this is more than ten characters", response_id="resp_1" + ) + + await session.on_event(transcript_event) + + # Should have triggered guardrail and interrupted + assert session._interrupted_by_guardrail is True + assert mock_model.interrupts_called == 1 + assert len(mock_model.sent_messages) == 1 + assert "triggered_guardrail" in mock_model.sent_messages[0] + + # Should have emitted guardrail_tripped event + events = [] + while not session._event_queue.empty(): + events.append(await session._event_queue.get()) + + guardrail_events = [e for e in events if isinstance(e, RealtimeGuardrailTripped)] + assert len(guardrail_events) == 1 + assert guardrail_events[0].message == "this is more than ten characters" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_transcript_delta_multiple_thresholds_same_item( + self, mock_model, mock_agent, triggered_guardrail + ): + """Test guardrails run at 1x, 2x, 3x thresholds for same item_id""" + run_config: RealtimeRunConfig = { + "output_guardrails": [triggered_guardrail], + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5} + } + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) + + # First delta - reaches 1x threshold (5 chars) + await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="12345", response_id="resp_1" + )) + + # Second delta - reaches 2x threshold (10 chars total) + await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="67890", response_id="resp_1" + )) + + # Should only trigger once due to interrupted_by_guardrail flag + assert mock_model.interrupts_called == 1 + assert len(mock_model.sent_messages) == 1 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_transcript_delta_different_items_tracked_separately( + self, mock_model, mock_agent, safe_guardrail + ): + """Test that different item_ids are tracked separately for debouncing""" + run_config: RealtimeRunConfig = { + "output_guardrails": [safe_guardrail], + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 10} + } + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) + + # Add text to item_1 (8 chars - below threshold) + await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="12345678", response_id="resp_1" + )) + + # Add text to item_2 (8 chars - below threshold) + await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_2", delta="abcdefgh", response_id="resp_2" + )) + + # Neither should trigger guardrails yet + assert mock_model.interrupts_called == 0 + + # Add more text to item_1 (total 12 chars - above threshold) + await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="90ab", response_id="resp_1" + )) + + # item_1 should have triggered guardrail run (but not interrupted since safe) + assert session._item_guardrail_run_counts["item_1"] == 1 + assert ( + "item_2" not in session._item_guardrail_run_counts + or session._item_guardrail_run_counts["item_2"] == 0 + ) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_turn_ended_clears_guardrail_state( + self, mock_model, mock_agent, triggered_guardrail + ): + """Test that turn_ended event clears guardrail state for next turn""" + run_config: RealtimeRunConfig = { + "output_guardrails": [triggered_guardrail], + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5} + } + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) + + # Trigger guardrail + await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" + )) + + assert session._interrupted_by_guardrail is True + assert len(session._item_transcripts) == 1 + + # End turn + await session.on_event(RealtimeModelTurnEndedEvent()) + + # State should be cleared + assert session._interrupted_by_guardrail is False + assert len(session._item_transcripts) == 0 + assert len(session._item_guardrail_run_counts) == 0 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_multiple_guardrails_all_triggered( + self, mock_model, mock_agent + ): + """Test that all triggered guardrails are included in the event""" + def create_triggered_guardrail(name): + def guardrail_func(context, agent, output): + return GuardrailFunctionOutput( + output_info={"name": name}, + tripwire_triggered=True + ) + return OutputGuardrail(guardrail_function=guardrail_func, name=name) + + guardrail1 = create_triggered_guardrail("guardrail_1") + guardrail2 = create_triggered_guardrail("guardrail_2") + + run_config: RealtimeRunConfig = { + "output_guardrails": [guardrail1, guardrail2], + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5} + } + + session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) + + await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" + )) + + # Should have interrupted and sent message with both guardrail names + assert mock_model.interrupts_called == 1 + assert len(mock_model.sent_messages) == 1 + message = mock_model.sent_messages[0] + assert "guardrail_1" in message and "guardrail_2" in message + + # Should have emitted event with both guardrail results + events = [] + while not session._event_queue.empty(): + events.append(await session._event_queue.get()) + + guardrail_events = [e for e in events if isinstance(e, RealtimeGuardrailTripped)] + assert len(guardrail_events) == 1 + assert len(guardrail_events[0].guardrail_results) == 2 From 741da67b63946bd68ebcd466a5370856ff47f742 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Sat, 12 Jul 2025 13:09:56 -0400 Subject: [PATCH 165/186] Realtime tracing (#1084) Just sends tracing info to the server. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * __->__ #1084 * #1082 --- src/agents/realtime/config.py | 20 +- src/agents/realtime/model.py | 1 + src/agents/realtime/openai_realtime.py | 21 +- src/agents/realtime/runner.py | 5 + tests/realtime/test_tracing.py | 257 +++++++++++++++++++++++++ 5 files changed, 299 insertions(+), 5 deletions(-) create mode 100644 tests/realtime/test_tracing.py diff --git a/src/agents/realtime/config.py b/src/agents/realtime/config.py index ad98c9c7a..ece72e755 100644 --- a/src/agents/realtime/config.py +++ b/src/agents/realtime/config.py @@ -83,6 +83,8 @@ class RealtimeSessionModelSettings(TypedDict): tool_choice: NotRequired[ToolChoice] tools: NotRequired[list[Tool]] + tracing: NotRequired[RealtimeModelTracingConfig | None] + class RealtimeGuardrailsSettings(TypedDict): """Settings for output guardrails in realtime sessions.""" @@ -95,6 +97,19 @@ class RealtimeGuardrailsSettings(TypedDict): """ +class RealtimeModelTracingConfig(TypedDict): + """Configuration for tracing in realtime model sessions.""" + + workflow_name: NotRequired[str] + """The workflow name to use for tracing.""" + + group_id: NotRequired[str] + """A group identifier to use for tracing, to link multiple traces together.""" + + metadata: NotRequired[dict[str, Any]] + """Additional metadata to include with the trace.""" + + class RealtimeRunConfig(TypedDict): model_settings: NotRequired[RealtimeSessionModelSettings] @@ -104,6 +119,7 @@ class RealtimeRunConfig(TypedDict): guardrails_settings: NotRequired[RealtimeGuardrailsSettings] """Settings for guardrail execution.""" - # TODO (rm) Add tracing support - # tracing: NotRequired[RealtimeTracingConfig | None] + tracing_disabled: NotRequired[bool] + """Whether tracing is disabled for this run.""" + # TODO (rm) Add history audio storage config diff --git a/src/agents/realtime/model.py b/src/agents/realtime/model.py index 2b41960e7..abb3a1eac 100644 --- a/src/agents/realtime/model.py +++ b/src/agents/realtime/model.py @@ -38,6 +38,7 @@ class RealtimeModelConfig(TypedDict): """ initial_model_settings: NotRequired[RealtimeSessionModelSettings] + """The initial model settings to use when connecting.""" class RealtimeModel(abc.ABC): diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index de8f57ac7..797753242 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -6,7 +6,7 @@ import json import os from datetime import datetime -from typing import Any, Callable +from typing import Any, Callable, Literal import websockets from openai.types.beta.realtime.conversation_item import ConversationItem @@ -23,6 +23,7 @@ from ..logger import logger from .config import ( RealtimeClientMessage, + RealtimeModelTracingConfig, RealtimeSessionModelSettings, RealtimeUserInput, ) @@ -73,6 +74,7 @@ def __init__(self) -> None: self._audio_length_ms: float = 0.0 self._ongoing_response: bool = False self._current_audio_content_index: int | None = None + self._tracing_config: RealtimeModelTracingConfig | Literal["auto"] | None = None async def connect(self, options: RealtimeModelConfig) -> None: """Establish a connection to the model and keep it alive.""" @@ -84,6 +86,11 @@ async def connect(self, options: RealtimeModelConfig) -> None: self.model = model_settings.get("model_name", self.model) api_key = await get_api_key(options.get("api_key")) + if "tracing" in model_settings: + self._tracing_config = model_settings["tracing"] + else: + self._tracing_config = "auto" + if not api_key: raise UserError("API key is required but was not provided.") @@ -96,6 +103,15 @@ async def connect(self, options: RealtimeModelConfig) -> None: self._websocket = await websockets.connect(url, additional_headers=headers) self._websocket_task = asyncio.create_task(self._listen_for_messages()) + async def _send_tracing_config( + self, tracing_config: RealtimeModelTracingConfig | Literal["auto"] | None + ) -> None: + """Update tracing configuration via session.update event.""" + if tracing_config is not None: + await self.send_event( + {"type": "session.update", "other_data": {"session": {"tracing": tracing_config}}} + ) + def add_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: """Add a listener to the model.""" self._listeners.append(listener) @@ -343,8 +359,7 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): self._ongoing_response = False await self._emit_event(RealtimeModelTurnEndedEvent()) elif parsed.type == "session.created": - # TODO (rm) tracing stuff here - pass + await self._send_tracing_config(self._tracing_config) elif parsed.type == "error": await self._emit_event(RealtimeModelErrorEvent(error=parsed.error)) elif parsed.type == "conversation.item.deleted": diff --git a/src/agents/realtime/runner.py b/src/agents/realtime/runner.py index 369267797..a7047a6f5 100644 --- a/src/agents/realtime/runner.py +++ b/src/agents/realtime/runner.py @@ -69,6 +69,7 @@ async def run( """ model_settings = await self._get_model_settings( agent=self._starting_agent, + disable_tracing=self._config.get("tracing_disabled", False) if self._config else False, initial_settings=model_config.get("initial_model_settings") if model_config else None, overrides=self._config.get("model_settings") if self._config else None, ) @@ -90,6 +91,7 @@ async def run( async def _get_model_settings( self, agent: RealtimeAgent, + disable_tracing: bool, context: TContext | None = None, initial_settings: RealtimeSessionModelSettings | None = None, overrides: RealtimeSessionModelSettings | None = None, @@ -110,4 +112,7 @@ async def _get_model_settings( if overrides: model_settings.update(overrides) + if disable_tracing: + model_settings["tracing"] = None + return model_settings diff --git a/tests/realtime/test_tracing.py b/tests/realtime/test_tracing.py new file mode 100644 index 000000000..456ae125f --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_tracing.py @@ -0,0 +1,257 @@ +from unittest.mock import AsyncMock, patch + +import pytest + +from agents.realtime.openai_realtime import OpenAIRealtimeWebSocketModel + + +class TestRealtimeTracingIntegration: + """Test tracing configuration and session.update integration.""" + + @pytest.fixture + def model(self): + """Create a fresh model instance for each test.""" + return OpenAIRealtimeWebSocketModel() + + @pytest.fixture + def mock_websocket(self): + """Create a mock websocket connection.""" + mock_ws = AsyncMock() + mock_ws.send = AsyncMock() + mock_ws.close = AsyncMock() + return mock_ws + + @pytest.mark.asyncio + async def test_tracing_config_storage_and_defaults(self, model, mock_websocket): + """Test that tracing config is stored correctly and defaults to 'auto'.""" + # Test with explicit tracing config + config_with_tracing = { + "api_key": "test-key", + "initial_model_settings": { + "tracing": { + "workflow_name": "test_workflow", + "group_id": "group_123", + "metadata": {"version": "1.0"}, + } + }, + } + + async def async_websocket(*args, **kwargs): + return mock_websocket + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket): + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + mock_task = AsyncMock() + mock_create_task.return_value = mock_task + mock_create_task.side_effect = lambda coro: (coro.close(), mock_task)[1] + + await model.connect(config_with_tracing) + + # Should store the tracing config + assert model._tracing_config == { + "workflow_name": "test_workflow", + "group_id": "group_123", + "metadata": {"version": "1.0"}, + } + + # Test without tracing config - should default to "auto" + model2 = OpenAIRealtimeWebSocketModel() + config_no_tracing = { + "api_key": "test-key", + "initial_model_settings": {}, + } + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket): + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + mock_create_task.side_effect = lambda coro: (coro.close(), mock_task)[1] + + await model2.connect(config_no_tracing) # type: ignore[arg-type] + assert model2._tracing_config == "auto" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_send_tracing_config_on_session_created(self, model, mock_websocket): + """Test that tracing config is sent when session.created event is received.""" + config = { + "api_key": "test-key", + "initial_model_settings": { + "tracing": {"workflow_name": "test_workflow", "group_id": "group_123"} + }, + } + + async def async_websocket(*args, **kwargs): + return mock_websocket + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket): + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + mock_task = AsyncMock() + mock_create_task.side_effect = lambda coro: (coro.close(), mock_task)[1] + + await model.connect(config) + + # Simulate session.created event + session_created_event = { + "type": "session.created", + "event_id": "event_123", + "session": {"id": "session_456"}, + } + + with patch.object(model, "send_event") as mock_send_event: + await model._handle_ws_event(session_created_event) + + # Should send session.update with tracing config + mock_send_event.assert_called_once_with( + { + "type": "session.update", + "other_data": { + "session": { + "tracing": { + "workflow_name": "test_workflow", + "group_id": "group_123", + } + } + }, + } + ) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_send_tracing_config_auto_mode(self, model, mock_websocket): + """Test that 'auto' tracing config is sent correctly.""" + config = { + "api_key": "test-key", + "initial_model_settings": {}, # No tracing config - defaults to "auto" + } + + async def async_websocket(*args, **kwargs): + return mock_websocket + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket): + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + mock_task = AsyncMock() + mock_create_task.side_effect = lambda coro: (coro.close(), mock_task)[1] + + await model.connect(config) + + session_created_event = { + "type": "session.created", + "event_id": "event_123", + "session": {"id": "session_456"}, + } + + with patch.object(model, "send_event") as mock_send_event: + await model._handle_ws_event(session_created_event) + + # Should send session.update with "auto" + mock_send_event.assert_called_once_with( + {"type": "session.update", "other_data": {"session": {"tracing": "auto"}}} + ) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_tracing_config_none_skips_session_update(self, model, mock_websocket): + """Test that None tracing config skips sending session.update.""" + # Manually set tracing config to None (this would happen if explicitly set) + model._tracing_config = None + + session_created_event = { + "type": "session.created", + "event_id": "event_123", + "session": {"id": "session_456"}, + } + + with patch.object(model, "send_event") as mock_send_event: + await model._handle_ws_event(session_created_event) + + # Should not send any session.update + mock_send_event.assert_not_called() + + @pytest.mark.asyncio + async def test_tracing_config_with_metadata_serialization(self, model, mock_websocket): + """Test that complex metadata in tracing config is handled correctly.""" + complex_metadata = { + "user_id": "user_123", + "session_type": "demo", + "features": ["audio", "tools"], + "config": {"timeout": 30, "retries": 3}, + } + + config = { + "api_key": "test-key", + "initial_model_settings": { + "tracing": {"workflow_name": "complex_workflow", "metadata": complex_metadata} + }, + } + + async def async_websocket(*args, **kwargs): + return mock_websocket + + with patch("websockets.connect", side_effect=async_websocket): + with patch("asyncio.create_task") as mock_create_task: + mock_task = AsyncMock() + mock_create_task.side_effect = lambda coro: (coro.close(), mock_task)[1] + + await model.connect(config) + + session_created_event = { + "type": "session.created", + "event_id": "event_123", + "session": {"id": "session_456"}, + } + + with patch.object(model, "send_event") as mock_send_event: + await model._handle_ws_event(session_created_event) + + # Should send session.update with complete tracing config including metadata + expected_call = { + "type": "session.update", + "other_data": { + "session": { + "tracing": { + "workflow_name": "complex_workflow", + "metadata": complex_metadata, + } + } + }, + } + mock_send_event.assert_called_once_with(expected_call) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_tracing_disabled_prevents_tracing(self, mock_websocket): + """Test that tracing_disabled=True prevents tracing configuration.""" + from agents.realtime.agent import RealtimeAgent + from agents.realtime.runner import RealtimeRunner + + # Create a test agent and runner with tracing disabled + agent = RealtimeAgent(name="test_agent", instructions="test") + + runner = RealtimeRunner( + starting_agent=agent, + config={"tracing_disabled": True} + ) + + # Test the _get_model_settings method directly since that's where the logic is + model_settings = await runner._get_model_settings( + agent=agent, + disable_tracing=True, # This should come from config["tracing_disabled"] + initial_settings=None, + overrides=None + ) + + # When tracing is disabled, model settings should have tracing=None + assert model_settings["tracing"] is None + + # Also test that the runner passes disable_tracing=True correctly + with patch.object(runner, '_get_model_settings') as mock_get_settings: + mock_get_settings.return_value = {"tracing": None} + + with patch('agents.realtime.session.RealtimeSession') as mock_session_class: + mock_session = AsyncMock() + mock_session_class.return_value = mock_session + + await runner.run() + + # Verify that _get_model_settings was called with disable_tracing=True + mock_get_settings.assert_called_once_with( + agent=agent, + disable_tracing=True, + initial_settings=None, + overrides=None + ) From befe19db273a759c2a57ab59001943dfe65fd374 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Viraj <123119434+vrtnis@users.noreply.github.com> Date: Mon, 14 Jul 2025 08:06:30 -0700 Subject: [PATCH 166/186] enhancement: Add tool_name to ToolContext to support shared tool handlers (#1043) This adds a `tool_name` field to `ToolContext`, which gets passed into the `on_invoke_tool` handler. Helpful for scenarios where we dynamically register multiple tools that all share a single generic handler e.g.in multi-agent setups. As such, by including the name of the tool that was invoked, the handler can now easily branch logic or route requests accordingly. Resolves #1030 All tests pass. and here is a script to test it out https://gist.github.com/vrtnis/ca354244f7a5ecd9a73c0a2d34cb194b --------- Co-authored-by: Kazuhiro Sera --- docs/ref/tool_context.md | 3 ++ docs/tools.md | 2 +- mkdocs.yml | 1 + src/agents/_run_impl.py | 6 +++- src/agents/tool_context.py | 19 +++++++++-- tests/test_function_tool.py | 49 +++++++++++++++++++-------- tests/test_function_tool_decorator.py | 2 +- 7 files changed, 61 insertions(+), 21 deletions(-) create mode 100644 docs/ref/tool_context.md diff --git a/docs/ref/tool_context.md b/docs/ref/tool_context.md new file mode 100644 index 000000000..6f32fac83 --- /dev/null +++ b/docs/ref/tool_context.md @@ -0,0 +1,3 @@ +# `Tool context` + +::: agents.tool_context diff --git a/docs/tools.md b/docs/tools.md index 6dba1a853..17f7da0a1 100644 --- a/docs/tools.md +++ b/docs/tools.md @@ -180,7 +180,7 @@ Sometimes, you don't want to use a Python function as a tool. You can directly c - `name` - `description` - `params_json_schema`, which is the JSON schema for the arguments -- `on_invoke_tool`, which is an async function that receives the context and the arguments as a JSON string, and must return the tool output as a string. +- `on_invoke_tool`, which is an async function that receives a [`ToolContext`][agents.tool_context.ToolContext] and the arguments as a JSON string, and must return the tool output as a string. ```python from typing import Any diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index a465bfefa..19529bf30 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -92,6 +92,7 @@ plugins: - ref/lifecycle.md - ref/items.md - ref/run_context.md + - ref/tool_context.md - ref/usage.md - ref/exceptions.md - ref/guardrail.md diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index 4ac8b316b..a83af62a1 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -548,7 +548,11 @@ async def run_single_tool( func_tool: FunctionTool, tool_call: ResponseFunctionToolCall ) -> Any: with function_span(func_tool.name) as span_fn: - tool_context = ToolContext.from_agent_context(context_wrapper, tool_call.call_id) + tool_context = ToolContext.from_agent_context( + context_wrapper, + tool_call.call_id, + tool_call=tool_call, + ) if config.trace_include_sensitive_data: span_fn.span_data.input = tool_call.arguments try: diff --git a/src/agents/tool_context.py b/src/agents/tool_context.py index c4329b8af..16845badd 100644 --- a/src/agents/tool_context.py +++ b/src/agents/tool_context.py @@ -1,5 +1,7 @@ from dataclasses import dataclass, field, fields -from typing import Any +from typing import Any, Optional + +from openai.types.responses import ResponseFunctionToolCall from .run_context import RunContextWrapper, TContext @@ -8,16 +10,26 @@ def _assert_must_pass_tool_call_id() -> str: raise ValueError("tool_call_id must be passed to ToolContext") +def _assert_must_pass_tool_name() -> str: + raise ValueError("tool_name must be passed to ToolContext") + + @dataclass class ToolContext(RunContextWrapper[TContext]): """The context of a tool call.""" + tool_name: str = field(default_factory=_assert_must_pass_tool_name) + """The name of the tool being invoked.""" + tool_call_id: str = field(default_factory=_assert_must_pass_tool_call_id) """The ID of the tool call.""" @classmethod def from_agent_context( - cls, context: RunContextWrapper[TContext], tool_call_id: str + cls, + context: RunContextWrapper[TContext], + tool_call_id: str, + tool_call: Optional[ResponseFunctionToolCall] = None, ) -> "ToolContext": """ Create a ToolContext from a RunContextWrapper. @@ -26,4 +38,5 @@ def from_agent_context( base_values: dict[str, Any] = { f.name: getattr(context, f.name) for f in fields(RunContextWrapper) if f.init } - return cls(tool_call_id=tool_call_id, **base_values) + tool_name = tool_call.name if tool_call is not None else _assert_must_pass_tool_name() + return cls(tool_name=tool_name, tool_call_id=tool_call_id, **base_values) diff --git a/tests/test_function_tool.py b/tests/test_function_tool.py index 9b02a2c42..15602bbac 100644 --- a/tests/test_function_tool.py +++ b/tests/test_function_tool.py @@ -26,7 +26,9 @@ async def test_argless_function(): tool = function_tool(argless_function) assert tool.name == "argless_function" - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(context=None, tool_call_id="1"), "") + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(context=None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "" + ) assert result == "ok" @@ -39,11 +41,13 @@ async def test_argless_with_context(): tool = function_tool(argless_with_context) assert tool.name == "argless_with_context" - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "") assert result == "ok" # Extra JSON should not raise an error - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1}' + ) assert result == "ok" @@ -56,15 +60,19 @@ async def test_simple_function(): tool = function_tool(simple_function, failure_error_function=None) assert tool.name == "simple_function" - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1}' + ) assert result == 6 - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1, "b": 2}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1, "b": 2}' + ) assert result == 3 # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") + await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "") class Foo(BaseModel): @@ -92,7 +100,9 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json + ) assert result == "6 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -101,7 +111,9 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json + ) assert result == "3 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -111,12 +123,16 @@ async def test_complex_args_function(): "baz": "world", } ) - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json + ) assert result == "3 hello10 world" # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"foo": {"a": 1}}') + await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"foo": {"a": 1}}' + ) def test_function_config_overrides(): @@ -176,7 +192,9 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert tool.params_json_schema[key] == value assert tool.strict_json_schema - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello"}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"data": "hello"}' + ) assert result == "hello_done" tool_not_strict = FunctionTool( @@ -191,7 +209,8 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert "additionalProperties" not in tool_not_strict.params_json_schema result = await tool_not_strict.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello", "bar": "baz"}' + ToolContext(None, tool_name=tool_not_strict.name, tool_call_id="1"), + '{"data": "hello", "bar": "baz"}', ) assert result == "hello_done" @@ -202,7 +221,7 @@ def my_func(a: int, b: int = 5): raise ValueError("test") tool = function_tool(my_func) - ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert "Invalid JSON" in str(result) @@ -226,7 +245,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" @@ -250,7 +269,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" diff --git a/tests/test_function_tool_decorator.py b/tests/test_function_tool_decorator.py index d334d8f84..b81d5dbe2 100644 --- a/tests/test_function_tool_decorator.py +++ b/tests/test_function_tool_decorator.py @@ -16,7 +16,7 @@ def __init__(self): def ctx_wrapper() -> ToolContext[DummyContext]: - return ToolContext(context=DummyContext(), tool_call_id="1") + return ToolContext(context=DummyContext(), tool_name="dummy", tool_call_id="1") @function_tool From e651a298d716afff60c2549bdf80d211995f1c51 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Hassaan Arain <161812835+MuhammadHassaanArain@users.noreply.github.com> Date: Mon, 14 Jul 2025 20:10:04 +0500 Subject: [PATCH 167/186] Fix incorrect comment order when popping session items (#1086) The previous comments incorrectly suggested that the user's question was removed before the assistant's response. This fix updates the comment order to reflect the actual sequence of the code execution. --- docs/sessions.