wehub-resource-sync
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search:
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exclude: true
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# 配置
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本页涵盖 SDK 范围的默认设置，这些设置通常在应用启动时设置一次，例如默认 OpenAI 密钥或客户端、默认 OpenAI API 形态、追踪导出默认设置以及日志行为。
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这些默认设置仍适用于基于沙盒的工作流，但沙盒工作区、沙盒客户端和会话复用需单独配置。
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如果你需要改为配置特定智能体或运行，请从以下内容开始：
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- [智能体](agents.md)，了解普通 `Agent` 上的 instructions、tools、输出类型、任务转移和安全防护措施。
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- [运行智能体](running_agents.md)，了解 `RunConfig`、会话和对话状态选项。
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- [沙盒智能体](sandbox/guide.md)，了解 `SandboxRunConfig`、清单、能力以及特定于沙盒客户端的工作区设置。
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- [模型](models/index.md)，了解模型选择和提供方配置。
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- [追踪](tracing.md)，了解每次运行的追踪元数据和自定义追踪进程。
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## API 密钥和客户端
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默认情况下，SDK 使用 `OPENAI_API_KEY` 环境变量进行 LLM 请求和追踪。密钥会在 SDK 首次创建 OpenAI 客户端时解析（惰性初始化），因此请在第一次模型调用之前设置该环境变量。如果无法在应用启动前设置该环境变量，可以使用 [set_default_openai_key()][agents.set_default_openai_key] 函数来设置密钥。
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```python
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from agents import set_default_openai_key
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set_default_openai_key("sk-...")
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```
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或者，也可以配置要使用的 OpenAI 客户端。默认情况下，SDK 会创建一个 `AsyncOpenAI` 实例，并使用环境变量中的 API 密钥或上面设置的默认密钥。可以使用 [set_default_openai_client()][agents.set_default_openai_client] 函数更改此行为。
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```python
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from openai import AsyncOpenAI
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from agents import set_default_openai_client
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custom_client = AsyncOpenAI(base_url="...", api_key="...")
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set_default_openai_client(custom_client)
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```
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如果你偏好基于环境变量的端点配置，默认 OpenAI 提供方也会读取 `OPENAI_BASE_URL`。启用 Responses websocket 传输时，它还会读取 `OPENAI_WEBSOCKET_BASE_URL`，用于 websocket `/responses` 端点。
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```bash
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export OPENAI_BASE_URL="https://your-openai-compatible-endpoint.example/v1"
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export OPENAI_WEBSOCKET_BASE_URL="wss://your-openai-compatible-endpoint.example/v1"
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```
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最后，也可以自定义所使用的 OpenAI API。默认情况下，我们使用 OpenAI Responses API。可以使用 [set_default_openai_api()][agents.set_default_openai_api] 函数覆盖此设置，改用 Chat Completions API。
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```python
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from agents import set_default_openai_api
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set_default_openai_api("chat_completions")
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```
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## OpenAI 提供方默认设置
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由 OpenAI 支持的提供方在解析模型名称时也会读取 SDK 范围的默认设置。使用 [`set_default_openai_responses_transport()`][agents.set_default_openai_responses_transport] 可让 OpenAI Responses 模型默认使用 websocket 传输：
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```python
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from agents import set_default_openai_responses_transport
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set_default_openai_responses_transport("websocket")
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```
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这会影响由默认 OpenAI 提供方解析的 OpenAI Responses 模型。有关提供方级别设置、连接复用、keepalive 选项以及自定义 websocket 端点，请参见 [Responses WebSocket 传输](models/index.md#responses-websocket-transport)。
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如果你的 OpenAI 设置需要提供方级别的智能体注册元数据，请在启动时配置一次默认 harness ID：
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```python
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from agents import set_default_openai_harness
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set_default_openai_harness("your-harness-id")
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```
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你也可以传入完整的注册对象：
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```python
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from agents import OpenAIAgentRegistrationConfig, set_default_openai_agent_registration
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set_default_openai_agent_registration(
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OpenAIAgentRegistrationConfig(harness_id="your-harness-id")
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)
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```
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如果未设置 SDK 默认值，由 OpenAI 支持的提供方会回退使用 `OPENAI_AGENT_HARNESS_ID` 环境变量。配置 harness ID 后，SDK 会将其作为 `agent_harness_id` 添加到追踪元数据中，除非 `RunConfig.trace_metadata` 中已存在该键。
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## 追踪
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追踪默认启用。默认情况下，它使用与上一节中的模型请求相同的 OpenAI API 密钥（即环境变量中的密钥或你设置的默认密钥）。可以使用 [`set_tracing_export_api_key`][agents.set_tracing_export_api_key] 函数专门设置用于追踪的 API 密钥。
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```python
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from agents import set_tracing_export_api_key
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set_tracing_export_api_key("sk-...")
