上下文管理
“Context”一词含义较多。通常有两大类你需要关注的上下文:
- 代码在一次运行期间可访问的本地上下文:工具所需的依赖或数据、如
onHandoff的回调,以及生命周期钩子。 - 语言模型在生成响应时可见的智能体/LLM 上下文。
本地上下文由 RunContext<T> 类型表示。你可以创建任意对象来保存状态或依赖,并将其传给 Runner.run()。所有工具调用和钩子都会收到一个 RunContext 包装,以便它们读取或修改该对象。
import { Agent, run, RunContext, tool } from '@openai/agents';import { z } from 'zod';
interface UserInfo { name: string; uid: number;}
const fetchUserAge = tool({ name: 'fetch_user_age', description: 'Return the age of the current user', parameters: z.object({}), execute: async ( _args, runContext?: RunContext<UserInfo>, ): Promise<string> => { return `User ${runContext?.context.name} is 47 years old`; },});
async function main() { const userInfo: UserInfo = { name: 'John', uid: 123 };
const agent = new Agent<UserInfo>({ name: 'Assistant', tools: [fetchUserAge], });
const result = await run(agent, 'What is the age of the user?', { context: userInfo, });
console.log(result.finalOutput); // The user John is 47 years old.}
main().catch((error) => { console.error(error); process.exit(1);});参与同一次运行的每个智能体、工具和钩子必须使用相同类型的上下文。
本地上下文适用于:
- 有关运行的数据(用户名、ID 等)
- 依赖,如日志记录器或数据获取器
- 帮助函数
智能体/LLM 上下文
Section titled “智能体/LLM 上下文”当调用 LLM 时,它只能看到会话历史。要让更多信息可见,你可以:
- 将其添加到智能体的
instructions(也称系统或开发者消息)。它可以是静态字符串,或一个接收上下文并返回字符串的函数。 - 在调用
Runner.run()时将其包含在input中。此方式类似于 instructions,但允许你将消息放在指挥链的更低位置。 - 通过函数工具暴露,让 LLM 按需获取数据。
- 使用检索或 Web 搜索工具,将响应基于来自文件、数据库或网页的相关数据。