---
search:
  exclude: true
---
# ツール

ツールにより、エージェントはアクションを実行できます。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の操作などです。SDK は 5 つのカテゴリーをサポートしています。

-   OpenAI がホストするツール: OpenAI サーバー上でモデルと並行して実行されます。
-   ローカル / ランタイム実行ツール: `ComputerTool` と `ApplyPatchTool` は常にお使いの環境で実行され、`ShellTool` はローカルまたはホスト型コンテナーで実行できます。
-   Function calling: 任意の Python 関数をツールとしてラップします。
-   Agents as tools: 完全なハンドオフなしに、エージェントを呼び出し可能なツールとして公開します。
-   実験的: Codex ツール: ツール呼び出しからワークスペーススコープの Codex タスクを実行します。

## ツールタイプの選択

このページをカタログとして使用し、制御するランタイムに合ったセクションに進んでください。

| したいこと | 開始位置 |
| --- | --- |
| OpenAI 管理のツール (Web 検索、ファイル検索、code interpreter、ホスト型 MCP、画像生成) を使用する | [ホスト型ツール](#hosted-tools) |
| ツール検索で大規模なツールサーフェスをランタイムまで遅延する | [ホスト型ツール検索](#hosted-tool-search) |
| 独自のプロセスまたは環境でツールを実行する | [ローカルランタイムツール](#local-runtime-tools) |
| Python 関数をツールとしてラップする | [関数ツール](#function-tools) |
| 1 つのエージェントがハンドオフなしに別のエージェントを呼び出せるようにする | [Agents as tools](#agents-as-tools) |
| エージェントからワークスペーススコープの Codex タスクを実行する | [実験的: Codex ツール](#experimental-codex-tool) |

## ホスト型ツール

OpenAI は、[`OpenAIResponsesModel`][agents.models.openai_responses.OpenAIResponsesModel] を使用する場合に、いくつかの組み込みツールを提供しています。

-   [`WebSearchTool`][agents.tool.WebSearchTool] により、エージェントは Web を検索できます。
-   [`FileSearchTool`][agents.tool.FileSearchTool] により、OpenAI ベクトルストアから情報を取得できます。
-   [`CodeInterpreterTool`][agents.tool.CodeInterpreterTool] により、LLM はサンドボックス化された環境でコードを実行できます。
-   [`HostedMCPTool`][agents.tool.HostedMCPTool] は、リモート MCP サーバーのツールをモデルに公開します。
-   [`ImageGenerationTool`][agents.tool.ImageGenerationTool] は、プロンプトから画像を生成します。
-   [`ToolSearchTool`][agents.tool.ToolSearchTool] により、モデルは遅延ツール、名前空間、またはホスト型 MCP サーバーをオンデマンドで読み込めます。

高度なホスト型検索オプション:

-   `FileSearchTool` は、`vector_store_ids` と `max_num_results` に加えて、`filters`、`ranking_options`、`include_search_results` をサポートします。
-   `WebSearchTool` は、`filters`、`user_location`、`search_context_size` をサポートします。

```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)
```

### ホスト型ツール検索

ツール検索により、OpenAI Responses モデルは大規模なツールサーフェスをランタイムまで遅延できるため、モデルは現在のターンに必要なサブセットのみを読み込みます。これは、多数の関数ツール、名前空間グループ、またはホスト型 MCP サーバーがあり、すべてのツールを事前に公開せずにツールスキーマのトークンを削減したい場合に便利です。

エージェントを構築する時点ですでに候補ツールがわかっている場合は、ホスト型ツール検索から始めてください。アプリケーションが何を読み込むかを動的に決定する必要がある場合、Responses API はクライアント実行のツール検索もサポートしますが、標準の `Runner` はそのモードを自動実行しません。

```python
from typing import Annotated

from agents import Agent, Runner, ToolSearchTool, function_tool, tool_namespace


@function_tool(defer_loading=True)
def get_customer_profile(
    customer_id: Annotated[str, "The customer ID to look up."],
) -> str:
    """Fetch a CRM customer profile."""
    return f"profile for {customer_id}"


@function_tool(defer_loading=True)
def list_open_orders(
    customer_id: Annotated[str, "The customer ID to look up."],
) -> str:
    """List open orders for a customer."""
    return f"open orders for {customer_id}"


crm_tools = tool_namespace(
    name="crm",
    description="CRM tools for customer lookups.",
    tools=[get_customer_profile, list_open_orders],
)


agent = Agent(
    name="Operations assistant",
    model="gpt-5.5",
    instructions="Load the crm namespace before using CRM tools.",
    tools=[*crm_tools, ToolSearchTool()],
)

result = await Runner.run(agent, "Look up customer_42 and list their open orders.")
print(result.final_output)
```

