构建你的Agent工厂#OpenAI Agents SDK

去年在OpenAI发布 Swarm的时候,我就第一时间体验了一下,构建多Agent的方式非常简单,让我印象深刻,今天终于迎来了Agents SDK,我们先了解几个重点信息:

  • OpenAI 发布了 Agents SDK,这是一个开源的 Python 库,用于构建代理式 AI 应用。

  • 是之前实验性项目“Swarm”的生产就绪版本,专注于多代理工作流。

  • 主要功能包括代理(配备工具和指令的 LLM)、交接(代理间任务委托)和防护栏(输入验证)。

  • 安装简单:使用 pip install openai-agents,文档可在 OpenAI Agents SDK 找到。

  • 技术趋势显示,2025 年多代理系统将日益重要,市场预计从 2024 年的 51 亿美元增长到 2030 年的 471 亿美元。

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为什么要用SDK?

我们用大白话讲解下:

1. 代理循环(自动循环办事)

是什么:想象你让一个秘书帮你订机票。秘书需要查航班、比价格、确认时间,可能还要反复问你几个问题。

SDK内置的这种“循环”就是自动帮你处理这些步骤,直到事情办完。

例子
比如你问AI:“帮我订下周五深圳到上海的机票,要最便宜的。”

  • SDK会自动:

  1. 调用“查航班”工具,

  2. 把结果给AI分析,

  3. AI发现价格模糊,反问:“东航1000元但早上6点,国航1200元9点,选哪个?”

  4. 等你回答后继续处理…… 👍

    整个过程不用你写代码去管“怎么循环”。

2. Python优先(用Python就能玩转)

是什么:Python比较容易入门,简单学学,就能直接用SDK,不需要学其他复杂的概念。就像用乐高积木拼东西,不用自己造积木。

例子
你想让AI先查天气,再根据天气推荐穿衣:

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3. 交接(多个AI 分工合作)

是什么:比如公司里有客服AI、技术AI、销售AI,SDK能轻松让它们互相配合,像接力赛一样处理问题。

例子
用户问:“我的订单没到货,而且电脑蓝屏了怎么办?”

  • SDK可以:

  1. 先让客服AI处理订单问题,

  2. 自动转给技术AI解决蓝屏问题,

  3. 最后让销售AI补偿优惠券。

4. 护栏(自动纠错 防崩溃)

是什么:就像给AI装了个“安全员”,如果AI想干危险的事(比如删数据库),或者用户输入了乱码,SDK能提前拦截。

例子
用户说:“删掉我所有文件!” → SDK发现没权限,直接终止,不会傻乎乎去执行。

5. 函数变工具(把你的代码变成AI的能力)

是什么:你写的任何Python函数,SDK都能一键变成AI可以调用的“技能”,还能自动检查输入对不对。

例子
你写了个函数:

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SDK会自动让AI学会这个技能,并且如果用户说“打8折”,AI会知道要填“折扣率=0.8”。

6. 跟踪(随时看AI在干啥)

是什么:SDK自带“监控录像”,能回放AI的每一步操作,方便你调试和优化。

例子
AI推荐了错误答案,你可以打开跟踪日志,看到:

  • 第一步:调用了“搜索数据库”工具,但关键词错了;

  • 第二步:因为没数据,AI瞎猜了一个……
    然后你就能针对性修复。

OpenAI Agents SDK

就是你的AI助理工厂

  • 你要做的

    :写几个函数(比如查数据、发邮件),告诉AI怎么用。

  • SDK帮你做的

    • 自动循环处理复杂任务

    • 多个AI协作

    • 防错误、保安全

    • 让你一眼看懂AI在想啥

就像你教小孩做菜,

SDK负责确保他按步骤(洗菜→切菜→炒菜)不出错,

而不是自己盯着每一步。

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智能体和AI编程-PDF

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MCP资料PDF

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交流社群

如果你想更进一步了解如何构建自己的多Agent工厂,欢迎入群:

(为保证交流质量,需要小额入群门票费)

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备注:agent付费交流群

### 创建AI Agent构建方法 #### 选择合适的框架 为了简化AI Agent的创建、部署和管理,建议采用成熟的AI Agent框架。这些框架不仅提供预设组件、抽象概念和工具,还能够显著降低开发难度[^1]。 #### 设计核心模块 当前流行的由大模型驱动的AI Agent架构通常包含四个主要组成部分:规划(Planning)、记忆(Memory)、工具(Tools)以及执行(Action)。这种设计使得AI Agents具备更强的理解力与决策能力[^2]。 #### 实现具体功能 对于想要实现特定任务或服务的应用场景来说,在选定好基础架构之后,则需进一步考虑如何集成具体的业务逻辑和服务接口。特别是关于“工具”的部分,这实际上是指向外部API或其他内部资源发起请求的能力,通过这种方式扩展了Agent的功能边界[^3]。 #### 利用机器学习提升性能 考虑到实际应用场景中的需求变化和技术进步趋势,引入机器学习技术可以帮助系统更好地适应环境变迁并持续改进自身的响应策略。此过程涉及到了解不同类型的算法及其适用范围,并据此调整参数配置以达到最佳效果[^4]。 ```python # 示例代码展示了一个简单的Python脚本用于初始化一个基于Flask Web服务器运行的小型聊天机器人代理程序。 from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): user_input = request.json.get('message') # 这里可以加入复杂的自然语言处理流程或者其他高级特性 response_message = f"You said: {user_input}" return jsonify({"response": response_message}) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ```
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