OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK는 매우 적은 추상화로 가볍고 사용하기 쉬운 패키지에서 에이전트형 AI 앱을 구축할 수 있게 해줍니다. 이는 이전 에이전트 실험 프로젝트인 Swarm의 프로덕션 준비 완료 버전입니다. Agents SDK는 소수의 기본 구성요소만 제공합니다:
- 에이전트: instructions 와 tools 를 갖춘 LLM
- 핸드오프: 에이전트가 특정 작업을 다른 에이전트에게 위임할 수 있게 함
- 가드레일: 에이전트 입력과 출력의 유효성 검증을 가능하게 함
- 세션: 에이전트 실행 전반의 대화 이력을 자동으로 유지 관리함
Python과 결합하면, 이러한 기본 구성요소만으로도 도구와 에이전트 간의 복잡한 관계를 표현할 수 있으며 가파른 학습 곡선 없이 실제 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 또한 이 SDK에는 에이전트 플로우를 시각화하고 디버깅할 수 있는 기본 트레이싱이 포함되어 있으며, 이를 평가하고 애플리케이션에 맞게 모델을 파인튜닝하는 기능도 제공합니다.
Agents SDK를 사용하는 이유
이 SDK는 두 가지 설계 원칙을 따릅니다:
- 사용할 가치가 있을 만큼 충분한 기능을 제공하되, 학습이 빠르도록 기본 구성요소는 최소화
- 기본 설정으로도 잘 동작하지만, 동작 방식을 정확히 원하는 대로 커스터마이즈 가능
SDK의 주요 기능은 다음과 같습니다:
- 에이전트 루프: 도구 호출, 결과를 LLM에 전달, LLM이 완료될 때까지 루프를 처리하는 내장 에이전트 루프
- 파이썬 우선: 새로운 추상화를 배울 필요 없이 내장 언어 기능으로 에이전트를 오케스트레이션하고 체이닝
- 핸드오프: 다수의 에이전트를 조율하고 위임하기 위한 강력한 기능
- 가드레일: 에이전트와 병렬로 입력 검증과 점검을 실행하며, 점검 실패 시 조기에 중단
- 세션: 에이전트 실행 전반의 대화 이력을 자동으로 관리하여 수동 상태 관리를 제거
- 함수 도구: 어떤 Python 함수든 도구로 변환하며, 자동 스키마 생성과 Pydantic 기반 검증 제공
- 트레이싱: 워크플로를 시각화, 디버깅, 모니터링할 수 있는 내장 트레이싱과 OpenAI의 평가, 파인튜닝, 증류 도구 활용
설치
Hello world 예제
from agents import Agent, Runner
agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)
# Code within the code,
# Functions calling themselves,
# Infinite loop's dance.
(실행할 경우, OPENAI_API_KEY 환경 변수를 설정해야 합니다)