Delegation

from pydantic_ai import Agent, RunContext
from pydantic_ai.models.google import GoogleModel
 
model = GoogleModel('gemini-3-flash-preview')
 
# 子 Agent: 1 つの仕事に特化
joke_agent = Agent(
    model,
    instructions='与えられたお題で、短い日本語のジョークを 1 つだけ作ってください。',
)
 
# 親 Agent: 子を「ツール」として持つ
parent = Agent(
    model,
    instructions='ユーザーのお題に対して generate_joke を呼んでジョークを返してください。',
)
 
@parent.tool
async def generate_joke(ctx: RunContext, topic: str) -> str:
    """指定トピックでジョークを生成する。"""
    result = await joke_agent.run(topic, usage=ctx.usage)
    return result.output
 
print(parent.run_sync('猫').output)
print(parent.run_sync('プログラマー').output)

from pydantic_ai import Agent, RunContext
from pydantic_ai.models.google import GoogleModel
 
translator = Agent(
    GoogleModel('gemini-3-flash-preview'),
    instructions='与えられた文を自然な日本語に翻訳してください。',
)
 
summarizer = Agent(
    GoogleModel('gemini-3-flash-preview'),
    instructions='与えられた日本語を 2 文以内で要約してください。',
)
 
orchestrator = Agent(
    GoogleModel('gemini-3-flash-preview'),
    instructions=(
        '英語のニュース文が来たら、まず translate_to_ja で翻訳し、'
        '次に summarize で要約してから返してください。'
    ),
)
 
@orchestrator.tool
async def translate_to_ja(ctx: RunContext, en_text: str) -> str:
    """英語を日本語に翻訳する。"""
    return (await translator.run(en_text, usage=ctx.usage)).output
 
@orchestrator.tool
async def summarize(ctx: RunContext, ja_text: str) -> str:
    """日本語を 2 文以内に要約する。"""
    return (await summarizer.run(ja_text, usage=ctx.usage)).output
 
print(orchestrator.run_sync(
    'OpenAI announced new model series with improved coding ability.'
).output)

from pydantic import BaseModel, Field
from pydantic_ai import Agent, RunContext
from pydantic_ai.models.google import GoogleModel
 
class Sentiment(BaseModel):
    polarity: str = Field(description='positive / neutral / negative のいずれか')
    confidence: float = Field(description='0.0 〜 1.0 の確信度')
    reason_ja: str = Field(description='判断理由の日本語要約 (60 字以内)')
 
sentiment_agent = Agent(
    GoogleModel('gemini-3-flash-preview'),
    output_type=Sentiment,
    instructions='文の感情を分析し、極性 / 確信度 / 理由を日本語で返してください。',
)
 
parent = Agent(
    GoogleModel('gemini-3-flash-preview'),
    instructions='ユーザーが与える文の感情を analyze_sentiment で分析して報告してください。',
)
 
@parent.tool
async def analyze_sentiment(ctx: RunContext, text: str) -> Sentiment:
    """文の感情を構造化分析する。"""
    return (await sentiment_agent.run(text, usage=ctx.usage)).output
 
print(parent.run_sync('今日の発表は本当にひどかった。').output)

result = parent.run_sync('プログラマー')
print(result.usage())
# RunUsage(requests=2, input_tokens=350, output_tokens=120, ...)
#                ^^^ 親 1 回 + 子 1 回 = 2