模型

每个智能体最终都会调用一个 LLM。SDK 通过两个轻量接口对模型进行抽象：

• Model —— 知道如何针对特定 API 发起一次请求。
• ModelProvider —— 将人类可读的模型名称（如 'gpt‑4o'）解析为 Model 实例。

在日常使用中，您通常只和模型名称以及偶尔的 ModelSettings 打交道。

为每个智能体指定模型

import { Agent } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({
  name: 'Creative writer',
  model: 'gpt-4.1',
});

默认模型

当初始化一个 Agent 时未指定模型，将使用默认模型。目前默认模型是 gpt-4.1，它在适合智能体工作流的可预测性与低延迟之间取得了良好平衡。

如果您想切换到其他模型（如 gpt-5），有两种方式可以为智能体配置。

首先，如果您希望在所有未设置自定义模型的智能体中统一使用某个特定模型，请在运行智能体之前设置环境变量 OPENAI_DEFAULT_MODEL。

export OPENAI_DEFAULT_MODEL=gpt-5
node my-awesome-agent.js

其次，您可以为某个 Runner 实例设置默认模型。如果您没有为某个智能体设置模型，将使用该 Runner 的默认模型。

为 Runner 设置默认模型

import { Runner } from '@openai/agents';

const runner = new Runner({ model: 'gpt‑4.1-mini' });

GPT-5 模型

当您以这种方式使用任意 GPT-5 推理模型（gpt-5、gpt-5-mini 或 gpt-5-nano）时，SDK 会默认应用合理的 modelSettings。具体来说，会将 reasoning.effort 和 verbosity 都设置为 "low"。若要调整默认模型的推理强度，请传入自定义的 modelSettings：

自定义 GPT-5 默认设置

import { Agent } from '@openai/agents';

const myAgent = new Agent({
  name: 'My Agent',
  instructions: "You're a helpful agent.",
  modelSettings: {
    reasoning: { effort: 'minimal' },
    text: { verbosity: 'low' },
  },
  // If OPENAI_DEFAULT_MODEL=gpt-5 is set, passing only modelSettings works.
  // It's also fine to pass a GPT-5 model name explicitly:
  // model: 'gpt-5',
});

为降低延迟，使用 gpt-5-mini 或 gpt-5-nano 并设置 reasoning.effort="minimal" 往往会比默认设置更快返回结果。但需要注意，Responses API 中一些内置工具（例如文件搜索与图像生成）不支持 "minimal" 推理强度，这也是本 Agents SDK 默认使用 "low" 的原因。

非 GPT-5 模型

如果您传入的是非 GPT-5 的模型名称且未设置自定义 modelSettings，SDK 将回退到与任意模型兼容的通用 modelSettings。

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OpenAI 提供程序

默认的 ModelProvider 使用 OpenAI API 解析模型名称。它支持两个不同的端点：

API	用途	调用 setOpenAIAPI()
Chat Completions	标准聊天与函数调用	setOpenAIAPI('chat_completions')
Responses	新的以流式优先的生成式 API（工具调用、灵活输出）	setOpenAIAPI('responses') (默认)

身份验证

设置默认 OpenAI 密钥

import { setDefaultOpenAIKey } from '@openai/agents';

setDefaultOpenAIKey(process.env.OPENAI_API_KEY!); // sk-...

如果您需要自定义网络设置，也可以通过 setDefaultOpenAIClient(client) 插入自有的 OpenAI 客户端。

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ModelSettings

ModelSettings 与 OpenAI 的参数相对应，但与具体提供方无关。

字段	类型	说明
temperature	number	创造性与确定性的权衡。
topP	number	核采样（Nucleus sampling）。
frequencyPenalty	number	惩罚重复的 tokens。
presencePenalty	number	鼓励新 tokens。
toolChoice	'auto' | 'required' | 'none' | string	参见强制使用工具。
parallelToolCalls	boolean	在支持的情况下允许并行函数调用。
truncation	'auto' | 'disabled'	Token 截断策略。
maxTokens	number	响应中的最大 tokens 数。
store	boolean	持久化响应，便于检索 / RAG 工作流。
reasoning.effort	'minimal' | 'low' | 'medium' | 'high'	适用于 gpt-5 等的推理强度。
text.verbosity	'low' | 'medium' | 'high'	适用于 gpt-5 等的文本详尽程度。

可以在任一层级附加设置：

模型设置

import { Runner, Agent } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({
  name: 'Creative writer',
  // ...
  modelSettings: { temperature: 0.7, toolChoice: 'auto' },
});

// or globally
new Runner({ modelSettings: { temperature: 0.3 } });

Runner 级的设置会覆盖任何与之冲突的按智能体级别设置。

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提示

智能体可以通过 prompt 参数进行配置，指示应使用某个存储在服务器上的提示配置来控制智能体行为。目前，此选项仅在您使用 OpenAI 的 Responses API 时受支持。

字段	类型	说明
promptId	string	提示的唯一标识符。
version	string	希望使用的提示版本。
variables	object	用于替换进提示中的键/值变量。值可以是字符串或文本、图像、文件等内容输入类型。

带提示的智能体

import { Agent, run } from '@openai/agents';

async function main() {
  const agent = new Agent({
    name: 'Assistant',
    prompt: {
      promptId: 'pmpt_68d50b26524c81958c1425070180b5e10ab840669e470fc7',
      variables: { name: 'Kaz' },
    },
  });

  const result = await run(agent, 'What is your name?');
  console.log(result.finalOutput);
}

main().catch((error) => {
  console.error(error);
  process.exit(1);
});

任何额外的智能体配置，如 tools 或 instructions，都会覆盖您在存储的提示中可能配置的值。

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自定义模型提供程序

实现您自己的提供程序很简单——实现 ModelProvider 和 Model，然后将该提供程序传递给 Runner 构造函数：

最简自定义提供程序

import {
  ModelProvider,
  Model,
  ModelRequest,
  ModelResponse,
  ResponseStreamEvent,
} from '@openai/agents-core';

import { Agent, Runner } from '@openai/agents';

class EchoModel implements Model {
  name: string;
  constructor() {
    this.name = 'Echo';
  }
  async getResponse(request: ModelRequest): Promise<ModelResponse> {
    return {
      usage: {},
      output: [{ role: 'assistant', content: request.input as string }],
    } as any;
  }
  async *getStreamedResponse(
    _request: ModelRequest,
  ): AsyncIterable<ResponseStreamEvent> {
    yield {
      type: 'response.completed',
      response: { output: [], usage: {} },
    } as any;
  }
}

class EchoProvider implements ModelProvider {
  getModel(_modelName?: string): Promise<Model> | Model {
    return new EchoModel();
  }
}

const runner = new Runner({ modelProvider: new EchoProvider() });
console.log(runner.config.modelProvider.getModel());
const agent = new Agent({
  name: 'Test Agent',
  instructions: 'You are a helpful assistant.',
  model: new EchoModel(),
  modelSettings: { temperature: 0.7, toolChoice: 'auto' },
});
console.log(agent.model);

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追踪导出器

当使用 OpenAI 提供程序时，您可以通过提供 API 密钥来选择启用自动追踪导出：

追踪导出器

import { setTracingExportApiKey } from '@openai/agents';

setTracingExportApiKey('sk-...');

这会将追踪发送到 OpenAI dashboard，您可以在其中检查完整的工作流执行图。

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后续步骤

• 探索运行智能体。
• 使用工具为模型赋能。
• 视需要添加护栏或追踪。