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```
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如果模型流量使用一个密钥或客户端，但追踪应使用另一个 OpenAI 密钥，请在设置默认密钥或客户端时传入 `use_for_tracing=False`，然后单独配置追踪。如果不使用自定义客户端，同样的模式也适用于 [`set_default_openai_key()`][agents.set_default_openai_key]。
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```python
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from openai import AsyncOpenAI
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from agents import (
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set_default_openai_client,
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set_tracing_export_api_key,
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)
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custom_client = AsyncOpenAI(base_url="https://your-openai-compatible-endpoint.example/v1", api_key="provider-key")
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set_default_openai_client(custom_client, use_for_tracing=False)
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set_tracing_export_api_key("sk-tracing")
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```
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如果在使用默认导出器时需要将追踪归因到特定组织或项目，请在应用启动前设置这些环境变量：
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```bash
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export OPENAI_ORG_ID="org_..."
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export OPENAI_PROJECT_ID="proj_..."
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```
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也可以为每次运行设置追踪 API 密钥，而不更改全局导出器。
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```python
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from agents import Runner, RunConfig
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await Runner.run(
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agent,
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input="Hello",
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run_config=RunConfig(tracing={"api_key": "sk-tracing-123"}),
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)
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```
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还可以使用 [`set_tracing_disabled()`][agents.set_tracing_disabled] 函数完全禁用追踪。
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```python
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from agents import set_tracing_disabled
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set_tracing_disabled(True)
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```
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如果想保持追踪启用，但从追踪载荷中排除可能敏感的输入/输出，请将 [`RunConfig.trace_include_sensitive_data`][agents.run.RunConfig.trace_include_sensitive_data] 设置为 `False`：
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```python
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from agents import Runner, RunConfig
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await Runner.run(
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agent,
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input="Hello",
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run_config=RunConfig(trace_include_sensitive_data=False),
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||
)
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```
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也可以在应用启动前设置此环境变量，从而无需改代码即可更改默认值：
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```bash
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export OPENAI_AGENTS_TRACE_INCLUDE_SENSITIVE_DATA=0
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```
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有关完整的追踪控制，请参见[追踪指南](tracing.md)。
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## 调试日志
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SDK 定义了两个 Python 日志记录器（`openai.agents` 和 `openai.agents.tracing`），并且默认不附加处理程序。日志遵循应用的 Python 日志配置。
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要启用详细日志，请使用 [`enable_verbose_stdout_logging()`][agents.enable_verbose_stdout_logging] 函数。
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```python
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from agents import enable_verbose_stdout_logging
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enable_verbose_stdout_logging()
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```
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或者，可以通过添加处理程序、过滤器、格式化器等来自定义日志。更多信息可参见 [Python 日志指南](https://docs.python.org/3/howto/logging.html)。
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```python
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import logging
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logger = logging.getLogger("openai.agents") # or openai.agents.tracing for the Tracing logger
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# To make all logs show up
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logger.setLevel(logging.DEBUG)
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# To make info and above show up
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logger.setLevel(logging.INFO)
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# To make warning and above show up
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logger.setLevel(logging.WARNING)
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# etc
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# You can customize this as needed, but this will output to `stderr` by default
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logger.addHandler(logging.StreamHandler())
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```
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### 日志中的敏感数据
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某些日志可能包含敏感数据（例如用户数据）。
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默认情况下，SDK **不会** 记录 LLM 输入/输出或工具输入/输出。这些保护由以下设置控制：
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```bash
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OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=1
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OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=1
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```
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如果需要临时包含这些数据以进行调试，请在应用启动前将任一变量设置为 `0`（或 `false`）：
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```bash
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export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_MODEL_DATA=0
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export OPENAI_AGENTS_DONT_LOG_TOOL_DATA=0
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