# OpenAI Agent SDKの便利で実践的な使い方 🌍 同じエージェントでも、ユーザーごとに異なる体験を提供したいことがあります。Dynamic instructions を使えば、実行時のコンテキストに応じてプロンプトを動的に組み立てられます。 instructions に関数を渡すことで、RunContextWrapper と Agent を引数に受け取り、実行時に動的にシステムプロンプトを生成できます。 📌 タイトル：Agents -- Dynamic instructions 🔗 URL： 🧩 概要 Agent の `instructions` には文字列だけでなく、関数を渡すことができます。この関数は `RunContextWrapper` と `Agent` を受け取り、文字列を返します。これにより、ログインユーザーの情報、現在時刻、ユーザーのプラン、ロケールなど、実行時にしか決まらない情報をプロンプトに注入できます。async 関数もサポートされているため、DB からのデータ取得も可能です。 🛠 使い方 `dynamic_instructions(context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent) -> str` という関数を定義し、`context.context` からユーザー名やプラン、現在時刻を取得してプロンプト文字列を組み立てます。この関数を `Agent` の `instructions=dynamic_instructions` に渡すことで、実行時に動的なシステムプロンプトが生成されます。 🏗 実践的な使い方 **ユーザー名・プラン・日時のランタイム注入** ログイン済みユーザーの情報をプロンプトに反映し、パーソナライズされた応答を実現します。 `@dataclass` で `UserContext` を定義し、`name: str`, `plan: str`, `timezone: str` を持たせます。`personalized_instructions(context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent) -> str` 関数内で `context.context` からユーザー情報を取得し、` で現在時刻を取得してプロンプトを組み立てます。`user.plan` の値（`"pro"`, `"enterprise"`, `"free"`）に応じて利用可能な機能やアップグレード案内のメッセージを分岐します。`Agent` に `instructions=personalized_instructions` を設定し、` ..., context=UserContext(name="田中太郎", plan="pro", timezone="Asia/Tokyo"))` で実行時コンテキストを渡します。 **ロケールによる多言語切り替え** ユーザーのロケール設定に応じて、指示言語を自動的に切り替えます。 `INSTRUCTIONS_BY_LOCALE` 辞書に `"ja"`, `"en"`, `"zh"` をキーとしてロケール別のシステムプロンプトを格納します。`locale_instructions(context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent) -> str` 関数で `context.context.locale` を参照し、対応するプロンプトを `INSTRUCTIONS_BY_LOCALE.get(locale, INSTRUCTIONS_BY_LOCALE["en"])` で取得します。 **async 関数で DB からデータを取得してプロンプトに注入** ユーザーの直近の購入履歴を DB から取得し、パーソナライズされたサポートを提供します。 `async def instructions_with_history(context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent) -> str` で非同期関数を定義し、`await db.fetch_recent_orders( limit=5)` で直近の注文履歴を DB から取得します。取得した注文を文字列に整形してプロンプトに埋め込み、コンテキストを踏まえたサポートを可能にします。この async 関数を `Agent` の `instructions=instructions_with_history` に設定します。 💡 ユースケース 👤 ログインユーザーの名前・プラン・日時をランタイムで注入し、パーソナライズされた応答を生成 💎 Pro ユーザーには高度な機能案内、Free ユーザーにはアップグレード提案と、プランに応じた対応を分岐 🌐 ユーザーのロケール設定に基づいて指示言語を自動切り替え、多言語サポートを実現 📦 async 関数で DB から直近の購入履歴を取得し、コンテキストを踏まえたサポートを提供 ⚠️ 注意点 - async の instructions 関数で重い DB クエリを実行すると、エージェントの応答開始が遅れます。キャッシュやクエリの最適化を検討してください。 - instructions 関数内で例外が発生するとエージェント全体が失敗します。適切なエラーハンドリングとフォールバックを実装しましょう。 - 動的に生成するプロンプトが長くなりすぎないよう注意してください。トークン消費が増加します。 ✨ Dynamic instructions を使えば、1つのエージェント定義で多様なユーザー体験を提供できます。ランタイムの情報を活かして、真にパーソナライズされたエージェントを構築しましょう！ #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#