知っておくべきこと:

-   ホスト型ツール検索は、OpenAI Responses モデルでのみ利用できます。現在の Python SDK でのサポートは `openai>=2.25.0` に依存します。
-   エージェントで遅延読み込みサーフェスを設定するときは、`ToolSearchTool()` をちょうど 1 つ追加します。
-   検索可能なサーフェスには、`@function_tool(defer_loading=True)`、`tool_namespace(name=..., description=..., tools=[...])`、`HostedMCPTool(tool_config={..., "defer_loading": True})` が含まれます。
-   遅延読み込みの関数ツールは、`ToolSearchTool()` と組み合わせる必要があります。名前空間のみのセットアップでも、モデルがオンデマンドで適切なグループを読み込めるように `ToolSearchTool()` を使用できます。
-   `tool_namespace()` は、`FunctionTool` インスタンスを共有の名前空間名と説明の下にグループ化します。これは通常、`crm`、`billing`、`shipping` など、多くの関連ツールがある場合に最適です。
-   OpenAI の公式ベストプラクティスガイダンスは [可能な場合は名前空間を使用する](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-tool-search#use-namespaces-where-possible) です。
-   可能な場合は、多数の個別に遅延された関数よりも、名前空間またはホスト型 MCP サーバーを優先してください。通常、これらはモデルに対してより優れた高レベルの検索サーフェスと、より良いトークン削減効果を提供します。
-   名前空間では、即時ツールと遅延ツールを混在させることができます。`defer_loading=True` がないツールはすぐに呼び出し可能なままで、同じ名前空間内の遅延ツールはツール検索を通じて読み込まれます。
-   目安として、各名前空間はかなり小さく保ち、理想的には 10 個未満の関数にしてください。
-   名前付きの `tool_choice` は、むき出しの名前空間名や遅延のみのツールを対象にできません。`auto`、`required`、または実在するトップレベルの呼び出し可能なツール名を優先してください。
-   `ToolSearchTool(execution="client")` は、手動の Responses オーケストレーション用です。モデルがクライアント実行の `tool_search_call` を出力した場合、標準の `Runner` はそれを実行する代わりに例外を送出します。
-   ツール検索のアクティビティは、[`RunResult.new_items`](results.md#new-items) と [`RunItemStreamEvent`](streaming.md#run-item-event-names) に、専用の項目およびイベント型で表示されます。
-   名前空間付き読み込みとトップレベルの遅延ツールの両方を扱う、完全に実行可能なサンプルについては `examples/tools/tool_search.py` を参照してください。
-   公式プラットフォームガイド: [ツール検索](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-tool-search)。

### ホスト型コンテナーシェル + スキル

`ShellTool` は、OpenAI がホストするコンテナー実行もサポートします。モデルにローカルランタイムではなく管理されたコンテナー内でシェルコマンドを実行させたい場合は、このモードを使用します。

```python
from agents import Agent, Runner, ShellTool, ShellToolSkillReference

csv_skill: ShellToolSkillReference = {
    "type": "skill_reference",
    "skill_id": "skill_698bbe879adc81918725cbc69dcae7960bc5613dadaed377",
    "version": "1",
}

agent = Agent(
    name="Container shell agent",
    model="gpt-5.5",
    instructions="Use the mounted skill when helpful.",
    tools=[
        ShellTool(
            environment={
                "type": "container_auto",
                "network_policy": {"type": "disabled"},
                "skills": [csv_skill],
            }
        )
    ],
)

result = await Runner.run(
    agent,
    "Use the configured skill to analyze CSV files in /mnt/data and summarize totals by region.",
)
print(result.final_output)
```

後続の実行で既存のコンテナーを再利用するには、`environment={"type": "container_reference", "container_id": "cntr_..."}` を設定します。

知っておくべきこと:

