OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK让您能够使用一个轻量、易用且仅包含极少抽象概念的软件包,构建智能体式 AI 应用。它是我们之前智能体实验项目Swarm的生产就绪升级版。Agents SDK 仅包含一小组基础组件:
- 智能体,即配备了指令和工具的 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,用于验证智能体的输入和输出
这些基础组件与 Python 结合使用时,足以表达工具与智能体之间的复杂关系,让您无需经历陡峭的学习曲线即可构建实际应用。此外,SDK 还内置了追踪功能,让您能够可视化和调试智能体流程、对其进行评估,甚至针对您的应用微调模型。
Agents SDK 的使用理由
SDK 遵循两项核心设计原则:
- 提供足以带来使用价值的功能,同时将基础组件控制在较少数量,以便快速学习。
- 开箱即用,同时允许您精确自定义具体行为。
以下是 SDK 的主要功能:
- 智能体:使用指令、工具、安全防护措施、任务转移以及持续运行直至任务完成的内置循环来构建智能体。
- 沙箱智能体:在真正隔离的工作区中运行专项智能体。沙箱智能体支持由清单定义的文件、沙箱客户端选择,以及可恢复的沙箱会话。
- 实时智能体:使用
gpt-realtime-2.1、自动中断检测、上下文管理、安全防护措施等功能构建强大的语音智能体。 - 语音智能体:构建结合语音转文本、智能体工作流和文本转语音的语音管线。
- Python 优先:使用内置语言特性编排和串联智能体,无需学习新的抽象概念。
- Agents as tools / 任务转移:一种在多个智能体之间协调和委派工作的强大机制。
- 安全防护措施:在执行智能体的同时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。
- 函数工具:通过自动生成模式和由 Pydantic 提供支持的验证,将任意 Python 函数转换为工具。
- MCP 服务器工具调用:内置集成,可同时向智能体提供远程 MCP 工具和函数工具。
- 会话:用于在智能体循环中维护工作上下文的持久化记忆层。
- 人在回路中:用于在智能体运行期间引入人工参与的内置机制。
- 追踪:用于可视化、调试和监控工作流的内置追踪功能,并支持 OpenAI 的评估、微调和蒸馏工具套件。
Agents SDK 与 Responses API 的选择
对于 OpenAI 模型,SDK 默认使用 Responses API,但它会将模型调用封装在更高层级的运行时中。
以下情况适合直接使用 Responses API:
- 您希望自行掌控循环、工具分派和状态处理
- 您的工作流生命周期较短,主要目标是返回模型响应
以下情况适合使用 Agents SDK:
- 您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
- 您的智能体需要生成产物,或通过多个协调步骤完成操作
- 您需要通过沙箱智能体获得真实工作区或可恢复执行能力
您无需在整个应用中只选择一种方式。许多应用会使用 SDK 管理工作流,同时针对较低层级的执行路径直接调用 Responses API。
安装
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.
(运行此代码时,请确保已设置OPENAI_API_KEY环境变量)
入门
- 通过快速入门构建您的第一个文本智能体。
- 然后在运行智能体中决定如何跨轮次传递状态。
- 如果任务依赖真实文件、仓库或每个智能体独立的隔离工作区状态,请阅读沙箱智能体快速入门。
- 如果您正在任务转移与管理器式编排之间进行选择,请阅读智能体编排。
路径选择
当您明确想完成的工作,但不确定应该参阅哪个页面时,请使用此表。
| 目标 | 入门页面 |
|---|---|
| 构建第一个文本智能体并查看一次完整运行 | 快速入门 |
| 添加函数工具、托管工具或 agents as tools | 工具 |
| 在真正隔离的工作区中运行编码、审查或文档智能体 | 沙箱智能体快速入门和沙箱客户端 |
| 在任务转移与管理器式编排之间进行选择 | 智能体编排 |
| 跨轮次保留记忆 | 运行智能体和会话 |
| 使用 OpenAI 模型、WebSocket 传输或非 OpenAI 提供商 | 模型 |
| 检查输出、运行项、中断和恢复状态 | 结果 |
使用gpt-realtime-2.1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 / 文本转语音管线 | 语音管线快速入门 |