openai-agents-python v0.2.10¶

为什么要使用openai-agents-python

你是否曾在深夜加班，为了一个本可以自动化的业务流程而反复调试代码？你是否厌倦了在AI应用开发中不断重复造轮子，却仍难以实现流畅的多轮对话和智能工具调用？openai-agents-python正是为了解决这些痛点而生。它不仅仅是一个SDK，更是你构建下一代智能代理应用的终极加速器——让你从繁琐的基础架构中解脱，专注于创造真正有价值的AI交互体验。别再被底层技术细节拖累，是时候让代码像有了自主思维一样工作。

openai-agents-python是什么

openai-agents-python是OpenAI官方推出的Python SDK，专为快速构建、测试和部署基于大语言模型的智能代理（Agent）而设计。它提供了一套简洁而强大的API，帮助开发者轻松实现多轮对话、工具调用、会话状态管理以及实时通信等核心功能，极大降低了AI代理应用的开发门槛。

入门示例

想象一下，你需要为一个电商平台开发一个智能客服代理，它不仅能理解用户查询，还能实时调用库存查询API、处理退货请求，甚至主动推荐商品。使用openai-agents-python，你可以在几分钟内搭建出这样一个原型：

from openai.agents import Agent, tools
import os

# 配置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的API密钥"

# 定义一个查询库存的工具函数
@tools
def check_inventory(item_id: str) -> dict:
    # 这里是实际的API调用或数据库查询
    return {"item_id": item_id, "in_stock": True, "quantity": 42}

# 创建代理实例
agent = Agent(
    model="gpt-4o",
    tools=[check_inventory],
    instructions="你是一个友好的电商客服助手，帮助用户查询商品信息和处理售后问题。"
)

# 发起对话
response = agent.run("用户想问：商品XYZ还有货吗？")
print(response.output)

这段代码直接定义了一个具备工具调用能力的AI代理，无需额外编写会话管理或状态维护逻辑。无论是处理订单、回答产品问题，还是整合企业内部API，openai-agents-python都能让复杂的需求变得简单高效。

openai-agents-python v0.2.10版本更新了什么

v0.2.10版本主要聚焦于性能优化、文档完善和问题修复。具体包括：改进了实时通信组件的类型检查逻辑；新增了SQLAlchemy会话管理的详细文档示例；修复了流式运行模式下工具调用事件延迟触发的问题；增强了对GPT-5模型设置的测试覆盖；并优化了LiteLLM集成时的元数据处理机制。

更新日志

更新内容¶

性能优化：仅创建一次 OpenAIRealtimeServerEvent 的 TypeAdapter 实例，提升运行效率。
实时通信修复：修复了类型检查错误，增强代码稳定性。
文档补充：新增基于 SQLAlchemy 的会话管理实现示例，帮助开发者更好地集成数据库。
多语言文档同步：更新了所有翻译版本的文档页面，确保全球开发者获取一致的信息。
GPT-5 测试支持：添加了针对 GPT-5 模型的代理默认设置测试，保障兼容性。
模型文档完善：更新模型文档页面，涵盖 GPT-5 的使用场景和最佳实践。
SQLAlchemy 会话改进：进一步优化了 SQLAlchemy 会话的文档和实现示例。
流式运行事件修复：在流式运行中立即触发 tool_called 事件，避免事件延迟。
环境变量配置：支持通过环境变量配置 trace_include_sensitive_data，提升调试灵活性。
自定义会话示例优化：改进了自定义会话类的实现示例，使其更易于理解和使用。
CI 流程清理：移除了不再使用的 CI 任务，简化维护流程。
底层依赖升级：升级了 OpenAI 基础包到最新版本，获取最新功能和安全更新。
连接器支持修复：修复了连接器支持中的问题，提升工具调用稳定性。
网页搜索工具更新：修复了网页搜索工具的相关问题，确保功能正常。
LiteLLM 结构化输出支持：适配了 LiteLLM 的 json_tool_call 功能，更好地支持结构化输出。
推理文本事件支持：为 GPT-OSS 模型新增了推理文本增量事件支持。
会话API扩展：新增了对 Conversations API 的支持，扩展代理能力。
元数据污染修复：修复了 LiteLLM 集成中因 extra_kwargs 未复制导致的元数据污染问题。

新贡献者¶

首次贡献者改进了性能优化部分。
另一位新贡献者优化了自定义会话示例文档。
还有一位贡献者修复了元数据污染问题。

完整更新日志：可参考 v0.2.9 到 v0.2.10 的代码对比。

总结

本次更新涵盖了性能提升、功能扩展和问题修复多个方面，进一步增强了 openai-agents-python 的稳定性和可用性，为开发者提供了更完善的工具和文档支持。