openai--openai-agents-python/docs/ja/examples.md

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# コード例

SDK を使用したさまざまなサンプル実装は、[リポジトリ](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples)の examples セクションで確認できます。コード例は、さまざまなパターンや機能を示す複数のカテゴリーに分かれています。

## カテゴリー {#categories}

- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):** このカテゴリーのコード例では、次のような一般的なエージェント設計パターンを示します。

    - 決定論的ワークフロー
    - Agents as tools
    - ストリーミングイベントを使用する Agents as tools (`examples/agent_patterns/agents_as_tools_streaming.py`)
    - 構造化された入力パラメーターを使用する Agents as tools (`examples/agent_patterns/agents_as_tools_structured.py`)
    - エージェントの並列実行
    - 条件に応じたツールの使用
    - さまざまなツール使用動作を示しながらツールの使用を強制 (`examples/agent_patterns/forcing_tool_use.py`)
    - 入出力ガードレール
    - 判定者としての LLM
    - ルーティング
    - ストリーミングガードレール
    - ツールの承認と状態のシリアル化を伴うヒューマン・イン・ザ・ループ (`examples/agent_patterns/human_in_the_loop.py`)
    - ストリーミングを伴うヒューマン・イン・ザ・ループ (`examples/agent_patterns/human_in_the_loop_stream.py`)
    - 承認フロー向けのカスタム拒否メッセージ (`examples/agent_patterns/human_in_the_loop_custom_rejection.py`)

- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):** これらのコード例では、次のような SDK の基本機能を紹介します。

    - Hello world のコード例（デフォルトモデル、GPT-5、オープンウェイトモデル）
    - エージェントのライフサイクル管理
    - `RunHooks` と `AgentHooks` を使用したエージェントおよび実行のライフサイクルのコード例 (`examples/basic/lifecycle_example.py`)
    - 動的なシステムプロンプト
    - 基本的なツールの使用 (`examples/basic/tools.py`)
    - ツールの入出力ガードレール (`examples/basic/tool_guardrails.py`)
    - ツール出力としての画像の返却 (`examples/basic/image_tool_output.py`)
    - 出力のストリーミング（テキスト、項目、関数呼び出し引数）
    - ターン間で共有セッションヘルパーを使用する Responses の WebSocket トランスポート (`examples/basic/stream_ws.py`)
    - プロンプトテンプレート
    - ファイル処理（ローカルとリモート、画像と PDF）
    - 使用量の追跡
    - Runner が管理する再試行設定 (`examples/basic/retry.py`)
    - サードパーティアダプターを介して Runner が管理する再試行 (`examples/basic/retry_litellm.py`)
    - 非厳密な出力型
    - 以前のレスポンス ID の使用

- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service):** 航空会社向けカスタマーサービスシステムのコード例です。

- **[financial_research_agent](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/financial_research_agent):** エージェントとツールを使用して、財務データ分析のための構造化された調査ワークフローを示す財務調査エージェントです。

- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):** メッセージフィルタリングを伴うエージェントのハンドオフの実践的なコード例です。次の内容が含まれます。

    - メッセージフィルターのコード例 (`examples/handoffs/message_filter.py`)
    - ストリーミングを伴うメッセージフィルター (`examples/handoffs/message_filter_streaming.py`)

- **[hosted_mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp):** OpenAI Responses API でホスト型 MCP（Model Context Protocol）を使用する方法を示すコード例です。次の内容が含まれます。

    - 承認なしのシンプルなホスト型 MCP (`examples/hosted_mcp/simple.py`)
    - Google カレンダーなどの MCP コネクター (`examples/hosted_mcp/connectors.py`)
    - 割り込みベースの承認を伴うヒューマン・イン・ザ・ループ (`examples/hosted_mcp/human_in_the_loop.py`)
    - MCP ツール承認リクエスト用のコールバック (`examples/hosted_mcp/on_approval.py`)

- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp):** MCP（Model Context Protocol）を使用してエージェントを構築する方法を学習できます。次の内容が含まれます。

    - ファイルシステムのコード例
    - Git のコード例
    - MCP プロンプトサーバーのコード例
    - SSE（Server-Sent Events）のコード例
    - SSE リモートサーバー接続 (`examples/mcp/sse_remote_example`)
    - Streamable HTTP のコード例
    - Streamable HTTP リモート接続 (`examples/mcp/streamable_http_remote_example`)
    - Streamable HTTP 向けのカスタム HTTP クライアントファクトリー (`examples/mcp/streamablehttp_custom_client_example`)
    - `MCPUtil.get_all_function_tools` を使用したすべての MCP ツールのプリフェッチ (`examples/mcp/get_all_mcp_tools_example`)
    - FastAPI アプリケーションでの `MCPServerManager` の使用 (`examples/mcp/manager_example`)
    - MCP ツールのフィルタリング (`examples/mcp/tool_filter_example`)

