5 nouveaux outils pour construire des agents d'IA par OpenAI

La version SDK de l'agent SDK d'OpenAI le 11 mars 2025 permet aux développeurs et aux entreprises de construire des agents d'IA plus robustes et sophistiqués. Cette mise à jour significative introduit une suite d'outils puissants conçus pour rationaliser le développement des applications d'IA, améliorer la fiabilité et offrir des informations plus approfondies sur les performances des agents. Les composants clés incluent l'API des réponses, les outils intégrés, le SDK des agents OpenAI lui-même et les outils d'observabilité complets. Ces améliorations facilitent finalement la création de solutions d'IA plus intelligentes, réactives et efficaces.

Table des matières

• Les dernières améliorations d'Openai
• Réponses API: une plongée profonde
• Outils intégrés: élargir les capacités d'IA
• Openai Agents SDK: Orchestrer les workflows AI
• Utilisation du SDK Openai Agents
• Observabilité intégrée: surveillance et optimisation
• Conclusion

Les dernières améliorations d'Openai

Cette version fournit aux développeurs un nouvel ensemble d'outils pour construire des agents d'IA fiables et efficaces - des systèmes d'IA autonomes effectuant des tâches au nom des utilisateurs. S'appuyant sur les progrès du raisonnement, des interactions multimodales et des caractéristiques de sécurité, la mise à jour relève les défis de la transition de ces capacités en agents prêts pour la production. Le processus précédent impliquait souvent une ingénierie rapide étendue, une logique personnalisée et manquait de surveillance intégrée.

Cette nouvelle suite d'API et d'outils simplifie la création et le déploiement des agents AI:

• API Responses: combine la simplicité de l'API de complétion de chat avec les capacités d'utilisation d'outils de l'API Assistants, simplifiant le développement des agents.
• Outils intégrés: inclut la recherche Web, la recherche de fichiers et l'interaction informatique, l'expansion des fonctionnalités des agents.
• Agents SDK: un cadre pour une gestion efficace des flux de travail uniques et multi-agents.
• Outils d'observabilité intégrés: offre une visibilité sur les flux de travail des agents pour améliorer le débogage et l'optimisation.

Réponses API: une plongée profonde

Exemple d'exécution du terminal:

Étape 1: Installations nécessaires

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

Étape 2: Définition de la touche API OpenAI

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

Étape 3: Création du fichier app.py

 <code>touch app.py</code>

Étape 4: code app.py

 à partir d'Openai Import Openai
client = openai ()

réponse = client.Responses.Create (
modèle = "gpt-4o",
entrée = "Donnez-moi des exercices d'échauffement à faire avant le début du demi-marathon?"
)

print (réponse.output_text)

Étape 5: Exécution du code

 <code>python app.py</code>

Échantillon de sortie

 <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>

Différences clés: Réponses API par rapport aux compléments de chat

L'API des réponses représente l'évolution de l'API d'Openai, fusionnant la facilité d'utilisation de Chat Completions avec la puissance de l'API des assistants. Les améliorations clés comprennent:

• Stateful vs Stateless: Réponses L'API est avec état, stockant automatiquement les réponses et utilisant la continuité de la conversation previous_response_id , contrairement aux compléments de chat sans état.
• Fonctionnalité améliorée: il utilise Items , une structure flexible pour les entrées / sorties, la recherche de fichiers, la recherche Web, les sorties structurées et les outils hébergés.
• Amélioration du streaming et de la gestion des événements: utilise des événements sémantiques, en remplaçant le streaming Delta moins convivial des API précédentes.
• Outils hébergés et recherche vectorielle: offre une intégration en une ligne pour divers outils et une nouvelle API de recherche de magasins Vector.
• Amélioration de la conception d'API: structure simplifiée, réponses JSON aplaties et support d'entrée codé par la forme.

Outils intégrés: élargir les capacités d'IA

Étape 1: Installations nécessaires

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

Étape 2: Définition de la touche API OpenAI

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

Étape 3: Création du fichier app.py

 <code>touch app.py</code>

Étape 4: code app.py

 à partir d'Openai Import Openai
client = openai ()

réponse = client.Responses.Create (
modèle = "gpt-4o",
tools = [{"type": "web_search_preview"}],
entrée = "Donnez-moi la nouvelle du Trophée des champions ICC 2025."
)

print (réponse.output_text)

Étape 5: Exécution du code

 <code>python app.py</code>

(Remarque: la sortie dépendra des résultats de recherche Web en temps réel en temps réel.) La recherche de fichiers nécessite un ID de magasin vectoriel fourni.

Openai Agents SDK: Orchestrer les workflows AI

Le SDK des agents OpenAAI open source simplifie l'orchestration de flux de travail multi-agents, améliorant le SDK Swarm précédent. Les améliorations clés comprennent:

• Agents plus intelligents: configurez facilement les modèles AI avec des instructions et des outils intégrés.
• Transfert sans couture: les agents transfèrent efficacement le contrôle les uns des autres.
• Guard-Robust Guar-Rup: les vérifications de sécurité intégrées assurent la validation fiable des entrées / sorties.
• Amélioration du débogage: visualisez les traces d'exécution des agents pour l'optimisation des performances.

Utilisation du SDK Openai Agents

Étape 1: Installations nécessaires

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

Étape 2: Définition de la touche API OpenAI

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

Étape 3: Création du fichier app.py

 <code>touch app.py</code>

Étape 4: code app.py (exemple à l'aide de l'agent de triage)

 # ... (code tel que fourni dans l'entrée d'origine, gérer plusieurs agents et garde-corps) ...

Étape 5: Exécution du code

 <code>python app.py</code>

(La sortie montrera les réponses des différents agents en fonction des requêtes d'entrée.)

Observabilité intégrée: surveillance et optimisation

Les outils d'observabilité intégrés fournissent des informations détaillées sur les flux de travail des agents, notamment:

• Traçage de bout en bout: visualise les processus en plusieurs étapes, montrant les temps d'exécution pour chaque agent.
• Réflexion étape par étape: affiche les appels API et les exécutions de fonctions.
• Analyse des performances: identifie les goulots d'étranglement des performances en fonction des temps d'exécution.
• Surveillance des ressources: suit l'utilisation du modèle AI et la consommation de jetons.
• Informations contextuelles: montre les instructions système et le contexte du flux de travail.

Conclusion

Les mises à jour Agent SDK et API d'OpenAI représentent un saut significatif dans le développement des agents AI. Le processus de développement rationalisé, la fiabilité améliorée et les outils d'observabilité améliorés permettent aux développeurs de pouvoir de créer des applications plus sophistiquées et efficaces sur l'IA. La puissance combinée de l'API des réponses, les outils intégrés, les agents SDK et les caractéristiques d'observabilité simplifient la création d'agents d'IA intelligents, autonomes et très performants. Les mises à jour futures promettent d'autres progrès dans les capacités de l'IA.

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