openai-agents-python

用 OpenAI 官方框架,快速编排多智能体协作,搞定复杂任务。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 5011 🐛 待处理 46 👀 关注 224
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 30552
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

openai-agents-python 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队openai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agents,ai,framework,harness,llm,openai,python
GitHub 星标★ 30552
上线时间2025-03-11 00:00:00
代码更新2026-11-08
仓库体积97.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

openai-agents-python 是 OpenAI 官方推出的轻量级多智能体编排框架,旨在简化基于大语言模型的智能体(Agent)的构建与协作流程。它解决的核心问题是:如何让开发者以简洁、可控的方式定义多个具有独立指令、工具和上下文的智能体,并让它们通过动态路由、任务交接(handoff)和层级化工作流完成复杂任务。框架核心能力包括:智能体定义与工具绑定、基于自然语言或规则的任务路由、智能体间的无缝交接、内置追踪与可观测性,以及对 OpenAI 模型(如 GPT-4o 系列)的原生优化。它强调轻量、Pythonic 的 API 设计,适合从原型到生产环境的快速落地,尤其适用于需要多角色协作、复杂任务分解的 AI 应用场景。

Star 增长趋势

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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 30552

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:库/依赖 6 步

环境要求

  • Python 环境(SDK 为 Python 包,PyPI 包名 openai-agents)
  • 可用的 OpenAI API Key(需设置 OPENAI_API_KEY 环境变量)
  • 运行沙箱智能体时:macOS/Linux 可用 UnixLocalSandboxClient,Windows 需 Docker 及 openai-agents[
  • 运行语音管线示例需安装 numpy

安装与启动步骤

  1. 1安装 SDK

    通过 PyPI 安装官方包 openai-agents,README 徽章链接指向 pypi.org/project/openai-agents。建议在虚拟环境中安装。

    pip install openai-agents
  2. 2设置 API Key

    运行任何示例前都必须先设置 OPENAI_API_KEY 环境变量,示例中的 Runner 会读取它调用模型。

    export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxx"
  3. 3运行文本智能体

    新建一个 .py 文件写入下面的官方示例代码,保存后执行,验证 SDK 与密钥是否可用。

    from agents import Agent, Runner
    
    agent = Agent(name="Assistant", instructions="You are a helpful assistant")
    
    result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
    print(result.final_output)
  4. 4运行沙箱智能体

    需要智能体读写文件、执行命令时使用。macOS/Linux 用 UnixLocalSandboxClient;Windows 需先装 docker extra 并改用 DockerSandboxClient。

    pip install "openai-agents[docker]"
  5. 5运行实时智能体

    需要低延迟服务端语音/多模态时用 RealtimeAgent + RealtimeRunner,通过 WebSocket 会话发送消息并接收事件。

    import asyncio
    from agents.realtime import RealtimeAgent, RealtimeRunner
    
    async def main() -> None:
        agent = RealtimeAgent(name="Assistant", instructions="You are a helpful voice assistant. Keep responses short.")
        runner = RealtimeRunner(starting_agent=agent)
        session = await runner.run()
    
        async with session:
            await session.send_message("Say hello in one short sentence.")
            async for event in session:
                if event.type == "history_added":
                    print(event.item)
                elif event.type == "agent_end":
                    break
    
    if __name__ == "__main__":
        asyncio.run(main())
  6. 6运行语音管线

    用 VoicePipeline 把音频转文字、跑智能体工作流再合成语音;示例依赖 numpy,需额外安装。

    pip install numpy

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_API_KEY是调用 OpenAI 模型所需的 API 密钥,所有示例运行前都必须设置sk-xxxxxxxx

如何确认成功

执行文本智能体示例后,终端打印出生成的 haiku 文本,说明 SDK 安装与 API Key 配置均成功。

常见问题

Q:在 Windows 上跑沙箱智能体示例报错怎么办?

A:README 说明 UnixLocalSandboxClient 仅支持 macOS 和 Linux;Windows 应改用 DockerSandboxClient,并先安装 openai-agents[docker] 额外依赖,或使用托管沙箱客户端。

Q:不设置 OPENAI_API_KEY 会怎样?

A:README 明确要求运行任一示例前先设置该环境变量,否则 Runner 无法调用模型,示例将无法得到输出。

Q:语音管线示例导入 numpy 失败?

A:该示例代码中 import numpy,需先安装 numpy 依赖后再运行。

注意事项

  • 本教程仅依据 README 节选整理,README 未给出的安装命令与参数未做补充。
  • SDK 是 provider-agnostic 的,支持 OpenAI Responses 与 Chat Completions API,也兼容 100 多种其他 LLM。
  • README 提示还有 JavaScript/TypeScript 版本 Agents SDK JS/TS,Python 用户请勿混用。
  • 更多用法可参考仓库 examples 目录和官方文档站点 openai.github.io/openai-agents-python。

核心亮点

  • 官方出品,与 OpenAI 模型深度集成,API 简洁,上手快
  • 内置智能体交接(handoff)机制,多智能体协作流程清晰
  • 轻量级设计,无重型依赖,易于嵌入现有 Python 项目

不足之处

  • 主要绑定 OpenAI 生态,迁移到其他模型需额外适配
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 构建多角色客服机器人,自动分流并交接复杂问题
  • 自动化研究助手,多智能体分工搜集、分析、总结信息
  • 企业内部流程自动化,多步骤任务分解与执行

替代项目

LangChain、AutoGen、CrewAI

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