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/sessions.md b/docs/sessions.md index 8906f0e6d..956712438 100644 --- a/docs/sessions.md +++ b/docs/sessions.md @@ -101,8 +101,8 @@ result = await Runner.run( print(f"Agent: {result.final_output}") # User wants to correct their question -user_item = await session.pop_item() # Remove user's question assistant_item = await session.pop_item() # Remove agent's response +user_item = await session.pop_item() # Remove user's question # Ask a corrected question result = await Runner.run( From bbcf039d6d2abc2a6c4267b100801bdd4578eb74 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Jul 2025 12:58:43 -0400 Subject: [PATCH 168/186] Back out "enhancement: Add tool_name to ToolContext to support shared tool handlers (#1043)" (#1105) Original commit changeset: befe19db273a causing test failures, so reverting --- docs/ref/tool_context.md | 3 -- docs/tools.md | 2 +- mkdocs.yml | 1 - src/agents/_run_impl.py | 6 +--- src/agents/tool_context.py | 19 ++--------- tests/test_function_tool.py | 49 ++++++++------------------- tests/test_function_tool_decorator.py | 2 +- 7 files changed, 21 insertions(+), 61 deletions(-) delete mode 100644 docs/ref/tool_context.md diff --git a/docs/ref/tool_context.md b/docs/ref/tool_context.md deleted file mode 100644 index 6f32fac83..000000000 --- a/docs/ref/tool_context.md +++ /dev/null @@ -1,3 +0,0 @@ -# `Tool context` - -::: agents.tool_context diff --git a/docs/tools.md b/docs/tools.md index 17f7da0a1..6dba1a853 100644 --- a/docs/tools.md +++ b/docs/tools.md @@ -180,7 +180,7 @@ Sometimes, you don't want to use a Python function as a tool. You can directly c - `name` - `description` - `params_json_schema`, which is the JSON schema for the arguments -- `on_invoke_tool`, which is an async function that receives a [`ToolContext`][agents.tool_context.ToolContext] and the arguments as a JSON string, and must return the tool output as a string. +- `on_invoke_tool`, which is an async function that receives the context and the arguments as a JSON string, and must return the tool output as a string. ```python from typing import Any diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index 19529bf30..a465bfefa 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -92,7 +92,6 @@ plugins: - ref/lifecycle.md - ref/items.md - ref/run_context.md - - ref/tool_context.md - ref/usage.md - ref/exceptions.md - ref/guardrail.md diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index a83af62a1..4ac8b316b 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -548,11 +548,7 @@ async def run_single_tool( func_tool: FunctionTool, tool_call: ResponseFunctionToolCall ) -> Any: with function_span(func_tool.name) as span_fn: - tool_context = ToolContext.from_agent_context( - context_wrapper, - tool_call.call_id, - tool_call=tool_call, - ) + tool_context = ToolContext.from_agent_context(context_wrapper, tool_call.call_id) if config.trace_include_sensitive_data: span_fn.span_data.input = tool_call.arguments try: diff --git a/src/agents/tool_context.py b/src/agents/tool_context.py index 16845badd..c4329b8af 100644 --- a/src/agents/tool_context.py +++ b/src/agents/tool_context.py @@ -1,7 +1,5 @@ from dataclasses import dataclass, field, fields -from typing import Any, Optional - -from openai.types.responses import ResponseFunctionToolCall +from typing import Any from .run_context import RunContextWrapper, TContext @@ -10,26 +8,16 @@ def _assert_must_pass_tool_call_id() -> str: raise ValueError("tool_call_id must be passed to ToolContext") -def _assert_must_pass_tool_name() -> str: - raise ValueError("tool_name must be passed to ToolContext") - - @dataclass class ToolContext(RunContextWrapper[TContext]): """The context of a tool call.""" - tool_name: str = field(default_factory=_assert_must_pass_tool_name) - """The name of the tool being invoked.""" - tool_call_id: str = field(default_factory=_assert_must_pass_tool_call_id) """The ID of the tool call.""" @classmethod def from_agent_context( - cls, - context: RunContextWrapper[TContext], - tool_call_id: str, - tool_call: Optional[ResponseFunctionToolCall] = None, + cls, context: RunContextWrapper[TContext], tool_call_id: str ) -> "ToolContext": """ Create a ToolContext from a RunContextWrapper. @@ -38,5 +26,4 @@ def from_agent_context( base_values: dict[str, Any] = { f.name: getattr(context, f.name) for f in fields(RunContextWrapper) if f.init } - tool_name = tool_call.name if tool_call is not None else _assert_must_pass_tool_name() - return cls(tool_name=tool_name, tool_call_id=tool_call_id, **base_values) + return cls(tool_call_id=tool_call_id, **base_values) diff --git a/tests/test_function_tool.py b/tests/test_function_tool.py index 15602bbac..9b02a2c42 100644 --- a/tests/test_function_tool.py +++ b/tests/test_function_tool.py @@ -26,9 +26,7 @@ async def test_argless_function(): tool = function_tool(argless_function) assert tool.name == "argless_function" - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(context=None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "" - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(context=None, tool_call_id="1"), "") assert result == "ok" @@ -41,13 +39,11 @@ async def test_argless_with_context(): tool = function_tool(argless_with_context) assert tool.name == "argless_with_context" - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "") + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") assert result == "ok" # Extra JSON should not raise an error - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1}' - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') assert result == "ok" @@ -60,19 +56,15 @@ async def test_simple_function(): tool = function_tool(simple_function, failure_error_function=None) assert tool.name == "simple_function" - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1}' - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') assert result == 6 - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1, "b": 2}' - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1, "b": 2}') assert result == 3 # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "") + await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") class Foo(BaseModel): @@ -100,9 +92,7 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) assert result == "6 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -111,9 +101,7 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) assert result == "3 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -123,16 +111,12 @@ async def test_complex_args_function(): "baz": "world", } ) - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) assert result == "3 hello10 world" # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"foo": {"a": 1}}' - ) + await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"foo": {"a": 1}}') def test_function_config_overrides(): @@ -192,9 +176,7 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert tool.params_json_schema[key] == value assert tool.strict_json_schema - result = await tool.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"data": "hello"}' - ) + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello"}') assert result == "hello_done" tool_not_strict = FunctionTool( @@ -209,8 +191,7 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert "additionalProperties" not in tool_not_strict.params_json_schema result = await tool_not_strict.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_name=tool_not_strict.name, tool_call_id="1"), - '{"data": "hello", "bar": "baz"}', + ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello", "bar": "baz"}' ) assert result == "hello_done" @@ -221,7 +202,7 @@ def my_func(a: int, b: int = 5): raise ValueError("test") tool = function_tool(my_func) - ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert "Invalid JSON" in str(result) @@ -245,7 +226,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" @@ -269,7 +250,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" diff --git a/tests/test_function_tool_decorator.py b/tests/test_function_tool_decorator.py index b81d5dbe2..d334d8f84 100644 --- a/tests/test_function_tool_decorator.py +++ b/tests/test_function_tool_decorator.py @@ -16,7 +16,7 @@ def __init__(self): def ctx_wrapper() -> ToolContext[DummyContext]: - return ToolContext(context=DummyContext(), tool_name="dummy", tool_call_id="1") + return ToolContext(context=DummyContext(), tool_call_id="1") @function_tool From 3d6622690638660f857f3ccf19938a2781d93cb1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Jul 2025 17:28:45 -0400 Subject: [PATCH 169/186] Realtime: run guardrails without blockign event loop (#1104) Guardrails were blocking the event loop. Now, they run as a separate task. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1112 * #1111 * #1107 * #1106 * __->__ #1104 --- src/agents/realtime/events.py | 1 + src/agents/realtime/session.py | 39 +++++++++++++++++++++++++++++++++- tests/realtime/test_session.py | 18 ++++++++++++++++ 3 files changed, 57 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/realtime/events.py b/src/agents/realtime/events.py index e1b3cfea3..24444b66e 100644 --- a/src/agents/realtime/events.py +++ b/src/agents/realtime/events.py @@ -197,6 +197,7 @@ class RealtimeGuardrailTripped: type: Literal["guardrail_tripped"] = "guardrail_tripped" + RealtimeSessionEvent: TypeAlias = Union[ RealtimeAgentStartEvent, RealtimeAgentEndEvent, diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index 0ca3bf7af..8c909fd07 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -93,6 +93,8 @@ def __init__( "debounce_text_length", 100 ) + self._guardrail_tasks: set[asyncio.Task[Any]] = set() + async def __aenter__(self) -> RealtimeSession: """Start the session by connecting to the model. After this, you will be able to stream events from the model and send messages and audio to the model. @@ -136,6 +138,7 @@ async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[RealtimeSessionEvent]: async def close(self) -> None: """Close the session.""" self._closed = True + self._cleanup_guardrail_tasks() self._model.remove_listener(self) await self._model.close() @@ -185,7 +188,7 @@ async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: if current_length >= next_run_threshold: self._item_guardrail_run_counts[item_id] += 1 - await self._run_output_guardrails(self._item_transcripts[item_id]) + self._enqueue_guardrail_task(self._item_transcripts[item_id]) elif event.type == "item_updated": is_new = not any(item.item_id == event.item.item_id for item in self._history) self._history = self._get_new_history(self._history, event.item) @@ -366,3 +369,37 @@ async def _run_output_guardrails(self, text: str) -> bool: return True return False + + def _enqueue_guardrail_task(self, text: str) -> None: + # Runs the guardrails in a separate task to avoid blocking the main loop + + task = asyncio.create_task(self._run_output_guardrails(text)) + self._guardrail_tasks.add(task) + + # Add callback to remove completed tasks and handle exceptions + task.add_done_callback(self._on_guardrail_task_done) + + def _on_guardrail_task_done(self, task: asyncio.Task[Any]) -> None: + """Handle completion of a guardrail task.""" + # Remove from tracking set + self._guardrail_tasks.discard(task) + + # Check for exceptions and propagate as events + if not task.cancelled(): + exception = task.exception() + if exception: + # Create an exception event instead of raising + asyncio.create_task( + self._put_event( + RealtimeError( + info=self._event_info, + error={"message": f"Guardrail task failed: {str(exception)}"}, + ) + ) + ) + + def _cleanup_guardrail_tasks(self) -> None: + for task in self._guardrail_tasks: + if not task.done(): + task.cancel() + self._guardrail_tasks.clear() diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index 6003f9443..2cd71b023 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -971,6 +971,12 @@ async def test_mixed_tool_types_filtering(self, mock_model, mock_agent): class TestGuardrailFunctionality: """Test suite for output guardrail functionality in RealtimeSession""" + async def _wait_for_guardrail_tasks(self, session): + """Wait for all pending guardrail tasks to complete.""" + import asyncio + if session._guardrail_tasks: + await asyncio.gather(*session._guardrail_tasks, return_exceptions=True) + @pytest.fixture def triggered_guardrail(self): """Creates a guardrail that always triggers""" @@ -1010,6 +1016,9 @@ async def test_transcript_delta_triggers_guardrail_at_threshold( await session.on_event(transcript_event) + # Wait for async guardrail tasks to complete + await self._wait_for_guardrail_tasks(session) + # Should have triggered guardrail and interrupted assert session._interrupted_by_guardrail is True assert mock_model.interrupts_called == 1 @@ -1047,6 +1056,9 @@ async def test_transcript_delta_multiple_thresholds_same_item( item_id="item_1", delta="67890", response_id="resp_1" )) + # Wait for async guardrail tasks to complete + await self._wait_for_guardrail_tasks(session) + # Should only trigger once due to interrupted_by_guardrail flag assert mock_model.interrupts_called == 1 assert len(mock_model.sent_messages) == 1 @@ -1105,6 +1117,9 @@ async def test_turn_ended_clears_guardrail_state( item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" )) + # Wait for async guardrail tasks to complete + await self._wait_for_guardrail_tasks(session) + assert session._interrupted_by_guardrail is True assert len(session._item_transcripts) == 1 @@ -1143,6 +1158,9 @@ def guardrail_func(context, agent, output): item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" )) + # Wait for async guardrail tasks to complete + await self._wait_for_guardrail_tasks(session) + # Should have interrupted and sent message with both guardrail names assert mock_model.interrupts_called == 1 assert len(mock_model.sent_messages) == 1 From bd988dc14e57c0e87b70947894239635ef83688e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Jul 2025 17:34:58 -0400 Subject: [PATCH 170/186] Run make format (#1106) cleanup --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1112 * #1111 * #1107 * __->__ #1106 --- examples/mcp/prompt_server/main.py | 2 +- src/agents/model_settings.py | 3 + src/agents/models/openai_responses.py | 2 +- tests/realtime/test_session.py | 82 +++++++++++++++------------ tests/realtime/test_tracing.py | 16 ++---- 5 files changed, 55 insertions(+), 50 deletions(-) diff --git a/examples/mcp/prompt_server/main.py b/examples/mcp/prompt_server/main.py index 8f2991fc0..4caa95d88 100644 --- a/examples/mcp/prompt_server/main.py +++ b/examples/mcp/prompt_server/main.py @@ -17,7 +17,7 @@ async def get_instructions_from_prompt(mcp_server: MCPServer, prompt_name: str, try: prompt_result = await mcp_server.get_prompt(prompt_name, kwargs) content = prompt_result.messages[0].content - if hasattr(content, 'text'): + if hasattr(content, "text"): instructions = content.text else: instructions = str(content) diff --git a/src/agents/model_settings.py b/src/agents/model_settings.py index 1e9edcbc6..edb692960 100644 --- a/src/agents/model_settings.py +++ b/src/agents/model_settings.py @@ -42,15 +42,18 @@ def validate_from_none(value: None) -> _Omit: serialization=core_schema.plain_serializer_function_ser_schema(lambda instance: None), ) + @dataclass class MCPToolChoice: server_label: str name: str + Omit = Annotated[_Omit, _OmitTypeAnnotation] Headers: TypeAlias = Mapping[str, Union[str, Omit]] ToolChoice: TypeAlias = Union[Literal["auto", "required", "none"], str, MCPToolChoice, None] + @dataclass class ModelSettings: """Settings to use when calling an LLM. diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index d25613aee..76c67903c 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -343,7 +343,7 @@ def convert_tool_choice( elif tool_choice == "mcp": # Note that this is still here for backwards compatibility, # but migrating to MCPToolChoice is recommended. - return { "type": "mcp" } # type: ignore [typeddict-item] + return {"type": "mcp"} # type: ignore [typeddict-item] else: return { "type": "function", diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index 2cd71b023..f6bd60064 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -974,27 +974,30 @@ class TestGuardrailFunctionality: async def _wait_for_guardrail_tasks(self, session): """Wait for all pending guardrail tasks to complete.""" import asyncio + if session._guardrail_tasks: await asyncio.gather(*session._guardrail_tasks, return_exceptions=True) @pytest.fixture def triggered_guardrail(self): """Creates a guardrail that always triggers""" + def guardrail_func(context, agent, output): return GuardrailFunctionOutput( - output_info={"reason": "test trigger"}, - tripwire_triggered=True + output_info={"reason": "test trigger"}, tripwire_triggered=True ) + return OutputGuardrail(guardrail_function=guardrail_func, name="triggered_guardrail") @pytest.fixture def safe_guardrail(self): """Creates a guardrail that never triggers""" + def guardrail_func(context, agent, output): return GuardrailFunctionOutput( - output_info={"reason": "safe content"}, - tripwire_triggered=False + output_info={"reason": "safe content"}, tripwire_triggered=False ) + return OutputGuardrail(guardrail_function=guardrail_func, name="safe_guardrail") @pytest.mark.asyncio @@ -1004,7 +1007,7 @@ async def test_transcript_delta_triggers_guardrail_at_threshold( """Test that guardrails run when transcript delta reaches debounce threshold""" run_config: RealtimeRunConfig = { "output_guardrails": [triggered_guardrail], - "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 10} + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 10}, } session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) @@ -1041,20 +1044,20 @@ async def test_transcript_delta_multiple_thresholds_same_item( """Test guardrails run at 1x, 2x, 3x thresholds for same item_id""" run_config: RealtimeRunConfig = { "output_guardrails": [triggered_guardrail], - "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5} + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5}, } session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) # First delta - reaches 1x threshold (5 chars) - await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( - item_id="item_1", delta="12345", response_id="resp_1" - )) + await session.on_event( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent(item_id="item_1", delta="12345", response_id="resp_1") + ) # Second delta - reaches 2x threshold (10 chars total) - await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( - item_id="item_1", delta="67890", response_id="resp_1" - )) + await session.on_event( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent(item_id="item_1", delta="67890", response_id="resp_1") + ) # Wait for async guardrail tasks to complete await self._wait_for_guardrail_tasks(session) @@ -1070,28 +1073,32 @@ async def test_transcript_delta_different_items_tracked_separately( """Test that different item_ids are tracked separately for debouncing""" run_config: RealtimeRunConfig = { "output_guardrails": [safe_guardrail], - "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 10} + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 10}, } session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) # Add text to item_1 (8 chars - below threshold) - await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( - item_id="item_1", delta="12345678", response_id="resp_1" - )) + await session.on_event( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="12345678", response_id="resp_1" + ) + ) # Add text to item_2 (8 chars - below threshold) - await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( - item_id="item_2", delta="abcdefgh", response_id="resp_2" - )) + await session.on_event( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_2", delta="abcdefgh", response_id="resp_2" + ) + ) # Neither should trigger guardrails yet assert mock_model.interrupts_called == 0 # Add more text to item_1 (total 12 chars - above threshold) - await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( - item_id="item_1", delta="90ab", response_id="resp_1" - )) + await session.on_event( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent(item_id="item_1", delta="90ab", response_id="resp_1") + ) # item_1 should have triggered guardrail run (but not interrupted since safe) assert session._item_guardrail_run_counts["item_1"] == 1 @@ -1107,15 +1114,17 @@ async def test_turn_ended_clears_guardrail_state( """Test that turn_ended event clears guardrail state for next turn""" run_config: RealtimeRunConfig = { "output_guardrails": [triggered_guardrail], - "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5} + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5}, } session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) # Trigger guardrail - await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( - item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" - )) + await session.on_event( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" + ) + ) # Wait for async guardrail tasks to complete await self._wait_for_guardrail_tasks(session) @@ -1132,16 +1141,13 @@ async def test_turn_ended_clears_guardrail_state( assert len(session._item_guardrail_run_counts) == 0 @pytest.mark.asyncio - async def test_multiple_guardrails_all_triggered( - self, mock_model, mock_agent - ): + async def test_multiple_guardrails_all_triggered(self, mock_model, mock_agent): """Test that all triggered guardrails are included in the event""" + def create_triggered_guardrail(name): def guardrail_func(context, agent, output): - return GuardrailFunctionOutput( - output_info={"name": name}, - tripwire_triggered=True - ) + return GuardrailFunctionOutput(output_info={"name": name}, tripwire_triggered=True) + return OutputGuardrail(guardrail_function=guardrail_func, name=name) guardrail1 = create_triggered_guardrail("guardrail_1") @@ -1149,14 +1155,16 @@ def guardrail_func(context, agent, output): run_config: RealtimeRunConfig = { "output_guardrails": [guardrail1, guardrail2], - "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5} + "guardrails_settings": {"debounce_text_length": 5}, } session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None, run_config=run_config) - await session.on_event(RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( - item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" - )) + await session.on_event( + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent( + item_id="item_1", delta="trigger", response_id="resp_1" + ) + ) # Wait for async guardrail tasks to complete await self._wait_for_guardrail_tasks(session) diff --git a/tests/realtime/test_tracing.py b/tests/realtime/test_tracing.py index 456ae125f..7fb2594a9 100644 --- a/tests/realtime/test_tracing.py +++ b/tests/realtime/test_tracing.py @@ -222,27 +222,24 @@ async def test_tracing_disabled_prevents_tracing(self, mock_websocket): # Create a test agent and runner with tracing disabled agent = RealtimeAgent(name="test_agent", instructions="test") - runner = RealtimeRunner( - starting_agent=agent, - config={"tracing_disabled": True} - ) + runner = RealtimeRunner(starting_agent=agent, config={"tracing_disabled": True}) # Test the _get_model_settings method directly since that's where the logic is model_settings = await runner._get_model_settings( agent=agent, disable_tracing=True, # This should come from config["tracing_disabled"] initial_settings=None, - overrides=None + overrides=None, ) # When tracing is disabled, model settings should have tracing=None assert model_settings["tracing"] is None # Also test that the runner passes disable_tracing=True correctly - with patch.object(runner, '_get_model_settings') as mock_get_settings: + with patch.object(runner, "_get_model_settings") as mock_get_settings: mock_get_settings.return_value = {"tracing": None} - with patch('agents.realtime.session.RealtimeSession') as mock_session_class: + with patch("agents.realtime.session.RealtimeSession") as mock_session_class: mock_session = AsyncMock() mock_session_class.return_value = mock_session @@ -250,8 +247,5 @@ async def test_tracing_disabled_prevents_tracing(self, mock_websocket): # Verify that _get_model_settings was called with disable_tracing=True mock_get_settings.assert_called_once_with( - agent=agent, - disable_tracing=True, - initial_settings=None, - overrides=None + agent=agent, disable_tracing=True, initial_settings=None, overrides=None ) From af4cef3162d3c9fd795016908a1dea6f8bac3eef Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Jul 2025 17:53:29 -0400 Subject: [PATCH 171/186] Realtime: forward exceptions from transport layer (#1107) The model listens to websocket events in a separate task, and the session receives those events in on_event. So if there's e.g. a websocket or json exception, it's silently dropped. Similar to the streaming text agents, we should: - capture exceptions separately - raise them in `async for event in session` loop. Added tests to verify. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1112 * #1111 * __->__ #1107 * #1106 --- src/agents/realtime/config.py | 1 + src/agents/realtime/model_events.py | 11 + src/agents/realtime/openai_realtime.py | 126 +++++++---- src/agents/realtime/session.py | 29 ++- tests/realtime/test_openai_realtime.py | 33 ++- tests/test_session_exceptions.py | 300 +++++++++++++++++++++++++ 6 files changed, 438 insertions(+), 62 deletions(-) create mode 100644 tests/test_session_exceptions.py diff --git a/src/agents/realtime/config.py b/src/agents/realtime/config.py index ece72e755..9333a9cca 100644 --- a/src/agents/realtime/config.py +++ b/src/agents/realtime/config.py @@ -29,6 +29,7 @@ class RealtimeClientMessage(TypedDict): type: str # explicitly required other_data: NotRequired[dict[str, Any]] + """Merged into the message body.""" class RealtimeUserInputText(TypedDict): diff --git a/src/agents/realtime/model_events.py b/src/agents/realtime/model_events.py index a9769cebd..de1ad5f54 100644 --- a/src/agents/realtime/model_events.py +++ b/src/agents/realtime/model_events.py @@ -130,6 +130,16 @@ class RealtimeModelOtherEvent: type: Literal["other"] = "other" +@dataclass +class RealtimeModelExceptionEvent: + """Exception occurred during model operation.""" + + exception: Exception + context: str | None = None + + type: Literal["exception"] = "exception" + + # TODO (rm) Add usage events @@ -147,4 +157,5 @@ class RealtimeModelOtherEvent: RealtimeModelTurnStartedEvent, RealtimeModelTurnEndedEvent, RealtimeModelOtherEvent, + RealtimeModelExceptionEvent, ] diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index 797753242..e239fd003 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -39,6 +39,7 @@ RealtimeModelAudioInterruptedEvent, RealtimeModelErrorEvent, RealtimeModelEvent, + RealtimeModelExceptionEvent, RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent, RealtimeModelItemDeletedEvent, RealtimeModelItemUpdatedEvent, @@ -130,48 +131,84 @@ async def _listen_for_messages(self): try: async for message in self._websocket: - parsed = json.loads(message) - await self._handle_ws_event(parsed) + try: + parsed = json.loads(message) + await self._handle_ws_event(parsed) + except json.JSONDecodeError as e: + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent( + exception=e, context="Failed to parse WebSocket message as JSON" + ) + ) + except Exception as e: + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent( + exception=e, context="Error handling WebSocket event" + ) + ) - except websockets.exceptions.ConnectionClosed: - # TODO connection closed handling (event, cleanup) - logger.warning("WebSocket connection closed") + except websockets.exceptions.ConnectionClosedOK: + # Normal connection closure - no exception event needed + logger.info("WebSocket connection closed normally") + except websockets.exceptions.ConnectionClosed as e: + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent( + exception=e, context="WebSocket connection closed unexpectedly" + ) + ) except Exception as e: - logger.error(f"WebSocket error: {e}") + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent( + exception=e, context="WebSocket error in message listener" + ) + ) async def send_event(self, event: RealtimeClientMessage) -> None: """Send an event to the model.""" assert self._websocket is not None, "Not connected" - converted_event = { - "type": event["type"], - } - converted_event.update(event.get("other_data", {})) + try: + converted_event = { + "type": event["type"], + } - await self._websocket.send(json.dumps(converted_event)) + converted_event.update(event.get("other_data", {})) + + await self._websocket.send(json.dumps(converted_event)) + except Exception as e: + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent( + exception=e, context=f"Failed to send event: {event.get('type', 'unknown')}" + ) + ) async def send_message( self, message: RealtimeUserInput, other_event_data: dict[str, Any] | None = None ) -> None: """Send a message to the model.""" - message = ( - message - if isinstance(message, dict) - else { - "type": "message", - "role": "user", - "content": [{"type": "input_text", "text": message}], + try: + message = ( + message + if isinstance(message, dict) + else { + "type": "message", + "role": "user", + "content": [{"type": "input_text", "text": message}], + } + ) + other_data = { + "item": message, } - ) - other_data = { - "item": message, - } - if other_event_data: - other_data.update(other_event_data) + if other_event_data: + other_data.update(other_event_data) - await self.send_event({"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data}) + await self.send_event({"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data}) - await self.send_event({"type": "response.create"}) + await self.send_event({"type": "response.create"}) + except Exception as e: + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent(exception=e, context="Failed to send message") + ) async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: """Send a raw audio chunk to the model. @@ -182,17 +219,23 @@ async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: detection, this can be used to indicate the turn is completed. """ assert self._websocket is not None, "Not connected" - base64_audio = base64.b64encode(audio).decode("utf-8") - await self.send_event( - { - "type": "input_audio_buffer.append", - "other_data": { - "audio": base64_audio, - }, - } - ) - if commit: - await self.send_event({"type": "input_audio_buffer.commit"}) + + try: + base64_audio = base64.b64encode(audio).decode("utf-8") + await self.send_event( + { + "type": "input_audio_buffer.append", + "other_data": { + "audio": base64_audio, + }, + } + ) + if commit: + await self.send_event({"type": "input_audio_buffer.commit"}) + except Exception as e: + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent(exception=e, context="Failed to send audio") + ) async def send_tool_output( self, tool_call: RealtimeModelToolCallEvent, output: str, start_response: bool @@ -342,8 +385,13 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): OpenAIRealtimeServerEvent ).validate_python(event) except Exception as e: - logger.error(f"Invalid event: {event} - {e}") - # await self._emit_event(RealtimeModelErrorEvent(error=f"Invalid event: {event} - {e}")) + event_type = event.get("type", "unknown") if isinstance(event, dict) else "unknown" + await self._emit_event( + RealtimeModelExceptionEvent( + exception=e, + context=f"Failed to validate server event: {event_type}", + ) + ) return if parsed.type == "response.audio.delta": diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index 8c909fd07..ce8b7d705 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -84,6 +84,7 @@ def __init__( self._run_config = run_config or {} self._event_queue: asyncio.Queue[RealtimeSessionEvent] = asyncio.Queue() self._closed = False + self._stored_exception: Exception | None = None # Guardrails state tracking self._interrupted_by_guardrail = False @@ -130,6 +131,12 @@ async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[RealtimeSessionEvent]: """Iterate over events from the session.""" while not self._closed: try: + # Check if there's a stored exception to raise + if self._stored_exception is not None: + # Clean up resources before raising + await self._cleanup() + raise self._stored_exception + event = await self._event_queue.get() yield event except asyncio.CancelledError: @@ -137,10 +144,7 @@ async def __aiter__(self) -> AsyncIterator[RealtimeSessionEvent]: async def close(self) -> None: """Close the session.""" - self._closed = True - self._cleanup_guardrail_tasks() - self._model.remove_listener(self) - await self._model.close() + await self._cleanup() async def send_message(self, message: RealtimeUserInput) -> None: """Send a message to the model.""" @@ -228,6 +232,9 @@ async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: info=self._event_info, ) ) + elif event.type == "exception": + # Store the exception to be raised in __aiter__ + self._stored_exception = event.exception elif event.type == "other": pass else: @@ -403,3 +410,17 @@ def _cleanup_guardrail_tasks(self) -> None: if not task.done(): task.cancel() self._guardrail_tasks.clear() + + async def _cleanup(self) -> None: + """Clean up all resources and mark session as closed.""" + # Cancel and cleanup guardrail tasks + self._cleanup_guardrail_tasks() + + # Remove ourselves as a listener + self._model.remove_listener(self) + + # Close the model connection + await self._model.close() + + # Mark as closed + self._closed = True diff --git a/tests/realtime/test_openai_realtime.py b/tests/realtime/test_openai_realtime.py index 9fe2f9acb..7cd9a5c30 100644 --- a/tests/realtime/test_openai_realtime.py +++ b/tests/realtime/test_openai_realtime.py @@ -174,39 +174,34 @@ class TestEventHandlingRobustness(TestOpenAIRealtimeWebSocketModel): @pytest.mark.asyncio async def test_handle_malformed_json_logs_error_continues(self, model): - """Test that malformed JSON is logged as error but doesn't crash.""" + """Test that malformed JSON emits exception event but doesn't crash.""" mock_listener = AsyncMock() model.add_listener(mock_listener) # Malformed JSON should not crash the handler - with patch("agents.realtime.openai_realtime.logger") as mock_logger: - await model._handle_ws_event("invalid json {") + await model._handle_ws_event("invalid json {") - # Should log error but not crash - mock_logger.error.assert_called_once() - assert "Invalid event" in mock_logger.error.call_args[0][0] - - # Should not emit any events to listeners - mock_listener.on_event.assert_not_called() + # Should emit exception event to