openai/openai-agents-python 源代码：https://github.com/openai/openai-agents-python # OpenAI Agents SDK PyPI (https://pypi.org/project/openai-agents/) OpenAI Agents SDK 是一个轻量级但功能强大的框架，用于构建多智能体工作流。它与提供商无关，支持 OpenAI Responses 和 Chat Completions API，以及 100+ 个其他 LLM。 > [!NOTE] > 在寻找 JavaScript/TypeScript 版本？查看 Agents SDK JS/TS (https://github.com/openai/openai-agents-js)。 ### 核心概念: 1. Agents (https://openai.github.io/openai-agents-python/agents)：配置了指令、工具、护栏和移交的 LLM 1. 沙箱智能体 (https://openai.github.io/openai-agents-python/sandbox_agents)：预配置为与容器配合工作以在长时间段内执行任务的智能体。 1. 作为工具的智能体 (https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/#agents-as-tools) / 移交 (https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/)：委托其他智能体执行特定任务 1. 工具 (https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/)：各种工具让智能体采取行动（函数、MCP、托管工具） 1. 护栏 (https://openai.github.io/openai-agents-python/guardrails/)：用于输入和输出验证的可配置安全检查 1. 人工在环 (https://openai.github.io/openai-agents-python/human_in_the_loop/)：在智能体运行中涉及人类的内置机制 1. 会话 (https://openai.github.io/openai-agents-python/sessions/)：跨智能体运行的自动对话历史管理 1. 追踪 (https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/)：对智能体运行的内置追踪，允许你查看、调试和优化工作流 1. 实时智能体 (https://openai.github.io/openai-agents-python/realtime/quickstart/)：使用 gpt-realtime-1.5 和完整智能体功能构建强大的语音智能体 探索 examples 目录查看 SDK 的实际应用，并阅读我们的文档了解更多详情。 ## 快速开始 要开始，请设置 Python 环境（需要 Python 3.10 或更新版本），然后安装 OpenAI Agents SDK 包。 ### venv bash python -m venv .venv source .venv/bin/activate # 在 Windows 上：.venv\Scripts\activate pip install openai-agents 如需语音支持，请使用可选的 voice 组进行安装：pip install 'openai-agents[voice]'。 如需 Redis 会话支持，请使用可选的 redis 组进行安装：pip install 'openai-agents[redis]'。 ### uv 如果你熟悉 uv，安装包会更容易： bash uv init uv add openai-agents 如需语音支持，请使用可选的 voice 组进行安装：uv add 'openai-agents[voice]'。 如需 Redis 会话支持，请使用可选的 redis 组进行安装：uv add 'openai-agents[redis]'。 ## 运行你的第一个沙箱智能体 沙箱智能体在版本 0.14.0 中是新增功能。沙箱智能体是一个使用计算机环境在你配置和控制的环境中执行真实工作的智能体，可以使用文件系统。沙箱智能体在智能体需要检查文件、运行命令、应用补丁或跨较长任务维持工作空间状态时很有用。 python from agents import Runner from agents.run import RunConfig from agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfig from agents.sandbox.entries import GitRepo from agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClient agent = SandboxAgent( name="Workspace Assistant", instructions="Inspect the sandbox workspace before answering.", default_manifest=Manifest( entries={ "repo": GitRepo(repo="openai/openai-agents-python", ref="main"), } ), ) result = Runner.run_sync( agent, "Inspect the repo README and summarize what this project does.", # 在本地文件系统上运行此智能体 run_config=RunConfig(sandbox=SandboxRunConfig(client=UnixLocalSandboxClient())), ) print(result.final_output) # This project provides a Python SDK for building multi-agent workflows. （如果运行此代码，请确保设置 OPENAI_API_KEY 环境变量）

（对于 Jupyter 笔记本用户，请参阅 hello_world_jupyter.ipynb）

探索 examples 目录查看 SDK 的实际应用，并阅读我们的文档了解更多详情。 ## 致谢 我们要感谢开源社区所做的优秀工作，特别是： - Pydantic - Requests - MCP Python SDK - Griffe 此库具有以下可选依赖项： - websockets - SQLAlchemy - any-llm 和 LiteLLM 我们还依赖以下工具来管理项目： - uv 和 ruff - mypy 和 Pyright - pytest 和 Coverage.py - MkDocs 我们致力于继续将 Agents SDK 构建为开源框架，以便社区中的其他人可以扩展我们的方法。