示例

请在 repo 的示例部分查看 SDK 的多种 sample code。示例按多个目录组织，展示了不同的模式和能力。

agent_patterns: 此目录中的示例展示了常见的智能体设计模式，例如
- 确定性工作流
- Agents as tools
- 带流式事件的 Agents as tools（examples/agent_patterns/agents_as_tools_streaming.py）
- 带结构化输入参数的 Agents as tools（examples/agent_patterns/agents_as_tools_structured.py）
- 并行智能体执行
- 条件化工具使用
- 通过不同行为强制工具使用（examples/agent_patterns/forcing_tool_use.py）
- 输入/输出安全防护措施
- LLM 作为裁判
- 路由
- 流式安全防护措施
- 带工具审批与状态序列化的人在回路（examples/agent_patterns/human_in_the_loop.py）
- 带流式传输的人在回路（examples/agent_patterns/human_in_the_loop_stream.py）
- 审批流程的自定义拒绝消息（examples/agent_patterns/human_in_the_loop_custom_rejection.py）
basic: 这些示例展示了 SDK 的基础能力，例如
- Hello World 示例（默认模型、GPT-5、开放权重模型）
- 智能体生命周期管理
- Run hooks 和 agent hooks 生命周期示例（examples/basic/lifecycle_example.py）
- 动态系统提示词
- 基础工具使用（examples/basic/tools.py）
- 工具输入/输出安全防护措施（examples/basic/tool_guardrails.py）
- 图像工具输出（examples/basic/image_tool_output.py）
- 流式输出（文本、条目、函数调用参数）
- 跨轮次共享会话助手的 Responses websocket 传输（examples/basic/stream_ws.py）
- 提示词模板
- 文件处理（本地与远程、图像与 PDF）
- 用量追踪
- 由 Runner 管理的重试设置（examples/basic/retry.py）
- 通过第三方适配器由 Runner 管理重试（examples/basic/retry_litellm.py）
- 非严格输出类型
- previous response ID 用法
customer_service: 航空公司的客户服务系统示例。
financial_research_agent: 一个金融研究智能体，展示了使用智能体和工具进行金融数据分析的结构化研究工作流。
handoffs: 智能体任务转移的实用示例，包含消息过滤，包括：
- 消息过滤示例（examples/handoffs/message_filter.py）
- 带流式传输的消息过滤（examples/handoffs/message_filter_streaming.py）
hosted_mcp: 展示如何将托管 MCP（Model context protocol）与 OpenAI Responses API 一起使用的示例，包括：
- 无需审批的简单托管 MCP（examples/hosted_mcp/simple.py）
- MCP 连接器，例如 Google Calendar（examples/hosted_mcp/connectors.py）
- 基于中断审批的人在回路（examples/hosted_mcp/human_in_the_loop.py）
- MCP 工具调用的审批回调（examples/hosted_mcp/on_approval.py）
mcp: 了解如何使用 MCP（Model context protocol）构建智能体，包括：
- 文件系统示例
- Git 示例
- MCP prompt 服务示例
- SSE（服务器发送事件）示例
- SSE 远程服务连接（examples/mcp/sse_remote_example）
- Streamable HTTP 示例
- Streamable HTTP 远程连接（examples/mcp/streamable_http_remote_example）
- 用于 Streamable HTTP 的自定义 HTTP 客户端工厂（examples/mcp/streamablehttp_custom_client_example）
- 使用 MCPUtil.get_all_function_tools 预获取所有 MCP 工具（examples/mcp/get_all_mcp_tools_example）
- 搭配 FastAPI 的 MCPServerManager（examples/mcp/manager_example）
- MCP 工具过滤（examples/mcp/tool_filter_example）
memory: 面向智能体的不同内存实现示例，包括：
- SQLite 会话存储
- 高级 SQLite 会话存储
- Redis 会话存储
- SQLAlchemy 会话存储
- Dapr 状态存储会话存储
- 加密会话存储
- OpenAI Conversations 会话存储
- Responses 压缩会话存储
- 使用 ModelSettings(store=False) 的无状态 Responses 压缩（examples/memory/compaction_session_stateless_example.py）
- 文件后端会话存储（examples/memory/file_session.py）
- 带人在回路的文件后端会话（examples/memory/file_hitl_example.py）
- 带人在回路的 SQLite 内存会话（examples/memory/memory_session_hitl_example.py）
- 带人在回路的 OpenAI Conversations 会话（examples/memory/openai_session_hitl_example.py）
- 跨会话的 HITL 审批/拒绝场景（examples/memory/hitl_session_scenario.py）
model_providers: 探索如何在 SDK 中使用非 OpenAI 模型，包括自定义提供方和第三方适配器。
realtime: 展示如何使用 SDK 构建实时体验的示例，包括：
- 使用结构化文本和图像消息的 Web 应用模式
- 命令行音频循环与播放处理
- 基于 WebSocket 的 Twilio Media Streams 集成
- 使用 Realtime Calls API attach 流程的 Twilio SIP 集成
reasoning_content: 展示如何处理推理内容的示例，包括：
- 使用 Runner API 的推理内容，含流式和非流式（examples/reasoning_content/runner_example.py）
- 通过 OpenRouter 使用 OSS 模型的推理内容（examples/reasoning_content/gpt_oss_stream.py）
- 基础推理内容示例（examples/reasoning_content/main.py）
research_bot: 简单的深度研究克隆示例，展示复杂的多智能体研究工作流。
tools: 了解如何实现由OpenAI托管的工具和实验性 Codex 工具能力，例如：
- 网络检索以及带过滤器的网络检索
- 文件检索
- Code Interpreter
- 带文件编辑与审批的 apply patch 工具（examples/tools/apply_patch.py）
- 带审批回调的 shell 工具执行（examples/tools/shell.py）
- 带基于中断审批的人在回路 shell 工具（examples/tools/shell_human_in_the_loop.py）
- 带内联技能的托管容器 shell（examples/tools/container_shell_inline_skill.py）
- 带技能引用的托管容器 shell（examples/tools/container_shell_skill_reference.py）
- 带本地技能的本地 shell（examples/tools/local_shell_skill.py）
- 带命名空间和延迟工具的工具搜索（examples/tools/tool_search.py）
- 计算机操作
- 图像生成
- 实验性 Codex 工具工作流（examples/tools/codex.py）
- 实验性 Codex 同线程工作流（examples/tools/codex_same_thread.py）
voice: 查看语音智能体示例，使用我们的 TTS 和 STT 模型，包括流式语音示例。