5 neue Werkzeuge zum Bau von KI -Agenten durch OpenAI

OpenAIs Veröffentlichung vom 11. März 2025 ermöglicht Entwickler und Unternehmen, robustere und anspruchsvollere KI -Agenten aufzubauen. Dieses bedeutende Update führt eine Reihe leistungsstarker Tools vor, mit denen die Entwicklung der KI -Anwendungen gestoppt, die Zuverlässigkeit verbessert und tiefere Einblicke in die Agentenleistung bietet. Zu den wichtigsten Komponenten gehören die Antworten-API, integrierte Tools, die OpenAI-Agenten SDK selbst und umfassende Beobachtbarkeitstools. Diese Verbesserungen erleichtern letztendlich die Schaffung von intelligenteren, reaktionsschnelleren und effizienteren KI -Lösungen.

Inhaltsverzeichnis

• Die neuesten Verbesserungen von OpenAI
• Antworten API: Ein tiefer Tauchgang
• Integrierte Werkzeuge: Erweiterung der KI-Funktionen
• Openai Agents SDK: orchestrieren KI -Workflows
• Nutzung der OpenAI -Agenten SDK
• Integrierte Beobachtbarkeit: Überwachung und Optimierung
• Abschluss

Die neuesten Verbesserungen von OpenAI

Diese Version bietet Entwicklern einen neuen Satz von Tools, um zuverlässige und effiziente AI -Agenten zu konstruieren - autonome KI -Systeme, die Aufgaben im Namen der Benutzer ausführen. Das Update baut auf Fortschritten in Bezug auf Argumentation, multimodale Interaktionen und Sicherheitsmerkmale auf und befasst sich mit den Herausforderungen, diese Funktionen in Produktionsbereitschaftsmittel umzuwandeln. Der vorherige Prozess beinhaltete häufig umfangreiche schnelle Engineering, benutzerdefinierte Logik und fehlte eine integrierte Überwachung.

Diese neue Suite von APIs und Tools vereinfacht die Erstellung und Bereitstellung von AI -Agenten:

• Antworten API: Kombiniert die Einfachheit der Chat-Abschlüsse-API mit den Funktionen der Werkzeugnutzung der Assistenten-API und vereinfachte die Entwicklung der Agenten.
• Integrierte Tools: Beinhaltet Websuche, Dateisuche und Computerinteraktion sowie erweiterte Agentenfunktionalität.
• Agenten SDK: Ein Framework für die effiziente Behandlung von Workflows für Einzel- und Multi-Agenten.
• Integrierte Beobachtbarkeitstools: Bietet Sichtbarkeit in Agent -Workflows für ein verbessertes Debuggen und Optimieren.

Antworten API: Ein tiefer Tauchgang

Beispiel für das Terminalausführungsbeispiel:

Schritt 1: notwendige Installationen

 <code>pip install openai --upgrade</code>

Schritt 2: Festlegen der OpenAI -API -Schlüssel

 <code>export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"</code>

Schritt 3: Erstellen der App.py -Datei

 <code>touch app.py</code>

Schritt 4: app.py Code

 von Openai Import Openai
client = openai ()

response = client.responses.create (
model = "gpt-4o",
input = "Gib mir Aufwärmübungen vor Beginn des Halbmarathons?"
)

print (response.output_text)

Schritt 5: Ausführen des Code

 <code>python app.py</code>

Probenausgabe

 <code>Warming up before a half marathon is crucial. Here's a sample routine: 1. Dynamic Stretching (5-10 minutes): Leg swings, arm circles, hip circles, torso twists. 2. Light Jogging (5-10 minutes): Start slow, gradually increasing heart rate. 3. Dynamic Drills (5 minutes): High knees, butt kicks, skipping, bounding. 4. Strides (3-5 bouts): 20-30 second accelerations, then decelerate. Remember hydration and listen to your body. Good luck!</code>

Schlüsselunterschiede: Antworten API vs. Chat -Vervollständigungen

Die Antworten API repräsentieren die API -Evolution von OpenAI und verschmelzen die Benutzerfreundlichkeit der Chat -Abschlüsse mit Assistants -API -Strom. Zu den wichtigsten Verbesserungen gehören:

• Stateful vs. Stateless: Antworten API ist staatlich, speichert automatisch Antworten und verwenden im Gegensatz zu den Vervollständigungen des staatenlosen Chat die previous_response_id für die Kontinuität von Konversationen.
• Verbesserte Funktionalität: Es wird Items verwendet, eine flexible Struktur für Eingaben/Ausgänge, unterstützende Dateisuche, Websuche, strukturierte Ausgänge und gehostete Tools.
• Verbessertes Streaming- und Event-Handling: Verwendet semantische Ereignisse und ersetzt das weniger benutzerfreundliche Delta-Streaming früherer APIs.
• Hosted Tools & Vector Search: bietet eine Zeilenintegration für verschiedene Tools und eine neue Vektorspeicher-Such-API.
• Verbessertes API-Design: vereinfachte Struktur, abgeflachte JSON-Antworten und Form-Coded-Input-Unterstützung.

