AgentChat 経由で、事前設定されたエージェントを使用してアプリケーションを素早く構築できます。ここでは、ツールが使用できる単一のエージェントを作成することから始めます。

AutoGen 0.7 : AgentChat : クイックスタート

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 08/27/2025
バージョン : python-v0.7.4

* 本記事は microsoft.github.io/autogen の以下のページを独自に翻訳した上でまとめ直し、補足説明を加えています :

• AgentChat : Quickstart

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

AutoGen 0.7 : AgentChat : クイックスタート

AgentChat 経由で、事前設定された (preset) エージェントを使用してアプリケーションを素早く構築できます。これを示すため、ツールが使用できる単一のエージェントを作成することから始めます。

まず、AgentChat と Extension パッケージをインストールする必要があります。

pip install -U "autogen-agentchat" "autogen-ext[openai,azure]"

この例では OpenAI モデルを使用していますが、他のモデルも使用できます。単純に model_client を希望のモデルかモデルクライアント・クラスで更新するだけです。To use other models, see Models.

import asyncio

from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_agentchat.ui import Console
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient

# モデルクライアントの定義。`ChatCompletionClient` I/F を実装する他のモデルクライアントを使用できます。
model_client = OpenAIChatCompletionClient(
    model="gpt-4o",
    # api_key="YOUR_API_KEY",
)

# エージェントが使用できる単純な関数ツールを定義します。
# For this example, we use a fake weather tool for demonstration purposes.
async def get_weather(city: str) -> str:
    """Get the weather for a given city."""
    return f"The weather in {city} is 73 degrees and Sunny."


# model, tool, system message を備え、reflection が有効にされた AssistantAgent を定義します。
# system message は自然言語でエージェントに指示します。
agent = AssistantAgent(
    name="weather_agent",
    model_client=model_client,
    tools=[get_weather],
    system_message="You are a helpful assistant.",
    reflect_on_tool_use=True,
    model_client_stream=True,  # Enable streaming tokens from the model client.
)


# Run the agent and stream the messages to the console.
async def main() -> None:
    await Console(agent.run_stream(task="What is the weather in New York?"))
    # Close the connection to the model client.
    await model_client.close()


# NOTE: if running this inside a Python script you'll need to use asyncio.run(main()).
#await main()
asyncio.run(main())

---------- TextMessage (user) ----------
What is the weather in New York?
---------- ToolCallRequestEvent (weather_agent) ----------
[FunctionCall(id='call_UcNuvcDyiLmdqF40HggwmZxi', arguments='{"city":"New York"}', name='get_weather')]
---------- ToolCallExecutionEvent (weather_agent) ----------
[FunctionExecutionResult(content='The weather in New York is 73 degrees and Sunny.', name='get_weather', call_id='call_UcNuvcDyiLmdqF40HggwmZxi', is_error=False)]
---------- ModelClientStreamingChunkEvent (weather_agent) ----------
The current weather in New York is 73 degrees and sunny.

以上