-   ホスト型シェルは、Responses API のシェルツールを通じて利用できます。
-   `container_auto` はリクエスト用のコンテナーをプロビジョニングし、`container_reference` は既存のコンテナーを再利用します。
-   `container_auto` には `file_ids` と `memory_limit` も含めることができます。
-   `environment.skills` は、スキル参照とインラインスキルバンドルを受け付けます。
-   ホスト型環境では、`ShellTool` に `executor`、`needs_approval`、`on_approval` を設定しないでください。
-   `network_policy` は、`disabled` モードと `allowlist` モードをサポートします。
-   allowlist モードでは、`network_policy.domain_secrets` により、ドメインスコープのシークレットを名前で注入できます。
-   完全な例については、`examples/tools/container_shell_skill_reference.py` と `examples/tools/container_shell_inline_skill.py` を参照してください。
-   OpenAI プラットフォームガイド: [シェル](https://platform.openai.com/docs/guides/tools-shell) と [スキル](https://platform.openai.com/docs/guides/tools-skills)。

## ローカルランタイムツール

ローカルランタイムツールは、モデルレスポンス自体の外部で実行されます。モデルは引き続きそれらをいつ呼び出すかを決定しますが、アプリケーションまたは設定された実行環境が実際の処理を行います。

`ComputerTool` と `ApplyPatchTool` には、常にユーザーが提供するローカル実装が必要です。`ShellTool` は両方のモードにまたがります。管理された実行が必要な場合は上記のホスト型コンテナー設定を使用し、独自のプロセスでコマンドを実行したい場合は下記のローカルランタイム設定を使用します。

ローカルランタイムツールでは、実装を提供する必要があります。

-   [`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool]: GUI / ブラウザー自動化を有効にするために、[`Computer`][agents.computer.Computer] または [`AsyncComputer`][agents.computer.AsyncComputer] インターフェースを実装します。
-   [`ShellTool`][agents.tool.ShellTool]: ローカル実行とホスト型コンテナー実行の両方に対応した最新のシェルツールです。
-   [`LocalShellTool`][agents.tool.LocalShellTool]: レガシーなローカルシェル連携です。
-   [`ApplyPatchTool`][agents.tool.ApplyPatchTool]: diff をローカルに適用するために [`ApplyPatchEditor`][agents.editor.ApplyPatchEditor] を実装します。
-   ローカルシェルスキルは、`ShellTool(environment={"type": "local", "skills": [...]})` で利用できます。

### ComputerTool と Responses コンピュータツール

`ComputerTool` は引き続きローカルハーネスです。ユーザーが [`Computer`][agents.computer.Computer] または [`AsyncComputer`][agents.computer.AsyncComputer] 実装を提供し、SDK はそのハーネスを OpenAI Responses API のコンピュータサーフェスにマッピングします。

明示的な [`gpt-5.5`](https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5.5) リクエストでは、SDK は GA 組み込みツールペイロード `{"type": "computer"}` を送信します。古い `computer-use-preview` モデルでは、プレビューペイロード `{"type": "computer_use_preview", "environment": ..., "display_width": ..., "display_height": ...}` が維持されます。これは、OpenAI の [コンピュータ操作ガイド](https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-computer-use/) で説明されているプラットフォーム移行を反映しています。

-   モデル: `computer-use-preview` -> `gpt-5.5`
-   ツールセレクター: `computer_use_preview` -> `computer`
-   コンピュータ呼び出し形式: `computer_call` ごとに 1 つの `action` -> `computer_call` 上のバッチ化された `actions[]`
-   切り詰め: プレビューパスでは `ModelSettings(truncation="auto")` が必要 -> GA パスでは不要

SDK は、実際の Responses リクエストにおける有効なモデルから、そのワイヤ形式を選択します。プロンプトテンプレートを使用し、プロンプト側が `model` を所有しているためリクエストが `model` を省略する場合、`model="gpt-5.5"` を明示的に保持するか、`ModelSettings(tool_choice="computer")` または `ModelSettings(tool_choice="computer_use")` で GA セレクターを強制しない限り、SDK はプレビュー互換のコンピュータペイロードを維持します。

[`ComputerTool`][agents.tool.ComputerTool] が存在する場合、`tool_choice="computer"`、`"computer_use"`、`"computer_use_preview"` はすべて受け付けられ、有効なリクエストモデルに一致する組み込みセレクターへ正規化されます。`ComputerTool` がない場合、これらの文字列は引き続き通常の関数名のように振る舞います。