Integrierte Werkzeuge: Erweiterung der KI-Funktionen

Schritt 1: notwendige Installationen

 <code>pip install openai --upgrade</code>

Schritt 2: Festlegen der OpenAI -API -Schlüssel

 <code>export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"</code>

Schritt 3: Erstellen der App.py -Datei

 <code>touch app.py</code>

Schritt 4: app.py Code

 von Openai Import Openai
client = openai ()

response = client.responses.create (
model = "gpt-4o",
Tools = [{"Typ": "web_search_preview"}],
input = "Geben Sie mir die Nachrichten der ICC Champions Trophy 2025."
)

print (response.output_text)

Schritt 5: Ausführen des Code

 <code>python app.py</code>

(Hinweis: Die Ausgabe hängt von den aktuellen Echtzeit-Web-Suchergebnissen ab.) Die Dateisuche erfordert eine bereitgestellte Vektorspeicher-ID.

Openai Agents SDK: orchestrieren KI -Workflows

Die Open-Source OpenAI-Agenten SDK vereinfacht die Multi-Agent-Workflow-Orchestrierung und verbessert den vorherigen Swarm SDK. Zu den wichtigsten Verbesserungen gehören:

• Schlauerere Agenten: Konfigurieren Sie einfach KI-Modelle mit Anweisungen und integrierten Werkzeugen.
• Nahlose Handoffs: Agenten übertragen die Steuerung effizient untereinander.
• Robuste Leitplanken: Integrierte Sicherheitskontrollen gewährleisten eine zuverlässige Eingangs-/Ausgangsvalidierung.
• Verbessertes Debugging: Visualisieren Sie die Ausführungsspuren der Agenten für die Leistungsoptimierung.

Nutzung der OpenAI -Agenten SDK

Schritt 1: notwendige Installationen

 <code>pip install openai --upgrade pip install openai-agents</code>

Schritt 2: Festlegen der OpenAI -API -Schlüssel

 <code>export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"</code>

Schritt 3: Erstellen der App.py -Datei

 <code>touch app.py</code>

Schritt 4: app.py Code (Beispiel mit Triage Agent)

 # ... (Code wie in der ursprünglichen Eingabe angegeben, mit mehreren Agenten und Leitplanken bearbeitet) ...

Schritt 5: Ausführen des Code

 <code>python app.py</code>

(Die Ausgabe zeigt die Antworten der verschiedenen Agenten anhand der Eingangsabfragen an.)

Integrierte Beobachtbarkeit: Überwachung und Optimierung

Die integrierten Observierbarkeitstools bieten detaillierte Einblicke in Agent -Workflows, einschließlich:

• End-to-End-Verfolgung: Visualisiert mehrstufige Prozesse und zeigt Ausführungszeiten für jeden Agenten an.
• Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung: Zeigt API-Aufrufe und Funktionsausführungen an.
• Leistungsanalyse: Identifiziert Leistungs Engpässe basierend auf Ausführungszeiten.
• Ressourcenüberwachung: Verfolgt KI -Modellverbrauch und Token -Verbrauch.
• Kontextinformationen: Zeigt Systemanweisungen und Workflow -Kontext an.

Abschluss

OpenAIs Agent SDK- und API -Updates stellen einen signifikanten Sprung nach vorne in der AI -Agentenentwicklung dar. Der optimierte Entwicklungsprozess, die verbesserte Zuverlässigkeit und verbesserte Beobachtbarkeitstools ermöglichen Entwicklern, anspruchsvollere und effizientere AI-gesteuerte Anwendungen zu erstellen. Die kombinierte Kraft der Antworten der API, eingebauten Werkzeuge, Agenten SDK und Beobachtbarkeitsmerkmale vereinfacht die Schaffung intelligenter, autonomer und leistungsstarker AI-Agenten. Zukünftige Updates versprechen weitere Fortschritte in der KI -Funktionen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt von5 neue Werkzeuge zum Bau von KI -Agenten durch OpenAI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!