agents-sdk-models ドキュメント¶
🌟 はじめに¶
このプロジェクトは、OpenAI Agents SDKを活用したエージェント・パイプラインの構築を支援するPythonライブラリです。
生成・評価・ツール連携・ガードレールなど、実践的なAIワークフローを最小限の記述で実現できます。
🚀 特徴・メリット¶
- 🧩 生成・評価・ツール・ガードレールを柔軟に組み合わせたワークフローを簡単に構築
- 🛠️ Python関数をそのままツールとして利用可能
- 🛡️ ガードレールで安全・堅牢な入力/出力制御
- 📦 豊富なサンプル(
examples/
)ですぐに試せる - 🚀 最小限の記述で素早くプロトタイピング
⚡ インストール¶
pip install agents-sdk-models
🏗️ AgentPipelineクラスの使い方¶
AgentPipeline
クラスは、生成指示・評価指示・ツール・ガードレールなどを柔軟に組み合わせて、LLMエージェントのワークフローを簡単に構築できます。
基本構成¶
from agents_sdk_models import AgentPipeline
pipeline = AgentPipeline(
name="my_pipeline",
generation_instructions="...", # 生成指示
evaluation_instructions=None, # 評価不要ならNone
model="gpt-3.5-turbo"
)
result = pipeline.run("ユーザー入力")
生成物の自動評価¶
pipeline = AgentPipeline(
name="evaluated_generator",
generation_instructions="...",
evaluation_instructions="...", # 評価指示
model="gpt-3.5-turbo",
threshold=70
)
result = pipeline.run("評価対象の入力")
ツール連携¶
from agents import function_tool
@function_tool
def search_web(query: str) -> str:
...
pipeline = AgentPipeline(
name="tooled_generator",
generation_instructions="...",
evaluation_instructions=None,
model="gpt-3.5-turbo",
generation_tools=[search_web]
)
ガードレール(入力制御)¶
from agents import input_guardrail, GuardrailFunctionOutput, InputGuardrailTripwireTriggered
@input_guardrail
async def math_guardrail(ctx, agent, input):
...
pipeline = AgentPipeline(
name="guardrail_pipeline",
generation_instructions="...",
evaluation_instructions=None,
model="gpt-4o",
input_guardrails=[math_guardrail]
)
try:
result = pipeline.run("Can you help me solve for x: 2x + 3 = 11?")
except InputGuardrailTripwireTriggered:
print("[Guardrail Triggered] Math homework detected. Request blocked.")
リトライ時のコメントフィードバック¶
from agents_sdk_models import AgentPipeline
pipeline = AgentPipeline(
name="comment_retry",
generation_instructions="生成プロンプト",
evaluation_instructions="評価プロンプト",
model="gpt-4o-mini",
threshold=80,
retries=2,
retry_comment_importance=["serious", "normal"]
)
result = pipeline.run("入力テキスト")
print(result)