listeners + mock_listener.on_event.assert_called_once() + exception_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] + assert exception_event.type == "exception" + assert "Failed to validate server event: unknown" in exception_event.context @pytest.mark.asyncio async def test_handle_invalid_event_schema_logs_error(self, model): - """Test that events with invalid schema are logged but don't crash.""" + """Test that events with invalid schema emit exception events but don't crash.""" mock_listener = AsyncMock() model.add_listener(mock_listener) invalid_event = {"type": "response.audio.delta"} # Missing required fields - with patch("agents.realtime.openai_realtime.logger") as mock_logger: - await model._handle_ws_event(invalid_event) + await model._handle_ws_event(invalid_event) - # Should log validation error - mock_logger.error.assert_called_once() - error_msg = mock_logger.error.call_args[0][0] - assert "Invalid event" in error_msg - - # Should not emit events to listeners - mock_listener.on_event.assert_not_called() + # Should emit exception event to listeners + mock_listener.on_event.assert_called_once() + exception_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] + assert exception_event.type == "exception" + assert "Failed to validate server event: response.audio.delta" in exception_event.context @pytest.mark.asyncio async def test_handle_unknown_event_type_ignored(self, model): diff --git a/tests/test_session_exceptions.py b/tests/test_session_exceptions.py new file mode 100644 index 000000000..c49c179aa --- /dev/null +++ b/tests/test_session_exceptions.py @@ -0,0 +1,300 @@ +from __future__ import annotations + +import asyncio +import json +from typing import Any +from unittest.mock import AsyncMock, Mock + +import pytest +import websockets.exceptions + +from agents.realtime.events import RealtimeError +from agents.realtime.model import RealtimeModel, RealtimeModelConfig, RealtimeModelListener +from agents.realtime.model_events import ( + RealtimeModelErrorEvent, + RealtimeModelEvent, + RealtimeModelExceptionEvent, +) +from agents.realtime.session import RealtimeSession + + +class FakeRealtimeModel(RealtimeModel): + """Fake model for testing that forwards events to listeners.""" + + def __init__(self): + self._listeners: list[RealtimeModelListener] = [] + self._events_to_send: list[RealtimeModelEvent] = [] + self._is_connected = False + self._send_task: asyncio.Task[None] | None = None + + def set_next_events(self, events: list[RealtimeModelEvent]) -> None: + """Set events to be sent to listeners.""" + self._events_to_send = events.copy() + + async def connect(self, options: RealtimeModelConfig) -> None: + """Fake connection that starts sending events.""" + self._is_connected = True + self._send_task = asyncio.create_task(self._send_events()) + + async def _send_events(self) -> None: + """Send queued events to all listeners.""" + for event in self._events_to_send: + await asyncio.sleep(0.001) # Small delay to simulate async behavior + for listener in self._listeners: + await listener.on_event(event) + + def add_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: + """Add a listener.""" + self._listeners.append(listener) + + def remove_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: + """Remove a listener.""" + if listener in self._listeners: + self._listeners.remove(listener) + + async def close(self) -> None: + """Close the fake model.""" + self._is_connected = False + if self._send_task and not self._send_task.done(): + self._send_task.cancel() + try: + await self._send_task + except asyncio.CancelledError: + pass + + async def send_message( + self, message: Any, other_event_data: dict[str, Any] | None = None + ) -> None: + """Fake send message.""" + pass + + async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: + """Fake send audio.""" + pass + + async def send_event(self, event: Any) -> None: + """Fake send event.""" + pass + + async def send_tool_output(self, tool_call: Any, output: str, start_response: bool) -> None: + """Fake send tool output.""" + pass + + async def interrupt(self) -> None: + """Fake interrupt.""" + pass + + +@pytest.fixture +def fake_agent(): + """Create a fake agent for testing.""" + agent = Mock() + agent.get_all_tools = AsyncMock(return_value=[]) + return agent + + +@pytest.fixture +def fake_model(): + """Create a fake model for testing.""" + return FakeRealtimeModel() + + +class TestSessionExceptions: + """Test exception handling in RealtimeSession.""" + + @pytest.mark.asyncio + async def test_end_to_end_exception_propagation_and_cleanup( + self, fake_model: FakeRealtimeModel, fake_agent + ): + """Test that exceptions are stored, trigger cleanup, and are raised in __aiter__.""" + # Create test exception + test_exception = ValueError("Test error") + exception_event = RealtimeModelExceptionEvent( + exception=test_exception, context="Test context" + ) + + # Set up session + session = RealtimeSession(fake_model, fake_agent, None) + + # Set events to send + fake_model.set_next_events([exception_event]) + + # Start session + async with session: + # Try to iterate and expect exception + with pytest.raises(ValueError, match="Test error"): + async for _event in session: + pass # Should never reach here + + # Verify cleanup occurred + assert session._closed is True + assert session._stored_exception == test_exception + assert fake_model._is_connected is False + assert len(fake_model._listeners) == 0 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_websocket_connection_closure_type_distinction( + self, fake_model: FakeRealtimeModel, fake_agent + ): + """Test different WebSocket closure types generate appropriate events.""" + # Test ConnectionClosed (should create exception event) + error_closure = websockets.exceptions.ConnectionClosed(None, None) + error_event = RealtimeModelExceptionEvent( + exception=error_closure, context="WebSocket connection closed unexpectedly" + ) + + session = RealtimeSession(fake_model, fake_agent, None) + fake_model.set_next_events([error_event]) + + with pytest.raises(websockets.exceptions.ConnectionClosed): + async with session: + async for _event in session: + pass + + # Verify error closure triggered cleanup + assert session._closed is True + assert isinstance(session._stored_exception, websockets.exceptions.ConnectionClosed) + + @pytest.mark.asyncio + async def test_json_parsing_error_handling(self, fake_model: FakeRealtimeModel, fake_agent): + """Test JSON parsing errors are properly handled and contextualized.""" + # Create JSON decode error + json_error = json.JSONDecodeError("Invalid JSON", "bad json", 0) + json_exception_event = RealtimeModelExceptionEvent( + exception=json_error, context="Failed to parse WebSocket message as JSON" + ) + + session = RealtimeSession(fake_model, fake_agent, None) + fake_model.set_next_events([json_exception_event]) + + with pytest.raises(json.JSONDecodeError): + async with session: + async for _event in session: + pass + + # Verify context is preserved + assert session._stored_exception == json_error + assert session._closed is True + + @pytest.mark.asyncio + async def test_exception_context_preservation(self, fake_model: FakeRealtimeModel, fake_agent): + """Test that exception context information is preserved through the handling process.""" + test_contexts = [ + ("Failed to send audio", RuntimeError("Audio encoding failed")), + ("WebSocket error in message listener", ConnectionError("Network error")), + ("Failed to send event: response.create", OSError("Socket closed")), + ] + + for context, exception in test_contexts: + exception_event = RealtimeModelExceptionEvent(exception=exception, context=context) + + session = RealtimeSession(fake_model, fake_agent, None) + fake_model.set_next_events([exception_event]) + + with pytest.raises(type(exception)): + async with session: + async for _event in session: + pass + + # Verify the exact exception is stored + assert session._stored_exception == exception + assert session._closed is True + + # Reset for next iteration + fake_model._is_connected = False + fake_model._listeners.clear() + + @pytest.mark.asyncio + async def test_multiple_exception_handling_behavior( + self, fake_model: FakeRealtimeModel, fake_agent + ): + """Test behavior when multiple exceptions occur before consumption.""" + # Create multiple exceptions + first_exception = ValueError("First error") + second_exception = RuntimeError("Second error") + + first_event = RealtimeModelExceptionEvent( + exception=first_exception, context="First context" + ) + second_event = RealtimeModelExceptionEvent( + exception=second_exception, context="Second context" + ) + + session = RealtimeSession(fake_model, fake_agent, None) + fake_model.set_next_events([first_event, second_event]) + + # Start session and let events process + async with session: + # Give time for events to be processed + await asyncio.sleep(0.05) + + # The first exception should be stored (second should overwrite, but that's + # the current behavior). In practice, once an exception occurs, cleanup + # should prevent further processing + assert session._stored_exception is not None + assert session._closed is True + + @pytest.mark.asyncio + async def test_exception_during_guardrail_processing( + self, fake_model: FakeRealtimeModel, fake_agent + ): + """Test that exceptions don't interfere with guardrail task cleanup.""" + # Create exception event + test_exception = RuntimeError("Processing error") + exception_event = RealtimeModelExceptionEvent( + exception=test_exception, context="Processing failed" + ) + + session = RealtimeSession(fake_model, fake_agent, None) + + # Add some fake guardrail tasks + fake_task1 = Mock() + fake_task1.done.return_value = False + fake_task1.cancel = Mock() + + fake_task2 = Mock() + fake_task2.done.return_value = True + fake_task2.cancel = Mock() + + session._guardrail_tasks = {fake_task1, fake_task2} + + fake_model.set_next_events([exception_event]) + + with pytest.raises(RuntimeError, match="Processing error"): + async with session: + async for _event in session: + pass + + # Verify guardrail tasks were properly cleaned up + fake_task1.cancel.assert_called_once() + fake_task2.cancel.assert_not_called() # Already done + assert len(session._guardrail_tasks) == 0 + + @pytest.mark.asyncio + async def test_normal_events_still_work_before_exception( + self, fake_model: FakeRealtimeModel, fake_agent + ): + """Test that normal events are processed before an exception occurs.""" + # Create normal event followed by exception + normal_event = RealtimeModelErrorEvent(error={"message": "Normal error"}) + exception_event = RealtimeModelExceptionEvent( + exception=ValueError("Fatal error"), context="Fatal context" + ) + + session = RealtimeSession(fake_model, fake_agent, None) + fake_model.set_next_events([normal_event, exception_event]) + + events_received = [] + + with pytest.raises(ValueError, match="Fatal error"): + async with session: + async for event in session: + events_received.append(event) + + # Should have received events before exception + assert len(events_received) >= 1 + # Look for the error event (might not be first due to history_updated + # being emitted initially) + error_events = [e for e in events_received if hasattr(e, "type") and e.type == "error"] + assert len(error_events) >= 1 + assert isinstance(error_events[0], RealtimeError) From b62016654d780f80b50e6d2be12f1d2b1df39eaf Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Jul 2025 17:55:02 -0400 Subject: [PATCH 172/186] Realtime: update model to have a single send_event method (#1111) --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1112 * __->__ #1111 --- src/agents/realtime/config.py | 36 ++--- src/agents/realtime/model.py | 39 +---- src/agents/realtime/model_events.py | 4 +- src/agents/realtime/model_inputs.py | 90 ++++++++++++ src/agents/realtime/openai_realtime.py | 192 +++++++++++++++---------- src/agents/realtime/session.py | 24 +++- src/agents/voice/models/openai_stt.py | 2 +- tests/realtime/test_session.py | 31 ++-- tests/realtime/test_tracing.py | 46 +++--- tests/voice/test_openai_stt.py | 4 +- 10 files changed, 295 insertions(+), 173 deletions(-) create mode 100644 src/agents/realtime/model_inputs.py diff --git a/src/agents/realtime/config.py b/src/agents/realtime/config.py index 9333a9cca..7f874cfb0 100644 --- a/src/agents/realtime/config.py +++ b/src/agents/realtime/config.py @@ -26,29 +26,17 @@ """The name of a realtime model.""" +RealtimeAudioFormat: TypeAlias = Union[Literal["pcm16", "g711_ulaw", "g711_alaw"], str] + + class RealtimeClientMessage(TypedDict): + """A raw message to be sent to the model.""" + type: str # explicitly required other_data: NotRequired[dict[str, Any]] """Merged into the message body.""" -class RealtimeUserInputText(TypedDict): - type: Literal["input_text"] - text: str - - -class RealtimeUserInputMessage(TypedDict): - type: Literal["message"] - role: Literal["user"] - content: list[RealtimeUserInputText] - - -RealtimeUserInput: TypeAlias = Union[str, RealtimeUserInputMessage] - - -RealtimeAudioFormat: TypeAlias = Union[Literal["pcm16", "g711_ulaw", "g711_alaw"], str] - - class RealtimeInputAudioTranscriptionConfig(TypedDict): language: NotRequired[str] model: NotRequired[Literal["gpt-4o-transcribe", "gpt-4o-mini-transcribe", "whisper-1"] | str] @@ -124,3 +112,17 @@ class RealtimeRunConfig(TypedDict): """Whether tracing is disabled for this run.""" # TODO (rm) Add history audio storage config + + +class RealtimeUserInputText(TypedDict): + type: Literal["input_text"] + text: str + + +class RealtimeUserInputMessage(TypedDict): + type: Literal["message"] + role: Literal["user"] + content: list[RealtimeUserInputText] + + +RealtimeUserInput: TypeAlias = Union[str, RealtimeUserInputMessage] diff --git a/src/agents/realtime/model.py b/src/agents/realtime/model.py index abb3a1eac..e279ecc95 100644 --- a/src/agents/realtime/model.py +++ b/src/agents/realtime/model.py @@ -1,17 +1,16 @@ from __future__ import annotations import abc -from typing import Any, Callable +from typing import Callable from typing_extensions import NotRequired, TypedDict from ..util._types import MaybeAwaitable from .config import ( - RealtimeClientMessage, RealtimeSessionModelSettings, - RealtimeUserInput, ) -from .model_events import RealtimeModelEvent, RealtimeModelToolCallEvent +from .model_events import RealtimeModelEvent +from .model_inputs import RealtimeModelSendEvent class RealtimeModelListener(abc.ABC): @@ -60,40 +59,10 @@ def remove_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: pass @abc.abstractmethod - async def send_event(self, event: RealtimeClientMessage) -> None: + async def send_event(self, event: RealtimeModelSendEvent) -> None: """Send an event to the model.""" pass - @abc.abstractmethod - async def send_message( - self, message: RealtimeUserInput, other_event_data: dict[str, Any] | None = None - ) -> None: - """Send a message to the model.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: - """Send a raw audio chunk to the model. - - Args: - audio: The audio data to send. - commit: Whether to commit the audio buffer to the model. If the model does not do turn - detection, this can be used to indicate the turn is completed. - """ - pass - - @abc.abstractmethod - async def send_tool_output( - self, tool_call: RealtimeModelToolCallEvent, output: str, start_response: bool - ) -> None: - """Send tool output to the model.""" - pass - - @abc.abstractmethod - async def interrupt(self) -> None: - """Interrupt the model. For example, could be triggered by a guardrail.""" - pass - @abc.abstractmethod async def close(self) -> None: """Close the session.""" diff --git a/src/agents/realtime/model_events.py b/src/agents/realtime/model_events.py index de1ad5f54..3a158ef4e 100644 --- a/src/agents/realtime/model_events.py +++ b/src/agents/realtime/model_events.py @@ -64,9 +64,7 @@ class RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent: item_id: str transcript: str - type: Literal["conversation.item.input_audio_transcription.completed"] = ( - "conversation.item.input_audio_transcription.completed" - ) + type: Literal["input_audio_transcription_completed"] = "input_audio_transcription_completed" @dataclass diff --git a/src/agents/realtime/model_inputs.py b/src/agents/realtime/model_inputs.py new file mode 100644 index 000000000..eb8e8220d --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/model_inputs.py @@ -0,0 +1,90 @@ +from __future__ import annotations + +from dataclasses import dataclass +from typing import Any, Literal, Union + +from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict + +from .model_events import RealtimeModelToolCallEvent + + +class RealtimeModelRawClientMessage(TypedDict): + """A raw message to be sent to the model.""" + + type: str # explicitly required + other_data: NotRequired[dict[str, Any]] + """Merged into the message body.""" + + +class RealtimeModelInputTextContent(TypedDict): + """A piece of text to be sent to the model.""" + + type: Literal["input_text"] + text: str + + +class RealtimeModelUserInputMessage(TypedDict): + """A message to be sent to the model.""" + + type: Literal["message"] + role: Literal["user"] + content: list[RealtimeModelInputTextContent] + + +RealtimeModelUserInput: TypeAlias = Union[str, RealtimeModelUserInputMessage] +"""A user input to be sent to the model.""" + + +# Model messages + + +@dataclass +class RealtimeModelSendRawMessage: + """Send a raw message to the model.""" + + message: RealtimeModelRawClientMessage + """The message to send.""" + + +@dataclass +class RealtimeModelSendUserInput: + """Send a user input to the model.""" + + user_input: RealtimeModelUserInput + """The user input to send.""" + + +@dataclass +class RealtimeModelSendAudio: + """Send audio to the model.""" + + audio: bytes + commit: bool = False + + +@dataclass +class RealtimeModelSendToolOutput: + """Send tool output to the model.""" + + tool_call: RealtimeModelToolCallEvent + """The tool call to send.""" + + output: str + """The output to send.""" + + start_response: bool + """Whether to start a response.""" + + +@dataclass +class RealtimeModelSendInterrupt: + """Send an interrupt to the model.""" + + +RealtimeModelSendEvent: TypeAlias = Union[ + RealtimeModelSendRawMessage, + RealtimeModelSendUserInput, + RealtimeModelSendAudio, + RealtimeModelSendToolOutput, + RealtimeModelSendInterrupt, +] diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index e239fd003..b73ca8503 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -15,6 +15,7 @@ ) from openai.types.beta.realtime.response_audio_delta_event import ResponseAudioDeltaEvent from pydantic import TypeAdapter +from typing_extensions import assert_never from websockets.asyncio.client import ClientConnection from agents.util._types import MaybeAwaitable @@ -22,10 +23,8 @@ from ..exceptions import UserError from ..logger import logger from .config import ( - RealtimeClientMessage, RealtimeModelTracingConfig, RealtimeSessionModelSettings, - RealtimeUserInput, ) from .items import RealtimeMessageItem, RealtimeToolCallItem from .model import ( @@ -48,6 +47,14 @@ RealtimeModelTurnEndedEvent, RealtimeModelTurnStartedEvent, ) +from .model_inputs import ( + RealtimeModelSendAudio, + RealtimeModelSendEvent, + RealtimeModelSendInterrupt, + RealtimeModelSendRawMessage, + RealtimeModelSendToolOutput, + RealtimeModelSendUserInput, +) async def get_api_key(key: str | Callable[[], MaybeAwaitable[str]] | None) -> str | None: @@ -109,8 +116,13 @@ async def _send_tracing_config( ) -> None: """Update tracing configuration via session.update event.""" if tracing_config is not None: - await self.send_event( - {"type": "session.update", "other_data": {"session": {"tracing": tracing_config}}} + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "session.update", + "other_data": {"session": {"tracing": tracing_config}}, + } + ) ) def add_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: @@ -163,113 +175,131 @@ async def _listen_for_messages(self): ) ) - async def send_event(self, event: RealtimeClientMessage) -> None: + async def send_event(self, event: RealtimeModelSendEvent) -> None: """Send an event to the model.""" + if isinstance(event, RealtimeModelSendRawMessage): + await self._send_raw_message(event) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendUserInput): + await self._send_user_input(event) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendAudio): + await self._send_audio(event) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendToolOutput): + await self._send_tool_output(event) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendInterrupt): + await self._send_interrupt(event) + else: + assert_never(event) + raise ValueError(f"Unknown event type: {type(event)}") + + async def _send_raw_message(self, event: RealtimeModelSendRawMessage) -> None: + """Send a raw message to the model.""" assert self._websocket is not None, "Not connected" try: converted_event = { - "type": event["type"], + "type": event.message["type"], } - converted_event.update(event.get("other_data", {})) + converted_event.update(event.message.get("other_data", {})) await self._websocket.send(json.dumps(converted_event)) except Exception as e: await self._emit_event( RealtimeModelExceptionEvent( - exception=e, context=f"Failed to send event: {event.get('type', 'unknown')}" + exception=e, + context=f"Failed to send event: {event.message.get('type', 'unknown')}", ) ) - async def send_message( - self, message: RealtimeUserInput, other_event_data: dict[str, Any] | None = None - ) -> None: - """Send a message to the model.""" + async def _send_user_input(self, event: RealtimeModelSendUserInput) -> None: + """Send a user input to the model.""" try: message = ( - message - if isinstance(message, dict) + event.user_input + if isinstance(event.user_input, dict) else { "type": "message", "role": "user", - "content": [{"type": "input_text", "text": message}], + "content": [{"type": "input_text", "text": event.user_input}], } ) other_data = { "item": message, } - if other_event_data: - other_data.update(other_event_data) - - await self.send_event({"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data}) - await self.send_event({"type": "response.create"}) + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data} + ) + ) + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.create"}) + ) except Exception as e: await self._emit_event( RealtimeModelExceptionEvent(exception=e, context="Failed to send message") ) - async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: - """Send a raw audio chunk to the model. - - Args: - audio: The audio data to send. - commit: Whether to commit the audio buffer to the model. If the model does not do turn - detection, this can be used to indicate the turn is completed. - """ + async def _send_audio(self, event: RealtimeModelSendAudio) -> None: + """Send audio to the model.""" assert self._websocket is not None, "Not connected" try: - base64_audio = base64.b64encode(audio).decode("utf-8") - await self.send_event( - { - "type": "input_audio_buffer.append", - "other_data": { - "audio": base64_audio, - }, - } + base64_audio = base64.b64encode(event.audio).decode("utf-8") + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "input_audio_buffer.append", + "other_data": { + "audio": base64_audio, + }, + } + ) ) - if commit: - await self.send_event({"type": "input_audio_buffer.commit"}) + if event.commit: + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "input_audio_buffer.commit"}) + ) except Exception as e: await self._emit_event( RealtimeModelExceptionEvent(exception=e, context="Failed to send audio") ) - async def send_tool_output( - self, tool_call: RealtimeModelToolCallEvent, output: str, start_response: bool - ) -> None: + async def _send_tool_output(self, event: RealtimeModelSendToolOutput) -> None: """Send tool output to the model.""" - await self.send_event( - { - "type": "conversation.item.create", - "other_data": { - "item": { - "type": "function_call_output", - "output": output, - "call_id": tool_call.id, + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "conversation.item.create", + "other_data": { + "item": { + "type": "function_call_output", + "output": event.output, + "call_id": event.tool_call.id, + }, }, - }, - } + } + ) ) tool_item = RealtimeToolCallItem( - item_id=tool_call.id or "", - previous_item_id=tool_call.previous_item_id, + item_id=event.tool_call.id or "", + previous_item_id=event.tool_call.previous_item_id, type="function_call", status="completed", - arguments=tool_call.arguments, - name=tool_call.name, - output=output, + arguments=event.tool_call.arguments, + name=event.tool_call.name, + output=event.output, ) await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=tool_item)) - if start_response: - await self.send_event({"type": "response.create"}) + if event.start_response: + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.create"}) + ) - async def interrupt(self) -> None: - """Interrupt the model.""" + async def _send_interrupt(self, event: RealtimeModelSendInterrupt) -> None: + """Send an interrupt to the model.""" if not self._current_item_id or not self._audio_start_time: return @@ -278,15 +308,17 @@ async def interrupt(self) -> None: elapsed_time_ms = (datetime.now() - self._audio_start_time).total_seconds() * 1000 if elapsed_time_ms > 0 and elapsed_time_ms < self._audio_length_ms: await self._emit_event(RealtimeModelAudioInterruptedEvent()) - await self.send_event( - { - "type": "conversation.item.truncate", - "other_data": { - "item_id": self._current_item_id, - "content_index": self._current_audio_content_index, - "audio_end_ms": elapsed_time_ms, - }, - } + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "conversation.item.truncate", + "other_data": { + "item_id": self._current_item_id, + "content_index": self._current_audio_content_index, + "audio_end_ms": elapsed_time_ms, + }, + } + ) ) self._current_item_id = None @@ -376,7 +408,9 @@ async def close(self) -> None: async def _cancel_response(self) -> None: if self._ongoing_response: - await self.send_event({"type": "response.cancel"}) + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.cancel"}) + ) self._ongoing_response = False async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): @@ -399,7 +433,7 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): elif parsed.type == "response.audio.done": await self._emit_event(RealtimeModelAudioDoneEvent()) elif parsed.type == "input_audio_buffer.speech_started": - await self.interrupt() + await self._send_interrupt(RealtimeModelSendInterrupt()) elif parsed.type == "response.created": self._ongoing_response = True await self._emit_event(RealtimeModelTurnStartedEvent()) @@ -424,13 +458,15 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed" or parsed.type == "conversation.item.truncated" ): - await self.send_event( - { - "type": "conversation.item.retrieve", - "other_data": { - "item_id": self._current_item_id, - }, - } + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "conversation.item.retrieve", + "other_data": { + "item_id": self._current_item_id, + }, + } + ) ) if parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": await self._emit_event( diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index ce8b7d705..04ce09bea 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -36,6 +36,12 @@ RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent, RealtimeModelToolCallEvent, ) +from .model_inputs import ( + RealtimeModelSendAudio, + RealtimeModelSendInterrupt, + RealtimeModelSendToolOutput, + RealtimeModelSendUserInput, +) class RealtimeSession(RealtimeModelListener): @@ -148,15 +154,15 @@ async def close(self) -> None: async def send_message(self, message: RealtimeUserInput) -> None: """Send a message to the model.""" - await self._model.send_message(message) + await self._model.send_event(RealtimeModelSendUserInput(user_input=message)) async def send_audio(self, audio: bytes, *, commit: bool = False) -> None: """Send a raw audio chunk to the model.""" - await self._model.send_audio(audio, commit=commit) + await self._model.send_event(RealtimeModelSendAudio(audio=audio, commit=commit)) async def interrupt(self) -> None: """Interrupt the model.""" - await self._model.interrupt() + await self._model.send_event(RealtimeModelSendInterrupt()) async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: await self._put_event(RealtimeRawModelEvent(data=event, info=self._event_info)) @@ -171,7 +177,7 @@ async def on_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: await self._put_event(RealtimeAudioInterrupted(info=self._event_info)) elif event.type == "audio_done": await self._put_event(RealtimeAudioEnd(info=self._event_info)) - elif event.