# モデル選択の例
from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel

# 高性能モデルを使用するエージェント
powerful_agent = Agent(
    name="Powerful agent",
    instructions="Solve complex reasoning tasks.",
    model="gpt-4o",  # 高性能モデルを指定
)

# コスト効率の良いモデルを使用するエージェント
efficient_agent = Agent(
    name="Efficient agent",
    instructions="Handle simple tasks quickly.",
    model="gpt-4o-mini",  # 軽量モデルを指定
)
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# ツール実装の例
from agents import Agent, Runner, function_tool

# 天気情報を取得するツール
@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    """指定された都市の天気情報を取得します。"""
    return f"The weather in {city} is sunny."

# カスタマー情報を検索するツール
@function_tool
def lookup_customer(customer_id: str) -> dict:
    """顧客IDから顧客情報を検索します。"""
    # 実際には顧客データベースからの検索処理
    return {
        "name": "John Doe",
        "email": "john@example.com",
        "subscription": "premium"
    }

# ツールを使用するエージェントの定義
assistant = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="You are a helpful assistant.",
    tools=[get_weather, lookup_customer]
)
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# 効果的な指示の例
あなたはカスタマーサポートエージェントです。以下の手順に従って顧客の問い合わせに対応してください：

1. 顧客情報を確認：lookup_customerツールを使用して顧客情報を取得する
2. 問い合わせ内容を分類：「技術的問題」「支払い関連」「一般的質問」のいずれかに分類する
3. 分類に応じた対応：
   - 技術的問題：diagnostic_issueツールを使用して問題を診断し、解決策を提案する
   - 支払い関連：payment_statusツールで支払い状況を確認し、適切な情報を提供する
   - 一般的質問：情報を直接提供するか、FAQへのリンクを案内する
4. フォローアップ：必要に応じてフォローアップの予定を立てる

対応が難しい場合や、高度な判断が必要な場合は、必ず人間のオペレーターに引き継いでください。
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from agents import Agent, Runner

agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="You are a helpful assistant.",
    tools=[get_weather, search_web]
)

result = Runner.run_sync(agent, "What's the weather in Tokyo?")
print(result.final_output)
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from agents import Agent, Runner

customer_service_agent = Agent(
    name="Customer Service",
    instructions="Handle customer inquiries.",
    tools=[lookup_customer, update_ticket]
)

technical_support_agent = Agent(
    name="Technical Support",
    instructions="Solve technical problems.",
    tools=[diagnose_issue, lookup_documentation]
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="Route inquiries to the appropriate agent.",
    handoffs=[customer_service_agent, technical_support_agent]
)

result = Runner.run_sync(triage_agent, "My product isn't working.")
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from agents import Agent, Runner

# 実際の実装では、各エージェントは特定の役割と指示を持ちます
agent_a = Agent(
    name="Agent A",
    instructions="You handle task X. If you encounter task Y, handoff to Agent B.",
    handoffs=[agent_b]
)

agent_b = Agent(
    name="Agent B",
    instructions="You handle task Y. If you encounter task X, handoff to Agent A.",
    handoffs=[agent_a]
)

# 最初のエージェントから処理を開始
result = Runner.run_sync(agent_a, "I need help with task Y.")
# Agent Aが判断してAgent Bにハンドオフ
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from agents import Agent, Runner, Guardrail

# 関連性を確認するガードレール
relevance_guardrail = Guardrail(
    name="Relevance Check",
    instructions="Determine if the input is relevant to our services.",
    validation=lambda input: "irrelevant" not in input.lower()
)

# リスク評価を行うガードレール
risk_guardrail = Guardrail(
    name="Risk Assessment",
    instructions="Assess if the requested action poses any risks.",
    validation=lambda input, context: not any(high_risk_term in input.lower() for high_risk_term in ["delete", "remove all", "wipe"])
)

# ガードレールを適用したエージェント
safe_agent = Agent(
    name="Safe Assistant",
    instructions="You are a helpful assistant.",
    tools=[get_weather, search_web],
    guardrails=[relevance_guardrail, risk_guardrail]
)
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from agents import Agent, Runner, function_tool, requires_approval

# 承認が必要な高リスク操作
@function_tool
@requires_approval
def delete_user_account(user_id: str) -> str:
    """ユーザーアカウントを削除します。この操作は人間の承認が必要です。"""
    # 実際の処理（承認後に実行される）
    return f"User account {user_id} has been deleted."

# 承認機能を持つエージェント
agent_with_approval = Agent(
    name="Account Manager",
    instructions="You can help users manage their accounts.",
    tools=[lookup_customer, delete_user_account]
)
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from agents import Agent, Runner

agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="You are a helpful assistant"
)

result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)
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from agents import Agent, Runner
import asyncio

spanish_agent = Agent(
    name="Spanish agent",
    instructions="You only speak Spanish.",
)

english_agent = Agent(
    name="English agent",
    instructions="You only speak English",
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.",
    handoffs=[spanish_agent, english_agent],
)

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?")
    print(result.final_output)  # スペイン語で応答
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