OpenAI Agents SDKPython多智能体工作流框架快速上手【免费下载链接】openai-agents-pythonA lightweight, powerful framework for multi-agent workflows项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openai-agents-pythonOpenAI Agents SDKPyPI包名 openai-agents是一个轻量的 Python 多智能体工作流框架你只负责写清楚每个智能体Agent即按岗位说明书配置好的模型的职责模型调用循环、工具执行、任务转交、对话历史都交给它。它不绑定 OpenAI 模型也支持其他 100 多种 LLM 提供商。适合刚接触智能体开发、想在 10 分钟内从安装跑到第一个转交流程的你。一、它到底在帮你解决什么写个客服机器人没有它你得自己写循环——解析模型有没有要求调工具、执行函数、把结果塞回消息列表、再转一圈有了它一句Runner.run就转到出最终答案为止。多语种前台用户说西语就转给西语子智能体说英语转给英语智能体。没有它你得自己先分类意图、再手动切换系统提示词有了它给前台智能体配上 handoffs任务转交就完事。多轮对话第二句提到刚才那个城市。没有会话Session你得自己拼历史再传进去有了它同一个会话 ID 自动记得上下文。二、三步跑通第一个例子Python 3.10。三步装包、配密钥、跑脚本。pip install openai-agents export OPENAI_API_KEY你的密钥下面这段代码做的事让一个助手智能体写一首关于递归的俳句并打印结果。from agents import Agent, Runner agent Agent(nameAssistant, instructionsYou are a helpful assistant) result Runner.run_sync(agent, Write a haiku about recursion in programming.) print(result.final_output)跑完能看到俳句。说白了调模型→查工具→循环这些活全藏在 Runner 里。三、四个关键机制一次讲清Agent员工模型加岗位说明书。一个 Agent 就是一个干活的它带哪些工具、能转给谁都在这里声明。Handoffs前台转接前台不自己办业务只把访客分给对应部门。分诊智能体配上 handoffs 后转交由 Runner 自动完成并继续循环。Guardrails入口安检护栏guardrail与智能体并行检查输入输出发现违反策略可以直接掐掉这次运行。Sessions抽屉里的记事本一个会话一个SQLiteSession同一 ID 下多次调用 Runner 自动共享历史。四、一个稍复杂的真实用法比刚才进一步一个前台、两个语言智能体、一个天气工具。前台判断输入语言后转交西语智能体还会调用工具。from agents import Agent, Runner, function_tool function_tool def get_weather(city: str) - str: return fThe weather in {city} is sunny. spanish Agent(nameSpanish agent, instructionsOnly speak in Spanish., tools[get_weather]) english Agent(nameEnglish agent, instructionsOnly speak in English.) # 前台判断语言转交给对应智能体 triage Agent(nameTriage agent, instructionsHand off to the appropriate agent based on the input language., handoffs[spanish, english]) result Runner.run_sync(triage, ¿Cuál es el clima en Tokio?) print(result.final_output)handoffs让前台拥有转交能力转交后 Runner 自动换到新智能体继续。function_tool把普通函数变成模型可调用工具挂进tools即可用。工具只挂给西语智能体一人管一摊的设计。五、写完之后怎么调试追踪默认开启每次模型调用、工具执行、转交都记成一个 span控制台上能看到每步耗时和内容。不想传数据的话设环境变量OPENAI_AGENTS_TRACING_DISABLED1或调set_tracing_disabled(True)。进阶可以自定义 span 处理器把追踪数据发到你自己的日志系统。六、常见坑与上手建议模型不调工具直接答 → 指令里写明先调用 get_weather 再回答。转交不触发 → 路由标准写具体输入是西语就转 Spanish agent。第二句忘了第一句 → 两次运行都传同一个 SQLiteSession。401 报错 → 先 export OPENAI_API_KEY 再跑。在异步代码里调 run_sync → 换await Runner.run。跑通之后去仓库的 examples 目录多翻翻结构化输出、人在环、沙箱智能体这些模式看不懂的流程就去追踪里翻。【免费下载链接】openai-agents-pythonA lightweight, powerful framework for multi-agent workflows项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openai-agents-python创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
