OpenAI Agents SDK：多智能体工作流，一个框架搞定

openai-agents-python 在 GitHub 上已经拿到 27,450 Star 了。

OpenAI 开源了这个 Python 框架，专门做一件事，搭建多智能体工作流。不绑定 OpenAI 自家模型，支持 Chat Completions API，也能接 100 多个其他 LLM。

1、 这玩意儿是干嘛的

一句话：用 Python 写多智能体协作流程的轻量框架。

你定义 Agent，给它配指令、工具、安全护栏，然后用 Runner 跑起来。多个 Agent 之间可以互相调用、移交任务，形成一套完整的工作链路。

跟那些动辄几百兆的 Agent 平台不一样，这个 SDK 装完就几十兆，API 设计也干净。你不需要学一套新的 DSL，Python 代码直接写就行。

2、 核心能力有哪些

几个关键模块：

Agents：基础单元。配上指令、工具列表、护栏规则，就是一个 Agent。支持 handoff 机制，Agent 之间可以互相转交任务。

Sandbox Agents：0.14.0 版本新加的。Agent 在沙箱环境里操作文件系统、跑命令、打补丁，适合需要长时间执行、跨多步保持状态的任务。

Tools：函数调用、MCP 协议、托管工具，三种方式给 Agent 接能力。也可以把一个 Agent 当作另一个 Agent 的工具来用。

Guardrails：输入输出都有安全检查。可以在 Agent 执行前后做校验，不合格就拦截。

Human in the loop：内置人工介入机制。关键节点暂停等人工确认，不用自己写中断逻辑。

Sessions：自动管理对话历史。多轮交互不用手动拼 context。

Tracing：每次 Agent 运行都有链路追踪。调试的时候能看到每一步发生了什么，方便定位问题。

Realtime Agents：用 gpt-realtime-2 搭语音 Agent，实时对话场景也能覆盖。

3、 怎么装怎么用

环境要求 Python 3.10 以上。

用 pip：

pip install openai-agents

语音能力单独装：pip install 'openai-agents[voice]'

Redis 会话支持：pip install 'openai-agents[redis]'

用 uv 的话更简单：

uv init
uv add openai-agents

装完跑个 Sandbox Agent 试试：

from agents import Runner
from agents.run import RunConfig
from agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfig
from agents.sandbox.entries import GitRepo
from agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClient

agent = SandboxAgent(
    name="Workspace Assistant",
    instructions="Inspect the sandbox workspace before answering.",
    default_manifest=Manifest(
        entries={
            "repo": GitRepo(repo="openai/openai-agents-python", ref="main"),
        }
    ),
)

result = Runner.run_sync(
    agent,
    "Inspect the repo README and summarize what this project does.",
    run_config=RunConfig(sandbox=SandboxRunConfig(client=UnixLocalSandboxClient())),
)
print(result.final_output)

这段代码创建了一个沙箱 Agent，克隆指定仓库，读取 README 内容后给出摘要。整个过程 Agent 在沙箱里操作，不会影响本地环境。

4、 适合什么场景

做 RAG 系统需要多步推理、文档解析、结果汇总分给不同 Agent 处理的，用这个框架串起来比较自然。

搭 AI 编程助手需要代码生成、测试运行、错误修复形成闭环的，Sandbox Agent 的文件系统操作能力刚好用得上。

做客服、咨询类应用需要多轮对话、人工介入、会话保持的，Sessions 和 Human in the loop 省掉不少胶水代码。

语音交互场景，Realtime Agents 提供了现成方案，不用自己接 WebSocket 和音频流处理。

，Sessions 和 Human in the loop 省掉不少胶水代码。

语音交互场景，Realtime Agents 提供了现成方案，不用自己接 WebSocket 和音频流处理。