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": + elif event.type == "input_audio_transcription_completed": self._history = RealtimeSession._get_new_history(self._history, event) await self._put_event( RealtimeHistoryUpdated(info=self._event_info, history=self._history) @@ -263,7 +269,9 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: tool_context = ToolContext.from_agent_context(self._context_wrapper, event.call_id) result = await func_tool.on_invoke_tool(tool_context, event.arguments) - await self._model.send_tool_output(event, str(result), True) + await self._model.send_event(RealtimeModelSendToolOutput( + tool_call=event, output=str(result), start_response=True + )) await self._put_event( RealtimeToolEnd( @@ -367,11 +375,13 @@ async def _run_output_guardrails(self, text: str) -> bool: ) # Interrupt the model - await self._model.interrupt() + await self._model.send_event(RealtimeModelSendInterrupt()) # Send guardrail triggered message guardrail_names = [result.guardrail.get_name() for result in triggered_results] - await self._model.send_message(f"guardrail triggered: {', '.join(guardrail_names)}") + await self._model.send_event(RealtimeModelSendUserInput( + user_input=f"guardrail triggered: {', '.join(guardrail_names)}" + )) return True diff --git a/src/agents/voice/models/openai_stt.py b/src/agents/voice/models/openai_stt.py index 1ae4ea147..b1f1b6da7 100644 --- a/src/agents/voice/models/openai_stt.py +++ b/src/agents/voice/models/openai_stt.py @@ -226,7 +226,7 @@ async def _handle_events(self) -> None: break event_type = event.get("type", "unknown") - if event_type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": + if event_type == "input_audio_transcription_completed": transcript = cast(str, event.get("transcript", "")) if len(transcript) > 0: self._end_turn(transcript) diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index f6bd60064..4cee9e537 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -56,6 +56,8 @@ def __init__(self): self.listeners = [] self.connect_called = False self.close_called = False + self.sent_events = [] + # Legacy tracking for tests that haven't been updated yet self.sent_messages = [] self.sent_audio = [] self.sent_tool_outputs = [] @@ -72,19 +74,24 @@ def remove_listener(self, listener): self.listeners.remove(listener) async def send_event(self, event): - pass - - async def send_message(self, message, other_event_data=None): - self.sent_messages.append(message) - - async def send_audio(self, audio, commit=False): - self.sent_audio.append((audio, commit)) - - async def send_tool_output(self, tool_call, output, start_response=True): - self.sent_tool_outputs.append((tool_call, output, start_response)) + from agents.realtime.model_inputs import ( + RealtimeModelSendAudio, + RealtimeModelSendInterrupt, + RealtimeModelSendToolOutput, + RealtimeModelSendUserInput, + ) - async def interrupt(self): - self.interrupts_called += 1 + self.sent_events.append(event) + + # Update legacy tracking for compatibility + if isinstance(event, RealtimeModelSendUserInput): + self.sent_messages.append(event.user_input) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendAudio): + self.sent_audio.append((event.audio, event.commit)) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendToolOutput): + self.sent_tool_outputs.append((event.tool_call, event.output, event.start_response)) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendInterrupt): + self.interrupts_called += 1 async def close(self): self.close_called = True diff --git a/tests/realtime/test_tracing.py b/tests/realtime/test_tracing.py index 7fb2594a9..3548829dd 100644 --- a/tests/realtime/test_tracing.py +++ b/tests/realtime/test_tracing.py @@ -95,12 +95,13 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): "session": {"id": "session_456"}, } - with patch.object(model, "send_event") as mock_send_event: + with patch.object(model, "_send_raw_message") as mock_send_raw_message: await model._handle_ws_event(session_created_event) # Should send session.update with tracing config - mock_send_event.assert_called_once_with( - { + from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage + expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ "type": "session.update", "other_data": { "session": { @@ -112,6 +113,7 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): }, } ) + mock_send_raw_message.assert_called_once_with(expected_event) @pytest.mark.asyncio async def test_send_tracing_config_auto_mode(self, model, mock_websocket): @@ -137,13 +139,18 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): "session": {"id": "session_456"}, } - with patch.object(model, "send_event") as mock_send_event: + with patch.object(model, "_send_raw_message") as mock_send_raw_message: await model._handle_ws_event(session_created_event) # Should send session.update with "auto" - mock_send_event.assert_called_once_with( - {"type": "session.update", "other_data": {"session": {"tracing": "auto"}}} + from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage + expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "session.update", + "other_data": {"session": {"tracing": "auto"}}, + } ) + mock_send_raw_message.assert_called_once_with(expected_event) @pytest.mark.asyncio async def test_tracing_config_none_skips_session_update(self, model, mock_websocket): @@ -196,22 +203,25 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): "session": {"id": "session_456"}, } - with patch.object(model, "send_event") as mock_send_event: + with patch.object(model, "_send_raw_message") as mock_send_raw_message: await model._handle_ws_event(session_created_event) # Should send session.update with complete tracing config including metadata - expected_call = { - "type": "session.update", - "other_data": { - "session": { - "tracing": { - "workflow_name": "complex_workflow", - "metadata": complex_metadata, + from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage + expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "session.update", + "other_data": { + "session": { + "tracing": { + "workflow_name": "complex_workflow", + "metadata": complex_metadata, + } } - } - }, - } - mock_send_event.assert_called_once_with(expected_call) + }, + } + ) + mock_send_raw_message.assert_called_once_with(expected_event) @pytest.mark.asyncio async def test_tracing_disabled_prevents_tracing(self, mock_websocket): diff --git a/tests/voice/test_openai_stt.py b/tests/voice/test_openai_stt.py index 89b5cca70..ecc41f2e2 100644 --- a/tests/voice/test_openai_stt.py +++ b/tests/voice/test_openai_stt.py @@ -186,7 +186,7 @@ async def test_stream_audio_sends_correct_json(): @pytest.mark.asyncio async def test_transcription_event_puts_output_in_queue(): """ - Test that a 'conversation.item.input_audio_transcription.completed' event + Test that a 'input_audio_transcription_completed' event yields a transcript from transcribe_turns(). """ mock_ws = create_mock_websocket( @@ -196,7 +196,7 @@ async def test_transcription_event_puts_output_in_queue(): # Once configured, we mock a completed transcription event: json.dumps( { - "type": "conversation.item.input_audio_transcription.completed", + "type": "input_audio_transcription_completed", "transcript": "Hello world!", } ), From 5888cf2b9bc24d7841b098c9801af29637623c54 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Mon, 14 Jul 2025 17:57:33 -0400 Subject: [PATCH 173/186] Realtime: send session.update event at connection/handoffs (#1112) This is what tells the model about tools, tool choice, model etc etc. --- examples/realtime/demo.py | 78 +++++----- examples/realtime/ui.py | 5 +- src/agents/realtime/model_inputs.py | 10 ++ src/agents/realtime/openai_realtime.py | 199 +++++++++++++++++-------- src/agents/realtime/session.py | 78 ++++++++-- tests/realtime/test_openai_realtime.py | 18 +-- tests/realtime/test_session.py | 48 ++++-- tests/realtime/test_tracing.py | 3 + 8 files changed, 293 insertions(+), 146 deletions(-) diff --git a/examples/realtime/demo.py b/examples/realtime/demo.py index 61834a4e5..7b98850b2 100644 --- a/examples/realtime/demo.py +++ b/examples/realtime/demo.py @@ -58,55 +58,45 @@ async def run(self) -> None: self.session = session self.ui.set_is_connected(True) async for event in session: - await self.on_event(event) + await self._on_event(event) + print("done") # Wait for UI task to complete when session ends await ui_task async def on_audio_recorded(self, audio_bytes: bytes) -> None: - """Called when audio is recorded by the UI.""" - try: - # Send the audio to the session - assert self.session is not None - await self.session.send_audio(audio_bytes) - except Exception as e: - self.ui.log_message(f"Error sending audio: {e}") - - async def on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: - # Display event in the UI - try: - if event.type == "agent_start": - self.ui.add_transcript(f"Agent started: {event.agent.name}") - elif event.type == "agent_end": - self.ui.add_transcript(f"Agent ended: {event.agent.name}") - elif event.type == "handoff": - self.ui.add_transcript( - f"Handoff from {event.from_agent.name} to {event.to_agent.name}" - ) - elif event.type == "tool_start": - self.ui.add_transcript(f"Tool started: {event.tool.name}") - elif event.type == "tool_end": - self.ui.add_transcript(f"Tool ended: {event.tool.name}; output: {event.output}") - elif event.type == "audio_end": - self.ui.add_transcript("Audio ended") - elif event.type == "audio": - np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) - self.ui.play_audio(np_audio) - elif event.type == "audio_interrupted": - self.ui.add_transcript("Audio interrupted") - elif event.type == "error": - self.ui.add_transcript(f"Error: {event.error}") - elif event.type == "history_updated": - pass - elif event.type == "history_added": - pass - elif event.type == "raw_model_event": - self.ui.log_message(f"Raw model event: {event.data}") - else: - self.ui.log_message(f"Unknown event type: {event.type}") - except Exception as e: - # This can happen if the UI has already exited - self.ui.log_message(f"Event handling error: {str(e)}") + # Send the audio to the session + assert self.session is not None + await self.session.send_audio(audio_bytes) + + async def _on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: + if event.type == "agent_start": + self.ui.add_transcript(f"Agent started: {event.agent.name}") + elif event.type == "agent_end": + self.ui.add_transcript(f"Agent ended: {event.agent.name}") + elif event.type == "handoff": + self.ui.add_transcript(f"Handoff from {event.from_agent.name} to {event.to_agent.name}") + elif event.type == "tool_start": + self.ui.add_transcript(f"Tool started: {event.tool.name}") + elif event.type == "tool_end": + self.ui.add_transcript(f"Tool ended: {event.tool.name}; output: {event.output}") + elif event.type == "audio_end": + self.ui.add_transcript("Audio ended") + elif event.type == "audio": + np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) + self.ui.play_audio(np_audio) + elif event.type == "audio_interrupted": + self.ui.add_transcript("Audio interrupted") + elif event.type == "error": + self.ui.add_transcript(f"Error: {event.error}") + elif event.type == "history_updated": + pass + elif event.type == "history_added": + pass + elif event.type == "raw_model_event": + self.ui.log_message(f"Raw model event: {event.data}") + else: + self.ui.log_message(f"Unknown event type: {event.type}") if __name__ == "__main__": diff --git a/examples/realtime/ui.py b/examples/realtime/ui.py index 1ba055835..51a1fed41 100644 --- a/examples/realtime/ui.py +++ b/examples/realtime/ui.py @@ -239,10 +239,7 @@ async def capture_audio(self) -> None: # Call audio callback if set if self.audio_callback: - try: - await self.audio_callback(audio_bytes) - except Exception as e: - self.log_message(f"Audio callback error: {e}") + await self.audio_callback(audio_bytes) # Yield control back to event loop await asyncio.sleep(0) diff --git a/src/agents/realtime/model_inputs.py b/src/agents/realtime/model_inputs.py index eb8e8220d..df09e6697 100644 --- a/src/agents/realtime/model_inputs.py +++ b/src/agents/realtime/model_inputs.py @@ -5,6 +5,7 @@ from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict +from .config import RealtimeSessionModelSettings from .model_events import RealtimeModelToolCallEvent @@ -81,10 +82,19 @@ class RealtimeModelSendInterrupt: """Send an interrupt to the model.""" +@dataclass +class RealtimeModelSendSessionUpdate: + """Send a session update to the model.""" + + session_settings: RealtimeSessionModelSettings + """The updated session settings to send.""" + + RealtimeModelSendEvent: TypeAlias = Union[ RealtimeModelSendRawMessage, RealtimeModelSendUserInput, RealtimeModelSendAudio, RealtimeModelSendToolOutput, RealtimeModelSendInterrupt, + RealtimeModelSendSessionUpdate, ] diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index b73ca8503..b79227d2e 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -8,16 +8,22 @@ from datetime import datetime from typing import Any, Callable, Literal +import pydantic import websockets from openai.types.beta.realtime.conversation_item import ConversationItem from openai.types.beta.realtime.realtime_server_event import ( RealtimeServerEvent as OpenAIRealtimeServerEvent, ) from openai.types.beta.realtime.response_audio_delta_event import ResponseAudioDeltaEvent +from openai.types.beta.realtime.session_update_event import ( + Session as OpenAISessionObject, + SessionTool as OpenAISessionTool, +) from pydantic import TypeAdapter from typing_extensions import assert_never from websockets.asyncio.client import ClientConnection +from agents.tool import FunctionTool, Tool from agents.util._types import MaybeAwaitable from ..exceptions import UserError @@ -52,10 +58,22 @@ RealtimeModelSendEvent, RealtimeModelSendInterrupt, RealtimeModelSendRawMessage, + RealtimeModelSendSessionUpdate, RealtimeModelSendToolOutput, RealtimeModelSendUserInput, ) +DEFAULT_MODEL_SETTINGS: RealtimeSessionModelSettings = { + "voice": "ash", + "modalities": ["text", "audio"], + "input_audio_format": "pcm16", + "output_audio_format": "pcm16", + "input_audio_transcription": { + "model": "gpt-4o-mini-transcribe", + }, + "turn_detection": {"type": "semantic_vad"}, +} + async def get_api_key(key: str | Callable[[], MaybeAwaitable[str]] | None) -> str | None: if isinstance(key, str): @@ -110,6 +128,7 @@ async def connect(self, options: RealtimeModelConfig) -> None: } self._websocket = await websockets.connect(url, additional_headers=headers) self._websocket_task = asyncio.create_task(self._listen_for_messages()) + await self._update_session_config(model_settings) async def _send_tracing_config( self, tracing_config: RealtimeModelTracingConfig | Literal["auto"] | None @@ -127,11 +146,13 @@ async def _send_tracing_config( def add_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: """Add a listener to the model.""" - self._listeners.append(listener) + if listener not in self._listeners: + self._listeners.append(listener) def remove_listener(self, listener: RealtimeModelListener) -> None: """Remove a listener from the model.""" - self._listeners.remove(listener) + if listener in self._listeners: + self._listeners.remove(listener) async def _emit_event(self, event: RealtimeModelEvent) -> None: """Emit an event to the listeners.""" @@ -187,6 +208,8 @@ async def send_event(self, event: RealtimeModelSendEvent) -> None: await self._send_tool_output(event) elif isinstance(event, RealtimeModelSendInterrupt): await self._send_interrupt(event) + elif isinstance(event, RealtimeModelSendSessionUpdate): + await self._send_session_update(event) else: assert_never(event) raise ValueError(f"Unknown event type: {type(event)}") @@ -195,78 +218,55 @@ async def _send_raw_message(self, event: RealtimeModelSendRawMessage) -> None: """Send a raw message to the model.""" assert self._websocket is not None, "Not connected" - try: - converted_event = { - "type": event.message["type"], - } + converted_event = { + "type": event.message["type"], + } - converted_event.update(event.message.get("other_data", {})) + converted_event.update(event.message.get("other_data", {})) - await self._websocket.send(json.dumps(converted_event)) - except Exception as e: - await self._emit_event( - RealtimeModelExceptionEvent( - exception=e, - context=f"Failed to send event: {event.message.get('type', 'unknown')}", - ) - ) + await self._websocket.send(json.dumps(converted_event)) async def _send_user_input(self, event: RealtimeModelSendUserInput) -> None: - """Send a user input to the model.""" - try: - message = ( - event.user_input - if isinstance(event.user_input, dict) - else { - "type": "message", - "role": "user", - "content": [{"type": "input_text", "text": event.user_input}], - } - ) - other_data = { - "item": message, + message = ( + event.user_input + if isinstance(event.user_input, dict) + else { + "type": "message", + "role": "user", + "content": [{"type": "input_text", "text": event.user_input}], } + ) + other_data = { + "item": message, + } - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data} - ) - ) - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.create"}) - ) - except Exception as e: - await self._emit_event( - RealtimeModelExceptionEvent(exception=e, context="Failed to send message") + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data} ) + ) + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.create"}) + ) async def _send_audio(self, event: RealtimeModelSendAudio) -> None: - """Send audio to the model.""" - assert self._websocket is not None, "Not connected" - - try: - base64_audio = base64.b64encode(event.audio).decode("utf-8") - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "input_audio_buffer.append", - "other_data": { - "audio": base64_audio, - }, - } - ) + base64_audio = base64.b64encode(event.audio).decode("utf-8") + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "input_audio_buffer.append", + "other_data": { + "audio": base64_audio, + }, + } ) - if event.commit: - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "input_audio_buffer.commit"}) - ) - except Exception as e: - await self._emit_event( - RealtimeModelExceptionEvent(exception=e, context="Failed to send audio") + ) + if event.commit: + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "input_audio_buffer.commit"}) ) async def _send_tool_output(self, event: RealtimeModelSendToolOutput) -> None: - """Send tool output to the model.""" await self._send_raw_message( RealtimeModelSendRawMessage( message={ @@ -299,7 +299,6 @@ async def _send_tool_output(self, event: RealtimeModelSendToolOutput) -> None: ) async def _send_interrupt(self, event: RealtimeModelSendInterrupt) -> None: - """Send an interrupt to the model.""" if not self._current_item_id or not self._audio_start_time: return @@ -326,6 +325,10 @@ async def _send_interrupt(self, event: RealtimeModelSendInterrupt) -> None: self._audio_length_ms = 0.0 self._current_audio_content_index = None + async def _send_session_update(self, event: RealtimeModelSendSessionUpdate) -> None: + """Send a session update to the model.""" + await self._update_session_config(event.session_settings) + async def _handle_audio_delta(self, parsed: ResponseAudioDeltaEvent) -> None: """Handle audio delta events and update audio tracking state.""" self._current_audio_content_index = parsed.content_index @@ -418,8 +421,17 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): parsed: OpenAIRealtimeServerEvent = TypeAdapter( OpenAIRealtimeServerEvent ).validate_python(event) + except pydantic.ValidationError as e: + logger.error(f"Failed to validate server event: {event}", exc_info=True) + await self._emit_event( + RealtimeModelErrorEvent( + error=e, + ) + ) + return except Exception as e: event_type = event.get("type", "unknown") if isinstance(event, dict) else "unknown" + logger.error(f"Failed to validate server event: {event}", exc_info=True) await self._emit_event( RealtimeModelExceptionEvent( exception=e, @@ -492,3 +504,66 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): or parsed.type == "response.output_item.done" ): await self._handle_output_item(parsed.item) + + async def _update_session_config(self, model_settings: RealtimeSessionModelSettings) -> None: + session_config = self._get_session_config(model_settings) + await self._send_raw_message( + RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "session.update", + "other_data": { + "session": session_config.model_dump(exclude_unset=True, exclude_none=True) + }, + } + ) + ) + + def _get_session_config( + self, model_settings: RealtimeSessionModelSettings + ) -> OpenAISessionObject: + """Get the session config.""" + return OpenAISessionObject( + instructions=model_settings.get("instructions", None), + model=( + model_settings.get("model_name", self.model) # type: ignore + or DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("model_name") + ), + voice=model_settings.get("voice", DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("voice")), + modalities=model_settings.get("modalities", DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("modalities")), + input_audio_format=model_settings.get( + "input_audio_format", + DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("input_audio_format"), # type: ignore + ), + output_audio_format=model_settings.get( + "output_audio_format", + DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("output_audio_format"), # type: ignore + ), + input_audio_transcription=model_settings.get( + "input_audio_transcription", + DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("input_audio_transcription"), # type: ignore + ), + turn_detection=model_settings.get( + "turn_detection", + DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("turn_detection"), # type: ignore + ), + tool_choice=model_settings.get( + "tool_choice", + DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("tool_choice"), # type: ignore + ), + tools=self._tools_to_session_tools(model_settings.get("tools", [])), + ) + + def _tools_to_session_tools(self, tools: list[Tool]) -> list[OpenAISessionTool]: + converted_tools: list[OpenAISessionTool] = [] + for tool in tools: + if not isinstance(tool, FunctionTool): + raise UserError(f"Tool {tool.name} is unsupported. Must be a function tool.") + converted_tools.append( + OpenAISessionTool( + name=tool.name, + description=tool.description, + parameters=tool.params_json_schema, + type="function", + ) + ) + return converted_tools diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index 04ce09bea..57c58ffb7 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -7,12 +7,13 @@ from typing_extensions import assert_never from ..agent import Agent +from ..exceptions import ModelBehaviorError, UserError from ..handoffs import Handoff from ..run_context import RunContextWrapper, TContext from ..tool import FunctionTool from ..tool_context import ToolContext from .agent import RealtimeAgent -from .config import RealtimeRunConfig, RealtimeUserInput +from .config import RealtimeRunConfig, RealtimeSessionModelSettings, RealtimeUserInput from .events import ( RealtimeAgentEndEvent, RealtimeAgentStartEvent, @@ -22,6 +23,7 @@ RealtimeError, RealtimeEventInfo, RealtimeGuardrailTripped, + RealtimeHandoffEvent, RealtimeHistoryAdded, RealtimeHistoryUpdated, RealtimeRawModelEvent, @@ -39,6 +41,7 @@ from .model_inputs import ( RealtimeModelSendAudio, RealtimeModelSendInterrupt, + RealtimeModelSendSessionUpdate, RealtimeModelSendToolOutput, RealtimeModelSendUserInput, ) @@ -269,9 +272,11 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: tool_context = ToolContext.from_agent_context(self._context_wrapper, event.call_id) result = await func_tool.on_invoke_tool(tool_context, event.arguments) - await self._model.send_event(RealtimeModelSendToolOutput( - tool_call=event, output=str(result), start_response=True - )) + await self._model.send_event( + RealtimeModelSendToolOutput( + tool_call=event, output=str(result), start_response=True + ) + ) await self._put_event( RealtimeToolEnd( @@ -282,11 +287,47 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: ) ) elif event.name in handoff_map: - # TODO (rm) Add support for handoffs - pass + handoff = handoff_map[event.name] + tool_context = ToolContext.from_agent_context(self._context_wrapper, event.call_id) + + # Execute the handoff to get the new agent + result = await handoff.on_invoke_handoff(self._context_wrapper, event.arguments) + if not isinstance(result, RealtimeAgent): + raise UserError(f"Handoff {handoff.name} returned invalid result: {type(result)}") + + # Store previous agent for event + previous_agent = self._current_agent + + # Update current agent + self._current_agent = result + + # Get updated model settings from new agent + updated_settings = await self._get__updated_model_settings(self._current_agent) + + # Send handoff event + await self._put_event( + RealtimeHandoffEvent( + from_agent=previous_agent, + to_agent=self._current_agent, + info=self._event_info, + ) + ) + + # Send tool output to complete the handoff + await self._model.send_event( + RealtimeModelSendToolOutput( + tool_call=event, + output=f"Handed off to {self._current_agent.name}", + start_response=True, + ) + ) + + # Send session update to model + await self._model.send_event( + RealtimeModelSendSessionUpdate(session_settings=updated_settings) + ) else: - # TODO (rm) Add error handling - pass + raise ModelBehaviorError(f"Tool {event.name} not found") @classmethod def _get_new_history( @@ -379,9 +420,11 @@ async def _run_output_guardrails(self, text: str) -> bool: # Send guardrail triggered message guardrail_names = [result.guardrail.get_name() for result in triggered_results] - await self._model.send_event(RealtimeModelSendUserInput( - user_input=f"guardrail triggered: {', '.join(guardrail_names)}" - )) + await self._model.send_event( + RealtimeModelSendUserInput( + user_input=f"guardrail triggered: {', '.join(guardrail_names)}" + ) + ) return True @@ -434,3 +477,16 @@ async def _cleanup(self) -> None: # Mark as closed self._closed = True + + async def _get__updated_model_settings( + self, new_agent: RealtimeAgent + ) -> RealtimeSessionModelSettings: + updated_settings: RealtimeSessionModelSettings = {} + instructions, tools = await asyncio.gather( + new_agent.get_system_prompt(self._context_wrapper), + new_agent.get_all_tools(self._context_wrapper), + ) + updated_settings["instructions"] = instructions or "" + updated_settings["tools"] = tools or [] + + return updated_settings diff --git a/tests/realtime/test_openai_realtime.py b/tests/realtime/test_openai_realtime.py index 7cd9a5c30..9ecc433ca 100644 --- a/tests/realtime/test_openai_realtime.py +++ b/tests/realtime/test_openai_realtime.py @@ -174,22 +174,21 @@ class TestEventHandlingRobustness(TestOpenAIRealtimeWebSocketModel): @pytest.mark.asyncio async def test_handle_malformed_json_logs_error_continues(self, model): - """Test that malformed JSON emits exception event but doesn't crash.""" + """Test that malformed JSON emits error event but doesn't crash.""" mock_listener = AsyncMock() model.add_listener(mock_listener) # Malformed JSON should not crash the handler await model._handle_ws_event("invalid json {") - # Should emit exception event to listeners + # Should emit error event to listeners mock_listener.on_event.assert_called_once() - exception_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] - assert exception_event.type == "exception" - assert "Failed to validate server event: unknown" in exception_event.context + error_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] + assert error_event.type == "error" @pytest.mark.asyncio async def test_handle_invalid_event_schema_logs_error(self, model): - """Test that events with invalid schema emit exception events but don't crash.""" + """Test that events with invalid schema emit error events but don't crash.""" mock_listener = AsyncMock() model.add_listener(mock_listener) @@ -197,11 +196,10 @@ async def test_handle_invalid_event_schema_logs_error(self, model): await model._handle_ws_event(invalid_event) - # Should emit exception event to listeners + # Should emit error event to listeners mock_listener.on_event.assert_called_once() - exception_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] - assert exception_event.type == "exception" - assert "Failed to validate server event: response.audio.delta" in exception_event.context + error_event = mock_listener.on_event.call_args[0][0] + assert error_event.type == "error" @pytest.mark.asyncio async def test_handle_unknown_event_type_ignored(self, model): diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index 4cee9e537..b903ee951 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -794,8 +794,23 @@ async def test_function_tool_with_multiple_tools_available(self, mock_model, moc assert sent_output == "result_two" @pytest.mark.asyncio - async def test_handoff_tool_handling_todo(self, mock_model, mock_agent, mock_handoff): - """Test that handoff tools are recognized but not yet implemented""" + async def test_handoff_tool_handling(self, mock_model, mock_agent, mock_handoff): + """Test that handoff tools are properly handled""" + from unittest.mock import AsyncMock + + from agents.realtime.agent import RealtimeAgent + + # Create a mock new agent to be returned by handoff + mock_new_agent = Mock(spec=RealtimeAgent) + mock_new_agent.name = "new_agent" + mock_new_agent.instructions = "New agent instructions" + mock_new_agent.get_all_tools = AsyncMock(return_value=[]) + mock_new_agent.get_system_prompt = AsyncMock(return_value="New agent system prompt") + + # Set up handoff to return the new agent + mock_handoff.on_invoke_handoff = AsyncMock(return_value=mock_new_agent) + mock_handoff.name = "test_handoff" + # Set up agent to return handoff tool mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_handoff] @@ -807,15 +822,22 @@ async def test_handoff_tool_handling_todo(self, mock_model, mock_agent, mock_han await session._handle_tool_call(tool_call_event) - # Should not have sent any tool outputs (handoffs not implemented) - assert len(mock_model.sent_tool_outputs) == 0 + # Should have sent session update and tool output + assert len(mock_model.sent_events) >= 2 + + # Should have sent handoff event + assert session._event_queue.qsize() >= 1 - # Should not have queued any events (handoffs not implemented) - assert session._event_queue.qsize() == 0 + # Verify agent was updated + assert session._current_agent == mock_new_agent @pytest.mark.asyncio - async def test_unknown_tool_handling_todo(self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool): - """Test that unknown tools are handled gracefully (TODO: add error handling)""" + async def test_unknown_tool_handling(self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool): + """Test that unknown tools raise an error""" + import pytest + + from agents.exceptions import ModelBehaviorError + # Set up agent to return different tool than what's called mock_function_tool.name = "known_tool" mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_function_tool] @@ -827,17 +849,13 @@ async def test_unknown_tool_handling_todo(self, mock_model, mock_agent, mock_fun name="unknown_tool", call_id="call_unknown", arguments="{}" ) - await session._handle_tool_call(tool_call_event) + # Should raise an error for unknown tool + with pytest.raises(ModelBehaviorError, match="Tool unknown_tool not found"): + await session._handle_tool_call(tool_call_event) # Should not have called any tools mock_function_tool.on_invoke_tool.assert_not_called() - # Should not have sent any tool outputs - assert len(mock_model.sent_tool_outputs) == 0 - - # Should not have queued any events - assert session._event_queue.qsize() == 0 - @pytest.mark.asyncio async def test_function_tool_exception_handling( self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool diff --git a/tests/realtime/test_tracing.py b/tests/realtime/test_tracing.py index 3548829dd..4cff46c49 100644 --- a/tests/realtime/test_tracing.py +++ b/tests/realtime/test_tracing.py @@ -100,6 +100,7 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): # Should send session.update with tracing config from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage + expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( message={ "type": "session.update", @@ -144,6 +145,7 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): # Should send session.update with "auto" from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage + expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( message={ "type": "session.update", @@ -208,6 +210,7 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): # Should send session.update with complete tracing config including metadata from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage + expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( message={ "type": "session.update", From 1f2dc816faa6b567fd5abecf83c959d4735494a1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: James Hills <70035505+jhills20@users.noreply.github.com> Date: Mon, 14 Jul 2025 17:50:57 -0700 Subject: [PATCH 174/186] add numpy dev dependency (#1117) --- pyproject.toml | 1 + 1 file changed, 1 insertion(+) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index dfceb88f9..c49602c71 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -63,6 +63,7 @@ dev = [ "mkdocs-static-i18n>=1.3.0", "eval-type-backport>=0.2.2", "fastapi >= 0.110.0, <1", + "numpy>=2.2.0", ] [tool.uv.workspace] From 14154b78b67578c6ec001c3eb6ade7cfc7917a14 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: =?UTF-8?q?Georg=20W=C3=B6lflein?