この違いは、`ComputerTool` が [`ComputerProvider`][agents.tool.ComputerProvider] ファクトリーに支えられている場合に重要です。GA の `computer` ペイロードはシリアライズ時に `environment` や寸法を必要としないため、未解決のファクトリーでも問題ありません。プレビュー互換のシリアライズでは、SDK が `environment`、`display_width`、`display_height` を送信できるように、解決済みの `Computer` または `AsyncComputer` インスタンスが引き続き必要です。

ランタイムでは、両方のパスが同じローカルハーネスを引き続き使用します。プレビューレスポンスは単一の `action` を持つ `computer_call` 項目を出力します。`gpt-5.5` はバッチ化された `actions[]` を出力でき、SDK は `computer_call_output` スクリーンショット項目を生成する前に、それらを順番に実行します。実行可能な Playwright ベースのハーネスについては、`examples/tools/computer_use.py` を参照してください。

```python
from agents import Agent, ApplyPatchTool, ShellTool
from agents.computer import AsyncComputer
from agents.editor import ApplyPatchResult, ApplyPatchOperation, ApplyPatchEditor


class NoopComputer(AsyncComputer):
    environment = "browser"
    dimensions = (1024, 768)
    async def screenshot(self): return ""
    async def click(self, x, y, button): ...
    async def double_click(self, x, y): ...
    async def scroll(self, x, y, scroll_x, scroll_y): ...
    async def type(self, text): ...
    async def wait(self): ...
    async def move(self, x, y): ...
    async def keypress(self, keys): ...
    async def drag(self, path): ...


class NoopEditor(ApplyPatchEditor):
    async def create_file(self, op: ApplyPatchOperation): return ApplyPatchResult(status="completed")
    async def update_file(self, op: ApplyPatchOperation): return ApplyPatchResult(status="completed")
    async def delete_file(self, op: ApplyPatchOperation): return ApplyPatchResult(status="completed")


async def run_shell(request):
    return "shell output"


agent = Agent(
    name="Local tools agent",
    tools=[
        ShellTool(executor=run_shell),
        ApplyPatchTool(editor=NoopEditor()),
        # ComputerTool expects a Computer/AsyncComputer implementation; omitted here for brevity.
    ],
)
```

## 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 はツールを自動的に設定します。

-   ツール名は 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、無効化しない限り関数の docstring から取得されます

関数シグネチャを抽出するために Python の `inspect` モジュールを使用し、docstring の解析には [`griffe`](https://mkdocstrings.github.io/griffe/) を、スキーマ作成には `pydantic` を使用します。

OpenAI Responses モデルを使用している場合、`@function_tool(defer_loading=True)` は `ToolSearchTool()` が読み込むまで関数ツールを隠します。関連する関数ツールを [`tool_namespace()`][agents.tool.tool_namespace] でグループ化することもできます。完全なセットアップと制約については、[ホスト型ツール検索](#hosted-tool-search) を参照してください。

```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 "<file contents>"


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.  関数の引数には任意の Python 型を使用でき、関数は同期または非同期にできます。
2.  docstring が存在する場合、説明と引数の説明を取得するために使用されます
3.  関数は任意で `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、使用する docstring スタイルなどのオーバーライドも設定できます。
4.  デコレーターが適用された関数をツールのリストに渡せます。

??? note "出力を表示するには展開"

    ```
    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"
    }
    ```

### 関数ツールからの画像またはファイルの返却

テキスト出力を返すことに加えて、関数ツールの出力として 1 つまたは複数の画像やファイルを返すことができます。そのためには、次のいずれかを返せます。

-   画像: [`ToolOutputImage`][agents.tool.ToolOutputImage] (または TypedDict 版の [`ToolOutputImageDict`][agents.tool.ToolOutputImageDict])
-   ファイル: [`ToolOutputFileContent`][agents.tool.ToolOutputFileContent] (または TypedDict 版の [`ToolOutputFileContentDict`][agents.tool.ToolOutputFileContentDict])
-   テキスト: 文字列または文字列化可能なオブジェクト、あるいは [`ToolOutputText`][agents.tool.ToolOutputText] (または TypedDict 版の [`ToolOutputTextDict`][agents.tool.ToolOutputTextDict])

### 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用したくないことがあります。必要に応じて、[`FunctionTool`][agents.tool.FunctionTool] を直接作成できます。次を提供する必要があります。

-   `name`
-   `description`
-   `params_json_schema`: 引数の JSON スキーマです
-   `on_invoke_tool`: [`ToolContext`][agents.tool_context.ToolContext] と JSON 文字列としての引数を受け取り、ツール出力 (たとえば、テキスト、構造化ツール出力オブジェクト、または出力のリスト) を返す非同期関数です。

