openai/openai-agents-python

项目概览

该项目支持通过 LiteLLM 集成 100 多种 LLM 并具备构建实时语音代理的能力，适合评估跨模型多智能体工作流开发框架的开发者持续关注。

项目类型

AI Agent · AI 工作流

应用场景

编程开发 · 自动化执行

部署方式

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License

MIT

适合谁

• 需要在代码层面精细控制智能体编排、工具和护栏的开发者。
• 希望使用 Python 构建多智能体工作流，且需要支持 OpenAI 接口以及其他 LLM 的团队。

核心能力

• 做什么：构建多智能体工作流。如何工作：通过配置智能体的指令、工具、安全护栏和交接机制来实现。用户价值：提供了一套框架来解决构建多智能体工作流所需的编排管理。状态：可用。
• 做什么：将特定任务委派给其他智能体。如何工作：允许将其他智能体作为工具调用或通过交接机制进行任务委托。用户价值：实现智能体之间的任务分工与协作处理。状态：可用。
• 做什么：让智能体能够执行外部动作。如何工作：提供包括函数、MCP 和托管工具在内的多种工具供智能体使用。用户价值：使智能体能够调用这些工具执行动作。状态：可用。
• 做什么：对输入和输出进行安全验证。如何工作：提供可配置的安全检查机制用于输入和输出验证。用户价值：帮助开发者对智能体的行为施加约束。状态：可用。
• 做什么：在智能体运行过程中引入人类的参与。如何工作：内置了相关的机制用于在跨智能体运行期间引入人工干预。用户价值：允许在自动化流程中加入人工审核或操作。状态：可用。
• 做什么：管理智能体之间的对话历史。如何工作：自动管理跨智能体运行的对话历史记录。用户价值：免去开发者手动维护跨运行的对话记录。状态：可用。
• 做什么：追踪智能体的运行情况。如何工作：内置运行追踪功能，允许开发者查看、调试和优化工作流。用户价值：帮助开发者理解智能体的执行路径并进行故障排查。状态：可用。
• 做什么：在受控容器环境中检查文件、运行命令等。如何工作：通过预配置的智能体与容器协作，以检查文件、运行命令、应用补丁或保留工作区状态。用户价值：提供了在隔离环境中执行代码操作的途径。状态：可用。

限制与风险

• 使用该框架需要 Python 3.10 或更高版本。
• UnixLocalSandboxClient 仅支持在 macOS 和 Linux 上使用，Windows 系统需要使用 DockerSandboxClient。
• 构建实时语音智能体需要使用 gpt-realtime-2.1 模型。

如何开始

• 首先创建并激活 Python 虚拟环境，然后通过标准 pip 命令安装 openai-agents 包，最后设置 OPENAI_API_KEY 环境变量并运行一个文本智能体示例以验证安装。
• 该框架以库的形式提供，需要通过编写 Python 代码来定义智能体、指令、工具和护栏。

核验依据

• README: The OpenAI Agents SDK is a lightweight yet powerful framework for building multi-agent workflows. It is provider-agnostic, supporting the OpenAI Responses and Chat Completions API…
• GitHub 项目简介: A lightweight, powerful framework for multi-agent workflows
• README: **[Agents as tools](https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/#agents-as-tools) / [Handoffs](https://openai.github.io/openai-agents-python/handoffs/)**: Delegating to ot…
• README: [**Tools**](https://openai.github.io/openai-agents-python/tools/): Various Tools let agents take actions (functions, MCP, hosted tools)
• README: [**Guardrails**](https://openai.github.io/openai-agents-python/guardrails/): Configurable safety checks for input and output validation

内容核验时间：