= Date: Tue, 15 Jul 2025 17:35:54 +0200 Subject: [PATCH 175/186] feat(function_schema): Add support for pydantic `Field` annotations in tool arguments (for tools decorated with `@function_schema`) (#1124) ### Summary This PR allows you to use the pydantic `Field` decorator to constrain tool arguments for tools decorated with `@function_tool` (more specifically, for tools using `function_schema` to parse tool arguments). Such constrains include, e.g. limiting integers to a certain range, but in principle, this should work for [any constrains supported by the API](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs?api-mode=responses#supported-properties). Specifically, it enables the following syntax: ```python @function_tool def my_tool(age: int = Field(..., gt=0)) -> str: ... ``` Previously, one had to create a nested pydantic `BaseModel` to achieve this functionality. Issue #1123 explains this feature request and the previous workaround. **Example:** ```python import json from pydantic import Field from agents import function_tool @function_tool def my_tool(age: int = Field(..., gt=0)) -> str: return f"The age is {age}" print(json.dumps(my_tool.params_json_schema, indent=2)) ``` **Output:** (compare to #1123) ``` { "properties": { "age": { "exclusiveMinimum": 0, "title": "Age", "type": "integer" } }, "required": [ "age" ], "title": "my_tool_args", "type": "object", "additionalProperties": false } ``` ### Test plan I added unit tests in `tests/test_function_schema.py`. ### Issue number Closes #1123. ### Checks - [x] I've added new tests (if relevant) - [ ] I've added/updated the relevant documentation - [x] I've run `make lint` and `make format` - [x] I've made sure tests pass **Note:** I am happy to add documentation for this; please point me to where I should do so:) --- src/agents/function_schema.py | 9 ++ tests/test_function_schema.py | 219 +++++++++++++++++++++++++++++++++- 2 files changed, 227 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/function_schema.py b/src/agents/function_schema.py index e1a91e189..ec54d8227 100644 --- a/src/agents/function_schema.py +++ b/src/agents/function_schema.py @@ -9,6 +9,7 @@ from griffe import Docstring, DocstringSectionKind from pydantic import BaseModel, Field, create_model +from pydantic.fields import FieldInfo from .exceptions import UserError from .run_context import RunContextWrapper @@ -319,6 +320,14 @@ def function_schema( ann, Field(..., description=field_description), ) + elif isinstance(default, FieldInfo): + # Parameter with a default value that is a Field(...) + fields[name] = ( + ann, + FieldInfo.merge_field_infos( + default, description=field_description or default.description + ), + ) else: # Parameter with a default value fields[name] = ( diff --git a/tests/test_function_schema.py b/tests/test_function_schema.py index 54e7e2f9e..f63d9b534 100644 --- a/tests/test_function_schema.py +++ b/tests/test_function_schema.py @@ -3,7 +3,7 @@ from typing import Any, Literal import pytest -from pydantic import BaseModel, ValidationError +from pydantic import BaseModel, Field, ValidationError from typing_extensions import TypedDict from agents import RunContextWrapper @@ -451,3 +451,220 @@ def foo(x: int) -> int: assert fs.name == "custom" assert fs.params_json_schema.get("title") == "custom_args" + + +def test_function_with_field_required_constraints(): + """Test function with required Field parameter that has constraints.""" + + def func_with_field_constraints(my_number: int = Field(..., gt=10, le=100)) -> int: + return my_number * 2 + + fs = function_schema(func_with_field_constraints, use_docstring_info=False) + + # Check that the schema includes the constraints + properties = fs.params_json_schema.get("properties", {}) + my_number_schema = properties.get("my_number", {}) + assert my_number_schema.get("type") == "integer" + assert my_number_schema.get("exclusiveMinimum") == 10 # gt=10 + assert my_number_schema.get("maximum") == 100 # le=100 + + # Valid input should work + valid_input = {"my_number": 50} + parsed = fs.params_pydantic_model(**valid_input) + args, kwargs_dict = fs.to_call_args(parsed) + result = func_with_field_constraints(*args, **kwargs_dict) + assert result == 100 + + # Invalid input: too small (should violate gt=10) + with pytest.raises(ValidationError): + fs.params_pydantic_model(**{"my_number": 5}) + + # Invalid input: too large (should violate le=100) + with pytest.raises(ValidationError): + fs.params_pydantic_model(**{"my_number": 150}) + + +def test_function_with_field_optional_with_default(): + """Test function with optional Field parameter that has default and constraints.""" + + def func_with_optional_field( + required_param: str, + optional_param: float = Field(default=5.0, ge=0.0), + ) -> str: + return f"{required_param}: {optional_param}" + + fs = function_schema(func_with_optional_field, use_docstring_info=False) + + # Check that the schema includes the constraints and description + properties = fs.params_json_schema.get("properties", {}) + optional_schema = properties.get("optional_param", {}) + assert optional_schema.get("type") == "number" + assert optional_schema.get("minimum") == 0.0 # ge=0.0 + assert optional_schema.get("default") == 5.0 + + # Valid input with default + valid_input = {"required_param": "test"} + parsed = fs.params_pydantic_model(**valid_input) + args, kwargs_dict = fs.to_call_args(parsed) + result = func_with_optional_field(*args, **kwargs_dict) + assert result == "test: 5.0" + + # Valid input with explicit value + valid_input2 = {"required_param": "test", "optional_param": 10.5} + parsed2 = fs.params_pydantic_model(**valid_input2) + args2, kwargs_dict2 = fs.to_call_args(parsed2) + result2 = func_with_optional_field(*args2, **kwargs_dict2) + assert result2 == "test: 10.5" + + # Invalid input: negative value (should violate ge=0.0) + with pytest.raises(ValidationError): + fs.params_pydantic_model(**{"required_param": "test", "optional_param": -1.0}) + + +def test_function_with_field_description_merge(): + """Test that Field descriptions are merged with docstring descriptions.""" + + def func_with_field_and_docstring( + param_with_field_desc: int = Field(..., description="Field description"), + param_with_both: str = Field(default="hello", description="Field description"), + ) -> str: + """ + Function with both field and docstring descriptions. + + Args: + param_with_field_desc: Docstring description + param_with_both: Docstring description + """ + return f"{param_with_field_desc}: {param_with_both}" + + fs = function_schema(func_with_field_and_docstring, use_docstring_info=True) + + # Check that docstring description takes precedence when both exist + properties = fs.params_json_schema.get("properties", {}) + param1_schema = properties.get("param_with_field_desc", {}) + param2_schema = properties.get("param_with_both", {}) + + # The docstring description should be used when both are present + assert param1_schema.get("description") == "Docstring description" + assert param2_schema.get("description") == "Docstring description" + + +def func_with_field_desc_only( + param_with_field_desc: int = Field(..., description="Field description only"), + param_without_desc: str = Field(default="hello"), +) -> str: + return f"{param_with_field_desc}: {param_without_desc}" + + +def test_function_with_field_description_only(): + """Test that Field descriptions are used when no docstring info.""" + + fs = function_schema(func_with_field_desc_only) + + # Check that field description is used when no docstring + properties = fs.params_json_schema.get("properties", {}) + param1_schema = properties.get("param_with_field_desc", {}) + param2_schema = properties.get("param_without_desc", {}) + + assert param1_schema.get("description") == "Field description only" + assert param2_schema.get("description") is None + + +def test_function_with_field_string_constraints(): + """Test function with Field parameter that has string-specific constraints.""" + + def func_with_string_field( + name: str = Field(..., min_length=3, max_length=20, pattern=r"^[A-Za-z]+$"), + ) -> str: + return f"Hello, {name}!" + + fs = function_schema(func_with_string_field, use_docstring_info=False) + + # Check that the schema includes string constraints + properties = fs.params_json_schema.get("properties", {}) + name_schema = properties.get("name", {}) + assert name_schema.get("type") == "string" + assert name_schema.get("minLength") == 3 + assert name_schema.get("maxLength") == 20 + assert name_schema.get("pattern") == r"^[A-Za-z]+$" + + # Valid input + valid_input = {"name": "Alice"} + parsed = fs.params_pydantic_model(**valid_input) + args, kwargs_dict = fs.to_call_args(parsed) + result = func_with_string_field(*args, **kwargs_dict) + assert result == "Hello, Alice!" + + # Invalid input: too short + with pytest.raises(ValidationError): + fs.params_pydantic_model(**{"name": "Al"}) + + # Invalid input: too long + with pytest.raises(ValidationError): + fs.params_pydantic_model(**{"name": "A" * 25}) + + # Invalid input: doesn't match pattern (contains numbers) + with pytest.raises(ValidationError): + fs.params_pydantic_model(**{"name": "Alice123"}) + + +def test_function_with_field_multiple_constraints(): + """Test function with multiple Field parameters having different constraint types.""" + + def func_with_multiple_field_constraints( + score: int = Field(..., ge=0, le=100, description="Score from 0 to 100"), + name: str = Field(default="Unknown", min_length=1, max_length=50), + factor: float = Field(default=1.0, gt=0.0, description="Positive multiplier"), + ) -> str: + final_score = score * factor + return f"{name} scored {final_score}" + + fs = function_schema(func_with_multiple_field_constraints, use_docstring_info=False) + + # Check schema structure + properties = fs.params_json_schema.get("properties", {}) + + # Check score field + score_schema = properties.get("score", {}) + assert score_schema.get("type") == "integer" + assert score_schema.get("minimum") == 0 + assert score_schema.get("maximum") == 100 + assert score_schema.get("description") == "Score from 0 to 100" + + # Check name field + name_schema = properties.get("name", {}) + assert name_schema.get("type") == "string" + assert name_schema.get("minLength") == 1 + assert name_schema.get("maxLength") == 50 + assert name_schema.get("default") == "Unknown" + + # Check factor field + factor_schema = properties.get("factor", {}) + assert factor_schema.get("type") == "number" + assert factor_schema.get("exclusiveMinimum") == 0.0 + assert factor_schema.get("default") == 1.0 + assert factor_schema.get("description") == "Positive multiplier" + + # Valid input with defaults + valid_input = {"score": 85} + parsed = fs.params_pydantic_model(**valid_input) + args, kwargs_dict = fs.to_call_args(parsed) + result = func_with_multiple_field_constraints(*args, **kwargs_dict) + assert result == "Unknown scored 85.0" + + # Valid input with all parameters + valid_input2 = {"score": 90, "name": "Alice", "factor": 1.5} + parsed2 = fs.params_pydantic_model(**valid_input2) + args2, kwargs_dict2 = fs.to_call_args(parsed2) + result2 = func_with_multiple_field_constraints(*args2, **kwargs_dict2) + assert result2 == "Alice scored 135.0" + + # Test various validation errors + with pytest.raises(ValidationError): # score too high + fs.params_pydantic_model(**{"score": 150}) + + with pytest.raises(ValidationError): # empty name + fs.params_pydantic_model(**{"score": 50, "name": ""}) + + with pytest.raises(ValidationError): # zero factor + fs.params_pydantic_model(**{"score": 50, "factor": 0.0}) From 38108ea477ad8de4fff43af7a5c0d08861f70add Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Sarmad Ali <132395342+sarmadalikhanofficial@users.noreply.github.com> Date: Tue, 15 Jul 2025 20:36:08 +0500 Subject: [PATCH 176/186] Fix typos and update async for loop variable (#1122) this PR fixes typos in docstrings and updates the async for loop variable in the test as per review feedback. fixed typo: ToolToFinalOutputResult -> ToolsToFinalOutputResult removed duplicate 'a' in docstring changed async for loop variable from _event to _ in test_session_exceptions.py --- src/agents/agent.py | 2 +- src/agents/tool.py | 2 +- tests/test_session_exceptions.py | 2 +- 3 files changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-) diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index e418b67da..9c107a81b 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -210,7 +210,7 @@ class Agent(AgentBase, Generic[TContext]): The final output will be the output of the first matching tool call. The LLM does not process the result of the tool call. - A function: If you pass a function, it will be called with the run context and the list of - tool results. It must return a `ToolToFinalOutputResult`, which determines whether the tool + tool results. It must return a `ToolsToFinalOutputResult`, which determines whether the tool calls result in a final output. NOTE: This configuration is specific to FunctionTools. Hosted tools, such as file search, diff --git a/src/agents/tool.py b/src/agents/tool.py index 0faf09846..b967e899b 100644 --- a/src/agents/tool.py +++ b/src/agents/tool.py @@ -200,7 +200,7 @@ class MCPToolApprovalFunctionResult(TypedDict): @dataclass class HostedMCPTool: """A tool that allows the LLM to use a remote MCP server. The LLM will automatically list and - call tools, without requiring a a round trip back to your code. + call tools, without requiring a round trip back to your code. If you want to run MCP servers locally via stdio, in a VPC or other non-publicly-accessible environment, or you just prefer to run tool calls locally, then you can instead use the servers in `agents.mcp` and pass `Agent(mcp_servers=[...])` to the agent.""" diff --git a/tests/test_session_exceptions.py b/tests/test_session_exceptions.py index c49c179aa..a454cca92 100644 --- a/tests/test_session_exceptions.py +++ b/tests/test_session_exceptions.py @@ -123,7 +123,7 @@ async def test_end_to_end_exception_propagation_and_cleanup( async with session: # Try to iterate and expect exception with pytest.raises(ValueError, match="Test error"): - async for _event in session: + async for _ in session: pass # Should never reach here # Verify cleanup occurred From d6ef22125240c0bda0d2a2b8fcaa120a4c0b16b8 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Jul 2025 11:36:15 -0400 Subject: [PATCH 177/186] Realtime: export everything (#1118) --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1120 * #1119 * __->__ #1118 --- pyproject.toml | 1 - src/agents/realtime/__init__.py | 137 ++++++++++++++++++++++++++++---- 2 files changed, 122 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index c49602c71..dfceb88f9 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -63,7 +63,6 @@ dev = [ "mkdocs-static-i18n>=1.3.0", "eval-type-backport>=0.2.2", "fastapi >= 0.110.0, <1", - "numpy>=2.2.0", ] [tool.uv.workspace] diff --git a/src/agents/realtime/__init__.py b/src/agents/realtime/__init__.py index 52b59edc3..912e310a8 100644 --- a/src/agents/realtime/__init__.py +++ b/src/agents/realtime/__init__.py @@ -2,8 +2,10 @@ from .config import ( RealtimeAudioFormat, RealtimeClientMessage, + RealtimeGuardrailsSettings, RealtimeInputAudioTranscriptionConfig, RealtimeModelName, + RealtimeModelTracingConfig, RealtimeRunConfig, RealtimeSessionModelSettings, RealtimeTurnDetectionConfig, @@ -18,6 +20,8 @@ RealtimeAudioEnd, RealtimeAudioInterrupted, RealtimeError, + RealtimeEventInfo, + RealtimeGuardrailTripped, RealtimeHandoffEvent, RealtimeHistoryAdded, RealtimeHistoryUpdated, @@ -26,44 +30,147 @@ RealtimeToolEnd, RealtimeToolStart, ) +from .items import ( + AssistantAudio, + AssistantMessageItem, + AssistantText, + InputAudio, + InputText, + RealtimeItem, + RealtimeMessageItem, + RealtimeResponse, + RealtimeToolCallItem, + SystemMessageItem, + UserMessageItem, +) from .model import ( RealtimeModel, RealtimeModelConfig, RealtimeModelListener, ) +from .model_events import ( + RealtimeConnectionStatus, + RealtimeModelAudioDoneEvent, + RealtimeModelAudioEvent, + RealtimeModelAudioInterruptedEvent, + RealtimeModelConnectionStatusEvent, + RealtimeModelErrorEvent, + RealtimeModelEvent, + RealtimeModelExceptionEvent, + RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent, + RealtimeModelItemDeletedEvent, + RealtimeModelItemUpdatedEvent, + RealtimeModelOtherEvent, + RealtimeModelToolCallEvent, + RealtimeModelTranscriptDeltaEvent, + RealtimeModelTurnEndedEvent, + RealtimeModelTurnStartedEvent, +) +from .model_inputs import ( + RealtimeModelInputTextContent, + RealtimeModelRawClientMessage, + RealtimeModelSendAudio, + RealtimeModelSendEvent, + RealtimeModelSendInterrupt, + RealtimeModelSendRawMessage, + RealtimeModelSendSessionUpdate, + RealtimeModelSendToolOutput, + RealtimeModelSendUserInput, + RealtimeModelUserInput, + RealtimeModelUserInputMessage, +) +from .openai_realtime import ( + DEFAULT_MODEL_SETTINGS, + OpenAIRealtimeWebSocketModel, + get_api_key, +) from .runner import RealtimeRunner from .session import RealtimeSession __all__ = [ + # Agent "RealtimeAgent", "RealtimeAgentHooks", "RealtimeRunHooks", "RealtimeRunner", + # Config + "RealtimeAudioFormat", + "RealtimeClientMessage", + "RealtimeGuardrailsSettings", + "RealtimeInputAudioTranscriptionConfig", + "RealtimeModelName", + "RealtimeModelTracingConfig", "RealtimeRunConfig", "RealtimeSessionModelSettings", - "RealtimeInputAudioTranscriptionConfig", "RealtimeTurnDetectionConfig", - "RealtimeAudioFormat", - "RealtimeClientMessage", "RealtimeUserInput", "RealtimeUserInputMessage", "RealtimeUserInputText", - "RealtimeModelName", - "RealtimeModel", - "RealtimeModelListener", - "RealtimeModelConfig", - "RealtimeSessionEvent", - "RealtimeAgentStartEvent", + # Events "RealtimeAgentEndEvent", - "RealtimeHandoffEvent", - "RealtimeToolStart", - "RealtimeToolEnd", - "RealtimeRawModelEvent", - "RealtimeAudioEnd", + "RealtimeAgentStartEvent", "RealtimeAudio", + "RealtimeAudioEnd", "RealtimeAudioInterrupted", "RealtimeError", - "RealtimeHistoryUpdated", + "RealtimeEventInfo", + "RealtimeGuardrailTripped", + "RealtimeHandoffEvent", "RealtimeHistoryAdded", + "RealtimeHistoryUpdated", + "RealtimeRawModelEvent", + "RealtimeSessionEvent", + "RealtimeToolEnd", + "RealtimeToolStart", + # Items + "AssistantAudio", + "AssistantMessageItem", + "AssistantText", + "InputAudio", + "InputText", + "RealtimeItem", + "RealtimeMessageItem", + "RealtimeResponse", + "RealtimeToolCallItem", + "SystemMessageItem", + "UserMessageItem", + # Model + "RealtimeModel", + "RealtimeModelConfig", + "RealtimeModelListener", + # Model Events + "RealtimeConnectionStatus", + "RealtimeModelAudioDoneEvent", + "RealtimeModelAudioEvent", + "RealtimeModelAudioInterruptedEvent", + "RealtimeModelConnectionStatusEvent", + "RealtimeModelErrorEvent", + "RealtimeModelEvent", + "RealtimeModelExceptionEvent", + "RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent", + "RealtimeModelItemDeletedEvent", + "RealtimeModelItemUpdatedEvent", + "RealtimeModelOtherEvent", + "RealtimeModelToolCallEvent", + "RealtimeModelTranscriptDeltaEvent", + "RealtimeModelTurnEndedEvent", + "RealtimeModelTurnStartedEvent", + # Model Inputs + "RealtimeModelInputTextContent", + "RealtimeModelRawClientMessage", + "RealtimeModelSendAudio", + "RealtimeModelSendEvent", + "RealtimeModelSendInterrupt", + "RealtimeModelSendRawMessage", + "RealtimeModelSendSessionUpdate", + "RealtimeModelSendToolOutput", + "RealtimeModelSendUserInput", + "RealtimeModelUserInput", + "RealtimeModelUserInputMessage", + # OpenAI Realtime + "DEFAULT_MODEL_SETTINGS", + "OpenAIRealtimeWebSocketModel", + "get_api_key", + # Session "RealtimeSession", ] From 2da6194e1f30eb4c61558f5fb1789a0c5b17d325 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: James Hills <70035505+jhills20@users.noreply.github.com> Date: Tue, 15 Jul 2025 08:36:28 -0700 Subject: [PATCH 178/186] Update examples docs with realtime section (#1113) ## Summary - document realtime examples folder ## Testing - `make format` - `make lint` - `make mypy` - `make tests` ------ https://chatgpt.com/codex/tasks/task_i_687581e2bd94832498132d4a961e02d4 --- docs/examples.md | 3 +++ 1 file changed, 3 insertions(+) diff --git a/docs/examples.md b/docs/examples.md index 30d602827..ae40fa909 100644 --- a/docs/examples.md +++ b/docs/examples.md @@ -40,3 +40,6 @@ Check out a variety of sample implementations of the SDK in the examples section - **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):** See examples of voice agents, using our TTS and STT models. + +- **[realtime](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/realtime):** + Examples showing how to build realtime experiences using the SDK. From 72d0d75348e5673f88ff521fd4397bdbbe9aba67 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Viraj <123119434+vrtnis@users.noreply.github.com> Date: Tue, 15 Jul 2025 08:37:38 -0700 Subject: [PATCH 179/186] Retry: Add tool_name to ToolContext for generic tool handlers (#1110) This is a follow-up to pr #1043 The original changes were reverted due to missing updates in RealtimeSession, which caused runtime test failures. This PR: - Reapplies the `tool_name` and `tool_call_id` additions to `ToolContext`. - Updates `RealtimeSession._handle_tool_call` to instantiate `ToolContext` with `tool_name=event.name` and `tool_call_id=event.call_id`. - Adjusts tests as needed so that all 533 tests (including old-version Python 3.9) pass cleanly. Closes #1030 --------- Co-authored-by: Kazuhiro Sera --- docs/tools.md | 2 +- mkdocs.yml | 1 + src/agents/_run_impl.py | 6 +++- src/agents/realtime/session.py | 14 ++++++-- src/agents/tool_context.py | 19 +++++++++-- tests/test_function_tool.py | 49 +++++++++++++++++++-------- tests/test_function_tool_decorator.py | 2 +- 7 files changed, 70 insertions(+), 23 deletions(-) diff --git a/docs/tools.md b/docs/tools.md index 6dba1a853..17f7da0a1 100644 --- a/docs/tools.md +++ b/docs/tools.md @@ -180,7 +180,7 @@ Sometimes, you don't want to use a Python function as a tool. You can directly c - `name` - `description` - `params_json_schema`, which is the JSON schema for the arguments -- `on_invoke_tool`, which is an async function that receives the context and the arguments as a JSON string, and must return the tool output as a string. +- `on_invoke_tool`, which is an async function that receives a [`ToolContext`][agents.tool_context.ToolContext] and the arguments as a JSON string, and must return the tool output as a string. ```python from typing import Any diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml index a465bfefa..19529bf30 100644 --- a/mkdocs.yml +++ b/mkdocs.yml @@ -92,6 +92,7 @@ plugins: - ref/lifecycle.md - ref/items.md - ref/run_context.md + - ref/tool_context.md - ref/usage.md - ref/exceptions.md - ref/guardrail.md diff --git a/src/agents/_run_impl.py b/src/agents/_run_impl.py index 4ac8b316b..a83af62a1 100644 --- a/src/agents/_run_impl.py +++ b/src/agents/_run_impl.py @@ -548,7 +548,11 @@ async def run_single_tool( func_tool: FunctionTool, tool_call: ResponseFunctionToolCall ) -> Any: with function_span(func_tool.name) as span_fn: - tool_context = ToolContext.from_agent_context(context_wrapper, tool_call.call_id) + tool_context = ToolContext.from_agent_context( + context_wrapper, + tool_call.call_id, + tool_call=tool_call, + ) if config.trace_include_sensitive_data: span_fn.span_data.input = tool_call.arguments try: diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index 57c58ffb7..07791c8d8 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -269,7 +269,12 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: ) func_tool = function_map[event.name] - tool_context = ToolContext.from_agent_context(self._context_wrapper, event.call_id) + tool_context = ToolContext( + context=self._context_wrapper.context, + usage=self._context_wrapper.usage, + tool_name=event.name, + tool_call_id=event.call_id, + ) result = await func_tool.on_invoke_tool(tool_context, event.arguments) await self._model.send_event( @@ -288,7 +293,12 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: ) elif event.name in handoff_map: handoff = handoff_map[event.name] - tool_context = ToolContext.from_agent_context(self._context_wrapper, event.call_id) + tool_context = ToolContext( + context=self._context_wrapper.context, + usage=self._context_wrapper.usage, + tool_name=event.name, + tool_call_id=event.call_id, + ) # Execute the handoff to get the new agent result = await handoff.on_invoke_handoff(self._context_wrapper, event.arguments) diff --git a/src/agents/tool_context.py b/src/agents/tool_context.py index c4329b8af..16845badd 100644 --- a/src/agents/tool_context.py +++ b/src/agents/tool_context.py @@ -1,5 +1,7 @@ from dataclasses import dataclass, field, fields -from typing import Any +from typing import Any, Optional + +from openai.types.responses import ResponseFunctionToolCall from .run_context import RunContextWrapper, TContext @@ -8,16 +10,26 @@ def _assert_must_pass_tool_call_id() -> str: raise ValueError("tool_call_id must be passed to ToolContext") +def _assert_must_pass_tool_name() -> str: + raise ValueError("tool_name must be passed to ToolContext") + + @dataclass class ToolContext(RunContextWrapper[TContext]): """The context of a tool call.""" + tool_name: str = field(default_factory=_assert_must_pass_tool_name) + """The name of the tool being invoked.""" + tool_call_id: str = field(default_factory=_assert_must_pass_tool_call_id) """The ID of the tool call.""" @classmethod def from_agent_context( - cls, context: RunContextWrapper[TContext], tool_call_id: str + cls, + context: RunContextWrapper[TContext], + tool_call_id: str, + tool_call: Optional[ResponseFunctionToolCall] = None, ) -> "ToolContext": """ Create a ToolContext from a RunContextWrapper. @@ -26,4 +38,5 @@ def from_agent_context( base_values: dict[str, Any] = { f.name: getattr(context, f.name) for f in fields(RunContextWrapper) if f.init } - return cls(tool_call_id=tool_call_id, **base_values) + tool_name = tool_call.name if tool_call is not None else _assert_must_pass_tool_name() + return cls(tool_name=tool_name, tool_call_id=tool_call_id, **base_values) diff --git a/tests/test_function_tool.py b/tests/test_function_tool.py index 9b02a2c42..15602bbac 100644 --- a/tests/test_function_tool.py +++ b/tests/test_function_tool.py @@ -26,7 +26,9 @@ async def test_argless_function(): tool = function_tool(argless_function) assert tool.name == "argless_function" - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(context=None, tool_call_id="1"), "") + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(context=None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "" + ) assert result == "ok" @@ -39,11 +41,13 @@ async def test_argless_with_context(): tool = function_tool(argless_with_context) assert tool.name == "argless_with_context" - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") + result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "") assert result == "ok" # Extra JSON should not raise an error - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1}' + ) assert result == "ok" @@ -56,15 +60,19 @@ async def test_simple_function(): tool = function_tool(simple_function, failure_error_function=None) assert tool.name == "simple_function" - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1}' + ) assert result == 6 - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"a": 1, "b": 2}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"a": 1, "b": 2}' + ) assert result == 3 # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), "") + await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), "") class Foo(BaseModel): @@ -92,7 +100,9 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json + ) assert result == "6 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -101,7 +111,9 @@ async def test_complex_args_function(): "bar": Bar(x="hello", y=10), } ) - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json + ) assert result == "3 hello10 hello" valid_json = json.dumps( @@ -111,12 +123,16 @@ async def test_complex_args_function(): "baz": "world", } ) - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), valid_json) + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), valid_json + ) assert result == "3 hello10 world" # Missing required argument should raise an error with pytest.raises(ModelBehaviorError): - await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"foo": {"a": 1}}') + await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"foo": {"a": 1}}' + ) def test_function_config_overrides(): @@ -176,7 +192,9 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert tool.params_json_schema[key] == value assert tool.strict_json_schema - result = await tool.on_invoke_tool(ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello"}') + result = await tool.on_invoke_tool( + ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1"), '{"data": "hello"}' + ) assert result == "hello_done" tool_not_strict = FunctionTool( @@ -191,7 +209,8 @@ async def run_function(ctx: RunContextWrapper[Any], args: str) -> str: assert "additionalProperties" not in tool_not_strict.params_json_schema result = await tool_not_strict.on_invoke_tool( - ToolContext(None, tool_call_id="1"), '{"data": "hello", "bar": "baz"}' + ToolContext(None, tool_name=tool_not_strict.name, tool_call_id="1"), + '{"data": "hello", "bar": "baz"}', ) assert result == "hello_done" @@ -202,7 +221,7 @@ def my_func(a: int, b: int = 5): raise ValueError("test") tool = function_tool(my_func) - ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert "Invalid JSON" in str(result) @@ -226,7 +245,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" @@ -250,7 +269,7 @@ def custom_sync_error_function(ctx: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> return f"error_{error.__class__.__name__}" tool = function_tool(my_func, failure_error_function=custom_sync_error_function) - ctx = ToolContext(None, tool_call_id="1") + ctx = ToolContext(None, tool_name=tool.name, tool_call_id="1") result = await tool.on_invoke_tool(ctx, "") assert result == "error_ModelBehaviorError" diff --git a/tests/test_function_tool_decorator.py b/tests/test_function_tool_decorator.py index d334d8f84..b81d5dbe2 100644 --- a/tests/test_function_tool_decorator.py +++ b/tests/test_function_tool_decorator.py @@ -16,7 +16,7 @@ def __init__(self): def ctx_wrapper() -> ToolContext[DummyContext]: - return ToolContext(context=DummyContext(), tool_call_id="1") + return ToolContext(context=DummyContext(), tool_name="dummy", tool_call_id="1") @function_tool From 329a1bf0b569c0f72024cea92bb88a12047a4ce4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Quratulain-bilal Date: Tue, 15 Jul 2025 20:41:27 +0500 Subject: [PATCH 180/186] update-input-guardrail-name (#1053) # Ensure Fallback Name Handling in input_guardrail ## Problem The input_guardrail logic previously allowed the name attribute to be None if not explicitly provided. This caused issues in downstream systems such as logging, tracing, or serialization that expect a valid string name. ## Changes Introduced fallback logic to assign a default name if name is None. Guarantees that all function metadata includes a valid string name. Prevents unpredictable behavior or runtime errors in downstream processes. ## Impact Improves system robustness and fault tolerance. Ensures consistent behavior in tools relying on function names. No breaking changes introduced. --- src/agents/guardrail.py | 6 +++++- 1 file changed, 5 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git a/src/agents/guardrail.py b/src/agents/guardrail.py index a96f0f7d7..f8a272b53 100644 --- a/src/agents/guardrail.py +++ b/src/agents/guardrail.py @@ -241,7 +241,11 @@ async def my_async_guardrail(...): ... def decorator( f: _InputGuardrailFuncSync[TContext_co] | _InputGuardrailFuncAsync[TContext_co], ) -> InputGuardrail[TContext_co]: - return InputGuardrail(guardrail_function=f, name=name) + return InputGuardrail( + guardrail_function=f, + # If not set, guardrail name uses the function’s name by default. + name=name if name else f.