OpenAI Agents SDK：Python多智能体工作流框架快速上手
OpenAI Agents SDKPython多智能体工作流框架快速上手【免费下载链接】openai-agents-pythonA lightweight, powerful framework for multi-agent workflows项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openai-agents-pythonOpenAI Agents SDKPyPI包名 openai-agents是一个轻量的 Python 多智能体工作流框架你只负责写清楚每个智能体Agent即按岗位说明书配置好的模型的职责模型调用循环、工具执行、任务转交、对话历史都交给它。它不绑定 OpenAI 模型也支持其他 100 多种 LLM 提供商。适合刚接触智能体开发、想在 10 分钟内从安装跑到第一个转交流程的你。一、它到底在帮你解决什么写个客服机器人没有它你得自己写循环——解析模型有没有要求调工具、执行函数、把结果塞回消息列表、再转一圈有了它一句Runner.run就转到出最终答案为止。多语种前台用户说西语就转给西语子智能体说英语转给英语智能体。没有它你得自己先分类意图、再手动切换系统提示词有了它给前台智能体配上 handoffs任务转交就完事。多轮对话第二句提到刚才那个城市。没有会话Session你得自己拼历史再传进去有了它同一个会话 ID 自动记得上下文。二、三步跑通第一个例子Python 3.10。三步装包、配密钥、跑脚本。pip install openai-agents export OPENAI_API_KEY你的密钥下面这段代码做的事让一个助手智能体写一首关于递归的俳句并打印结果。from agents import Agent, Runner agent Agent(nameAssistant, instructionsYou are a helpful assistant) result Runner.run_sync(agent, Write a haiku about recursion in programming.) print(result.final_output)跑完能看到俳句。说白了调模型→查工具→循环这些活全藏在 Runner 里。三、四个关键机制一次讲清Agent员工模型加岗位说明书。一个 Agent 就是一个干活的它带哪些工具、能转给谁都在这里声明。Handoffs前台转接前台不自己办业务只把访客分给对应部门。分诊智能体配上 handoffs 后转交由 Runner 自动完成并继续循环。Guardrails入口安检护栏guardrail与智能体并行检查输入输出发现违反策略可以直接掐掉这次运行。Sessions抽屉里的记事本一个会话一个SQLiteSession同一 ID 下多次调用 Runner 自动共享历史。四、一个稍复杂的真实用法比刚才进一步一个前台、两个语言智能体、一个天气工具。前台判断输入语言后转交西语智能体还会调用工具。from agents import Agent, Runner, function_tool function_tool def get_weather(city: str) - str: return fThe weather in {city} is sunny. spanish Agent(nameSpanish agent, instructionsOnly speak in Spanish., tools[get_weather]) english Agent(nameEnglish agent, instructionsOnly speak in English.) # 前台判断语言转交给对应智能体 triage Agent(nameTriage agent, instructionsHand off to the appropriate agent based on the input language., handoffs[spanish, english]) result Runner.run_sync(triage, ¿Cuál es el clima en Tokio?) print(result.final_output)handoffs让前台拥有转交能力转交后 Runner 自动换到新智能体继续。function_tool把普通函数变成模型可调用工具挂进tools即可用。工具只挂给西语智能体一人管一摊的设计。五、写完之后怎么调试追踪默认开启每次模型调用、工具执行、转交都记成一个 span控制台上能看到每步耗时和内容。不想传数据的话设环境变量OPENAI_AGENTS_TRACING_DISABLED1或调set_tracing_disabled(True)。进阶可以自定义 span 处理器把追踪数据发到你自己的日志系统。六、常见坑与上手建议模型不调工具直接答 → 指令里写明先调用 get_weather 再回答。转交不触发 → 路由标准写具体输入是西语就转 Spanish agent。第二句忘了第一句 → 两次运行都传同一个 SQLiteSession。401 报错 → 先 export OPENAI_API_KEY 再跑。在异步代码里调 run_sync → 换await Runner.run。跑通之后去仓库的 examples 目录多翻翻结构化输出、人在环、沙箱智能体这些模式看不懂的流程就去追踪里翻。【免费下载链接】openai-agents-pythonA lightweight, powerful framework for multi-agent workflows项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openai-agents-python创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考