OpenAI Agents の TypeScript SDK

mkdir openai-agents-ts-example
cd openai-agents-ts-example
npm init -y
npm install typescript tsx @types/node

{
  "type": "module"
}

npm install @openai/agents zod

export OPENAI_API_KEY=<your_openai_api_key>

import { Agent, run } from "@openai/agents";
 
const agent = new Agent({
  name: "Senryu Agent",
  instructions: "常に川柳の形式で回答を生成します。",
  model: "o4-nano",
  tools: [], 
});
 
const result = await run(agent, "日本で一番高い山は？");
 
console.log(result.finalOutput);

npx tsx src/index.ts

富士山高く
日本の頂き
美しさ

const stream = await run(agent, "日本で一番高い山は？", { stream: true });
 
stream.toTextStream({
  compatibleWithNodeStreams: true,
}).pipe(process.stdout);

import { Agent, run } from "@openai/agents";
import { z } from "zod";
 
const senryuSchema = z.object({
  upper: z
    .string()
    .min(5, "上五は5文字以上である必要があります")
    .describe("上五"),
  middle: z
    .string()
    .min(7, "中七は7文字以上である必要があります")
    .describe("中七"),
  lower: z
    .string()
    .min(5, "下五は5文字以上である必要があります")
    .describe("下五"),
});
 
const agent = new Agent({
  name: "Senryu Agent",
  instructions: "常に川柳の形式で回答を生成します。",
  model: "gpt-4.1-nano",
  tools: [],
  outputType: senryuSchema,
});

{ upper: '富士山ぞ確か', middle: '高くそびえ立ち', lower: '日本の頂き' }

import { Agent, AgentInputItem, run, user } from "@openai/agents";
import { createInterface } from "readline/promises";
 
const agent = new Agent({
  name: "Chat Agent",
  instructions: "あなたは関西弁で話すチャットボットです。",
  model: "gpt-4.1-nano",
});
 
let chatHistory: AgentInputItem[] = [];
 
const rl = createInterface({
  input: process.stdin,
  output: process.stdout,
});
 
while (true) {
  const input = await rl.question("User: ");
  if (input.toLowerCase() === "exit") {
    break;
  }
 
  chatHistory.push(user(input));
 
  const result = await run(agent, chatHistory);
  chatHistory = result.history;
 
  console.log(`Bot: ${result.finalOutput}`);
}

import { Agent, run, webSearchTool } from "@openai/agents";
 
const agent = new Agent({
  name: "Travel Agent",
  instructions:
    "あなたは旅行エージェントです。旅行に関する質問に答えてください。必ず最新の情報を提供するために、ウェブ検索を行ってください。",
  model: "gpt-4.1-mini", // gpt-4.1-nano では web_search ツールが使用できない
  tools: [webSearchTool()],
});
 
const result = await run(agent, "箱根旅行でおすすめの宿は？");
 
console.log(result.finalOutput);

箱根は美しい自然と豊かな温泉地で知られ、多くの魅力的な宿泊施設があります。以下に、箱根旅行でおすすめの宿をいくつかご紹介します。
 
**[箱根・芦ノ湖 はなをり](https://hanaori.jp/ashinoko/?utm_source=openai)**  
**閉じています · Hotel · 4.0 (20 件のレビュー)**  
_元箱根桃源台160, 箱根町, 神奈川県, 250-0522_  
芦ノ湖の湖畔に位置するリゾートホテルで、全室から湖の絶景を望めます。源泉かけ流しの温泉や、地元の食材を活かした料理が楽しめます。
 
**[天成園](https://www.tenseien.co.jp?utm_source=openai)**  
**閉じています · Hotel · 4.3 (114 件のレビュー)**  
_湯本682, 箱根町, 神奈川県, 250-0311_  
箱根湯本駅から徒歩圏内にある大型旅館で、広々とした大浴場や露天風呂が魅力。バイキング形式の食事も人気です。
 
**[Ten-yu, Hakone Kowakien (箱根小涌園 天悠)](http://www.ten-yu.com?utm_source=openai)**  
**閉じています · Hotel · 4.0 (47 件のレビュー)**  
_二ノ平1297, 箱根町, 神奈川県, 250-0407_  
全室に露天風呂が付いた高級旅館で、プライベート感を大切にした空間が特徴。和食のコース料理が評判です。
 