__name__ + ) if func is not None: # Decorator was used without parentheses From 2908eb751a916431f37121f2083d319a74a7a862 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Jul 2025 11:46:35 -0400 Subject: [PATCH 181/186] Realtime: fix item parsing (#1119) --- examples/realtime/demo.py | 65 ++++++++++++--------- src/agents/realtime/__init__.py | 2 - src/agents/realtime/items.py | 17 ++---- src/agents/realtime/openai_realtime.py | 35 +++++++---- tests/realtime/test_item_parsing.py | 80 ++++++++++++++++++++++++++ tests/realtime/test_session.py | 14 ++--- 6 files changed, 154 insertions(+), 59 deletions(-) create mode 100644 tests/realtime/test_item_parsing.py diff --git a/examples/realtime/demo.py b/examples/realtime/demo.py index 7b98850b2..3db051963 100644 --- a/examples/realtime/demo.py +++ b/examples/realtime/demo.py @@ -38,6 +38,12 @@ def get_weather(city: str) -> str: ) +def _truncate_str(s: str, max_length: int) -> str: + if len(s) > max_length: + return s[:max_length] + "..." + return s + + class Example: def __init__(self) -> None: self.ui = AppUI() @@ -70,33 +76,38 @@ async def on_audio_recorded(self, audio_bytes: bytes) -> None: await self.session.send_audio(audio_bytes) async def _on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: - if event.type == "agent_start": - self.ui.add_transcript(f"Agent started: {event.agent.name}") - elif event.type == "agent_end": - self.ui.add_transcript(f"Agent ended: {event.agent.name}") - elif event.type == "handoff": - self.ui.add_transcript(f"Handoff from {event.from_agent.name} to {event.to_agent.name}") - elif event.type == "tool_start": - self.ui.add_transcript(f"Tool started: {event.tool.name}") - elif event.type == "tool_end": - self.ui.add_transcript(f"Tool ended: {event.tool.name}; output: {event.output}") - elif event.type == "audio_end": - self.ui.add_transcript("Audio ended") - elif event.type == "audio": - np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) - self.ui.play_audio(np_audio) - elif event.type == "audio_interrupted": - self.ui.add_transcript("Audio interrupted") - elif event.type == "error": - self.ui.add_transcript(f"Error: {event.error}") - elif event.type == "history_updated": - pass - elif event.type == "history_added": - pass - elif event.type == "raw_model_event": - self.ui.log_message(f"Raw model event: {event.data}") - else: - self.ui.log_message(f"Unknown event type: {event.type}") + try: + if event.type == "agent_start": + self.ui.add_transcript(f"Agent started: {event.agent.name}") + elif event.type == "agent_end": + self.ui.add_transcript(f"Agent ended: {event.agent.name}") + elif event.type == "handoff": + self.ui.add_transcript( + f"Handoff from {event.from_agent.name} to {event.to_agent.name}" + ) + elif event.type == "tool_start": + self.ui.add_transcript(f"Tool started: {event.tool.name}") + elif event.type == "tool_end": + self.ui.add_transcript(f"Tool ended: {event.tool.name}; output: {event.output}") + elif event.type == "audio_end": + self.ui.add_transcript("Audio ended") + elif event.type == "audio": + np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) + self.ui.play_audio(np_audio) + elif event.type == "audio_interrupted": + self.ui.add_transcript("Audio interrupted") + elif event.type == "error": + pass + elif event.type == "history_updated": + pass + elif event.type == "history_added": + pass + elif event.type == "raw_model_event": + self.ui.log_message(f"Raw model event: {_truncate_str(str(event.data), 50)}") + else: + self.ui.log_message(f"Unknown event type: {event.type}") + except Exception as e: + self.ui.log_message(f"Error processing event: {_truncate_str(str(e), 50)}") if __name__ == "__main__": diff --git a/src/agents/realtime/__init__.py b/src/agents/realtime/__init__.py index 912e310a8..0e3e12f75 100644 --- a/src/agents/realtime/__init__.py +++ b/src/agents/realtime/__init__.py @@ -31,7 +31,6 @@ RealtimeToolStart, ) from .items import ( - AssistantAudio, AssistantMessageItem, AssistantText, InputAudio, @@ -123,7 +122,6 @@ "RealtimeToolEnd", "RealtimeToolStart", # Items - "AssistantAudio", "AssistantMessageItem", "AssistantText", "InputAudio", diff --git a/src/agents/realtime/items.py b/src/agents/realtime/items.py index a027b2a39..a835e7a88 100644 --- a/src/agents/realtime/items.py +++ b/src/agents/realtime/items.py @@ -7,7 +7,7 @@ class InputText(BaseModel): type: Literal["input_text"] = "input_text" - text: str + text: str | None = None # Allow extra data model_config = ConfigDict(extra="allow") @@ -24,16 +24,7 @@ class InputAudio(BaseModel): class AssistantText(BaseModel): type: Literal["text"] = "text" - text: str - - # Allow extra data - model_config = ConfigDict(extra="allow") - - -class AssistantAudio(BaseModel): - type: Literal["audio"] = "audio" - audio: str | None = None - transcript: str | None = None + text: str | None = None # Allow extra data model_config = ConfigDict(extra="allow") @@ -55,7 +46,7 @@ class UserMessageItem(BaseModel): previous_item_id: str | None = None type: Literal["message"] = "message" role: Literal["user"] = "user" - content: list[InputText | InputAudio] + content: list[Annotated[InputText | InputAudio, Field(discriminator="type")]] # Allow extra data model_config = ConfigDict(extra="allow") @@ -67,7 +58,7 @@ class AssistantMessageItem(BaseModel): type: Literal["message"] = "message" role: Literal["assistant"] = "assistant" status: Literal["in_progress", "completed", "incomplete"] | None = None - content: list[AssistantText | AssistantAudio] + content: list[AssistantText] # Allow extra data model_config = ConfigDict(extra="allow") diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index b79227d2e..1c4a4de3c 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -388,15 +388,8 @@ async def _handle_conversation_item( self, item: ConversationItem, previous_item_id: str | None ) -> None: """Handle conversation item creation/retrieval events.""" - message_item: RealtimeMessageItem = TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( - { - "item_id": item.id or "", - "previous_item_id": previous_item_id, - "type": item.type, - "role": item.role, - "content": item.content, - "status": "in_progress", - } + message_item = _ConversionHelper.conversation_item_to_realtime_message_item( + item, previous_item_id ) await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=message_item)) @@ -418,6 +411,8 @@ async def _cancel_response(self) -> None: async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): try: + if "previous_item_id" in event and event["previous_item_id"] is None: + event["previous_item_id"] = "" # TODO (rm) remove parsed: OpenAIRealtimeServerEvent = TypeAdapter( OpenAIRealtimeServerEvent ).validate_python(event) @@ -465,7 +460,8 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): previous_item_id = ( parsed.previous_item_id if parsed.type == "conversation.item.created" else None ) - await self._handle_conversation_item(parsed.item, previous_item_id) + if parsed.item.type == "message": + await self._handle_conversation_item(parsed.item, previous_item_id) elif ( parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed" or parsed.type == "conversation.item.truncated" @@ -567,3 +563,22 @@ def _tools_to_session_tools(self, tools: list[Tool]) -> list[OpenAISessionTool]: ) ) return converted_tools + + +class _ConversionHelper: + @classmethod + def conversation_item_to_realtime_message_item( + cls, item: ConversationItem, previous_item_id: str | None + ) -> RealtimeMessageItem: + return TypeAdapter(RealtimeMessageItem).validate_python( + { + "item_id": item.id or "", + "previous_item_id": previous_item_id, + "type": item.type, + "role": item.role, + "content": ( + [content.model_dump() for content in item.content] if item.content else [] + ), + "status": "in_progress", + }, + ) diff --git a/tests/realtime/test_item_parsing.py b/tests/realtime/test_item_parsing.py new file mode 100644 index 000000000..ba128f7fd --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_item_parsing.py @@ -0,0 +1,80 @@ +from openai.types.beta.realtime.conversation_item import ConversationItem +from openai.types.beta.realtime.conversation_item_content import ConversationItemContent + +from agents.realtime.items import ( + AssistantMessageItem, + RealtimeMessageItem, + SystemMessageItem, + UserMessageItem, +) +from agents.realtime.openai_realtime import _ConversionHelper + + +def test_user_message_conversion() -> None: + item = ConversationItem( + id="123", + type="message", + role="user", + content=[ + ConversationItemContent( + id=None, audio=None, text=None, transcript=None, type="input_text" + ) + ], + ) + + converted: RealtimeMessageItem = _ConversionHelper.conversation_item_to_realtime_message_item( + item, None + ) + + assert isinstance(converted, UserMessageItem) + + item = ConversationItem( + id="123", + type="message", + role="user", + content=[ + ConversationItemContent( + id=None, audio=None, text=None, transcript=None, type="input_audio" + ) + ], + ) + + converted = _ConversionHelper.conversation_item_to_realtime_message_item(item, None) + + assert isinstance(converted, UserMessageItem) + + +def test_assistant_message_conversion() -> None: + item = ConversationItem( + id="123", + type="message", + role="assistant", + content=[ + ConversationItemContent(id=None, audio=None, text=None, transcript=None, type="text") + ], + ) + + converted: RealtimeMessageItem = _ConversionHelper.conversation_item_to_realtime_message_item( + item, None + ) + + assert isinstance(converted, AssistantMessageItem) + + +def test_system_message_conversion() -> None: + item = ConversationItem( + id="123", + type="message", + role="system", + content=[ + ConversationItemContent( + id=None, audio=None, text=None, transcript=None, type="input_text" + ) + ], + ) + + converted: RealtimeMessageItem = _ConversionHelper.conversation_item_to_realtime_message_item( + item, None + ) + + assert isinstance(converted, SystemMessageItem) diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index b903ee951..4cc0dae6b 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -293,7 +293,7 @@ async def test_item_updated_event_updates_existing_item(self, mock_model, mock_a # Check that item was updated assert len(session._history) == 1 updated_item = cast(AssistantMessageItem, session._history[0]) - assert cast(AssistantText, updated_item.content[0]).text == "Updated" + assert updated_item.content[0].text == "Updated" # Should have 2 events: raw + history updated (not added) assert session._event_queue.qsize() == 2 @@ -524,7 +524,7 @@ def test_update_existing_item_by_id(self): # Item should be updated result_item = cast(AssistantMessageItem, new_history[0]) assert result_item.item_id == "item_1" - assert cast(AssistantText, result_item.content[0]).text == "Updated" + assert result_item.content[0].text == "Updated" def test_update_existing_item_preserves_order(self): """Test that updating existing item preserves its position in history""" @@ -557,13 +557,13 @@ def test_update_existing_item_preserves_order(self): # Middle item should be updated updated_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[1]) - assert cast(AssistantText, updated_result.content[0]).text == "Updated Second" + assert updated_result.content[0].text == "Updated Second" # Other items should be unchanged item1_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[0]) item3_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[2]) - assert cast(AssistantText, item1_result.content[0]).text == "First" - assert cast(AssistantText, item3_result.content[0]).text == "Third" + assert item1_result.content[0].text == "First" + assert item3_result.content[0].text == "Third" def test_insert_new_item_after_previous_item(self): """Test inserting new item after specified previous_item_id""" @@ -598,7 +598,7 @@ def test_insert_new_item_after_previous_item(self): # Content should be correct item2_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[1]) - assert cast(AssistantText, item2_result.content[0]).text == "Second" + assert item2_result.content[0].text == "Second" def test_insert_new_item_after_nonexistent_previous_item(self): """Test that item with nonexistent previous_item_id gets added to end""" @@ -701,7 +701,7 @@ def test_complex_insertion_scenario(self): assert len(history) == 4 assert [item.item_id for item in history] == ["A", "B", "D", "C"] itemB_result = cast(AssistantMessageItem, history[1]) - assert cast(AssistantText, itemB_result.content[0]).text == "Updated B" + assert itemB_result.content[0].text == "Updated B" # Test 3: Tool call execution flow (_handle_tool_call method) From 8fdbe093875ef8ee7a52a170281a9fecae48d14c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Jul 2025 11:48:54 -0400 Subject: [PATCH 182/186] v0.2.0 (#1120) --- docs/release.md | 4 ++++ pyproject.toml | 2 +- uv.lock | 2 +- 3 files changed, 6 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git a/docs/release.md b/docs/release.md index a86103f96..8498c8b17 100644 --- a/docs/release.md +++ b/docs/release.md @@ -19,6 +19,10 @@ We will increment `Z` for non-breaking changes: ## Breaking change changelog +### 0.2.0 + +In this version, a few places that used to take `Agent` as an arg, now take `AgentBase` as an arg instead. For example, the `list_tools()` call in MCP servers. This is a purely typing change, you will still receive `Agent` objects. To update, just fix type errors by replacing `Agent` with `AgentBase`. + ### 0.1.0 In this version, [`MCPServer.list_tools()`][agents.mcp.server.MCPServer] has two new params: `run_context` and `agent`. You'll need to add these params to any classes that subclass `MCPServer`. diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index dfceb88f9..0f9b70852 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -1,6 +1,6 @@ [project] name = "openai-agents" -version = "0.1.0" +version = "0.2.0" description = "OpenAI Agents SDK" readme = "README.md" requires-python = ">=3.9" diff --git a/uv.lock b/uv.lock index c6d04a424..7d0621d88 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1480,7 +1480,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai-agents" -version = "0.1.0" +version = "0.2.0" source = { editable = "." } dependencies = [ { name = "griffe" }, From c7d50cb1f1d4946ccca4d4c7d5592e2600f6779e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Jul 2025 15:46:09 -0400 Subject: [PATCH 183/186] Realtime: use SDK types for all messages (#1134) To ensure we are using correct events, using the realtime types from the openai sdk. Added conversion tests as well. --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1135 * __->__ #1134 --- pyproject.toml | 2 +- src/agents/realtime/items.py | 1 + src/agents/realtime/openai_realtime.py | 262 +++++++++------ tests/realtime/test_conversion_helpers.py | 375 ++++++++++++++++++++++ tests/realtime/test_openai_realtime.py | 1 + tests/realtime/test_tracing.py | 66 ++-- uv.lock | 8 +- 7 files changed, 575 insertions(+), 140 deletions(-) create mode 100644 tests/realtime/test_conversion_helpers.py diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index 0f9b70852..b654f0c3d 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -7,7 +7,7 @@ requires-python = ">=3.9" license = "MIT" authors = [{ name = "OpenAI", email = "support@openai.com" }] dependencies = [ - "openai>=1.93.1, <2", + "openai>=1.96.0, <2", "pydantic>=2.10, <3", "griffe>=1.5.6, <2", "typing-extensions>=4.12.2, <5", diff --git a/src/agents/realtime/items.py b/src/agents/realtime/items.py index a835e7a88..4d618f3a9 100644 --- a/src/agents/realtime/items.py +++ b/src/agents/realtime/items.py @@ -73,6 +73,7 @@ class AssistantMessageItem(BaseModel): class RealtimeToolCallItem(BaseModel): item_id: str previous_item_id: str | None = None + call_id: str | None type: Literal["function_call"] = "function_call" status: Literal["in_progress", "completed"] arguments: str diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index 1c4a4de3c..129d89c49 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -10,14 +10,47 @@ import pydantic import websockets -from openai.types.beta.realtime.conversation_item import ConversationItem +from openai.types.beta.realtime.conversation_item import ( + ConversationItem, + ConversationItem as OpenAIConversationItem, +) +from openai.types.beta.realtime.conversation_item_content import ( + ConversationItemContent as OpenAIConversationItemContent, +) +from openai.types.beta.realtime.conversation_item_create_event import ( + ConversationItemCreateEvent as OpenAIConversationItemCreateEvent, +) +from openai.types.beta.realtime.conversation_item_retrieve_event import ( + ConversationItemRetrieveEvent as OpenAIConversationItemRetrieveEvent, +) +from openai.types.beta.realtime.conversation_item_truncate_event import ( + ConversationItemTruncateEvent as OpenAIConversationItemTruncateEvent, +) +from openai.types.beta.realtime.input_audio_buffer_append_event import ( + InputAudioBufferAppendEvent as OpenAIInputAudioBufferAppendEvent, +) +from openai.types.beta.realtime.input_audio_buffer_commit_event import ( + InputAudioBufferCommitEvent as OpenAIInputAudioBufferCommitEvent, +) +from openai.types.beta.realtime.realtime_client_event import ( + RealtimeClientEvent as OpenAIRealtimeClientEvent, +) from openai.types.beta.realtime.realtime_server_event import ( RealtimeServerEvent as OpenAIRealtimeServerEvent, ) from openai.types.beta.realtime.response_audio_delta_event import ResponseAudioDeltaEvent +from openai.types.beta.realtime.response_cancel_event import ( + ResponseCancelEvent as OpenAIResponseCancelEvent, +) +from openai.types.beta.realtime.response_create_event import ( + ResponseCreateEvent as OpenAIResponseCreateEvent, +) from openai.types.beta.realtime.session_update_event import ( Session as OpenAISessionObject, SessionTool as OpenAISessionTool, + SessionTracing as OpenAISessionTracing, + SessionTracingTracingConfiguration as OpenAISessionTracingConfiguration, + SessionUpdateEvent as OpenAISessionUpdateEvent, ) from pydantic import TypeAdapter from typing_extensions import assert_never @@ -135,12 +168,11 @@ async def _send_tracing_config( ) -> None: """Update tracing configuration via session.update event.""" if tracing_config is not None: + converted_tracing_config = _ConversionHelper.convert_tracing_config(tracing_config) await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "session.update", - "other_data": {"session": {"tracing": tracing_config}}, - } + OpenAISessionUpdateEvent( + session=OpenAISessionObject(tracing=converted_tracing_config), + type="session.update", ) ) @@ -199,7 +231,11 @@ async def _listen_for_messages(self): async def send_event(self, event: RealtimeModelSendEvent) -> None: """Send an event to the model.""" if isinstance(event, RealtimeModelSendRawMessage): - await self._send_raw_message(event) + converted = _ConversionHelper.try_convert_raw_message(event) + if converted is not None: + await self._send_raw_message(converted) + else: + logger.error(f"Failed to convert raw message: {event}") elif isinstance(event, RealtimeModelSendUserInput): await self._send_user_input(event) elif isinstance(event, RealtimeModelSendAudio): @@ -214,77 +250,33 @@ async def send_event(self, event: RealtimeModelSendEvent) -> None: assert_never(event) raise ValueError(f"Unknown event type: {type(event)}") - async def _send_raw_message(self, event: RealtimeModelSendRawMessage) -> None: + async def _send_raw_message(self, event: OpenAIRealtimeClientEvent) -> None: """Send a raw message to the model.""" assert self._websocket is not None, "Not connected" - converted_event = { - "type": event.message["type"], - } - - converted_event.update(event.message.get("other_data", {})) - - await self._websocket.send(json.dumps(converted_event)) + await self._websocket.send(event.model_dump_json(exclude_none=True, exclude_unset=True)) async def _send_user_input(self, event: RealtimeModelSendUserInput) -> None: - message = ( - event.user_input - if isinstance(event.user_input, dict) - else { - "type": "message", - "role": "user", - "content": [{"type": "input_text", "text": event.user_input}], - } - ) - other_data = { - "item": message, - } - - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={"type": "conversation.item.create", "other_data": other_data} - ) - ) - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.create"}) - ) + converted = _ConversionHelper.convert_user_input_to_item_create(event) + await self._send_raw_message(converted) + await self._send_raw_message(OpenAIResponseCreateEvent(type="response.create")) async def _send_audio(self, event: RealtimeModelSendAudio) -> None: - base64_audio = base64.b64encode(event.audio).decode("utf-8") - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "input_audio_buffer.append", - "other_data": { - "audio": base64_audio, - }, - } - ) - ) + converted = _ConversionHelper.convert_audio_to_input_audio_buffer_append(event) + await self._send_raw_message(converted) if event.commit: await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "input_audio_buffer.commit"}) + OpenAIInputAudioBufferCommitEvent(type="input_audio_buffer.commit") ) async def _send_tool_output(self, event: RealtimeModelSendToolOutput) -> None: - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "conversation.item.create", - "other_data": { - "item": { - "type": "function_call_output", - "output": event.output, - "call_id": event.tool_call.id, - }, - }, - } - ) - ) + converted = _ConversionHelper.convert_tool_output(event) + await self._send_raw_message(converted) tool_item = RealtimeToolCallItem( item_id=event.tool_call.id or "", previous_item_id=event.tool_call.previous_item_id, + call_id=event.tool_call.call_id, type="function_call", status="completed", arguments=event.tool_call.arguments, @@ -294,9 +286,7 @@ async def _send_tool_output(self, event: RealtimeModelSendToolOutput) -> None: await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=tool_item)) if event.start_response: - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.create"}) - ) + await self._send_raw_message(OpenAIResponseCreateEvent(type="response.create")) async def _send_interrupt(self, event: RealtimeModelSendInterrupt) -> None: if not self._current_item_id or not self._audio_start_time: @@ -307,18 +297,12 @@ async def _send_interrupt(self, event: RealtimeModelSendInterrupt) -> None: elapsed_time_ms = (datetime.now() - self._audio_start_time).total_seconds() * 1000 if elapsed_time_ms > 0 and elapsed_time_ms < self._audio_length_ms: await self._emit_event(RealtimeModelAudioInterruptedEvent()) - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "conversation.item.truncate", - "other_data": { - "item_id": self._current_item_id, - "content_index": self._current_audio_content_index, - "audio_end_ms": elapsed_time_ms, - }, - } - ) + converted = _ConversionHelper.convert_interrupt( + self._current_item_id, + self._current_audio_content_index or 0, + int(elapsed_time_ms), ) + await self._send_raw_message(converted) self._current_item_id = None self._audio_start_time = None @@ -354,6 +338,7 @@ async def _handle_output_item(self, item: ConversationItem) -> None: tool_call = RealtimeToolCallItem( item_id=item.id or "", previous_item_id=None, + call_id=item.call_id, type="function_call", # We use the same item for tool call and output, so it will be completed by the # output being added @@ -365,7 +350,7 @@ async def _handle_output_item(self, item: ConversationItem) -> None: await self._emit_event(RealtimeModelItemUpdatedEvent(item=tool_call)) await self._emit_event( RealtimeModelToolCallEvent( - call_id=item.id or "", + call_id=item.call_id or "", name=item.name or "", arguments=item.arguments or "", id=item.id or "", @@ -404,9 +389,7 @@ async def close(self) -> None: async def _cancel_response(self) -> None: if self._ongoing_response: - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage(message={"type": "response.cancel"}) - ) + await self._send_raw_message(OpenAIResponseCancelEvent(type="response.cancel")) self._ongoing_response = False async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): @@ -466,16 +449,13 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed" or parsed.type == "conversation.item.truncated" ): - await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "conversation.item.retrieve", - "other_data": { - "item_id": self._current_item_id, - }, - } + if self._current_item_id: + await self._send_raw_message( + OpenAIConversationItemRetrieveEvent( + type="conversation.item.retrieve", + item_id=self._current_item_id, + ) ) - ) if parsed.type == "conversation.item.input_audio_transcription.completed": await self._emit_event( RealtimeModelInputAudioTranscriptionCompletedEvent( @@ -504,14 +484,7 @@ async def _handle_ws_event(self, event: dict[str, Any]): async def _update_session_config(self, model_settings: RealtimeSessionModelSettings) -> None: session_config = self._get_session_config(model_settings) await self._send_raw_message( - RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "session.update", - "other_data": { - "session": session_config.model_dump(exclude_unset=True, exclude_none=True) - }, - } - ) + OpenAISessionUpdateEvent(session=session_config, type="session.update") ) def _get_session_config( @@ -582,3 +555,98 @@ def conversation_item_to_realtime_message_item( "status": "in_progress", }, ) + + @classmethod + def try_convert_raw_message( + cls, message: RealtimeModelSendRawMessage + ) -> OpenAIRealtimeClientEvent | None: + try: + data = {} + data["type"] = message.message["type"] + data.update(message.message.get("other_data", {})) + return TypeAdapter(OpenAIRealtimeClientEvent).validate_python(data) + except Exception: + return None + + @classmethod + def convert_tracing_config( + cls, tracing_config: RealtimeModelTracingConfig | Literal["auto"] | None + ) -> OpenAISessionTracing | None: + if tracing_config is None: + return None + elif tracing_config == "auto": + return "auto" + return OpenAISessionTracingConfiguration( + group_id=tracing_config.get("group_id"), + metadata=tracing_config.get("metadata"), + workflow_name=tracing_config.get("workflow_name"), + ) + + @classmethod + def convert_user_input_to_conversation_item( + cls, event: RealtimeModelSendUserInput + ) -> OpenAIConversationItem: + user_input = event.user_input + + if isinstance(user_input, dict): + return OpenAIConversationItem( + type="message", + role="user", + content=[ + OpenAIConversationItemContent( + type="input_text", + text=item.get("text"), + ) + for item in user_input.get("content", []) + ], + ) + else: + return OpenAIConversationItem( + type="message", + role="user", + content=[OpenAIConversationItemContent(type="input_text", text=user_input)], + ) + + @classmethod + def convert_user_input_to_item_create( + cls, event: RealtimeModelSendUserInput + ) -> OpenAIRealtimeClientEvent: + return OpenAIConversationItemCreateEvent( + type="conversation.item.create", + item=cls.convert_user_input_to_conversation_item(event), + ) + + @classmethod + def convert_audio_to_input_audio_buffer_append( + cls, event: RealtimeModelSendAudio + ) -> OpenAIRealtimeClientEvent: + base64_audio = base64.b64encode(event.audio).decode("utf-8") + return OpenAIInputAudioBufferAppendEvent( + type="input_audio_buffer.append", + audio=base64_audio, + ) + + @classmethod + def convert_tool_output(cls, event: RealtimeModelSendToolOutput) -> OpenAIRealtimeClientEvent: + return OpenAIConversationItemCreateEvent( + type="conversation.item.create", + item=OpenAIConversationItem( + type="function_call_output", + output=event.output, + call_id=event.tool_call.call_id, + ), + ) + + @classmethod + def convert_interrupt( + cls, + current_item_id: str, + current_audio_content_index: int, + elapsed_time_ms: int, + ) -> OpenAIRealtimeClientEvent: + return OpenAIConversationItemTruncateEvent( + type="conversation.item.truncate", + item_id=current_item_id, + content_index=current_audio_content_index, + audio_end_ms=elapsed_time_ms, + ) diff --git a/tests/realtime/test_conversion_helpers.py b/tests/realtime/test_conversion_helpers.py new file mode 100644 index 000000000..2264407c9 --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_conversion_helpers.py @@ -0,0 +1,375 @@ +import base64 +from unittest.mock import Mock + +from openai.types.beta.realtime.conversation_item import ConversationItem +from openai.types.beta.realtime.conversation_item_create_event import ConversationItemCreateEvent +from openai.types.beta.realtime.conversation_item_truncate_event import ( + ConversationItemTruncateEvent, +) +from openai.types.beta.realtime.input_audio_buffer_append_event import InputAudioBufferAppendEvent +from openai.types.beta.realtime.session_update_event import ( + SessionTracingTracingConfiguration, +) + +from agents.realtime.config import RealtimeModelTracingConfig +from agents.realtime.model_inputs import ( + RealtimeModelSendAudio, + RealtimeModelSendRawMessage, + RealtimeModelSendToolOutput, + RealtimeModelSendUserInput, + RealtimeModelUserInputMessage, +) +from agents.realtime.openai_realtime import _ConversionHelper + + +class TestConversionHelperTryConvertRawMessage: + """Test suite for _ConversionHelper.try_convert_raw_message method.""" + + def test_try_convert_raw_message_valid_session_update(self): + """Test converting a valid session.update raw message.""" + raw_message = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "session.update", + "other_data": { + "session": { + "modalities": ["text", "audio"], + "voice": "ash", + } + }, + } + ) + + result = _ConversionHelper.try_convert_raw_message(raw_message) + + assert result is not None + assert result.type == "session.update" + + def test_try_convert_raw_message_valid_response_create(self): + """Test converting a valid response.create raw message.""" + raw_message = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "response.create", + "other_data": {}, + } + ) + + result = _ConversionHelper.try_convert_raw_message(raw_message) + + assert result is not None + assert result.type == "response.create" + + def test_try_convert_raw_message_invalid_type(self): + """Test converting an invalid message type returns None.""" + raw_message = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "invalid.message.type", + "other_data": {}, + } + ) + + result = _ConversionHelper.try_convert_raw_message(raw_message) + + assert