Files
openai--openai-agents-python/docs/zh/examples.md
T
2026-07-13 12:39:17 +08:00

136 lines
8.6 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
---
search:
exclude: true
---
# 代码示例
请查看[代码仓库](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples)的 examples 部分,了解 SDK 的各种示例实现。这些示例分为多个目录,展示了不同的模式和功能。
## 目录
- **[agent_patterns](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/agent_patterns):**此目录中的示例展示了常见的智能体设计模式,例如
- 确定性工作流
- Agents as tools
- 具有流式事件的Agents as tools`examples/agent_patterns/agents_as_tools_streaming.py`
- 具有结构化输入参数的Agents as tools`examples/agent_patterns/agents_as_tools_structured.py`
- 并行执行智能体
- 按条件使用工具
- 以不同的行为强制使用工具(`examples/agent_patterns/forcing_tool_use.py`
- 输入/输出安全防护措施
- 由 LLM 充当评判者
- 路由
- 流式安全防护措施
- 采用工具审批和状态序列化的人机协同(`examples/agent_patterns/human_in_the_loop.py`
- 采用流式传输的人机协同(`examples/agent_patterns/human_in_the_loop_stream.py`
- 审批流程的自定义拒绝消息(`examples/agent_patterns/human_in_the_loop_custom_rejection.py`
- **[basic](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/basic):**这些示例展示了 SDK 的基础功能,例如
- Hello world 示例(默认模型、GPT-5、开放权重模型)
- 智能体生命周期管理
- 运行钩子和智能体钩子的生命周期示例(`examples/basic/lifecycle_example.py`
- 动态系统提示词
- 基本工具使用方式(`examples/basic/tools.py`
- 工具输入/输出安全防护措施(`examples/basic/tool_guardrails.py`
- 图像工具输出(`examples/basic/image_tool_output.py`
- 流式输出(文本、项目、函数调用参数)
- 使用跨轮次共享会话辅助程序的 Responses WebSocket 传输(`examples/basic/stream_ws.py`
- 提示词模板
- 文件处理(本地和远程、图像和 PDF)
- 使用量追踪
- 由 Runner 管理的重试设置(`examples/basic/retry.py`
- 通过第三方适配器进行由 Runner 管理的重试(`examples/basic/retry_litellm.py`
- 非严格输出类型
- 前一个响应 ID 的使用方式
- **[customer_service](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/customer_service)**航空公司客户服务系统示例。
- **[financial_research_agent](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/financial_research_agent):**金融研究智能体,展示了使用智能体和工具进行金融数据分析的结构化研究工作流。
- **[handoffs](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/handoffs):**包含消息筛选的智能体任务转移实用示例,包括:
- 消息筛选器示例(`examples/handoffs/message_filter.py`
- 采用流式传输的消息筛选器(`examples/handoffs/message_filter_streaming.py`
- **[hosted_mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/hosted_mcp):**展示如何将托管式 MCPModel Context Protocol)与 OpenAI Responses API 配合使用的示例,包括:
- 无需审批的简单托管式 MCP`examples/hosted_mcp/simple.py`
- Google Calendar 等 MCP 连接器(`examples/hosted_mcp/connectors.py`
- 采用基于中断审批的人机协同(`examples/hosted_mcp/human_in_the_loop.py`
- MCP 工具调用的审批时回调(`examples/hosted_mcp/on_approval.py`
- **[mcp](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/mcp)**了解如何使用 MCPModel Context Protocol)构建智能体,包括:
- 文件系统示例
- Git 示例
- MCP 提示词服务示例
- SSE(服务器发送事件)示例
- SSE 远程服务连接(`examples/mcp/sse_remote_example`
- 可流式传输的 HTTP 示例
- 可流式传输的 HTTP 远程连接(`examples/mcp/streamable_http_remote_example`
- 用于可流式传输 HTTP 的自定义 HTTP 客户端工厂(`examples/mcp/streamablehttp_custom_client_example`
