5个新工具用于Openai建造AI代理商

Openai于2025年3月11日的Agent SDK发布，使开发商和企业赋予了更强大和精致的AI代理商。这项重要的更新引入了一套强大的工具，旨在简化AI应用程序的开发，提高可靠性并为代理性能提供更深入的见解。关键组件包括响应API，内置工具，OpenAI代理SDK本身以及全面的可观察性工具。这些增强最终有助于创建更聪明，响应和高效的AI解决方案。

目录

• Openai的最新增强
• 回答API：深入潜水
• 内置工具：扩展AI功能
• Openai Agents SDK：编排AI工作流程
• 利用Openai代理SDK
• 集成可观察性：监视和优化
• 结论

Openai的最新增强

该版本为开发人员提供了一套新的工具，用于构建可靠，有效的AI代理 - 自主AI系统代表用户执行任务。在推理，多模式互动和安全功能方面的进步基础上，更新解决了将这些功能转变为生产就绪代理的挑战。以前的过程通常涉及广泛的及时工程，自定义逻辑以及缺乏内置监控。

这套新的API和工具套件简化了AI代理的创建和部署：

• 响应API：将聊天完成API的简单性与助手API的工具使用功能相结合，简化了代理的开发。
• 内置工具：包括Web搜索，文件搜索和计算机交互，扩展代理功能。
• 代理SDK：有效管理单个和多代理工作流程的框架。
• 集成的可观察性工具：提供对代理工作流程的可见性，以改善调试和优化。

回答API：深入潜水

终端执行示例：

步骤1：必要的安装

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

步骤2：设置OpenAI API密钥

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

步骤3：创建app.py文件

<code>touch app.py</code>

步骤4：app.py代码

来自Openai Import Openai
客户端= OpenAi（）

响应= client.respons.create（
型号=“ gpt-4o”，
输入=“在半程马拉松比赛开始之前给我热身练习？”
）

print（wendmess.output_text）

步骤5：执行代码

<code>python app.py</code>

样本输出

<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>

关键差异：响应API与聊天完成

响应API代表OpenAI的API演变，将聊天完成的易用性与Appi的功能融合在一起。关键改进包括：

• 状态与无状态：响应API是有状态的，自动存储响应，并使用previous_response_id进行对话连续性，这与无状态聊天完成不同。
• 增强功能：它使用Items ，用于输入/输出的灵活结构，支持文件搜索，Web搜索，结构化输出和托管工具。
• 改进的流媒体和事件处理：使用语义事件，替换了以前API的用户友好型的Delta流。
• 托管工具和矢量搜索：为各种工具和新的矢量商店搜索API提供一行集成。
• 改进的API设计：简化的结构，扁平的JSON响应和形式编码的输入支持。

内置工具：扩展AI功能

步骤1：必要的安装

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

步骤2：设置OpenAI API密钥

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

步骤3：创建app.py文件

<code>touch app.py</code>

步骤4：app.py代码

来自Openai Import Openai
客户端= OpenAi（）

响应= client.respons.create（
型号=“ gpt-4o”，
工具= [{“ type”：“ web_search_preview”}]，
输入=“给我2025年ICC冠军奖杯的消息。”
）

print（wendmess.output_text）

步骤5：执行代码

<code>python app.py</code>

（注意：输出将取决于当前的实时Web搜索结果。）文件搜索需要提供的矢量存储ID。

Openai Agents SDK：编排AI工作流程

开源OpenAI代理SDK简化了多代理工作流程编排，从而改善了先前的Swarm SDK。关键增强包括：

• 智能代理：轻松使用指令和内置工具配置AI模型。
• 无缝交接：代理有效地彼此转移控制。
• 强大的护栏：内置安全检查确保可靠的输入/输出验证。
• 改进的调试：可视化代理执行跟踪以进行性能优化。

利用Openai代理SDK

步骤1：必要的安装

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

步骤2：设置OpenAI API密钥

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

步骤3：创建app.py文件

<code>touch app.py</code>

步骤4：app.py代码（示例使用Triage Agent）

 ＃...（原始输入中提供的代码，处理多个代理和护栏）...

步骤5：执行代码

<code>python app.py</code>

（输出将根据输入查询显示来自不同代理的响应。）

集成可观察性：监视和优化

集成的可观察性工具提供了对代理工作流程的详细见解，包括：

• 端到端跟踪：可视化多步骤过程，显示每个代理的执行时间。
• 分步分解：显示API调用和函数执行。
• 绩效分析：根据执行时间确定性能瓶颈。
• 资源监控：跟踪AI模型使用和令牌消耗。
• 上下文信息：显示系统指令和工作流程上下文。

结论

OpenAI的代理SDK和API更新代表了AI代理开发中的重大飞跃。简化了开发过程，增强的可靠性和改进的可观察性工具授权开发人员创建更复杂和高效的AI驱动应用程序。响应API，内置工具，代理SDK和可观察性功能的组合功能简化了智能，自主和高性能AI代理的创建。未来的更新有望在AI功能方面进一步进步。

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