```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 docstring の自動解析

前述のとおり、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。これについての補足は次のとおりです。

1. シグネチャ解析は `inspect` モジュール経由で行われます。引数の型を理解するために型アノテーションを使用し、全体のスキーマを表す Pydantic モデルを動的に構築します。Python の基本型、Pydantic モデル、TypedDict など、ほとんどの型をサポートします。
2. docstring の解析には `griffe` を使用します。サポートされる docstring 形式は `google`、`sphinx`、`numpy` です。docstring 形式の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` を呼び出すときに明示的に設定することもできます。`use_docstring_info` を `False` に設定して、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。

### Pydantic Field による引数の制約と説明

Pydantic の [`Field`](https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/fields/) を使用して、制約 (例: 数値の最小 / 最大、文字列の長さやパターン) と説明をツール引数に追加できます。Pydantic と同様に、デフォルトベース (`arg: int = Field(..., ge=1)`) と `Annotated` (`arg: Annotated[int, Field(..., ge=1)]`) の両方の形式がサポートされています。生成される JSON スキーマとバリデーションには、これらの制約が含まれます。

```python
from typing import Annotated
from pydantic import Field
from agents import function_tool

# Default-based form
@function_tool
def score_a(score: int = Field(..., ge=0, le=100, description="Score from 0 to 100")) -> str:
    return f"Score recorded: {score}"

# Annotated form
@function_tool
def score_b(score: Annotated[int, Field(..., ge=0, le=100, description="Score from 0 to 100")]) -> str:
    return f"Score recorded: {score}"
```

### 関数ツールのタイムアウト

`@function_tool(timeout=...)` を使用して、非同期関数ツールに呼び出しごとのタイムアウトを設定できます。

```python
import asyncio
from agents import Agent, Runner, function_tool


@function_tool(timeout=2.0)
async def slow_lookup(query: str) -> str:
    await asyncio.sleep(10)
    return f"Result for {query}"


agent = Agent(
    name="Timeout demo",
    instructions="Use tools when helpful.",
    tools=[slow_lookup],
)
```

タイムアウトに達した場合、デフォルトの動作は `timeout_behavior="error_as_result"` で、モデルから見えるタイムアウトメッセージ (たとえば、`Tool 'slow_lookup' timed out after 2 seconds.`) を送信します。

タイムアウト処理は制御できます。

-   `timeout_behavior="error_as_result"` (デフォルト): モデルが回復できるように、タイムアウトメッセージをモデルに返します。
-   `timeout_behavior="raise_exception"`: [`ToolTimeoutError`][agents.exceptions.ToolTimeoutError] を送出し、実行を失敗させます。
-   `timeout_error_function=...`: `error_as_result` を使用する場合のタイムアウトメッセージをカスタマイズします。

```python
import asyncio
from agents import Agent, Runner, ToolTimeoutError, function_tool


@function_tool(timeout=1.5, timeout_behavior="raise_exception")
async def slow_tool() -> str:
    await asyncio.sleep(5)
    return "done"


agent = Agent(name="Timeout hard-fail", tools=[slow_tool])

try:
    await Runner.run(agent, "Run the tool")
except ToolTimeoutError as e:
    print(f"{e.tool_name} timed out in {e.timeout_seconds} seconds")
```

!!! note

    タイムアウト設定は、非同期の `@function_tool` ハンドラーでのみサポートされます。

### 関数ツールでのエラー処理

`@function_tool` 経由で関数ツールを作成する場合、`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 へのエラーレスポンスを提供する関数です。

-   デフォルトでは (つまり、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は、その関数が代わりに実行され、レスポンスが 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送出され、ユーザーが処理できるようになります。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` などになる可能性があります。

```python
from agents import function_tool, RunContextWrapper
from typing import Any

def my_custom_error_function(context: RunContextWrapper[Any], error: Exception) -> str:
    """A custom function to provide a user-friendly error message."""
    print(f"A tool call failed with the following error: {error}")
    return "An internal server error occurred. Please try again later."

@function_tool(failure_error_function=my_custom_error_function)
def get_user_profile(user_id: str) -> str:
    """Fetches a user profile from a mock API.
     This function demonstrates a 'flaky' or failing API call.
    """
    if user_id == "user_123":
        return "User profile for user_123 successfully retrieved."
    else:
        raise ValueError(f"Could not retrieve profile for user_id: {user_id}. API returned an error.")

