LLM 自主智能体应用实战课
李锟
资深软件架构师,前阿里巴巴高级技术专家
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课程目录
已完结/共 26 讲
准备篇:掌握 LLM 应用开发的必备基础 (2讲)
入门篇:实战 Autonomous Agent 相关开发框架 (11讲)
结束语&结课测试 (2讲)
技术动态跟踪 (1讲)
LLM 自主智能体应用实战课
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23|使用Agent SDK实现Autonomous Agent应用

你好,我是李锟
这门课程于 2025 年 3 月初刚刚完成,不到一周之后 OpenAI 就发布了新的开源 Autonomous Agent 开发框架 Agent SDK。Agent SDK 可以看作是 OpenAI 去年发布的 Swarm 的升级版本,具有 Swarm 的所有功能。在这门课程中我已经讲解过 Swarm,我觉得很有必要及时补充关于 Agent SDK 的内容。此外,在这门课程中我讲解过的 MetaGPT、AutoGPT、DSPy 也都还在发展的过程中,后续也会有不少新的开发成果值得介绍。
近期还有一个很重要的技术动向是,越来越多的 Autonomous Agent 开发框架都开始支持 MCP 规范 (Model Context Protocol,模型上下文协议)。晚些时候我也会介绍 MCP 相关内容,这节课我们先聚焦在 Agent SDK 上面。

Agent SDK 官方文档导读

Agent SDK 的官方文档在这里:https://openai.github.io/openai-agents-python/
与之前的学习步骤相同,首先我们需要粗略浏览一下 Agent SDK 的官方文档。与其去读很多关于 Agent SDK 的二手、三手文章,亲自去读官方文档是更好的学习方法。
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  • 总结

1. Agent SDK 是 OpenAI 发布的新的开源 Autonomous Agent 开发框架,是 Swarm 的升级版本,具有更丰富的功能和更详细的文档。 2. Agent SDK 的基础概念包括 Agent(代理)、Handoff(移交)和 Guardrail(护栏),并且支持配置一些 Tools(工具)来调用其他 Agent。 3. Agent SDK 重新定义了 Handoff 的概念及用法,不再支持 Swarm 中的用法,而是在创建 Agent 时明确指定 handoffs 参数,依靠基础 LLM 的理解能力动态决定将对话控制权移交给哪个 Agent。 4. Agent SDK 提供了丰富的使用例子和开箱即用的工具和组件,官方建议迁移到 Agent SDK,并承诺会持续发展下去。 5. Agent SDK 的实战环节包括 Python 项目初始化和测试 Guardrail 的例子,需要使用 OpenAI API 来调用基础 LLM。 6. 在测试 Guardrail 的例子中,需要创建 model 对象并使用专门的 triage_agent 来做任务的分发,同时可以设置 InputGuardrail 和 OutputGuardrail 对 Agent 的输入和输出做校验。 7. Agent SDK 中的 Handoff 和 Swarm 中的 Handoff 有不同之处,改变的优点包括重新定义了 Handoff 的概念及用法,使得对话控制权移交更加灵活,依靠基础 LLM 的理解能力动态决定移交对象。

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