Agents-SDK智能体开发[1]之入门

• 本文学自赋范社区公开课，仅供学习和交流使用，不用作任何商业用途！

• Agents-SDK是一款企业级Multi-Agent开发框架，该框架是的Swarm的升级版，在保留了Swarm的高效便捷的Multi-Agent开发特性的同时，加入了更多面向企业级应用的功能。
• openai agents github
• Agents SDK博客
• 能够通过一个轻量、易用、抽象极少的工具包来构建基于智能体的 AI 应用。该 SDK 仅包含极少量的原语（基础构件）：
  • （智能体）：即带有指令和工具的大语言模型（LLM）
  • （交接）：允许智能体将特定任务委托给其他智能体
  • （护栏）：用于对输入内容进行验证
• 此外，SDK 自带内置的追踪功能，可以帮助你可视化和调试智能体的执行流程，同时也支持对流程进行评估，甚至用于模型的微调。结合 Python 和原语，能够表达工具与智能体之间的复杂关系，构建真实可用的应用程序。

• OpenAI的Agents SDK 的设计遵循两个核心原则：
  • 功能足够强大，值得使用，但原语足够少，容易上手。
  • 默认配置即可很好地运行，但你也可以完全自定义行为逻辑。

• SDK 的主要特性：
  • Agent 循环机制：内置的智能体循环逻辑，自动处理工具调用、结果返回给 LLM、直到任务完成的全过程
  • Python 优先：使用原生 Python 语言特性来编排与串联智能体，而无需学习新的抽象概念
  • Handoff（智能体间任务交接）：强大的功能，可在多个智能体间协调与任务委派
  • Guardrail（输入验证护栏）：支持与智能体并行运行输入验证逻辑，若验证失败可提前中断流程
  • 函数工具化：可以将任何 Python 函数转为工具，自动生成 Schema，并支持基于 Pydantic 的验证机制
  • 追踪系统（Tracing）：内置追踪功能，可视化、调试、监控你的智能体流程，并结合 OpenAI 的评估、微调与蒸馏工具一同使用。

• 安装并验证openai模块

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• 作为一个工业级的开发框架，实际使用过程中有非常多的的技术细节，但如果希望快速测试一些功能，则只需要导入和两个模块即可快速运行。其中Agent就是一个Multi-Agent系统中最小执行单元，而Runner则是运行一次次任务的调度函数。但是需要注意的是，由于Agents SDK默认支持的模型是OpenAI的GPT系列模型，因此在修改底层模型的时候，还需要额外导入和等模块。

1. 安装Agents SDK依赖

2. Agents SDK简单调用

• 不同于传统的是驱动（传入、传出），是事件驱动，会将整个运行过程看成是一次次的事件。例如上述创建完俳（pái）句后，全部的事件都保留在result中。

• 通过属性来查看全部的事件，全部事件用一个列表进行表示。

• 可以发现列表中只有一个事件，可以通过进行验证，即是一次，也就是消息创建事件（也就是大模型发生一次回复）。

• 具体回复的内容，则可以通过来查看

• Agents SDK为了方便我们快速构造多轮对话机器人，专门提供了一个方法，可以直接将用户的输入和本次输出结果拼接成一个消息列表。

• 验证消息列表记忆

 请输入你的消息（输入quit/exit退出）： 你好，你可以帮助我吗/

 请输入你的消息（输入quit/exit退出）： 我想赶紧研究生毕业，给我两条建议

当然！如果你想加速研究生毕业，以下是两条最核心的建议，结合效率和可行性：

1. 明确毕业条件，优先完成“硬指标”
   研究进度：快速锁定导师认可的毕业课题（避免中途换题），集中精力完成论文核心章节（如实验/数据分析），其他部分（如文献综述）可后期补充。
   发表要求：如果学校要求发表论文，优先投递周期短的期刊/会议（如EI会议、校定核心期刊），或与导师协商用项目报告、专利等替代部分要求。
   
   
2. 高效时间管理 + 主动沟通
   制定极简计划：将任务拆解到周，例如：
   第1-3个月：完成实验或建模；
   第4-5个月：写论文+投稿；
   第6个月：修改/准备答辩。
   高频同步导师：每周固定时间汇报进展（哪怕只有一点），让导师看到你的主动性，避免后期因反馈延迟耽误时间。
   额外提示：如果时间紧迫，可申请提前答辩（需提前查清学校政策），或利用课题组已有数据/合作项目减少工作量。
   如果需要具体某方面的技巧（比如如何快速写论文、应对导师拖延），可以告诉我，我再展开细说！ 
   
   
   
   
   
   
   

• 接入本地模型测试

• 接入Agent SDK测试

嗯，用户让我写一首关于编程中递归的诗句。首先，我得理解什么是递归。递归是一种函数调用自身的方法，在解决问题时会将问题分解为更小的子问题。 接下来，我要把递归的特点融入诗句里。递归通常涉及重复执行和逐步缩小的问题规模。所以，我想用一些自然现象或者循环的概念来比喻。 考虑到诗的韵律和意象，我想到阶梯和螺旋这两个形象。阶梯代表逐步分解问题，而螺旋则象征不断深入的过程。这样可以很好地表现出递归的特点。 然后，我需要找出押韵的词汇，让诗句更流畅。第一句“函数清点阶与梯”用了“梯”，有押韵的感觉。第二句“调用自身旋入迷”中的“迷”对仗也不错，同时表达了深入的过程。 第三和第四句需要总结递归带来的结果。“数层深意终自现”说明通过多次调用，问题的深层含义逐渐显现。最后一句“解法重生始Adjacent（相邻）”暗Agent 智能体示了在重复过程中，新的解法出现，类似于函数调用时的状态变化。 整体来看，这样的诗句既贴合递归的概念，又有诗意和韵律感。希望用户能够通过这首诗更好地理解和记忆递归的特点。