openai-agents-sdk

openai-agents-sdk 技能為使用 Python openai-agents 套件構建複雜自主代理的開發人員提供全面協助。它專為需要編排多代理工作流、實作基於 Pydantic 的嚴格輸出驗證以及管理持久對話會話的工程師和 AI 研究人員而設計。無論您是在構建內部自動化工具、研究助手還是複雜的多步驟推理管道，此技能都能彌合原生 API 實作與穩健的生產級代理架構之間的鴻溝。

• 代理全生命週期管理，包括代理初始化、指令撰寫以及 gpt-5 系列模型的選用。

• 多代理協作 (Handoffs) 的深度整合，允許專業代理委派任務並協調複雜的業務邏輯。

• 透過 @function_tool 裝飾器實現自定義函數工具，並使用 AgentOutputSchema 進行可靠的 JSON 結構化輸出提取。

• 進階執行控制，包括同步與非同步執行 (Runner.run_sync, Runner.run_streamed) 以及狀態化 SQLiteSession 管理。

• 原生支援 Azure OpenAI 以及透過 LiteLLM 配置的多供應商後端，確保遷移順暢與模型彈性。

• 內建執行圖記錄的可觀測性模式、輸入輸出安全防護 (Guardrails) 以及沙盒執行環境。

• 透過 MCP (Model Context Protocol) 獲取即時文件，確保在快速開發週期中模型 ID 和 API 簽名保持準確。

• 最佳實踐：在最終確定代碼之前，請務必使用 openaiDeveloperDocs MCP 伺服器驗證模型 ID 和 API 結構，因為 OpenAI SDK 更新頻繁。

• 用法：執行前請確保正確配置環境變數 (OPENAI_API_KEY, LLM_PROVIDER, AZURE_API_KEY)。

• 限制：雖然是為代理 SDK 設計，但複雜的多代理編排需要仔細設計交接觸發器和上下文隔離。

• 關鍵字：Python 代理, OpenAI SDK, 多代理流水線, 函數工具, AgentOutputSchema, SQLiteSession, LiteLLM, 防護機制, LLM 裁判, 串流, 編排, Pydantic 驗證。