```

`FunctionTool` オブジェクトを手動で作成している場合は、`on_invoke_tool` 関数内でエラーを処理する必要があります。

## Agents as tools

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ようにしたい場合があります。これは、エージェントを agents as tools としてモデル化することで実現できます。

```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)
```

### ツールエージェントのカスタマイズ

`agent.as_tool` 関数は、エージェントをツールに変換しやすくするための便利なメソッドです。`max_turns`、`run_config`、`hooks`、`previous_response_id`、`conversation_id`、`session`、`needs_approval` などの一般的なランタイムオプションをサポートします。また、`parameters`、`input_builder`、`include_input_schema` による構造化入力もサポートします。高度なオーケストレーション (たとえば、条件付きリトライ、フォールバック動作、複数のエージェント呼び出しのチェーン) には、ツール実装内で `Runner.run` を直接使用してください。

```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)
```

### ツールエージェントの構造化入力

デフォルトでは、`Agent.as_tool()` は単一の文字列入力 (`{"input": "..."}`) を想定しますが、`parameters` (Pydantic モデルまたは dataclass 型) を渡すことで構造化スキーマを公開できます。

追加オプション:

- `include_input_schema=True` は、生成されるネストされた入力に完全な JSON Schema を含めます。
- `input_builder=...` により、構造化ツール引数をネストされたエージェント入力に変換する方法を完全にカスタマイズできます。
- `RunContextWrapper.tool_input` には、ネストされた実行コンテキスト内で解析済みの構造化ペイロードが含まれます。

```python
from pydantic import BaseModel, Field


class TranslationInput(BaseModel):
    text: str = Field(description="Text to translate.")
    source: str = Field(description="Source language.")
    target: str = Field(description="Target language.")


translator_tool = translator_agent.as_tool(
    tool_name="translate_text",
    tool_description="Translate text between languages.",
    parameters=TranslationInput,
    include_input_schema=True,
)
```

完全に実行可能な例については、`examples/agent_patterns/agents_as_tools_structured.py` を参照してください。

### ツールエージェントの承認ゲート

`Agent.as_tool(..., needs_approval=...)` は、`function_tool` と同じ承認フローを使用します。承認が必要な場合、実行は一時停止し、保留中の項目が `result.interruptions` に表示されます。その後、`result.to_state()` を使用し、`state.approve(...)` または `state.reject(...)` を呼び出した後に再開します。完全な一時停止 / 再開パターンについては、[Human-in-the-loop ガイド](human_in_the_loop.md) を参照してください。

### カスタム出力抽出

特定の場合、ツールエージェントの出力を中央のエージェントに返す前に変更したいことがあります。これは、次のような場合に役立ちます。

-   サブエージェントのチャット履歴から特定の情報 (例: JSON ペイロード) を抽出する。
-   エージェントの最終回答を変換または再フォーマットする (例: Markdown をプレーンテキストまたは CSV に変換する)。
-   エージェントのレスポンスが欠落している、または不正な形式である場合に、出力を検証する、またはフォールバック値を提供する。

これは、`as_tool` メソッドに `custom_output_extractor` 引数を渡すことで行えます。

```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,
)
```

カスタムエクストラクター内では、ネストされた [`RunResult`][agents.result.RunResult] は
[`agent_tool_invocation`][agents.result.RunResultBase.agent_tool_invocation] も公開します。これは、
ネストされた実行結果を後処理するときに、外側のツール名、呼び出し ID、または raw 引数が必要な場合に便利です。
[実行結果ガイド](results.md#agent-as-tool-metadata) を参照してください。