- **[memory](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/memory):** エージェント向けのさまざまなメモリ実装のコード例です。次の内容が含まれます。

    - SQLite セッションストレージ
    - 高度な SQLite セッションストレージ
    - Redis セッションストレージ
    - SQLAlchemy セッションストレージ
    - Dapr 状態ストアのセッションストレージ
    - 暗号化されたセッションストレージ
    - OpenAI Conversations セッションストレージ
    - Responses 圧縮セッションストレージ
    - `ModelSettings(store=False)` を使用したステートレスな Responses 圧縮 (`examples/memory/compaction_session_stateless_example.py`)
    - ファイルベースのセッションストレージ (`examples/memory/file_session.py`)
    - ヒューマン・イン・ザ・ループを伴うファイルベースのセッション (`examples/memory/file_hitl_example.py`)
    - ヒューマン・イン・ザ・ループを伴う SQLite インメモリセッション (`examples/memory/memory_session_hitl_example.py`)
    - ヒューマン・イン・ザ・ループを伴う OpenAI Conversations セッション (`examples/memory/openai_session_hitl_example.py`)
    - セッションをまたぐ HITL の承認／拒否シナリオ (`examples/memory/hitl_session_scenario.py`)

- **[model_providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):** カスタムプロバイダーやサードパーティアダプターなど、OpenAI 以外のモデルを SDK で使用する方法を確認できます。

- **[realtime](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/realtime):** SDK を使用してリアルタイム体験を構築する方法を示すコード例です。次の内容が含まれます。

    - 構造化されたテキストおよび画像メッセージを使用する Web アプリケーションパターン
    - コマンドラインの音声ループと再生処理
    - WebSocket 経由の Twilio Media Streams 連携
    - Realtime Calls API の `attach` フローを使用した Twilio SIP 連携

- **[reasoning_content](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/reasoning_content):** 推論コンテンツの扱い方を示すコード例です。次の内容が含まれます。

    - Runner API での推論コンテンツ（ストリーミングおよび非ストリーミング） (`examples/reasoning_content/runner_example.py`)
    - OpenRouter 経由の OSS モデルを使用した推論コンテンツ (`examples/reasoning_content/gpt_oss_stream.py`)
    - 基本的な推論コンテンツのコード例 (`examples/reasoning_content/main.py`)

- **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):** 複雑なマルチエージェント調査ワークフローを示す、シンプルなディープリサーチのクローンです。

- **[sandbox](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/sandbox):** 分離されたワークスペースでエージェントを実行するためのコード例です。次の内容が含まれます。

    - 基本的なサンドボックスエージェントのセットアップ (`examples/sandbox/basic.py`)
    - Unix ローカルおよび Docker サンドボックスのライフサイクルのコード例
    - サンドボックスを基盤とするハンドオフ (`examples/sandbox/handoffs.py`)
    - サンドボックスのメモリとスナップショットからの再開 (`examples/sandbox/memory.py`)
    - ツールとして公開されるサンドボックスエージェント (`examples/sandbox/sandbox_agents_as_tools.py`)

- **[tools](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):** OpenAI がホストするツールと実験的な Codex ツール機能の実装方法を学習できます。コード例には次の内容が含まれます。

    - Web 検索とフィルター付き Web 検索
    - ファイル検索
    - Code interpreter
    - ファイル編集と承認を伴う Apply patch ツール (`examples/tools/apply_patch.py`)
    - 承認コールバックを伴う Shell ツールの実行 (`examples/tools/shell.py`)
    - ヒューマン・イン・ザ・ループによる割り込みベースの承認を伴う Shell ツール (`examples/tools/shell_human_in_the_loop.py`)
    - インラインスキルを使用するホスト型コンテナー Shell (`examples/tools/container_shell_inline_skill.py`)
    - スキル参照を使用するホスト型コンテナー Shell (`examples/tools/container_shell_skill_reference.py`)
    - ローカルスキルを使用するローカル Shell (`examples/tools/local_shell_skill.py`)
    - 名前空間と遅延読み込みを使用するツールを備えたツール検索 (`examples/tools/tool_search.py`)
    - 構造化されたツール呼び出しを並行実行するプログラムによるツール呼び出し (`examples/tools/programmatic_tool_calling.py`)
    - コンピュータ操作
    - 画像生成
    - 実験的な Codex ツールワークフロー (`examples/tools/codex.py`)
    - 同じ Codex 会話スレッドを再利用する実験的な Codex ワークフロー (`examples/tools/codex_same_thread.py`)

- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):** TTS および STT モデルを使用する音声エージェントのコード例を確認できます。音声をストリーミングするコード例も含まれます。