dcp_ai.openai — OpenAI との統合¶

英語版の参考訳です（28/10/2026 更新）。内容が異なる場合は英語版が優先されます。識別子、コマンド、コードブロックは翻訳せずにそのまま掲載しています。

OpenAI の Python クライアントのための DCP のラッパーです。チャットの呼び出しごとに意図を作り、呼び出しが戻ったときに監査エントリーを記録し、関数呼び出しのための DCP のツールを提供し、監査証跡をハッシュチェーンでつないで保持します。

ラッパーは署名されていない記録を保持し、どのポリシーも評価しません。すべての呼び出しが実行され、その監査エントリーには policy_decision: "approved" が記録されます。受け取る secret_key は使われません。署名付きのバンドルと、関数呼び出しの周りのポリシーのゲートには、docs/QUICKSTART_OPENAI.md に従ってください。

サポートする DCP の仕様¶

DCP-01 から DCP-09。部分的なもので、これらの仕様の形に沿った署名されていない記録と下書き、そして dcp_verify_bundle によるバンドルの検証です。完全には実装していません。

インストール¶

PyPI 公開済み（26/10/2026）。 dcp-ai 2.10.0 はここで説明する実装を含みます。2.9.0 から更新し、環境またはロックファイルを更新してください。Python のリリースノートを参照してください。

2.9.0 はすべてのバンドルを V1 に送ります。2.10.0 は V2 を検証し、非同期の averify_bundle_tool_call を含め両方のバージョンに検証ポリシーを適用します。ツールの説明や監査記録だけでは署名付き証拠や認可になりません。

pip install "dcp-ai[openai]>=2.10.1,<3"

ソース開発の場合：

git clone https://github.com/dcp-ai-protocol/dcp-ai.git
pip install -e "/path/to/dcp-ai/sdks/python[openai]"

クイックスタート¶

from openai import OpenAI
from dcp_ai.openai import DCPOpenAIClient

client = OpenAI()  # reads OPENAI_API_KEY from the environment

# The wrapper reads agent_id from the passport and human_id from the RPR;
# it does not check or sign them.
passport = {"agent_id": "agent:gpt-assistant-001", "capabilities": ["browse", "api_call"], "risk_tier": "medium"}
rpr = {"human_id": "rpr:human-001"}

dcp_client = DCPOpenAIClient(openai_client=client, passport=passport, rpr=rpr)

# Without tools of your own, the DCP tools are added (auto_intent=True), so the
# model may answer with tool calls instead of text.
response = dcp_client.chat_completions_create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize today's news"}],
)
message = response.choices[0].message
print(message.content or message.tool_calls)

for entry in dcp_client.get_audit_trail():
    print(f"[{entry['timestamp']}] {entry['intent_id']} -> {entry['outcome']}")

API リファレンス¶

`DCPOpenAIClient`¶

DCPOpenAIClient(
    openai_client: Any,           # OpenAI() instance
    passport: dict[str, Any],     # agent_id and, for commission, capabilities and risk_tier are read
    rpr: dict[str, Any],          # human_id is read
    secret_key: str = "",         # Accepted but not used: nothing is signed
    session_nonce: str = "",      # A fresh one when empty
    auto_intent: bool = True,     # Adds DCP_TOOLS to calls that pass no tools
)

メソッド¶

メソッド	説明
`chat_completions_create(**kwargs)`	意図を作り、`client.chat.completions.create(**kwargs)` を呼び、それが戻った場合に監査エントリーを記録する。例外を投げた呼び出しは例外をそのまま伝え、監査エントリーを残さない。
`commission(purpose, capabilities?)`	エージェントを稼働させる（DCP-05 §3.1）。署名されていない証明書を返し、監査エントリーを記録する。証明書と `commissioned` の状態はローカルのもので、何かが証明されたりほかに送られたりはしない。
`get_audit_trail()`	ハッシュチェーンでつながった監査エントリー。コピーではなくメモリー上のリストそのものなので、それを変えると証跡が変わる。
`get_session_nonce()`	セッションの nonce。

`chat_completions_create` の流れ¶

意図を作ります：action_type: "api_call"、チャネル api、estimated_impact: "low"、data_classes: ["none"]。
auto_intent が有効で、呼び出しが tools を渡さない場合、DCP_TOOLS を加えます。
client.chat.completions.create() を実行します。ポリシー判断は行われず、呼び出しは常に実行されます。
呼び出しが戻った場合、policy_decision: "approved" と、evidence.result_ref として応答の id を持つ監査エントリーを、直前のエントリーにつなげて記録します。

`DCP_TOOLS`¶

DCP のための OpenAI の関数呼び出しのツール定義です：

# Fragment: client as in the Quickstart
from dcp_ai.openai import DCP_TOOLS

messages = [{"role": "user", "content": "Declare your intent to make an API call"}]
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=messages,
    tools=DCP_TOOLS,
)