### ネストされたエージェント実行のストリーミング

`as_tool` に `on_stream` コールバックを渡すと、ネストされたエージェントが出力するストリーミングイベントをリッスンしながら、ストリーム完了後には最終出力を返せます。

```python
from agents import AgentToolStreamEvent


async def handle_stream(event: AgentToolStreamEvent) -> None:
    # Inspect the underlying StreamEvent along with agent metadata.
    print(f"[stream] {event['agent'].name} :: {event['event'].type}")


billing_agent_tool = billing_agent.as_tool(
    tool_name="billing_helper",
    tool_description="Answer billing questions.",
    on_stream=handle_stream,  # Can be sync or async.
)
```

想定されること:

- イベント型は `StreamEvent["type"]` を反映します: `raw_response_event`、`run_item_stream_event`、`agent_updated_stream_event`。
- `on_stream` を提供すると、ネストされたエージェントが自動的にストリーミングモードで実行され、最終出力を返す前にストリームが消費されます。
- ハンドラーは同期または非同期にできます。各イベントは到着した順に配信されます。
- モデルのツール呼び出し経由でツールが呼び出された場合、`tool_call` が存在します。直接呼び出しでは `None` のままになることがあります。
- 完全に実行可能なサンプルについては、`examples/agent_patterns/agents_as_tools_streaming.py` を参照してください。

### 条件付きツール有効化

`is_enabled` パラメーターを使用して、ランタイムでエージェントツールを条件付きで有効または無効にできます。これにより、コンテキスト、ユーザー設定、ランタイム条件に基づいて、LLM が利用できるツールを動的にフィルタリングできます。

```python
import asyncio
from agents import Agent, AgentBase, Runner, RunContextWrapper
from pydantic import BaseModel

class LanguageContext(BaseModel):
    language_preference: str = "french_spanish"

def french_enabled(ctx: RunContextWrapper[LanguageContext], agent: AgentBase) -> bool:
    """Enable French for French+Spanish preference."""
    return ctx.context.language_preference == "french_spanish"

# Create specialized agents
spanish_agent = Agent(
    name="spanish_agent",
    instructions="You respond in Spanish. Always reply to the user's question in Spanish.",
)

french_agent = Agent(
    name="french_agent",
    instructions="You respond in French. Always reply to the user's question in French.",
)

# Create orchestrator with conditional tools
orchestrator = Agent(
    name="orchestrator",
    instructions=(
        "You are a multilingual assistant. You use the tools given to you to respond to users. "
        "You must call ALL available tools to provide responses in different languages. "
        "You never respond in languages yourself, you always use the provided tools."
    ),
    tools=[
        spanish_agent.as_tool(
            tool_name="respond_spanish",
            tool_description="Respond to the user's question in Spanish",
            is_enabled=True,  # Always enabled
        ),
        french_agent.as_tool(
            tool_name="respond_french",
            tool_description="Respond to the user's question in French",
            is_enabled=french_enabled,
        ),
    ],
)

async def main():
    context = RunContextWrapper(LanguageContext(language_preference="french_spanish"))
    result = await Runner.run(orchestrator, "How are you?", context=context.context)
    print(result.final_output)

asyncio.run(main())
```

`is_enabled` パラメーターは次を受け付けます。

-   **ブール値**: `True` (常に有効) または `False` (常に無効)
-   **呼び出し可能な関数**: `(context, agent)` を受け取り、ブール値を返す関数
-   **非同期関数**: 複雑な条件ロジックのための非同期関数

無効化されたツールは、ランタイムで LLM から完全に隠されるため、次の用途に役立ちます。

-   ユーザー権限に基づく機能ゲーティング
-   環境固有のツール可用性 (dev と prod)
-   異なるツール設定の A/B テスト
-   ランタイム状態に基づく動的なツールフィルタリング

## 実験的: Codex ツール

`codex_tool` は Codex CLI をラップし、エージェントがツール呼び出し中にワークスペーススコープのタスク (シェル、ファイル編集、MCP ツール) を実行できるようにします。このサーフェスは実験的であり、変更される可能性があります。

