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run(starting_agent: Agent[TContext],input: str | list[TResponseInputItem],*,context: TContext | None = None,max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS,hooks: RunHooks[TContext] | None = None,run_config: RunConfig | None = None,
) -> RunResult

从给定代理开始运行工作流程。代理将循环运行，直到最终 output 生成。循环运行如下： 1. 使用给定的输入调用代理。 2. 如果有最终输出（即代理生成 type 为 的东西），则循环终止。 3. 如果有切换，我们将使用新代理再次运行循环。 4. 否则，我们将运行工具调用（如果有），然后重新运行循环。agent.output_type

在两种情况下，代理可能会引发异常： 1. 如果超出max_turns，则会引发 MaxTurnsExceeded 异常。 2. 如果触发了护栏绊线，则会引发 GuardrailTripwireTriggered 异常。

请注意，仅运行第一个代理的输入护栏。

参数：

返回：

run_sync(starting_agent: Agent[TContext],input: str | list[TResponseInputItem],*,context: TContext | None = None,max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS,hooks: RunHooks[TContext] | None = None,run_config: RunConfig | None = None,
) -> RunResult

从给定代理开始同步运行工作流程。请注意，这只是包装了方法，因此如果已经存在一个事件循环（例如，在 async 中 函数，或者在 Jupyter 笔记本或异步上下文（如 FastAPI）中）。对于这些情况，请使用 方法。runrun

代理将在循环中运行，直到生成最终输出。循环运行如下： 1. 使用给定的输入调用代理。 2. 如果有最终输出（即代理生成 type 为 的东西），则循环终止。 3. 如果有切换，我们将使用新代理再次运行循环。 4. 否则，我们将运行工具调用（如果有），然后重新运行循环。agent.output_type

在两种情况下，代理可能会引发异常： 1. 如果超出max_turns，则会引发 MaxTurnsExceeded 异常。 2. 如果触发了护栏绊线，则会引发 GuardrailTripwireTriggered 异常。

请注意，仅运行第一个代理的输入护栏。

参数：

返回：

run_streamed(starting_agent: Agent[TContext],input: str | list[TResponseInputItem],context: TContext | None = None,max_turns: int = DEFAULT_MAX_TURNS,hooks: RunHooks[TContext] | None = None,run_config: RunConfig | None = None,
) -> RunResultStreaming

在流式处理模式下从给定代理运行工作流。返回的 result 对象 包含可用于在生成语义事件时对其进行流式处理的方法。

代理将在循环中运行，直到生成最终输出。循环运行如下： 1. 使用给定的输入调用代理。 2. 如果有最终输出（即代理生成 type 为 的东西），则循环终止。 3. 如果有切换，我们将使用新代理再次运行循环。 4. 否则，我们将运行工具调用（如果有），然后重新运行循环。agent.output_type

在两种情况下，代理可能会引发异常： 1. 如果超出max_turns，则会引发 MaxTurnsExceeded 异常。 2. 如果触发了护栏绊线，则会引发 GuardrailTripwireTriggered 异常。

请注意，仅运行第一个代理的输入护栏。

参数：

返回：

model: str | Model | None = None

用于整个代理运行的模型。如果设置，将覆盖在每个 代理。下面传入的 model_provider 必须能够解析此模型名称。

model_provider: ModelProvider = field(default_factory=OpenAIProvider
)

查找字符串模型名称时使用的模型提供程序。默认为 OpenAI。

model_settings: ModelSettings | None = None

配置全局模型设置。任何非 null 值都将覆盖特定于代理的模型 设置。

handoff_input_filter: HandoffInputFilter | None = None

应用于所有 handoff 的全局输入过滤器。如果已设置，则 将优先。输入过滤器允许您编辑发送到新 代理。有关更多详细信息，请参阅 中的文档。Handoff.input_filterHandoff.input_filter

input_guardrails: list[InputGuardrail[Any]] | None = None

要在初始运行输入上运行的输入护栏列表。

output_guardrails: list[OutputGuardrail[Any]] | None = None

要在运行的最终输出上运行的输出护栏列表。

tracing_disabled: bool = False

是否为代理运行禁用跟踪。如果禁用，我们将不会跟踪代理运行。

trace_include_sensitive_data: bool = True

我们是否包含可能敏感的数据（例如：工具调用的输入/输出或 LLM 代）的 Trace 中。如果为 False，我们仍将为这些事件创建 span，但 敏感数据将不包括在内。

workflow_name: str = 'Agent workflow'

运行的名称，用于跟踪。应该是运行的逻辑名称，例如 “代码生成工作流”或“客户支持代理”。

trace_id: str | None = None

用于跟踪的自定义跟踪 ID。如果未提供，我们将生成新的跟踪 ID。

group_id: str | None = None

用于跟踪的分组标识符，用于链接同一对话中的多个跟踪 或过程。例如，您可以使用聊天会话 ID。

trace_metadata: dict[str, Any] | None = None

要包含在跟踪中的其他元数据的可选字典。