利用できるツール¶

ツール	パラメーター	説明
`dcp_verify_bundle`	`signed_bundle_json: string`	DCP の Signed Bundle を検証する
`dcp_declare_intent`	`action_type: enum`, `target_channel: enum`, `data_classes?: string[]`, `estimated_impact?: enum`	行動の前に意図を宣言する（DCP-02）
`dcp_commission_agent`	`purpose: string`, `capabilities?: string[]`, `risk_tier?: enum`	エージェントを稼働させる（DCP-05 §3.1）
`dcp_report_vitality`	`task_completion_rate`, `error_rate`, `human_satisfaction`, `policy_alignment`	バイタリティの指標を報告する（DCP-05 §4.1）
`dcp_declare_rights`	`rights: string[]`, `jurisdiction: string`	エージェントの権利を宣言する（DCP-08 §3.1）
`dcp_create_mandate`	`human_id: string`, `authority_scope: string[]`, `valid_from?: string`, `valid_until?: string`	委任マンデートを作る（DCP-09 §3.1）

action_type: browse, api_call, send_email, create_calendar_event, initiate_payment, update_crm, write_file, execute_code

target_channel: web, api, email, calendar, payments, crm, filesystem, runtime

estimated_impact: low, medium, high

`handle_dcp_tool_call(tool_name, arguments, session_nonce="", verifier_policy=None)`¶

OpenAI が返す DCP のツール呼び出しを処理し、JSON の文字列を返します。dcp_verify_bundle 以外のツールは、署名されていない下書きを返します（たとえば dcp_declare_intent は、agent_id と human_id を "self" にした {"intent_declared": true, "intent": {...}} を返します）。これらの下書きは、署名できる状態の規範的なアーティファクトではありません。"self" は、スキーマが agent_id と human_id に求める 6 文字より短く、証明書、権利、マンデートの下書きにはスキーマのフィールドが欠けています。それらを適合させ、スキーマに照らして検証し、コア SDK で署名してください。

dcp_verify_bundle は、verifier_policy のもとで dcp_ai.v2 の verify_signed_bundle_v2 によって V2 のバンドルを検証します。ポリシーは、DEFAULT_VERIFIER_POLICY の上に設定する VerifierPolicy のフィールドの dict （risk_overrides なしの default_mode はすべてのリスクティアに適用されます）か、完全な VerifierPolicy で、既定は DEFAULT_VERIFIER_POLICY です。Ed25519 の署名しかなく、intended_verifier もセッションの期間も持たない V1 のバンドルは、ポリシーが allow_v1_bundles を持ち、ed25519 を受け入れ（accepted_classical_algs、advisory_rejected_algs に項目なし）、オーディエンスの結び付け、セッションの期限、セッションの最大期間を求めず、そのリスクティアとセキュリティティアについてクラシカルのみのバンドルを受け入れる場合（spec/VERIFICATION.md V2-10）にだけ受け入れられます。そのアーティファクトはオブジェクトで、パスポートの agent_id と RPR の human_id は文字列でなければなりません。結果は verified、dcp_version、検証器の errors と warnings（それぞれ最大 20 件、各 500 文字）、そして V2 ではその details（各値も同じように制限）を持つ JSON で、バンドルが提供したテキストの制御文字と書式文字はエスケープされます。イベントループが実行中でもそうでなくても動き、スレッドの現在のイベントループを元のままにします。非同期のコードは代わりに averify_bundle_tool_call(arguments, verifier_policy) を await できます。

dcp_verify_bundle は、あなたのコードが渡すポリシーのもとでの暗号的な検証です。verifier_policy はあなたの呼び出しの引数で、モデルの arguments から読まれることは決してありません。アンカーされたプリンシパルのアドミッションではなく、どの行動も認可しません（docs/ADMISSION.md を参照）。

# Fragment: response is a chat completion with tool calls
import json

from dcp_ai.openai import handle_dcp_tool_call

for tool_call in response.choices[0].message.tool_calls or []:
    if tool_call.type == "function" and tool_call.function.name.startswith("dcp_"):
        result = handle_dcp_tool_call(
            tool_call.function.name,
            json.loads(tool_call.function.arguments),
        )
        print(result)  # JSON with the result

高度な例 — DCP による関数呼び出し¶

# Fragment: passport and rpr as in the Quickstart
import json

from openai import OpenAI
from dcp_ai.openai import DCPOpenAIClient, handle_dcp_tool_call

dcp_client = DCPOpenAIClient(openai_client=OpenAI(), passport=passport, rpr=rpr)

# No tools passed: the DCP tools are added, so the model can call them
response = dcp_client.chat_completions_create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Declare your intent to make an API call"}],
)

for tc in response.choices[0].message.tool_calls or []:
    if tc.type == "function":
        result = handle_dcp_tool_call(tc.function.name, json.loads(tc.function.arguments))
        print(f"Tool: {tc.function.name} -> {result}")

開発¶

チェックアウトから：

cd sdks/python
pip install -e ".[openai,dev]"
pytest -v

依存関係¶

dcp-ai — DCP の SDK（crypto、merkle、verify、models）
openai — OpenAI の公式クライアント

ライセンス¶

Apache-2.0