メインエージェントに、現在の実行から離れることなく、範囲が限定されたワークスペースタスクを Codex に委任させたい場合に使用します。デフォルトでは、ツール名は `codex` です。カスタム名を設定する場合、`codex` であるか、`codex_` で始まる必要があります。エージェントに複数の Codex ツールを含める場合、それぞれが一意の名前を使用する必要があります。

```python
from agents import Agent
from agents.extensions.experimental.codex import ThreadOptions, TurnOptions, codex_tool

agent = Agent(
    name="Codex Agent",
    instructions="Use the codex tool to inspect the workspace and answer the question.",
    tools=[
        codex_tool(
            sandbox_mode="workspace-write",
            working_directory="/path/to/repo",
            default_thread_options=ThreadOptions(
                model="gpt-5.5",
                model_reasoning_effort="low",
                network_access_enabled=True,
                web_search_mode="disabled",
                approval_policy="never",
            ),
            default_turn_options=TurnOptions(
                idle_timeout_seconds=60,
            ),
            persist_session=True,
        )
    ],
)
```

次のオプショングループから始めます。

-   実行サーフェス: `sandbox_mode` と `working_directory` は、Codex が操作できる場所を定義します。これらは組み合わせて使用し、作業ディレクトリが Git リポジトリ内にない場合は `skip_git_repo_check=True` を設定します。
-   スレッドデフォルト: `default_thread_options=ThreadOptions(...)` は、モデル、推論の労力、承認ポリシー、追加ディレクトリ、ネットワークアクセス、Web 検索モードを設定します。レガシーな `web_search_enabled` よりも `web_search_mode` を優先してください。
-   ターンデフォルト: `default_turn_options=TurnOptions(...)` は、`idle_timeout_seconds` や任意のキャンセル `signal` など、ターンごとの動作を設定します。
-   ツール I/O: ツール呼び出しには、`{ "type": "text", "text": ... }` または `{ "type": "local_image", "path": ... }` を持つ `inputs` 項目を少なくとも 1 つ含める必要があります。`output_schema` により、構造化された Codex レスポンスを要求できます。

スレッドの再利用と永続化は別々の制御です。

-   `persist_session=True` は、同じツールインスタンスへの繰り返し呼び出しで 1 つの Codex スレッドを再利用します。
-   `use_run_context_thread_id=True` は、同じ可変コンテキストオブジェクトを共有する実行間で、実行コンテキスト内にスレッド ID を保存して再利用します。
-   スレッド ID の優先順位は、呼び出しごとの `thread_id`、実行コンテキストのスレッド ID (有効な場合)、設定された `thread_id` オプションの順です。
-   デフォルトの実行コンテキストキーは、`name="codex"` の場合は `codex_thread_id`、`name="codex_<suffix>"` の場合は `codex_thread_id_<suffix>` です。`run_context_thread_id_key` で上書きできます。

ランタイム設定:

-   認証: `CODEX_API_KEY` (推奨) または `OPENAI_API_KEY` を設定するか、`codex_options={"api_key": "..."}` を渡します。
-   ランタイム: `codex_options.base_url` は CLI の base URL を上書きします。
-   バイナリ解決: CLI パスを固定するには、`codex_options.codex_path_override` (または `CODEX_PATH`) を設定します。設定しない場合、SDK は `PATH` から `codex` を解決し、その後バンドルされたベンダーバイナリにフォールバックします。
-   環境: `codex_options.env` はサブプロセス環境を完全に制御します。これが提供される場合、サブプロセスは `os.environ` を継承しません。
-   ストリーム制限: `codex_options.codex_subprocess_stream_limit_bytes` (または `OPENAI_AGENTS_CODEX_SUBPROCESS_STREAM_LIMIT_BYTES`) は stdout / stderr リーダーの制限を制御します。有効な範囲は `65536` から `67108864` で、デフォルトは `8388608` です。
-   ストリーミング: `on_stream` は、スレッド / ターンのライフサイクルイベントと、項目イベント (`reasoning`、`command_execution`、`mcp_tool_call`、`file_change`、`web_search`、`todo_list`、`error` の項目更新) を受け取ります。
-   出力: 実行結果には `response`、`usage`、`thread_id` が含まれます。`usage` は `RunContextWrapper.usage` に追加されます。

リファレンス:

-   [Codex ツール API リファレンス](ref/extensions/experimental/codex/codex_tool.md)
-   [ThreadOptions リファレンス](ref/extensions/experimental/codex/thread_options.md)
-   [TurnOptions リファレンス](ref/extensions/experimental/codex/turn_options.md)
-   完全に実行可能なサンプルについては、`examples/tools/codex.py` と `examples/tools/codex_same_thread.py` を参照してください。