Resumed streamed run emits `tool_output` for the approved call without a tool name (and no `tool_called`)
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- ai-infra-agents
Direzione di ricerca
Start with the repro script: run it to see that the resumed stream yields a tool_output item whose ToolCallOutputItem has only call_id, output and type. Find where Runner.run_streamed handles a resumed RunState and where the approved call's output item is created. Choosing between adding a tool name to ToolCallOutputItem and emitting tool_called on resume is a design decision to settle with maintainers first. Done means a resumed stream lets a fresh consumer identify the tool behind each output, with a test covering the approval resume path.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Please read this first
- Have you read the docs? Yes
- Have you searched for related issues? Yes, found none covering stream events across an approval resume.
Describe the bug
When a streamed run pauses on a needs_approval tool and is resumed from RunState, the resumed stream emits tool_output for the approved call but no tool_called. ToolCallOutputItem carries only call_id, output and type, with no tool name.
A stream consumer that starts fresh on resume, which is the usual case when the pause outlives the process (a human approves minutes later, on another worker), can't tell which tool produced the output without separately persisting a call_id → name map from the first run.
Debug information
- Agents SDK version: 0.23.1 (also 0.22.3)
- Python version: 3.12
- Model and model provider: not involved (fake model below, no network)
- Does the issue reproduce with the latest Agents SDK release? Yes
- Does the issue occur consistently or intermittently? Consistently
Repro steps
import asyncio
from collections.abc import AsyncIterator
from typing import Any
from openai.types.responses import (
Response, ResponseCompletedEvent, ResponseFunctionToolCall, ResponseOutputMessage, ResponseOutputText,
)
from agents import Agent, ModelResponse, Runner, Usage, function_tool
from agents.models.interface import Model
def _resp(output: list[Any]) -> Response:
return Response(id="r", created_at=0, model="fake", object="response", output=output,
parallel_tool_calls=False, tool_choice="auto", tools=[])
class FakeModel(Model):
def __init__(self) -> None:
self.turns = [
[ResponseFunctionToolCall(type="function_call", call_id="call_1", name="delete_file",
arguments='{"path": "a.txt"}', id="fc_1")],
[ResponseOutputMessage(id="m", type="message", role="assistant", status="completed",
content=[ResponseOutputText(type="output_text", text="done", annotations=[])])],
]
def _next(self) -> list[Any]:
return self.turns.pop(0)
async def get_response(self, *a: Any, **k: Any) -> ModelResponse:
return ModelResponse(output=self._next(), usage=Usage(), response_id="r")
async def stream_response(self, *a: Any, **k: Any) -> AsyncIterator[Any]:
yield ResponseCompletedEvent(type="response.completed", response=_resp(self._next()), sequence_number=0)
@function_tool(needs_approval=True)
def delete_file(path: str) -> str:
return f"deleted {path}"
async def main() -> None:
agent = Agent(name="a", model=FakeModel(), tools=[delete_file])
first = Runner.run_streamed(agent, "delete a.txt")
async for e in first.stream_events():
if e.type == "run_item_stream_event":
print("run 1:", e.name)
state = first.to_state()
state.approve(first.interruptions[0])
resumed = Runner.run_streamed(agent, state)
async for e in resumed.stream_events():
if e.type == "run_item_stream_event":
item = e.item
print("resume:", e.name, type(item).__name__,
"raw_item keys:", sorted(item.raw_item.keys()) if isinstance(item.raw_item, dict) else type(item.raw_item).__name__)
asyncio.run(main())
Output:
run 1: tool_called
resume: tool_output ToolCallOutputItem raw_item keys: ['call_id', 'output', 'type']
resume: message_output_created MessageOutputItem raw_item keys: ResponseOutputMessage
Expected behavior
The resumed stream identifies the tool behind each output. Either:
- add the tool name to
ToolCallOutputItem(e.g.tool_name), which also helps outside resume, since function-call output items never carry a name; or - emit
tool_calledfor the approved call when the run resumes.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 30k
- Fork
- 4.9k
- Merge medio
- 16h 25m
- PR unite (30g)
- 220
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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