openai-agents-python

OpenAI Agents Python

このスキルを使う場面

• OpenAI Agents SDK を基盤にマルチエージェントのワークフローを作るとき
• tool calling、handoff、guardrail が必要なエージェントを設計するとき
• プロトタイプではなく、運用可能なエージェントループ構造が必要なとき

手順

Step 1) 作業目標をエージェントのトポロジーに分解する

• Coordinator 1つ＋Specialist N個の基本構造から始めます
• 各 Specialist は単一責任（検索／分析／実行／検証）の原則を維持します
• handoff の条件は自然言語ではなく、明示的なルールとして記録します

Step 2) 最小限の実行ループを先に作る

• 最初のステップは「1つの入力 → 1つの handoff → 1つの結果」という最小限のループです
• ツール呼び出しの失敗やタイムアウトを標準エラーフォーマットで収集します
• ログは agent、tool、handoff、latency を基準に記録します

Step 3) Guardrail を追加する

• 禁止する作業（破壊的なコマンド、外部への送信）をポリシーとして明記します
• 出力スキーマを固定（JSON schema）して、後続のパイプラインを安定させます
• 再試行回数／中断条件（max turns）を明記します

Step 4) 品質を確認する

• 3種類のケースを用意します：正常、境界、失敗
• handoff の誤検知率／見逃し率を確認します
• エラーが繰り返し発生する場合は、プロンプトより先にルーティングルールを修正します

例

• リクエスト：「リサーチ／要約／検証を分けたエージェントパイプラインを作りたい」
• 適用：Coordinator が意図を分類した後、Researcher／Writer／Verifier に handoff します
• 結果：各段階の成果物と検証ログを分けて保存します

ベストプラクティス

1. 最初から5つ以上のエージェントで始めないでください。
2. handoff ルールは文章ではなく、条件式として記録してください。
3. モデルを交換できるよう、ツールのインターフェースを固定してください。
4. 失敗時の復旧には、再試行ではなく fallback route（別の specialist）を使ってください。

参考資料

• https://github.com/openai/openai-agents-python