各宿の詳細や予約状況については、公式ウェブサイトや宿泊予約サイトでご確認ください。旅行の目的やお好みに合わせて、最適な宿をお選びください。 

const agent = new Agent({
  name: "Travel Agent",
  instructions:
    "あなたは旅行エージェントです。旅行に関する質問に答えてください。必ず最新の情報を提供するために、ウェブ検索を行ってください。",
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [webSearchTool()],
  modelSettings: { toolChoice: "required" },
});

import { Agent, run, tool } from "@openai/agents";
import { z } from "zod";
 
const sqrtTool = tool({
  name: "sqrt",
  description: "指定した数値の平方根を計算します。",
  parameters: z.object({
    number: z.number().describe("平方根を計算する数値"),
  }),
  execute: async ({ number }) => {
    if (number < 0) {
      return {
        error: "平方根を計算する数値は0以上である必要があります。",
      };
    }
    return { result: Math.sqrt(number) };
  },
});
 
const agent = new Agent({
  name: "Math Agent",
  instructions: "数学の問題を解決するためにツールを使用します。",
  model: "gpt-4.1-nano",
  tools: [sqrtTool],
});
 
const result = await run(agent, "16の平方根は？");
console.log(result.finalOutput);

16の平方根は4です。

import { Agent, run, tool } from "@openai/agents";
 
const senryuAgent = new Agent({
  name: "Senryu Agent",
  instructions:
    "ユーザーから受け取った入力を川柳の形式に変換するエージェントです。",
  model: "gpt-4.1-nano",
  tools: [],
});
 
const senryuTool = senryuAgent.asTool({
  toolName: "senryu",
  toolDescription: "ユーザーからの入力を川柳の形式に変換します。",
});
 
const chatAgent = new Agent({
  name: "Chat Agent",
  instructions: "ユーザーからの質問に回答します。",
  model: "gpt-4.1-nano",
  tools: [senryuTool],
});
 
const result = await run(
  chatAgent,
  "コーディングエージェントの登場でエンジニアの仕事はどう変わると思う？川柳の形式で答えてください。"
);
 
console.log(result.finalOutput);

import {
  Agent,
  run,
  InputGuardrailTripwireTriggered,
  InputGuardrail,
} from "@openai/agents";
 
const guardrail: InputGuardrail = {
  name: "Input Guardrail",
  execute: async ({ input }) => {
    const inputString = typeof input === "string" ? input : "";
    const isTravelQuestion =
      inputString.toLowerCase().includes("旅行") ||
      inputString.toLowerCase().includes("旅");
    return {
      tripwireTriggered: !isTravelQuestion,
      outputInfo: isTravelQuestion
        ? "旅行に関する質問です。"
        : "旅行に関する質問ではありません。",
    };
  },
};
 
const agent = new Agent({
  name: "Travel Agent",
  instructions: "旅行に関する質問に答えてください。",
  model: "gpt-4.1-nano",
  tools: [],
  inputGuardrails: [guardrail],
});
 
try {
  const result = await run(agent, "日本で一番高い山は？");
  console.log(result.finalOutput);
} catch (error) {
  if (error instanceof InputGuardrailTripwireTriggered) {
    console.error("旅行に関する質問をしてください。");
  } else {
    console.error("エージェントの実行中にエラーが発生しました:", error);
  }
}

import {
  Agent,
  run,
  OutputGuardrailTripwireTriggered,
  OutputGuardrail,
} from "@openai/agents";
import { z } from "zod";
 
const senryuAgent = new Agent({
  name: "Senryu Agent",
  instructions:
    "ユーザーから受け取った入力が川柳の形式であることを検証するエージェントです。",
  model: "gpt-4.1-nano",
  outputType: z.object({
    isSenryu: z.boolean().describe("入力が川柳の形式であるかどうか"),
    message: z.string().describe("検証結果のメッセージ"),
  }),
});
 
const senryuGuardrail: OutputGuardrail = {
  name: "Senryu Guardrail",
  execute: async ({ agentOutput }) => {
    const result = await run(senryuAgent, agentOutput);
    return {
      tripwireTriggered: !result.finalOutput?.isSenryu,
      outputInfo:
        result.finalOutput?.message || "川柳の形式でない可能性があります。",
    };
  },
};
 
const chatAgent = new Agent({
  name: "Chat Agent",
  instructions: "ユーザーからの質問に回答します。",
  model: "gpt-4.1-nano",
  tools: [],
  outputGuardrails: [senryuGuardrail],
});
try {
  const result = await run(
    chatAgent,
    "日本で一番高い山は？川柳の形式で答えてください。"
  );
  console.log(result.finalOutput);
} catch (error) {
  if (error instanceof OutputGuardrailTripwireTriggered) {
    console.error("川柳の形式で回答してください。");
  } else {
    console.error("エージェントの実行中にエラーが発生しました:", error);
  }
}

import { Agent, run, RunResult, RunState, tool } from "@openai/agents";
import { z } from "zod";
import readline from "readline/promises";
import fs from "fs/promises";
 
async function confirm(question: string) {
  const rl = readline.createInterface({
    input: process.stdin,
    output: process.stdout,
  });
 
  const answer = await rl.question(`${question} (y/n): `);
  const normalizedAnswer = answer.toLowerCase();
  rl.close();
  return normalizedAnswer === "y" || normalizedAnswer === "yes";
}
 