result is None + + def test_try_convert_raw_message_malformed_data(self): + """Test converting malformed message data returns None.""" + raw_message = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "session.update", + "other_data": { + "session": "invalid_session_data" # Should be dict + }, + } + ) + + result = _ConversionHelper.try_convert_raw_message(raw_message) + + assert result is None + + def test_try_convert_raw_message_missing_type(self): + """Test converting message without type returns None.""" + raw_message = RealtimeModelSendRawMessage( + message={ + "type": "missing.type.test", + "other_data": {"some": "data"}, + } + ) + + result = _ConversionHelper.try_convert_raw_message(raw_message) + + assert result is None + + +class TestConversionHelperTracingConfig: + """Test suite for _ConversionHelper.convert_tracing_config method.""" + + def test_convert_tracing_config_none(self): + """Test converting None tracing config.""" + result = _ConversionHelper.convert_tracing_config(None) + assert result is None + + def test_convert_tracing_config_auto(self): + """Test converting 'auto' tracing config.""" + result = _ConversionHelper.convert_tracing_config("auto") + assert result == "auto" + + def test_convert_tracing_config_dict_full(self): + """Test converting full tracing config dict.""" + tracing_config: RealtimeModelTracingConfig = { + "group_id": "test-group", + "metadata": {"env": "test"}, + "workflow_name": "test-workflow", + } + + result = _ConversionHelper.convert_tracing_config(tracing_config) + + assert isinstance(result, SessionTracingTracingConfiguration) + assert result.group_id == "test-group" + assert result.metadata == {"env": "test"} + assert result.workflow_name == "test-workflow" + + def test_convert_tracing_config_dict_partial(self): + """Test converting partial tracing config dict.""" + tracing_config: RealtimeModelTracingConfig = { + "group_id": "test-group", + } + + result = _ConversionHelper.convert_tracing_config(tracing_config) + + assert isinstance(result, SessionTracingTracingConfiguration) + assert result.group_id == "test-group" + assert result.metadata is None + assert result.workflow_name is None + + def test_convert_tracing_config_empty_dict(self): + """Test converting empty tracing config dict.""" + tracing_config: RealtimeModelTracingConfig = {} + + result = _ConversionHelper.convert_tracing_config(tracing_config) + + assert isinstance(result, SessionTracingTracingConfiguration) + assert result.group_id is None + assert result.metadata is None + assert result.workflow_name is None + + +class TestConversionHelperUserInput: + """Test suite for _ConversionHelper user input conversion methods.""" + + def test_convert_user_input_to_conversation_item_string(self): + """Test converting string user input to conversation item.""" + event = RealtimeModelSendUserInput(user_input="Hello, world!") + + result = _ConversionHelper.convert_user_input_to_conversation_item(event) + + assert isinstance(result, ConversationItem) + assert result.type == "message" + assert result.role == "user" + assert result.content is not None + assert len(result.content) == 1 + assert result.content[0].type == "input_text" + assert result.content[0].text == "Hello, world!" + + def test_convert_user_input_to_conversation_item_dict(self): + """Test converting dict user input to conversation item.""" + user_input_dict: RealtimeModelUserInputMessage = { + "type": "message", + "role": "user", + "content": [ + {"type": "input_text", "text": "Hello"}, + {"type": "input_text", "text": "World"}, + ] + } + event = RealtimeModelSendUserInput(user_input=user_input_dict) + + result = _ConversionHelper.convert_user_input_to_conversation_item(event) + + assert isinstance(result, ConversationItem) + assert result.type == "message" + assert result.role == "user" + assert result.content is not None + assert len(result.content) == 2 + assert result.content[0].type == "input_text" + assert result.content[0].text == "Hello" + assert result.content[1].type == "input_text" + assert result.content[1].text == "World" + + def test_convert_user_input_to_conversation_item_dict_empty_content(self): + """Test converting dict user input with empty content.""" + user_input_dict: RealtimeModelUserInputMessage = { + "type": "message", + "role": "user", + "content": [] + } + event = RealtimeModelSendUserInput(user_input=user_input_dict) + + result = _ConversionHelper.convert_user_input_to_conversation_item(event) + + assert isinstance(result, ConversationItem) + assert result.type == "message" + assert result.role == "user" + assert result.content is not None + assert len(result.content) == 0 + + def test_convert_user_input_to_item_create(self): + """Test converting user input to item create event.""" + event = RealtimeModelSendUserInput(user_input="Test message") + + result = _ConversionHelper.convert_user_input_to_item_create(event) + + assert isinstance(result, ConversationItemCreateEvent) + assert result.type == "conversation.item.create" + assert isinstance(result.item, ConversationItem) + assert result.item.type == "message" + assert result.item.role == "user" + + +class TestConversionHelperAudio: + """Test suite for _ConversionHelper.convert_audio_to_input_audio_buffer_append.""" + + def test_convert_audio_to_input_audio_buffer_append(self): + """Test converting audio data to input audio buffer append event.""" + audio_data = b"test audio data" + event = RealtimeModelSendAudio(audio=audio_data, commit=False) + + result = _ConversionHelper.convert_audio_to_input_audio_buffer_append(event) + + assert isinstance(result, InputAudioBufferAppendEvent) + assert result.type == "input_audio_buffer.append" + + # Verify base64 encoding + expected_b64 = base64.b64encode(audio_data).decode("utf-8") + assert result.audio == expected_b64 + + def test_convert_audio_to_input_audio_buffer_append_empty(self): + """Test converting empty audio data.""" + audio_data = b"" + event = RealtimeModelSendAudio(audio=audio_data, commit=True) + + result = _ConversionHelper.convert_audio_to_input_audio_buffer_append(event) + + assert isinstance(result, InputAudioBufferAppendEvent) + assert result.type == "input_audio_buffer.append" + assert result.audio == "" + + def test_convert_audio_to_input_audio_buffer_append_large_data(self): + """Test converting large audio data.""" + audio_data = b"x" * 10000 # Large audio buffer + event = RealtimeModelSendAudio(audio=audio_data, commit=False) + + result = _ConversionHelper.convert_audio_to_input_audio_buffer_append(event) + + assert isinstance(result, InputAudioBufferAppendEvent) + assert result.type == "input_audio_buffer.append" + + # Verify it can be decoded back + decoded = base64.b64decode(result.audio) + assert decoded == audio_data + + +class TestConversionHelperToolOutput: + """Test suite for _ConversionHelper.convert_tool_output method.""" + + def test_convert_tool_output(self): + """Test converting tool output to conversation item create event.""" + mock_tool_call = Mock() + mock_tool_call.call_id = "call_123" + + event = RealtimeModelSendToolOutput( + tool_call=mock_tool_call, + output="Function executed successfully", + start_response=False, + ) + + result = _ConversionHelper.convert_tool_output(event) + + assert isinstance(result, ConversationItemCreateEvent) + assert result.type == "conversation.item.create" + assert isinstance(result.item, ConversationItem) + assert result.item.type == "function_call_output" + assert result.item.output == "Function executed successfully" + assert result.item.call_id == "call_123" + + def test_convert_tool_output_no_call_id(self): + """Test converting tool output with None call_id.""" + mock_tool_call = Mock() + mock_tool_call.call_id = None + + event = RealtimeModelSendToolOutput( + tool_call=mock_tool_call, + output="Output without call ID", + start_response=False, + ) + + result = _ConversionHelper.convert_tool_output(event) + + assert isinstance(result, ConversationItemCreateEvent) + assert result.type == "conversation.item.create" + assert result.item.call_id is None + + def test_convert_tool_output_empty_output(self): + """Test converting tool output with empty output.""" + mock_tool_call = Mock() + mock_tool_call.call_id = "call_456" + + event = RealtimeModelSendToolOutput( + tool_call=mock_tool_call, + output="", + start_response=True, + ) + + result = _ConversionHelper.convert_tool_output(event) + + assert isinstance(result, ConversationItemCreateEvent) + assert result.item.output == "" + assert result.item.call_id == "call_456" + + +class TestConversionHelperInterrupt: + """Test suite for _ConversionHelper.convert_interrupt method.""" + + def test_convert_interrupt(self): + """Test converting interrupt parameters to conversation item truncate event.""" + current_item_id = "item_789" + current_audio_content_index = 2 + elapsed_time_ms = 1500 + + result = _ConversionHelper.convert_interrupt( + current_item_id, current_audio_content_index, elapsed_time_ms + ) + + assert isinstance(result, ConversationItemTruncateEvent) + assert result.type == "conversation.item.truncate" + assert result.item_id == "item_789" + assert result.content_index == 2 + assert result.audio_end_ms == 1500 + + def test_convert_interrupt_zero_time(self): + """Test converting interrupt with zero elapsed time.""" + result = _ConversionHelper.convert_interrupt("item_1", 0, 0) + + assert isinstance(result, ConversationItemTruncateEvent) + assert result.type == "conversation.item.truncate" + assert result.item_id == "item_1" + assert result.content_index == 0 + assert result.audio_end_ms == 0 + + def test_convert_interrupt_large_values(self): + """Test converting interrupt with large values.""" + result = _ConversionHelper.convert_interrupt("item_xyz", 99, 999999) + + assert isinstance(result, ConversationItemTruncateEvent) + assert result.type == "conversation.item.truncate" + assert result.item_id == "item_xyz" + assert result.content_index == 99 + assert result.audio_end_ms == 999999 + + def test_convert_interrupt_empty_item_id(self): + """Test converting interrupt with empty item ID.""" + result = _ConversionHelper.convert_interrupt("", 1, 100) + + assert isinstance(result, ConversationItemTruncateEvent) + assert result.type == "conversation.item.truncate" + assert result.item_id == "" + assert result.content_index == 1 + assert result.audio_end_ms == 100 diff --git a/tests/realtime/test_openai_realtime.py b/tests/realtime/test_openai_realtime.py index 9ecc433ca..5cb0eb0fa 100644 --- a/tests/realtime/test_openai_realtime.py +++ b/tests/realtime/test_openai_realtime.py @@ -292,6 +292,7 @@ async def test_handle_tool_call_event_success(self, model): "output_index": 0, "item": { "id": "call_123", + "call_id": "call_123", "type": "function_call", "status": "completed", "name": "get_weather", diff --git a/tests/realtime/test_tracing.py b/tests/realtime/test_tracing.py index 4cff46c49..85da63897 100644 --- a/tests/realtime/test_tracing.py +++ b/tests/realtime/test_tracing.py @@ -99,22 +99,18 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): await model._handle_ws_event(session_created_event) # Should send session.update with tracing config - from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage - - expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "session.update", - "other_data": { - "session": { - "tracing": { - "workflow_name": "test_workflow", - "group_id": "group_123", - } - } - }, - } + from openai.types.beta.realtime.session_update_event import ( + SessionTracingTracingConfiguration, + SessionUpdateEvent, ) - mock_send_raw_message.assert_called_once_with(expected_event) + + mock_send_raw_message.assert_called_once() + call_args = mock_send_raw_message.call_args[0][0] + assert isinstance(call_args, SessionUpdateEvent) + assert call_args.type == "session.update" + assert isinstance(call_args.session.tracing, SessionTracingTracingConfiguration) + assert call_args.session.tracing.workflow_name == "test_workflow" + assert call_args.session.tracing.group_id == "group_123" @pytest.mark.asyncio async def test_send_tracing_config_auto_mode(self, model, mock_websocket): @@ -144,15 +140,13 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): await model._handle_ws_event(session_created_event) # Should send session.update with "auto" - from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage + from openai.types.beta.realtime.session_update_event import SessionUpdateEvent - expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "session.update", - "other_data": {"session": {"tracing": "auto"}}, - } - ) - mock_send_raw_message.assert_called_once_with(expected_event) + mock_send_raw_message.assert_called_once() + call_args = mock_send_raw_message.call_args[0][0] + assert isinstance(call_args, SessionUpdateEvent) + assert call_args.type == "session.update" + assert call_args.session.tracing == "auto" @pytest.mark.asyncio async def test_tracing_config_none_skips_session_update(self, model, mock_websocket): @@ -209,22 +203,18 @@ async def async_websocket(*args, **kwargs): await model._handle_ws_event(session_created_event) # Should send session.update with complete tracing config including metadata - from agents.realtime.model_inputs import RealtimeModelSendRawMessage - - expected_event = RealtimeModelSendRawMessage( - message={ - "type": "session.update", - "other_data": { - "session": { - "tracing": { - "workflow_name": "complex_workflow", - "metadata": complex_metadata, - } - } - }, - } + from openai.types.beta.realtime.session_update_event import ( + SessionTracingTracingConfiguration, + SessionUpdateEvent, ) - mock_send_raw_message.assert_called_once_with(expected_event) + + mock_send_raw_message.assert_called_once() + call_args = mock_send_raw_message.call_args[0][0] + assert isinstance(call_args, SessionUpdateEvent) + assert call_args.type == "session.update" + assert isinstance(call_args.session.tracing, SessionTracingTracingConfiguration) + assert call_args.session.tracing.workflow_name == "complex_workflow" + assert call_args.session.tracing.metadata == complex_metadata @pytest.mark.asyncio async def test_tracing_disabled_prevents_tracing(self, mock_websocket): diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 7d0621d88..3bff55bf9 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1461,7 +1461,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai" -version = "1.93.1" +version = "1.96.0" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio" }, @@ -1473,9 +1473,9 @@ dependencies = [ { name = "tqdm" }, { name = "typing-extensions" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/5e/a8/e4427729da048cb33bda15e70f09f7520bdf3577bafc546b135ecb36af7d/openai-1.93.1.tar.gz", hash = "sha256:11eb8932965d0f79ecc4cb38a60a0c4cef4bcd5fcf08b99fc9a399fa5f1e50ab", size = 487124, upload-time = "2025-07-07T16:40:38.389Z" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/47/7d/dbc636786f8bf029600abdbf89da74706bdde37c4fe1471ce78834a7ecaa/openai-1.96.0.tar.gz", hash = "sha256:36e34b5aa2c9c0380c1934fa16ba53b3b3c6462450b4c008b98859b9b6424cf7", size = 488898, upload-time = "2025-07-15T15:56:52.853Z" } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/64/4f/875e5af1fb4e5ed4ea9e4a88f482d9ca2e48932105605b6c516e9a14de25/openai-1.93.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:a2c2946c4f21346d4902311a7440381fd8a33466ee7ca688133d1cad29a9357c", size = 755081, upload-time = "2025-07-07T16:40:36.585Z" }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/dc/63/e29319a52449b7ac4c3a13a1448a9fa326aa1263478eb4c4a9bcbbe95648/openai-1.96.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:4dee023520f8a70ddeaa9f4d6fb247e6dcafd79d2ebb415e3f85932d95aa64a0", size = 757092, upload-time = "2025-07-15T15:56:50.387Z" }, ] [[package]] @@ -1539,7 +1539,7 @@ requires-dist = [ { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.9.4,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, - { name = "openai", specifier = ">=1.93.1,<2" }, + { name = "openai", specifier = ">=1.96.0,<2" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, { name = "requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "types-requests", specifier = ">=2.0,<3" }, From 6293d663b6b5381a999352f7a787649b86baf67d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Jul 2025 15:47:24 -0400 Subject: [PATCH 184/186] Realtime: introduce a demo without a UI (#1135) The UI demo is nice, but this let you print more logs to the console (at the cost of being ugly) --- examples/realtime/demo.py | 3 +- examples/realtime/no_ui_demo.py | 178 ++++++++++++++++++++++++++++++++ 2 files changed, 180 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 examples/realtime/no_ui_demo.py diff --git a/examples/realtime/demo.py b/examples/realtime/demo.py index 3db051963..e366212d2 100644 --- a/examples/realtime/demo.py +++ b/examples/realtime/demo.py @@ -103,7 +103,8 @@ async def _on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: elif event.type == "history_added": pass elif event.type == "raw_model_event": - self.ui.log_message(f"Raw model event: {_truncate_str(str(event.data), 50)}") + if event.data.type != "error" and event.data.type != "exception": + self.ui.log_message(f"Raw model event: {event.data}") else: self.ui.log_message(f"Unknown event type: {event.type}") except Exception as e: diff --git a/examples/realtime/no_ui_demo.py b/examples/realtime/no_ui_demo.py new file mode 100644 index 000000000..ff53fea84 --- /dev/null +++ b/examples/realtime/no_ui_demo.py @@ -0,0 +1,178 @@ +import asyncio +import sys + +import numpy as np +import sounddevice as sd + +from agents import function_tool +from agents.realtime import RealtimeAgent, RealtimeRunner, RealtimeSession, RealtimeSessionEvent + +# Audio configuration +CHUNK_LENGTH_S = 0.05 # 50ms +SAMPLE_RATE = 24000 +FORMAT = np.int16 +CHANNELS = 1 + +# Set up logging for OpenAI agents SDK +# logging.basicConfig( +# level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s" +# ) +# logger.logger.setLevel(logging.ERROR) + + +@function_tool +def get_weather(city: str) -> str: + """Get the weather in a city.""" + return f"The weather in {city} is sunny." + + +agent = RealtimeAgent( + name="Assistant", + instructions="You always greet the user with 'Top of the morning to you'.", + tools=[get_weather], +) + + +def _truncate_str(s: str, max_length: int) -> str: + if len(s) > max_length: + return s[:max_length] + "..." + return s + + +class NoUIDemo: + def __init__(self) -> None: + self.session: RealtimeSession | None = None + self.audio_stream: sd.InputStream | None = None + self.audio_player: sd.OutputStream | None = None + self.recording = False + + async def run(self) -> None: + print("Connecting, may take a few seconds...") + + # Initialize audio player + self.audio_player = sd.OutputStream( + channels=CHANNELS, + samplerate=SAMPLE_RATE, + dtype=FORMAT, + ) + self.audio_player.start() + + try: + runner = RealtimeRunner(agent) + async with await runner.run() as session: + self.session = session + print("Connected. Starting audio recording...") + + # Start audio recording + await self.start_audio_recording() + print("Audio recording started. You can start speaking - expect lots of logs!") + + # Process session events + async for event in session: + await self._on_event(event) + + finally: + # Clean up audio player + if self.audio_player and self.audio_player.active: + self.audio_player.stop() + if self.audio_player: + self.audio_player.close() + + print("Session ended") + + async def start_audio_recording(self) -> None: + """Start recording audio from the microphone.""" + # Set up audio input stream + self.audio_stream = sd.InputStream( + channels=CHANNELS, + samplerate=SAMPLE_RATE, + dtype=FORMAT, + ) + + self.audio_stream.start() + self.recording = True + + # Start audio capture task + asyncio.create_task(self.capture_audio()) + + async def capture_audio(self) -> None: + """Capture audio from the microphone and send to the session.""" + if not self.audio_stream or not self.session: + return + + # Buffer size in samples + read_size = int(SAMPLE_RATE * CHUNK_LENGTH_S) + + try: + while self.recording: + # Check if there's enough data to read + if self.audio_stream.read_available < read_size: + await asyncio.sleep(0.01) + continue + + # Read audio data + data, _ = self.audio_stream.read(read_size) + + # Convert numpy array to bytes + audio_bytes = data.tobytes() + + # Send audio to session + await self.session.send_audio(audio_bytes) + + # Yield control back to event loop + await asyncio.sleep(0) + + except Exception as e: + print(f"Audio capture error: {e}") + finally: + if self.audio_stream and self.audio_stream.active: + self.audio_stream.stop() + if self.audio_stream: + self.audio_stream.close() + + async def _on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: + """Handle session events.""" + try: + if event.type == "agent_start": + print(f"Agent started: {event.agent.name}") + elif event.type == "agent_end": + print(f"Agent ended: {event.agent.name}") + elif event.type == "handoff": + print(f"Handoff from {event.from_agent.name} to {event.to_agent.name}") + elif event.type == "tool_start": + print(f"Tool started: {event.tool.name}") + elif event.type == "tool_end": + print(f"Tool ended: {event.tool.name}; output: {event.output}") + elif event.type == "audio_end": + print("Audio ended") + elif event.type == "audio": + # Play audio through speakers + np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) + if self.audio_player: + try: + self.audio_player.write(np_audio) + except Exception as e: + print(f"Audio playback error: {e}") + elif event.type == "audio_interrupted": + print("Audio interrupted") + elif event.type == "error": + print(f"Error: {event.error}") + elif event.type == "history_updated": + pass # Skip these frequent events + elif event.type == "history_added": + pass # Skip these frequent events + elif event.type == "raw_model_event": + print(f"Raw model event: {_truncate_str(str(event.data), 50)}") + else: + print(f"Unknown event type: {event.type}") + except Exception as e: + print(f"Error processing event: {_truncate_str(str(e), 50)}") + + +if __name__ == "__main__": + demo = NoUIDemo() + try: + asyncio.run(demo.run()) + except KeyboardInterrupt: + print("\nExiting...") + sys.exit(0) From 479c1716037cce3d922ff241e40da74b3a609a99 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Jul 2025 23:11:20 -0400 Subject: [PATCH 185/186] Realtime: handoffs (#1139) --- [//]: # (BEGIN SAPLING FOOTER) * #1141 * __->__ #1139 --- src/agents/agent.py | 2 +- src/agents/guardrail.py | 2 +- src/agents/handoffs.py | 46 +++++-- src/agents/models/chatcmpl_converter.py | 2 +- src/agents/models/openai_responses.py | 2 +- src/agents/realtime/__init__.py | 3 + src/agents/realtime/agent.py | 11 +- src/agents/realtime/config.py | 2 + src/agents/realtime/handoffs.py | 165 +++++++++++++++++++++++ src/agents/realtime/openai_realtime.py | 20 ++- src/agents/realtime/session.py | 43 +++++- tests/realtime/test_realtime_handoffs.py | 96 +++++++++++++ tests/realtime/test_session.py | 42 +++--- tests/test_handoff_tool.py | 5 + 14 files changed, 393 insertions(+), 48 deletions(-) create mode 100644 src/agents/realtime/handoffs.py create mode 100644 tests/realtime/test_realtime_handoffs.py diff --git a/src/agents/agent.py b/src/agents/agent.py index 9c107a81b..b67a12c0d 100644 --- a/src/agents/agent.py +++ b/src/agents/agent.py @@ -158,7 +158,7 @@ class Agent(AgentBase, Generic[TContext]): usable with OpenAI models, using the Responses API. """ - handoffs: list[Agent[Any] | Handoff[TContext]] = field(default_factory=list) + handoffs: list[Agent[Any] | Handoff[TContext, Any]] = field(default_factory=list) """Handoffs are sub-agents that the agent can delegate to. You can provide a list of handoffs, and the agent can choose to delegate to them if relevant. Allows for separation of concerns and modularity. diff --git a/src/agents/guardrail.py b/src/agents/guardrail.py index f8a272b53..2bb0f014e 100644 --- a/src/agents/guardrail.py +++ b/src/agents/guardrail.py @@ -244,7 +244,7 @@ def decorator( return InputGuardrail( guardrail_function=f, # If not set, guardrail name uses the function’s name by default. - name=name if name else f.__name__ + name=name if name else f.__name__, ) if func is not None: diff --git a/src/agents/handoffs.py b/src/agents/handoffs.py index cb2752e4f..1ad8831f0 100644 --- a/src/agents/handoffs.py +++ b/src/agents/handoffs.py @@ -18,12 +18,15 @@ from .util._types import MaybeAwaitable if TYPE_CHECKING: - from .agent import Agent + from .agent import Agent, AgentBase # The handoff input type is the type of data passed when the agent is called via a handoff. THandoffInput = TypeVar("THandoffInput", default=Any) +# The agent type that the handoff returns +TAgent = TypeVar("TAgent", bound="AgentBase[Any]", default="Agent[Any]") + OnHandoffWithInput = Callable[[RunContextWrapper[Any], THandoffInput], Any] OnHandoffWithoutInput = Callable[[RunContextWrapper[Any]], Any] @@ -52,7 +55,7 @@ class HandoffInputData: @dataclass -class Handoff(Generic[TContext]): +class Handoff(Generic[TContext, TAgent]): """A handoff is when an agent delegates a task to another agent. For example, in a customer support scenario you might have a "triage agent" that determines which agent should handle the user's request, and sub-agents that specialize in different @@ -69,7 +72,7 @@ class Handoff(Generic[TContext]): """The JSON schema for the handoff input. Can be empty if the handoff does not take an input. """ - on_invoke_handoff: Callable[[RunContextWrapper[Any], str], Awaitable[Agent[TContext]]] + on_invoke_handoff: Callable[[RunContextWrapper[Any], str], Awaitable[TAgent]] """The function that invokes the handoff. The parameters passed are: 1. The handoff run context 2. The arguments from the LLM, as a JSON string. Empty string if input_json_schema is empty. @@ -100,20 +103,22 @@ class Handoff(Generic[TContext]): True, as it increases the likelihood of correct JSON input. """ - is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True + is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], AgentBase[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = ( + True + ) """Whether the handoff is enabled. Either a bool or a Callable that takes the run context and agent and returns whether the handoff is enabled. You can use this to dynamically enable/disable a handoff based on your context/state.""" - def get_transfer_message(self, agent: Agent[Any]) -> str: + def get_transfer_message(self, agent: AgentBase[Any]) -> str: return json.dumps({"assistant": agent.name}) @classmethod - def default_tool_name(cls, agent: Agent[Any]) -> str: + def default_tool_name(cls, agent: AgentBase[Any]) -> str: return _transforms.transform_string_function_style(f"transfer_to_{agent.name}") @classmethod - def default_tool_description(cls, agent: Agent[Any]) -> str: + def default_tool_description(cls, agent: AgentBase[Any]) -> str: return ( f"Handoff to the {agent.name} agent to handle the request. " f"{agent.handoff_description or ''}" @@ -128,7 +133,7 @@ def handoff( tool_description_override: str | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, -) -> Handoff[TContext]: ... +) -> Handoff[TContext, Agent[TContext]]: ... @overload @@ -141,7 +146,7 @@ def handoff( tool_name_override: str | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, -) -> Handoff[TContext]: ... +) -> Handoff[TContext, Agent[TContext]]: ... @overload @@ -153,7 +158,7 @@ def handoff( tool_name_override: str | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, -) -> Handoff[TContext]: ... +) -> Handoff[TContext, Agent[TContext]]: ... def handoff( @@ -163,8 +168,9 @@ def handoff( on_handoff: OnHandoffWithInput[THandoffInput] | OnHandoffWithoutInput | None = None, input_type: type[THandoffInput] | None = None, input_filter: Callable[[HandoffInputData], HandoffInputData] | None = None, - is_enabled: bool | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, -) -> Handoff[TContext]: + is_enabled: bool + | Callable[[RunContextWrapper[Any], Agent[TContext]], MaybeAwaitable[bool]] = True, +) -> Handoff[TContext, Agent[TContext]]: """Create a handoff from an agent. Args: @@ -202,7 +208,7 @@ def handoff( async def _invoke_handoff( ctx: RunContextWrapper[Any], input_json: str | None = None - ) -> Agent[Any]: + ) -> Agent[TContext]: if input_type is not None and type_adapter is not None: if input_json is None: _error_tracing.attach_error_to_current_span( @@ -239,6 +245,18 @@ async def _invoke_handoff( # If there is a need, we can make this configurable in the future input_json_schema = ensure_strict_json_schema(input_json_schema) + async def _is_enabled(ctx: RunContextWrapper[Any], agent_base: AgentBase[Any]) -> bool: + from .agent import Agent + + assert callable(is_enabled), "is_enabled must be non-null here" + assert isinstance(agent_base, Agent), "Can't handoff to a non-Agent" + result = is_enabled(ctx, agent_base) + + if inspect.isawaitable(result): + return await result + + return result + return Handoff( tool_name=tool_name, tool_description=tool_description, @@ -246,5 +264,5 @@ async def _invoke_handoff( on_invoke_handoff=_invoke_handoff, input_filter=input_filter, agent_name=agent.name, - is_enabled=is_enabled, + is_enabled=_is_enabled if callable(is_enabled) else is_enabled, ) diff --git a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py index d3c71c24e..351dc5db7 100644 --- a/src/agents/models/chatcmpl_converter.py +++ b/src/agents/models/chatcmpl_converter.py @@ -484,7 +484,7 @@ def tool_to_openai(cls, tool: Tool) -> ChatCompletionToolParam: ) @classmethod - def convert_handoff_tool(cls, handoff: Handoff[Any]) -> ChatCompletionToolParam: + def convert_handoff_tool(cls, handoff: Handoff[Any, Any]) -> ChatCompletionToolParam: return { "type": "function", "function": { diff --git a/src/agents/models/openai_responses.py b/src/agents/models/openai_responses.py index 76c67903c..f6da60b08 100644 --- a/src/agents/models/openai_responses.py +++ b/src/agents/models/openai_responses.py @@ -370,7 +370,7 @@ def get_response_format( def convert_tools( cls, tools: list[Tool], - handoffs: list[Handoff[Any]], + handoffs: list[Handoff[Any, Any]], ) -> ConvertedTools: converted_tools: list[ToolParam] = [] includes: list[ResponseIncludable] = [] diff --git a/src/agents/realtime/__init__.py b/src/agents/realtime/__init__.py index 0e3e12f75..49c131389 100644 --- a/src/agents/realtime/__init__.py +++ b/src/agents/realtime/__init__.py @@ -30,6 +30,7 @@ RealtimeToolEnd, RealtimeToolStart, ) +from .handoffs import realtime_handoff from .items import ( AssistantMessageItem, AssistantText, @@ -92,6 +93,8 @@ "RealtimeAgentHooks", "RealtimeRunHooks", "RealtimeRunner", + # Handoffs + "realtime_handoff", # Config "RealtimeAudioFormat", "RealtimeClientMessage", diff --git a/src/agents/realtime/agent.py b/src/agents/realtime/agent.py index 9bbed8cb4..30e80a95b 100644 --- a/src/agents/realtime/agent.py +++ b/src/agents/realtime/agent.py @@ -3,10 +3,11 @@ import dataclasses import inspect from collections.abc import Awaitable -from dataclasses import dataclass +from dataclasses import dataclass, field from typing import Any, Callable, Generic, cast from ..agent import AgentBase +from ..handoffs import Handoff from ..lifecycle import AgentHooksBase, RunHooksBase from ..logger import logger from ..run_context import RunContextWrapper, TContext @@ -53,6 +54,14 @@ class RealtimeAgent(AgentBase, Generic[TContext]): return a string. """ + handoffs: list[RealtimeAgent[Any] | Handoff[TContext, RealtimeAgent[Any]]] = field( + default_factory=list + ) + """Handoffs are sub-agents that the agent can delegate to. You can provide a list of handoffs, + and the agent can choose to delegate to them if relevant. Allows for separation of concerns and + modularity. + """ + hooks: RealtimeAgentHooks | None = None """A class that receives callbacks on various lifecycle events for this agent. """ diff --git a/src/agents/realtime/config.py b/src/agents/realtime/config.py index 7f874cfb0..6e7e3f4be 100644 --- a/src/agents/realtime/config.py +++ b/src/agents/realtime/config.py @@ -9,6 +9,7 @@ from typing_extensions import NotRequired, TypeAlias, TypedDict from ..guardrail import OutputGuardrail +from ..handoffs import Handoff from ..model_settings import ToolChoice from ..tool import Tool @@ -71,6 +72,7 @@ class RealtimeSessionModelSettings(TypedDict): tool_choice: NotRequired[ToolChoice] tools: NotRequired[list[Tool]] + handoffs: NotRequired[list[Handoff]] tracing: NotRequired[RealtimeModelTracingConfig | None] diff --git a/src/agents/realtime/handoffs.py b/src/agents/realtime/handoffs.py new file mode 100644 index 000000000..a3e5151f6 --- /dev/null +++ b/src/agents/realtime/handoffs.py @@ -0,0 +1,165 @@ +from __future__ import annotations + +import inspect +from typing import TYPE_CHECKING, Any, Callable, cast, overload + +from pydantic import TypeAdapter +from typing_extensions import TypeVar + +from ..exceptions import ModelBehaviorError, UserError +from ..handoffs import Handoff +from ..run_context import RunContextWrapper, TContext +from ..strict_schema import ensure_strict_json_schema +from ..tracing.spans import SpanError +from ..util import _error_tracing, _json +from ..util._types import MaybeAwaitable + +if TYPE_CHECKING: + from ..agent import AgentBase + from . import RealtimeAgent + + +# The handoff input type is the type of data passed when the agent is called via a handoff. +THandoffInput = TypeVar("THandoffInput", default=Any) + +OnHandoffWithInput = Callable[[RunContextWrapper[Any], THandoffInput], Any] +OnHandoffWithoutInput = Callable[[RunContextWrapper[Any]], Any] + + +@overload +def realtime_handoff( + agent: RealtimeAgent[TContext], + *, + tool_name_override: str | None = None, + tool_description_override: str | None = None, + is_enabled: bool + | Callable[[RunContextWrapper[Any], RealtimeAgent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, +) -> Handoff[TContext, RealtimeAgent[TContext]]: ... + + +@overload +def realtime_handoff( + agent: RealtimeAgent[TContext], + *, + on_handoff: OnHandoffWithInput[THandoffInput], + input_type: type[THandoffInput], + tool_description_override: str | None = None, + tool_name_override: str | None = None, + is_enabled: bool + | Callable[[RunContextWrapper[Any], RealtimeAgent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, +) -> Handoff[TContext, RealtimeAgent[TContext]]: ... + + +@overload +def realtime_handoff( + agent: RealtimeAgent[TContext], + *, + on_handoff: OnHandoffWithoutInput, + tool_description_override: str | None = None, + tool_name_override: str | None = None, + is_enabled: bool + | Callable[[RunContextWrapper[Any], RealtimeAgent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, +) -> Handoff[TContext, RealtimeAgent[TContext]]: ... + + +def realtime_handoff( + agent: RealtimeAgent[TContext], + tool_name_override: str | None = None, + tool_description_override: str | None = None, + on_handoff: OnHandoffWithInput[THandoffInput] | OnHandoffWithoutInput | None = None, + input_type: type[THandoffInput] | None = None, + is_enabled: bool + | Callable[[RunContextWrapper[Any], RealtimeAgent[Any]], MaybeAwaitable[bool]] = True, +) -> Handoff[TContext, RealtimeAgent[TContext]]: + """Create a handoff from a RealtimeAgent. + + Args: + agent: The RealtimeAgent to handoff to, or a function that returns a RealtimeAgent. + tool_name_override: Optional override for the name of the tool that represents the handoff. + tool_description_override: Optional override for the description of the tool that + represents the handoff. + on_handoff: A function that runs when the handoff is invoked. + input_type: the type of the input to the handoff. If provided, the input will be validated + against this type. Only relevant if you pass a function that takes an input. + is_enabled: Whether the handoff is enabled. Can be a bool or a callable that takes the run + context and agent and returns whether the handoff is enabled. Disabled handoffs are + hidden from the LLM at runtime. + + Note: input_filter is not supported for RealtimeAgent handoffs. + """ + assert (on_handoff and input_type) or not (on_handoff and input_type), ( + "You must provide either both on_handoff and input_type, or neither" + ) + type_adapter: TypeAdapter[Any] | None + if input_type is not None: + assert callable(on_handoff), "on_handoff must be callable" + sig = inspect.signature(on_handoff) + if len(sig.parameters) != 2: + raise UserError("on_handoff must take two arguments: context and input") + + type_adapter = TypeAdapter(input_type) + input_json_schema = type_adapter.json_schema() + else: + type_adapter = None + input_json_schema = {} + if on_handoff is not None: + sig = inspect.signature(on_handoff) + if len(sig.parameters) != 1: + raise UserError("on_handoff must take one argument: context") + + async def _invoke_handoff( + ctx: RunContextWrapper[Any], input_json: str | None = None + ) -> RealtimeAgent[TContext]: + if input_type is not None and type_adapter is not None: + if input_json is None: + _error_tracing.attach_error_to_current_span( + SpanError( + message="Handoff function expected non-null input, but got None", + data={"details": "input_json is None"}, + ) + ) + raise ModelBehaviorError("Handoff function expected non-null input, but got None") + + validated_input = _json.validate_json( + json_str=input_json, + type_adapter=type_adapter, + partial=False, + ) + input_func = cast(OnHandoffWithInput[THandoffInput], on_handoff) + if inspect.iscoroutinefunction(input_func): + await input_func(ctx, validated_input) + else: + input_func(ctx, validated_input) + elif on_handoff is not None: + no_input_func = cast(OnHandoffWithoutInput, on_handoff) + if inspect.iscoroutinefunction(no_input_func): + await no_input_func(ctx) + else: + no_input_func(ctx) + + return agent + + tool_name = tool_name_override or Handoff.default_tool_name(agent) + tool_description = tool_description_override or Handoff.default_tool_description(agent) + + # Always ensure the input JSON schema is in strict mode + # If there is a need, we can make this configurable in the future + input_json_schema = ensure_strict_json_schema(input_json_schema) + + async def _is_enabled(ctx: RunContextWrapper[Any], agent_base: AgentBase[Any]) -> bool: + assert callable(is_enabled), "is_enabled must be non-null here" + assert isinstance(agent_base, RealtimeAgent), "Can't handoff to a non-RealtimeAgent" + result = is_enabled(ctx, agent_base) + if inspect.isawaitable(result): + return await result + return result + + return Handoff( + tool_name=tool_name, + tool_description=tool_description, + input_json_schema=input_json_schema, + on_invoke_handoff=_invoke_handoff, + input_filter=None, # Not supported for RealtimeAgent handoffs + agent_name=agent.name, + is_enabled=_is_enabled if callable(is_enabled) else is_enabled, + ) diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index 129d89c49..bbffaeefa 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -56,6 +56,7 @@ from typing_extensions import assert_never from websockets.asyncio.client import ClientConnection +from agents.handoffs import Handoff from agents.tool import FunctionTool, Tool from agents.util._types import MaybeAwaitable @@ -519,10 +520,14 @@ def _get_session_config( "tool_choice", DEFAULT_MODEL_SETTINGS.get("tool_choice"), # type: ignore ), - tools=self._tools_to_session_tools(model_settings.get("tools", [])), + tools=self._tools_to_session_tools( + tools=model_settings.get("tools", []), handoffs=model_settings.get("handoffs", []) + ), ) - def _tools_to_session_tools(self, tools: list[Tool]) -> list[OpenAISessionTool]: + def _tools_to_session_tools( + self, tools: list[Tool], handoffs: list[Handoff] + ) -> list[OpenAISessionTool]: converted_tools: list[OpenAISessionTool] = [] for tool in tools: if not isinstance(tool, FunctionTool): @@ -535,6 +540,17 @@ def _tools_to_session_tools(self, tools: list[Tool]) -> list[OpenAISessionTool]: type="function", ) ) + + for handoff in handoffs: + converted_tools.append( + OpenAISessionTool( + name=handoff.tool_name, + description=handoff.tool_description, + parameters=handoff.input_json_schema, + type="function", + ) + ) + return converted_tools diff --git a/src/agents/realtime/session.py b/src/agents/realtime/session.py index 07791c8d8..6df35b438 100644 --- a/src/agents/realtime/session.py +++ b/src/agents/realtime/session.py @@ -1,6 +1,7 @@ from __future__ import annotations import asyncio +import inspect from collections.abc import AsyncIterator from typing import Any, cast @@ -31,6 +32,7 @@ RealtimeToolEnd, RealtimeToolStart, ) +from .handoffs import realtime_handoff from .items import InputAudio, InputText, RealtimeItem from .model import RealtimeModel, RealtimeModelConfig, RealtimeModelListener from .model_events import ( @@ -255,9 +257,12 @@ async def _put_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: """Handle a tool call event.""" - all_tools = await self._current_agent.get_all_tools(self._context_wrapper) - function_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, FunctionTool)} - handoff_map = {tool.name: tool for tool in all_tools if isinstance(tool, Handoff)} + tools, handoffs = await asyncio.gather( + self._current_agent.get_all_tools(self._context_wrapper), + self._get_handoffs(self._current_agent, self._context_wrapper), + ) + function_map = {tool.name: tool for tool in tools if isinstance(tool, FunctionTool)} + handoff_map = {handoff.tool_name: handoff for handoff in handoffs} if event.name in function_map: await self._put_event( @@ -303,7 +308,9 @@ async def _handle_tool_call(self, event: RealtimeModelToolCallEvent) -> None: # Execute the handoff to get the new agent result = await handoff.on_invoke_handoff(self._context_wrapper, event.arguments) if not isinstance(result, RealtimeAgent): - raise UserError(f"Handoff {handoff.name} returned invalid result: {type(result)}") + raise UserError( + f"Handoff {handoff.tool_name} returned invalid result: {type(result)}" + ) # Store previous agent for event previous_agent = self._current_agent @@ -492,11 +499,37 @@ async def _get__updated_model_settings( self, new_agent: RealtimeAgent ) -> RealtimeSessionModelSettings: updated_settings: RealtimeSessionModelSettings = {} - instructions, tools = await asyncio.gather( + instructions, tools, handoffs = await asyncio.gather( new_agent.get_system_prompt(self._context_wrapper), new_agent.get_all_tools(self._context_wrapper), + self._get_handoffs(new_agent, self._context_wrapper), ) updated_settings["instructions"] = instructions or "" updated_settings["tools"] = tools or [] + updated_settings["handoffs"] = handoffs or [] return updated_settings + + @classmethod + async def _get_handoffs( + cls, agent: RealtimeAgent[Any], context_wrapper: RunContextWrapper[Any] + ) -> list[Handoff[Any, RealtimeAgent[Any]]]: + handoffs: list[Handoff[Any, RealtimeAgent[Any]]] = [] + for handoff_item in agent.handoffs: + if isinstance(handoff_item, Handoff): + handoffs.append(handoff_item) + elif isinstance(handoff_item, RealtimeAgent): + handoffs.append(realtime_handoff(handoff_item)) + + async def _check_handoff_enabled(handoff_obj: Handoff[Any, RealtimeAgent[Any]]) -> bool: + attr = handoff_obj.is_enabled + if isinstance(attr, bool): + return attr + res = attr(context_wrapper, agent) + if inspect.isawaitable(res): + return await res + return res + + results = await asyncio.gather(*(_check_handoff_enabled(h) for h in handoffs)) + enabled = [h for h, ok in zip(handoffs, results) if ok] + return enabled diff --git a/tests/realtime/test_realtime_handoffs.py b/tests/realtime/test_realtime_handoffs.py new file mode 100644 index 000000000..07385fe20 --- /dev/null +++ b/tests/realtime/test_realtime_handoffs.py @@ -0,0 +1,96 @@ +"""Tests for realtime handoff functionality.""" + +from unittest.mock import Mock + +import pytest + +from agents import Agent +from agents.realtime import RealtimeAgent, realtime_handoff + + +def test_realtime_handoff_creation(): + """Test basic realtime handoff creation.""" + realtime_agent = RealtimeAgent(name="test_agent") + handoff_obj = realtime_handoff(realtime_agent) + + assert handoff_obj.agent_name == "test_agent" + assert handoff_obj.tool_name == "transfer_to_test_agent" + assert handoff_obj.input_filter is None # Should not support input filters + assert handoff_obj.is_enabled is True + + +def test_realtime_handoff_with_custom_params(): + """Test realtime handoff with custom parameters.""" + realtime_agent = RealtimeAgent( + name="helper_agent", + handoff_description="Helps with general tasks", + ) + + handoff_obj = realtime_handoff( + realtime_agent, + tool_name_override="custom_handoff", + tool_description_override="Custom handoff description", + is_enabled=False, + ) + + assert handoff_obj.agent_name == "helper_agent" + assert handoff_obj.tool_name == "custom_handoff" + assert handoff_obj.tool_description == "Custom handoff description" + assert handoff_obj.is_enabled is False + + +@pytest.mark.asyncio +async def test_realtime_handoff_execution(): + """Test that realtime handoff returns the correct agent.""" + realtime_agent = RealtimeAgent(name="target_agent") + handoff_obj = realtime_handoff(realtime_agent) + + # Mock context + mock_context = Mock() + + # Execute handoff + result = await handoff_obj.on_invoke_handoff(mock_context, "") + + assert result is realtime_agent + assert isinstance(result, RealtimeAgent) + + +def test_realtime_handoff_with_on_handoff_callback(): + """Test realtime handoff with custom on_handoff callback.""" + realtime_agent = RealtimeAgent(name="callback_agent") + callback_called = [] + + def on_handoff_callback(ctx): + callback_called.append(True) + + handoff_obj = realtime_handoff( + realtime_agent, + on_handoff=on_handoff_callback, + ) + + assert handoff_obj.agent_name == "callback_agent" + + +def test_regular_agent_handoff_still_works(): + """Test that regular Agent handoffs still work with the new generic types.""" + from agents import handoff + + regular_agent = Agent(name="regular_agent") + handoff_obj = handoff(regular_agent) + + assert handoff_obj.agent_name == "regular_agent" + assert handoff_obj.tool_name == "transfer_to_regular_agent" + # Regular agent handoffs should support input filters + assert hasattr(handoff_obj, "input_filter") + + +def test_type_annotations_work(): + """Test that type annotations work correctly.""" + from agents.handoffs import Handoff + from agents.realtime.handoffs import realtime_handoff + + realtime_agent = RealtimeAgent(name="typed_agent") + handoff_obj = realtime_handoff(realtime_agent) + + # This should be typed as Handoff[Any, RealtimeAgent[Any]] + assert isinstance(handoff_obj, Handoff) diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index 4cc0dae6b..d95e4e33d 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -1,5 +1,5 @@ from typing import cast -from unittest.mock import AsyncMock, Mock +from unittest.mock import AsyncMock, Mock, PropertyMock import pytest @@ -101,6 +101,8 @@ async def close(self): def mock_agent(): agent = Mock(spec=RealtimeAgent) agent.get_all_tools = AsyncMock(return_value=[]) + + type(agent).handoffs = PropertyMock(return_value=[]) return agent @@ -794,30 +796,26 @@ async def test_function_tool_with_multiple_tools_available(self, mock_model, moc assert sent_output == "result_two" @pytest.mark.asyncio - async def test_handoff_tool_handling(self, mock_model, mock_agent, mock_handoff): - """Test that handoff tools are properly handled""" - from unittest.mock import AsyncMock - - from agents.realtime.agent import RealtimeAgent - - # Create a mock new agent to be returned by handoff - mock_new_agent = Mock(spec=RealtimeAgent) - mock_new_agent.name = "new_agent" - mock_new_agent.instructions = "New agent instructions" - mock_new_agent.get_all_tools = AsyncMock(return_value=[]) - mock_new_agent.get_system_prompt = AsyncMock(return_value="New agent system prompt") - - # Set up handoff to return the new agent - mock_handoff.on_invoke_handoff = AsyncMock(return_value=mock_new_agent) - mock_handoff.name = "test_handoff" + async def test_handoff_tool_handling(self, mock_model): + first_agent = RealtimeAgent( + name="first_agent", + instructions="first_agent_instructions", + tools=[], + handoffs=[], + ) + second_agent = RealtimeAgent( + name="second_agent", + instructions="second_agent_instructions", + tools=[], + handoffs=[], + ) - # Set up agent to return handoff tool - mock_agent.get_all_tools.return_value = [mock_handoff] + first_agent.handoffs = [second_agent] - session = RealtimeSession(mock_model, mock_agent, None) + session = RealtimeSession(mock_model, first_agent, None) tool_call_event = RealtimeModelToolCallEvent( - name="test_handoff", call_id="call_789", arguments="{}" + name=Handoff.default_tool_name(second_agent), call_id="call_789", arguments="{}" ) await session._handle_tool_call(tool_call_event) @@ -829,7 +827,7 @@ async def test_handoff_tool_handling(self, mock_model, mock_agent, mock_handoff) assert session._event_queue.qsize() >= 1 # Verify agent was updated - assert session._current_agent == mock_new_agent + assert session._current_agent == second_agent @pytest.mark.asyncio async def test_unknown_tool_handling(self, mock_model, mock_agent, mock_function_tool): diff --git a/tests/test_handoff_tool.py b/tests/test_handoff_tool.py index 0f7fc2166..291f0a4f5 100644 --- a/tests/test_handoff_tool.py +++ b/tests/test_handoff_tool.py @@ -1,3 +1,4 @@ +import inspect import json from typing import Any @@ -318,6 +319,8 @@ def always_enabled(ctx: RunContextWrapper[Any], agent: Agent[Any]) -> bool: handoff_callable_enabled = handoff(agent, is_enabled=always_enabled) assert callable(handoff_callable_enabled.is_enabled) result = handoff_callable_enabled.is_enabled(RunContextWrapper(agent), agent) + assert inspect.isawaitable(result) + result = await result assert result is True # Test callable that returns False @@ -327,6 +330,8 @@ def always_disabled(ctx: RunContextWrapper[Any], agent: Agent[Any]) -> bool: handoff_callable_disabled = handoff(agent, is_enabled=always_disabled) assert callable(handoff_callable_disabled.is_enabled) result = handoff_callable_disabled.is_enabled(RunContextWrapper(agent), agent) + assert inspect.isawaitable(result) + result = await result assert result is False # Test async callable From dff0548d1381481897839d9dd5d0cd03db5adf93 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rohan Mehta Date: Tue, 15 Jul 2025 23:39:56 -0400 Subject: [PATCH 186/186] Realtime: move demo audio to separate thread (#1141) Without this, the audio playback contends for CPU with the event queue and mic input, which is bad --- examples/realtime/demo.py | 3 +- examples/realtime/no_ui_demo.py | 89 ++++++++++++++++++++++++-- pyproject.toml | 2 +- src/agents/realtime/items.py | 11 +++- src/agents/realtime/openai_realtime.py | 4 +- tests/realtime/test_session.py | 14 ++-- uv.lock | 8 +-- 7 files changed, 109 insertions(+), 22 deletions(-) diff --git a/examples/realtime/demo.py b/examples/realtime/demo.py index e366212d2..65ca63f27 100644 --- a/examples/realtime/demo.py +++ b/examples/realtime/demo.py @@ -93,7 +93,8 @@ async def _on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: self.ui.add_transcript("Audio ended") elif event.type == "audio": np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) - self.ui.play_audio(np_audio) + # Play audio in a separate thread to avoid blocking the event loop + await asyncio.to_thread(self.ui.play_audio, np_audio) elif event.type == "audio_interrupted": self.ui.add_transcript("Audio interrupted") elif event.type == "error": diff --git a/examples/realtime/no_ui_demo.py b/examples/realtime/no_ui_demo.py index ff53fea84..be610b43e 100644 --- a/examples/realtime/no_ui_demo.py +++ b/examples/realtime/no_ui_demo.py @@ -1,5 +1,8 @@ import asyncio +import queue import sys +import threading +from typing import Any import numpy as np import sounddevice as sd @@ -46,14 +49,77 @@ def __init__(self) -> None: self.audio_player: sd.OutputStream | None = None self.recording = False + # Audio output state for callback system + self.output_queue: queue.Queue[Any] = queue.Queue(maxsize=10) # Buffer more chunks + self.interrupt_event = threading.Event() + self.current_audio_chunk: np.ndarray | None = None # type: ignore + self.chunk_position = 0 + + def _output_callback(self, outdata, frames: int, time, status) -> None: + """Callback for audio output - handles continuous audio stream from server.""" + if status: + print(f"Output callback status: {status}") + + # Check if we should clear the queue due to interrupt + if self.interrupt_event.is_set(): + # Clear the queue and current chunk state + while not self.output_queue.empty(): + try: + self.output_queue.get_nowait() + except queue.Empty: + break + self.current_audio_chunk = None + self.chunk_position = 0 + self.interrupt_event.clear() + outdata.fill(0) + return + + # Fill output buffer from queue and current chunk + outdata.fill(0) # Start with silence + samples_filled = 0 + + while samples_filled < len(outdata): + # If we don't have a current chunk, try to get one from queue + if self.current_audio_chunk is None: + try: + self.current_audio_chunk = self.output_queue.get_nowait() + self.chunk_position = 0 + except queue.Empty: + # No more audio data available - this causes choppiness + # Uncomment next line to debug underruns: + # print(f"Audio underrun: {samples_filled}/{len(outdata)} samples filled") + break + + # Copy data from current chunk to output buffer + remaining_output = len(outdata) - samples_filled + remaining_chunk = len(self.current_audio_chunk) - self.chunk_position + samples_to_copy = min(remaining_output, remaining_chunk) + + if samples_to_copy > 0: + chunk_data = self.current_audio_chunk[ + self.chunk_position : self.chunk_position + samples_to_copy + ] + # More efficient: direct assignment for mono audio instead of reshape + outdata[samples_filled : samples_filled + samples_to_copy, 0] = chunk_data + samples_filled += samples_to_copy + self.chunk_position += samples_to_copy + + # If we've used up the entire chunk, reset for next iteration + if self.chunk_position >= len(self.current_audio_chunk): + self.current_audio_chunk = None + self.chunk_position = 0 + async def run(self) -> None: print("Connecting, may take a few seconds...") - # Initialize audio player + # Initialize audio player with callback + chunk_size = int(SAMPLE_RATE * CHUNK_LENGTH_S) self.audio_player = sd.OutputStream( channels=CHANNELS, samplerate=SAMPLE_RATE, dtype=FORMAT, + callback=self._output_callback, + blocksize=chunk_size, # Match our chunk timing for better alignment ) self.audio_player.start() @@ -146,15 +212,24 @@ async def _on_event(self, event: RealtimeSessionEvent) -> None: elif event.type == "audio_end": print("Audio ended") elif event.type == "audio": - # Play audio through speakers + # Enqueue audio for callback-based playback np_audio = np.frombuffer(event.audio.data, dtype=np.int16) - if self.audio_player: - try: - self.audio_player.write(np_audio) - except Exception as e: - print(f"Audio playback error: {e}") + try: + self.output_queue.put_nowait(np_audio) + except queue.Full: + # Queue is full - only drop if we have significant backlog + # This prevents aggressive dropping that could cause choppiness + if self.output_queue.qsize() > 8: # Keep some buffer + try: + self.output_queue.get_nowait() + self.output_queue.put_nowait(np_audio) + except queue.Empty: + pass + # If queue isn't too full, just skip this chunk to avoid blocking elif event.type == "audio_interrupted": print("Audio interrupted") + # Signal the output callback to clear its queue and state + self.interrupt_event.set() elif event.type == "error": print(f"Error: {event.error}") elif event.type == "history_updated": diff --git a/pyproject.toml b/pyproject.toml index b654f0c3d..df6915c35 100644 --- a/pyproject.toml +++ b/pyproject.toml @@ -7,7 +7,7 @@ requires-python = ">=3.9" license = "MIT" authors = [{ name = "OpenAI", email = "support@openai.com" }] dependencies = [ - "openai>=1.96.0, <2", + "openai>=1.96.1, <2", "pydantic>=2.10, <3", "griffe>=1.5.6, <2", "typing-extensions>=4.12.2, <5", diff --git a/src/agents/realtime/items.py b/src/agents/realtime/items.py index 4d618f3a9..fc05ebc51 100644 --- a/src/agents/realtime/items.py +++ b/src/agents/realtime/items.py @@ -30,6 +30,15 @@ class AssistantText(BaseModel): model_config = ConfigDict(extra="allow") +class AssistantAudio(BaseModel): + type: Literal["audio"] = "audio" + audio: str | None = None + transcript: str | None = None + + # Allow extra data + model_config = ConfigDict(extra="allow") + + class SystemMessageItem(BaseModel): item_id: str previous_item_id: str | None = None @@ -58,7 +67,7 @@ class AssistantMessageItem(BaseModel): type: Literal["message"] = "message" role: Literal["assistant"] = "assistant" status: Literal["in_progress", "completed", "incomplete"] | None = None - content: list[AssistantText] + content: list[Annotated[AssistantText | AssistantAudio, Field(discriminator="type")]] # Allow extra data model_config = ConfigDict(extra="allow") diff --git a/src/agents/realtime/openai_realtime.py b/src/agents/realtime/openai_realtime.py index bbffaeefa..e8a4749e7 100644 --- a/src/agents/realtime/openai_realtime.py +++ b/src/agents/realtime/openai_realtime.py @@ -364,7 +364,9 @@ async def _handle_output_item(self, item: ConversationItem) -> None: "item_id": item.id or "", "type": item.type, "role": item.role, - "content": item.content, + "content": ( + [content.model_dump() for content in item.content] if item.content else [] + ), "status": "in_progress", } ) diff --git a/tests/realtime/test_session.py b/tests/realtime/test_session.py index d95e4e33d..7c1eb53ff 100644 --- a/tests/realtime/test_session.py +++ b/tests/realtime/test_session.py @@ -295,7 +295,7 @@ async def test_item_updated_event_updates_existing_item(self, mock_model, mock_a # Check that item was updated assert len(session._history) == 1 updated_item = cast(AssistantMessageItem, session._history[0]) - assert updated_item.content[0].text == "Updated" + assert updated_item.content[0].text == "Updated" # type: ignore # Should have 2 events: raw + history updated (not added) assert session._event_queue.qsize() == 2 @@ -526,7 +526,7 @@ def test_update_existing_item_by_id(self): # Item should be updated result_item = cast(AssistantMessageItem, new_history[0]) assert result_item.item_id == "item_1" - assert result_item.content[0].text == "Updated" + assert result_item.content[0].text == "Updated" # type: ignore def test_update_existing_item_preserves_order(self): """Test that updating existing item preserves its position in history""" @@ -559,13 +559,13 @@ def test_update_existing_item_preserves_order(self): # Middle item should be updated updated_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[1]) - assert updated_result.content[0].text == "Updated Second" + assert updated_result.content[0].text == "Updated Second" # type: ignore # Other items should be unchanged item1_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[0]) item3_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[2]) - assert item1_result.content[0].text == "First" - assert item3_result.content[0].text == "Third" + assert item1_result.content[0].text == "First" # type: ignore + assert item3_result.content[0].text == "Third" # type: ignore def test_insert_new_item_after_previous_item(self): """Test inserting new item after specified previous_item_id""" @@ -600,7 +600,7 @@ def test_insert_new_item_after_previous_item(self): # Content should be correct item2_result = cast(AssistantMessageItem, new_history[1]) - assert item2_result.content[0].text == "Second" + assert item2_result.content[0].text == "Second" # type: ignore def test_insert_new_item_after_nonexistent_previous_item(self): """Test that item with nonexistent previous_item_id gets added to end""" @@ -703,7 +703,7 @@ def test_complex_insertion_scenario(self): assert len(history) == 4 assert [item.item_id for item in history] == ["A", "B", "D", "C"] itemB_result = cast(AssistantMessageItem, history[1]) - assert itemB_result.content[0].text == "Updated B" + assert itemB_result.content[0].text == "Updated B" # type: ignore # Test 3: Tool call execution flow (_handle_tool_call method) diff --git a/uv.lock b/uv.lock index 3bff55bf9..918c3d0be 100644 --- a/uv.lock +++ b/uv.lock @@ -1461,7 +1461,7 @@ wheels = [ [[package]] name = "openai" -version = "1.96.0" +version = "1.96.1" source = { registry = "https://pypi.org/simple" } dependencies = [ { name = "anyio" }, @@ -1473,9 +1473,9 @@ dependencies = [ { name = "tqdm" }, { name = "typing-extensions" }, ] -sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/47/7d/dbc636786f8bf029600abdbf89da74706bdde37c4fe1471ce78834a7ecaa/openai-1.96.0.tar.gz", hash = "sha256:36e34b5aa2c9c0380c1934fa16ba53b3b3c6462450b4c008b98859b9b6424cf7", size = 488898, upload-time = "2025-07-15T15:56:52.853Z" } +sdist = { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/2f/b5/18fd5e1b6b6c7dca52d60307b3637f9e9e3206a8041a9c8028985dbc6260/openai-1.96.1.tar.gz", hash = "sha256:6d505b5cc550e036bfa3fe99d6cff565b11491d12378d4c353f92ef72b0a408a", size = 489065, upload-time = "2025-07-15T21:39:37.215Z" } wheels = [ - { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/dc/63/e29319a52449b7ac4c3a13a1448a9fa326aa1263478eb4c4a9bcbbe95648/openai-1.96.0-py3-none-any.whl", hash = "sha256:4dee023520f8a70ddeaa9f4d6fb247e6dcafd79d2ebb415e3f85932d95aa64a0", size = 757092, upload-time = "2025-07-15T15:56:50.387Z" }, + { url = "https://files.pythonhosted.org/packages/4f/57/325bbdbdc27b47309be35cb4e0eb8980b0c1bc997194c797c3691d88ae41/openai-1.96.1-py3-none-any.whl", hash = "sha256:0afaab2019bae8e145e7a1baf6953167084f019dd15042c65edd117398c1eb1c", size = 757454, upload-time = "2025-07-15T21:39:34.517Z" }, ] [[package]] @@ -1539,7 +1539,7 @@ requires-dist = [ { name = "litellm", marker = "extra == 'litellm'", specifier = ">=1.67.4.post1,<2" }, { name = "mcp", marker = "python_full_version >= '3.10'", specifier = ">=1.9.4,<2" }, { name = "numpy", marker = "python_full_version >= '3.10' and extra == 'voice'", specifier = ">=2.2.0,<3" }, - { name = "openai", specifier = ">=1.96.0,<2" }, + { name = "openai", specifier = ">=1.96.1,<2" }, { name = "pydantic", specifier = ">=2.10,<3" }, { name = "requests", specifier = ">=2.0,<3" }, { name = "types-requests", specifier = ">=2.0,<3" },