openai-agents-python 0.2.8¶

为什么要使用openai-agents-python¶

当开发者深陷AI应用的泥潭——既要绞尽脑汁设计复杂逻辑，又要反复调试API调用——openai-agents-python像一柄精准的手术刀，直击痛点。它让构建智能代理从「烧脑马拉松」变成「直观拼图」，用简洁的Python语法封装了多工具调度、记忆管理和实时交互等底层复杂性。更关键的是，它直接打通了OpenAI模型能力与真实业务场景的鸿沟，无论是电商客服的精准商品推荐，还是金融风控的实时决策链，只需几行代码即可赋予AI自主思考和行动的能力。拒绝重复造轮子，拥抱高效创新——这就是现代开发者的胜负手。

openai-agents-python是什么¶

openai-agents-python是OpenAI官方推出的Python框架，用于快速构建、部署和管理基于大语言模型的智能代理（Agents）。它提供标准化工具链，让开发者通过声明式代码定义AI的行为逻辑、工具调用规则和记忆系统，将大模型转化为可执行复杂任务的自主智能体。

入门示例¶

真实场景：智能旅行规划助手
目标：用户输入「三天两夜东京行程」，代理自动调用工具查询天气、景点评分、酒店空房，生成个性化方案。

from openai_agents import Agent
from openai_agents.tools import tool

# 定义工具：实时天气查询
@tool
def get_weather(city: str) -> str:
    # 接入天气API（示例简化）
    return f"{city}未来三天晴，气温22-28℃"

# 创建代理并注入工具
travel_agent = Agent(
    tools=[get_weather],
    memory=True  # 启用对话记忆
)

# 用户交互
response = travel_agent.run("帮我规划东京三天行程，考虑天气因素")
print(response)
# 输出：根据东京晴好天气，推荐Day1浅草寺+晴空塔...

开发关键点：
1. 用@tool装饰器将任意函数转化为代理可调用工具
2. Agent()整合工具链与记忆模块
3. run()自动解析用户意图，决策工具调用顺序

openai-agents-python 0.2.8版本更新¶

强化安全性：新增用户输入验证与类型转换
文档完善：补全核心工具缺失的docstring说明
护栏扩展：明确约束规则同时作用于用户输入和代理输出
性能优化：用浅拷贝替代深拷贝降低内存开销
实时交互增强：修复历史记录错误，支持任意长度消息流

更新日志¶

更新内容¶

修复：明确 random_number 函数文档中关于范围包含性的说明
新增：为用户输入添加验证逻辑与自动类型转换
文档：补充 get_weather 函数的缺失文档字符串
文档：澄清护栏规则同时适用于用户输入和代理输出
文档：补充 how_many_jokes 工具的文档字符串
全局：通过自动化流程更新所有翻译文档页面
功能：允许动态修改发送至模型的输入内容
优化：将列表深拷贝改为浅拷贝以提升性能
修复：解决实时交互中的历史记录错误
优化：支持实时传递任意尺寸的消息
发布：正式推出 0.2.8 版本

完整更新日志：v0.2.7...0.2.8

版本更新总结¶

0.2.8版本聚焦**安全加固**（输入验证）、**