摘要：OpenAI Agents是一个用于构建智能代理应用程序的软件开发工具包（SDK），它基于OpenAI的大型语言模型（LLM），旨在通过简单的抽象和强大的功能，使开发者能够轻松创建复杂的智能代理应用。
OpenAI Agents是一个用于构建智能代理应用程序的软件开发工具包（SDK），它基于OpenAI的大型语言模型（LLM），旨在通过简单的抽象和强大的功能，使开发者能够轻松创建复杂的智能代理应用。
核心概念
智能代理（Agents）：配备有指令和工具的大型语言模型，能够执行特定的任务。交接（Handoffs）：允许智能代理将特定任务委托给其他智能代理的功能。
护栏（Guardrails）：用于验证输入到智能代理中的数据，确保其符合预期的格式和内容。
主要功能
智能代理循环（agent Loop）：内置的循环机制，负责调用工具、将结果发送到LLM，并持续运行直到LLM完成任务。Python优先（Python-first）：利用Python的内置语言特性来编排和链接智能代理，无需学习新的抽象概念。
交接（Handoffs）：用于协调和委托多个智能代理之间的任务。
护栏（Guardrails）：在智能代理运行的同时并行执行输入验证和检查，如果检查失败会提前中断流程。
函数工具（Function Tools）：将任何Python函数转换为工具，具有自动模式生成和使用Pydantic进行验证的功能。
追踪（Tracing）：内置的追踪功能，允许可视化、调试和监控工作流，以及使用OpenAI的一套评估、微调和蒸馏工具。
优势
易用性：具有足够的功能使其值得使用，但抽象层次足够少，使得学习曲线平缓，能够快速上手。灵活性：开箱即用的效果很好，但用户可以根据需要自定义每个环节，满足特定的应用需求。
可视化与调试：内置的追踪功能为开发者提供了直观的工作流可视化，便于调试和优化智能代理的行为。
OpenAI-Agent实战一个简单的运行Agent的例子from agents import Agent, Runneragent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")Handoffs：一次性将说不同语言的任务委托给两个Agentfrom agents import Agent, Runnerimport asynciospanish_agent = Agent( name="Spanish agent", instructions="You only speak Spanish.",)english_agent = Agent( name="English agent", instructions="You only speak English",)triage_agent = Agent( name="Triage agent", instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.", handoffs=[spanish_agent, english_agent],)async def main: result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?") print(result.final_output)if __name__ == "__main__": asyncio.run(main) with my outfit so far?",)调用工具import asynciofrom agents import Agent, Runner, function_tool@function_tooldef get_weather(city: str) -> str: return f"The weather in {city} is sunny."agent = Agent( name="Hello world", instructions="You are a helpful agent.", tools=[get_weather],)async def main: result = await Runner.run(agent, input="What's the weather in Tokyo?") print(result.final_output) # The weather in Tokyo is sunny.if __name__ == "__main__": asyncio.run(main)
来源：莱娜探长
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