const paymentTool = tool({
  name: "payment",
  description: "指定した金額をクレジットカードで支払います。",
  parameters: z.object({
    amount: z.number().describe("支払う金額"),
  }),
  needsApproval: true, // ツールの実行前に承認を求める
  execute: ({ amount }) => {
    console.log(`支払いを実行します: ${amount} 円`);
    return { success: true };
  },
});
 
const travelAgent = new Agent({
  name: "Travel Agent",
  instructions:
    "ユーザーの旅行のプランを提案し、必要に応じて宿泊や交通の支払いを行います。",
  tools: [paymentTool],
  model: "gpt-4.1-nano",
});
 
let result: RunResult<unknown, Agent<unknown, any>> = await run(
  travelAgent,
  `以下のプランで旅行を行うので、必要な支払いを行ってください。
【1日目】
- 午前：出発（関東近郊を想定）→ 箱根湯本駅到着
- 午後：箱根湯本周辺散策（温泉街、土産物店など）
- 夜：宿泊（温泉付きの旅館やホテルでゆったり）
 
【2日目】
- 午前：箱根観光（箱根彫刻の森美術館や大涌谷、芦ノ湖遊覧船など）
- 午後：箱根湯本駅発 → 帰路
 
■予算内訳イメージ（1人分）
- 交通費（往復）：約8,000〜10,000円（新宿〜箱根湯本 小田急ロマンスカー利用の場合）
- 宿泊費（1泊）：約20,000〜25,000円（温泉旅館）
- 食事代：8,000円
- 観光入場料や遊覧船代：3,000円
  `
);
 
let hasInterruptions = result.interruptions.length > 0;
while (hasInterruptions) {
  // ローカルファイルに状態を保存
  await fs.writeFile(
    "result.json",
    JSON.stringify(result.state, null, 2),
    "utf-8"
  );
 
  // 保存された状態を読み込む
  const storedState = await fs.readFile("result.json", "utf-8");
  const state = await RunState.fromString(travelAgent, storedState);
  for (const interruption of result.interruptions) {
    // テーミナルでの承認を求める
    const userApproved = await confirm(
      `Agent ${interruption.agent.name} would like to use the tool ${interruption.rawItem.name} with "${interruption.rawItem.arguments}". Do you approve?`
    );
 
    if (userApproved) {
      // ツールの実行を承認
      state.approve(interruption);
    } else {
      // ツールの実行を拒否
      state.reject(interruption);
    }
  }
 
  // 承認後の状態で再実行
  result = await run(travelAgent, state);
  hasInterruptions = result.interruptions.length > 0;
}
 
console.log("最終的な出力:", result.finalOutput);

Agent Travel Agent would like to use the tool payment with "{"amount":25000}". Do you approve? (y/n): y
Agent Travel Agent would like to use the tool payment with "{"amount":8000}". Do you approve? (y/n): y
支払いを実行します: 25000 円
支払いを実行します: 8000 円
最終的な出力: 交通費として8,000円と宿泊費として25,000円を支払いました。その他の費用（食事代8,000円や観光料3,000円）は既に予算に含まれているため、必要に応じて現地での支払いとなります。旅行の準備は整いました。良い旅をお楽しみください！

import { Agent, run, webSearchTool, handoff } from "@openai/agents";
import { RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX } from "@openai/agents-core/extensions";
import { z } from "zod";
 
const engineeringAgent = new Agent({
  name: "Engineering Agent",
  instructions:
    "あなたはプログラミングの専門家です。与えられたタスクに対して最適なコードを提供します。",
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [webSearchTool()],
});
 
const travelAgent = new Agent({
  name: "Travel Agent",
  instructions:
    "あなたは旅行の専門家です。旅行に関する質問に答え、最適なプランを提案します。",
  model: "gpt-4.1-mini",
  tools: [webSearchTool()],
});
 
const writerAgent = new Agent({
  name: "Writer Agent",
  instructions: `${RECOMMENDED_PROMPT_PREFIX} あなたはブログ記事を書くエージェントです。指定されたトピックに関する情報を収集し、記事を執筆します。`,
  model: "gpt-4.1-mini",
  handoffs: [
    handoff(engineeringAgent, {
      // onHandoff は、タスクを委任する際に呼び出される関数
      onHandoff: async () =>
        console.log(`Engineering Agent にタスクを委任します`),
      // エージェントにタスクを委任する際の入力形式を定義する
      inputType: z.object({
        topic: z.string().describe("記事のトピック"),
      }),
    }),
    // agent クラスをそのまま渡すこともできる
    travelAgent,
  ],
});
 
const result = await run(
  writerAgent,
  "React の Suspense を使ったコード例をブログ記事にしてください。"
);
console.log("最終的な出力:", result.finalOutput);