男闘呼組、サブスク解禁✨ 「DAYBREAK」「TIME ZONE」など ヒット曲16曲収録のベストアルバム配信🎵 メンバー4人とも所属するRockon Social Club 男闘呼組セルフカバーアルバムを発売💿️

男闘呼組、サブスク解禁❗️ 「DAYBREAK」「TIME ZONE」も配信開始 ⠀ 成田昭次、約38年前の楽曲と向き合い 「本当に幸せでなりません」 ⠀ 🎧️11/6(金)配信曲一覧 ⠀ #男闘呼組#

11月9日放送「CDTVライブ！ライブ！」 出演アーティスト＆歌唱曲発表🎧 IMP.「Period」 Ayumu Imazu「結び」 KEY TO LIT「KEY TERUYA2 ～キテルヤツ～」 倉木麻衣「渡月橋 〜君 想ふ〜」「TOWA 〜永久に風に乗る〜」 島袋寛子「White Love」 MAZZEL「Touch」 Mrs. GREEN APPLE「共犯」「禁じた遊び」 Rockon Social Club「TIME ZONE」「DAYBREAK」 【マンスリーライブ！】第2週 BE:FIRST「CAGLIOSTRO」「Missing」「夢中」 【名曲ライブ！ライブ！】 JUNON（BE:FIRST）「メロディー」（玉置浩二） KAIRYU・NAOYA（MAZZEL）「奏 (かなで）」（スキマスイッチ）

# Elasticsearchの機能と実践的な使い方 🔎 「検索→変換→集計」を1本のパイプで書ける。SQLライクで学習コストが低い新世代のクエリ言語、それがES|QLです。 🏷️ タイトル: ES|QL(パイプ型クエリ言語) 🔗 URL: 📘 概要 ES|QLはElasticsearchのデータを問い合わせ・集計・可視化・アラート化まで一気通貫で扱える新しいクエリ言語です。Unixのパイプのように `|` でコマンドを連結し、データを段階的に絞り込み・変換・集約していきます。JSONの集計DSLを書かずに、アドホック分析を素早く進められます。 ⚙️ 機能の説明 クエリは必ずソースコマンドから始まり、処理コマンドをパイプで連結する構造です。 ・`FROM` でインデックス/データストリームを指定(時系列向けの `TS` もある) ・`WHERE` で行を絞り込み ・`STATS ... BY` で集計とグルーピング ・`EVAL` で派生列を生成、`SORT` で並べ替え、`LIMIT` で件数制限 ・`KEEP`/`DROP`/`RENAME` で出力列を制御 ・`DISSECT`/`GROK` で非構造テキストをパース ・`LOOKUP JOIN` でマスタデータと結合、`ENRICH` でポリシー付与 コマンドや関数名は大文字小文字を区別しません(`FROM` も `from` も同じ)。 🛠️ 実践的な使い方 障害調査では、検索から集計までを次のように1本で書けます。 `FROM logs-* | WHERE status >= 500 | STATS count = COUNT(*) BY BUCKET(@timestamp, 5m) | SORT count DESC` Kibanaのエディタはオートコンプリート、インライン補完、Prettifyボタンによる自動整形を備え、実行後はフッターに処理ドキュメント数などの統計が出ます。同じES|QLがDiscover・ダッシュボードのパネル・アラートルール・Elastic Securityで共通に使えるのが大きな利点です。クエリ履歴やお気に入り(スター)機能で定番クエリの再利用も可能です。 💡 ユースケース ・SREのアドホックなログ分析(エラー率のサービス別・時間バケット別集計) ・ダッシュボードのES|QL可視化パネル ・セキュリティの検知ルールやアラート条件の記述 ・`LOOKUP JOIN` でサービス名→チーム名のようなマスタ結合を行う運用分析 ⚠️ 注意点 ・フィルタなしで多数のインデックスを横断するとレスポンスが肥大化するため、`KEEP`/`DROP` で列を絞ること。 ・Kibana内では `SET time_zone` ではなく `dateFormat:tz` 設定でタイムゾーンを扱う。 ・自然言語からのクエリ生成はEnterpriseライセンスとコネクタ設定が必要です。 ・マッピングされていないフィールド参照は既定で失敗するため注意が必要です。 #Elasticsearch# #ESQL#