# OpenAI Agent SDKの便利だけど知られていない機能 🌍 LLM API の一時的なエラーで、エージェント全体が落ちてしまった経験はありませんか？ `ModelRetrySettings` を使えば、Runner がリトライ戦略を自動管理し、一時的な障害に耐性のあるエージェントを構築できます。 📌 タイトル：Runner 管理のリトライ 🔗 URL： 🧩 概要 `ModelSettings` の `retry` パラメータに `ModelRetrySettings` を指定することで、リトライ回数・バックオフ戦略・リトライポリシーを細かく制御できます。`max_retries` で最大試行回数、`backoff` で遅延戦略（`initial_delay`、`max_delay`、`multiplier`、`jitter`）、`policy` でリトライ対象のエラー種別を定義します。ただし、abort エラー・安全でないリプレイ・出力開始後のストリーム・ステートフルリクエストは絶対にリトライされません。 🛠 使い方 ```python from agents import Agent, ModelRetrySettings, ModelSettings, retry_policies agent = Agent( name="Assistant", model="gpt-5.5", model_settings=ModelSettings( retry=ModelRetrySettings( max_retries=4, backoff={ "initial_delay": 0.5, "max_delay": 5.0, "multiplier": 2.0, "jitter": True, }, policy=retry_policies.any( retry_policies.provider_suggested(), retry_policies.retry_after(), retry_policies.network_error(), retry_policies.http_status([408, 429, 500, 502, 503, 504]), ), ) ), ) ``` 利用可能なポリシーヘルパー: - `retry_policies.never()` - 常にリトライしない - `retry_policies.provider_suggested()` - プロバイダの指示に従う - `retry_policies.network_error()` - 一時的なネットワーク障害 - `retry_policies.http_status([...])` - 特定の HTTP ステータスコード - `retry_policies.retry_after()` - Retry-After ヘッダに従う - `retry_policies.any(...)` / `retry_policies.all(...)` - 組み合わせ 🏗 本番システムへの組み込み方 ・Runner レベルでデフォルトのリトライ設定を定義し、Agent レベルで `max_retries` のみオーバーライドする ・`jitter: True` で複数エージェントの同時リトライによるサンダリングハード問題を回避する ・429（レート制限）と 5xx（サーバーエラー）を必ずリトライ対象に含める ・Agent レベルの設定は Runner レベルの設定とディープマージされる 💡 ユースケース 🔄 レート制限（429）への自動バックオフ 🌐 ネットワーク瞬断時の自動回復 🏢 マルチテナント環境でのエージェント安定性確保 📊 バッチ処理での一時的エラーの吸収 ⚠️ 注意点 abort エラー、プロバイダがリプレイ不安全と判定したリクエスト、出力が開始されたストリーム、`previous_response_id` や `conversation_id` を使うステートフルリクエストは、安全性の観点からリトライされません。リトライポリシーの `policy` フィールドはシリアライズされないため、実行時にのみ有効です。 ✨ ModelRetrySettings で、一時的な障害に動じない堅牢なエージェントを構築しましょう。 #OpenAIAgentSDK# #AIAgent#