- 使用 `MCPUtil.get_all_function_tools` 预取所有 MCP 工具(`examples/mcp/get_all_mcp_tools_example`
- 搭配 FastAPI 使用 MCPServerManager`examples/mcp/manager_example`
- MCP 工具筛选(`examples/mcp/tool_filter_example`
- **[memory](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/memory):**不同智能体记忆实现的示例,包括:
- SQLite 会话存储
- 高级 SQLite 会话存储
- Redis 会话存储
- SQLAlchemy 会话存储
- Dapr 状态存储会话存储
- 加密会话存储
- OpenAI Conversations 会话存储
- Responses 压缩会话存储
- 使用 `ModelSettings(store=False)` 的无状态 Responses 压缩(`examples/memory/compaction_session_stateless_example.py`
- 基于文件的会话存储(`examples/memory/file_session.py`
- 采用人机协同的基于文件会话(`examples/memory/file_hitl_example.py`
- 采用人机协同的 SQLite 内存会话(`examples/memory/memory_session_hitl_example.py`
- 采用人机协同的 OpenAI Conversations 会话(`examples/memory/openai_session_hitl_example.py`
- 跨会话的 HITL 审批/拒绝场景(`examples/memory/hitl_session_scenario.py`
- **[model_providers](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/model_providers):**探索如何将非 OpenAI 模型与 SDK 配合使用,包括自定义提供商和第三方适配器。
- **[realtime](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/realtime):**展示如何使用 SDK 构建实时体验的示例,包括:
- 使用结构化文本和图像消息的 Web 应用模式
- 命令行音频循环和播放处理
- 通过 WebSocket 集成 Twilio Media Streams
- 使用 Realtime Calls API 附加流程集成 Twilio SIP
- **[reasoning_content](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/reasoning_content):**展示如何处理推理内容的示例,包括:
- 通过 Runner API 处理推理内容,包括流式和非流式方式(`examples/reasoning_content/runner_example.py`
- 通过 OpenRouter 使用 OSS 模型处理推理内容(`examples/reasoning_content/gpt_oss_stream.py`
- 基本推理内容示例(`examples/reasoning_content/main.py`
- **[research_bot](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/research_bot):**简单的深度研究复刻版本,展示了复杂的多智能体研究工作流。
- **[sandbox](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/sandbox):**在隔离工作区中运行智能体的示例,包括:
- 基本沙箱智能体设置(`examples/sandbox/basic.py`
- Unix 本地和 Docker 沙箱生命周期示例
- 由沙箱支持的任务转移(`examples/sandbox/handoffs.py`
- 沙箱记忆和快照恢复(`examples/sandbox/memory.py`
- 作为工具公开的沙箱智能体(`examples/sandbox/sandbox_agents_as_tools.py`
- **[tools](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/tools):**了解如何实现由OpenAI托管的工具和实验性 Codex 工具,例如:
- 网络检索和带筛选条件的网络检索
- 文件检索
- Code interpreter
- 具备文件编辑和审批功能的补丁应用工具(`examples/tools/apply_patch.py`
- 具有审批回调的 Shell 工具执行(`examples/tools/shell.py`
- 采用基于中断的人机协同审批的 Shell 工具(`examples/tools/shell_human_in_the_loop.py`
- 具有内联技能的托管容器 Shell(`examples/tools/container_shell_inline_skill.py`
- 具有技能引用的托管容器 Shell(`examples/tools/container_shell_skill_reference.py`
- 具有本地技能的本地 Shell`examples/tools/local_shell_skill.py`
- 使用命名空间和延迟工具的工具搜索(`examples/tools/tool_search.py`
- 计算机操作
- 图像生成
- 实验性 Codex 工具工作流(`examples/tools/codex.py`
- 实验性 Codex 同线程工作流(`examples/tools/codex_same_thread.py`
- **[voice](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/voice):**查看使用我们的 TTS 和 STT 模型构建语音智能体的示例,包括流式语音示例。