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OpenAI Agents SDK

OpenAI Agents SDK让你能够使用轻量、易用且抽象很少的包来构建智能体式 AI 应用。它是我们此前智能体实验项目Swarm的生产就绪升级版。Agents SDK包含一组非常小的基本组件：

  • 智能体，即配备指令和工具的 LLM
  • Agents as tools / 任务转移，允许智能体将特定任务委派给其他智能体
  • 安全防护措施，支持对智能体输入和输出进行验证

结合 Python，这些基本组件足以表达工具与智能体之间的复杂关系，并让你无需陡峭的学习曲线即可构建真实世界的应用。此外，SDK 内置追踪，可用于可视化和调试你的智能体式流程，也可用于评估这些流程，甚至为你的应用微调模型。

使用 Agents SDK 的理由

SDK 有两个核心设计原则：

  1. 功能足够实用，但基本组件足够少，便于快速学习。
  2. 开箱即用，同时可以精确自定义运行方式。

以下是 SDK 的主要功能：

  • 智能体循环：内置智能体循环，可处理工具调用、将结果发送回 LLM，并持续运行直到任务完成。
  • Python 优先：使用内置语言特性来编排和串联智能体，而无需学习新的抽象。
  • Agents as tools / 任务转移：一种强大的机制，用于在多个智能体之间协调和委派工作。
  • 沙盒智能体：在真实隔离工作区中运行专家智能体，支持由清单定义的文件、沙盒客户端选择以及可恢复的沙盒会话。
  • 安全防护措施：与智能体执行并行运行输入验证和安全检查，并在检查未通过时快速失败。
  • 工具调用：将任何 Python 函数转换为工具，自动生成 schema，并通过 Pydantic 进行验证。
  • MCP 服务工具调用：内置 MCP 服务工具集成，其工作方式与工具调用相同。
  • 会话：用于在智能体循环中维护工作上下文的持久记忆层。
  • 人在回路：内置机制，用于在智能体运行过程中引入人工参与。
  • 追踪：内置追踪，用于可视化、调试和监控工作流，并支持 OpenAI 的评估、微调和蒸馏工具套件。
  • 实时智能体：使用 gpt-realtime-2、自动中断检测、上下文管理、安全防护措施等构建强大的语音智能体。

Agents SDK 与 Responses API 的选择

SDK 默认将 Responses API 用于 OpenAI模型，但它在模型调用之上增加了更高层的运行时。

在以下情况下直接使用 Responses API：

  • 你希望自行掌控循环、工具分派和状态处理
  • 你的工作流生命周期较短，且主要目标是返回模型响应

在以下情况下使用 Agents SDK：

  • 你希望由运行时管理轮次、工具执行、安全防护措施、任务转移或会话
  • 你的智能体需要生成产物，或跨多个协调步骤运行
  • 你需要通过沙盒智能体获得真实工作区或可恢复执行

你不必在全局范围内二选一。许多应用会使用 SDK 处理托管工作流，并在较底层路径中直接调用 Responses API。

安装

pip install openai-agents

Hello world 示例

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.

(如果运行此示例，请确保设置 OPENAI_API_KEY 环境变量)

export OPENAI_API_KEY=sk-...

入门起点

  • 通过快速入门构建你的第一个基于文本的智能体。
  • 然后在运行智能体中决定如何在多个轮次之间保留状态。
  • 如果任务依赖真实文件、代码仓库或每个智能体隔离的工作区状态，请阅读沙盒智能体快速入门。
  • 如果你正在任务转移和管理器式编排之间做选择，请阅读智能体编排。

路径选择

当你知道想完成的工作，但不知道应查看哪个页面时，请使用此表。

目标 从这里开始
构建第一个文本智能体，并查看一次完整运行 快速入门
添加工具调用、托管工具或 Agents as tools 工具
在真实隔离工作区中运行编码、审查或文档智能体 沙盒智能体快速入门和沙盒客户端
在任务转移和管理器式编排之间做选择 智能体编排
在多个轮次之间保留记忆 运行智能体和会话
使用 OpenAI模型、websocket 传输或非 OpenAI提供商 模型
查看输出、运行项、中断和恢复状态 结果
使用 gpt-realtime-2 构建低延迟语音智能体 实时智能体快速入门和实时传输
构建语音转文本 / 智能体 / 文本转语音流水线 语音流水线快速入门