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OpenAI 也上车 MCP 了，Agents SDK 已支持。
本号连载过许多MCP的文章，从概念到实践再到自己构建：
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OpenAI Agents SDK
OpenAI 的 Agents SDK，帮你轻松搭 Agent 应用。
https://openai.github.io/openai-agents-python/
特点就是轻量、好上手，没那么多弯弯绕绕的抽象。可以看作是之前 Swarm 的生产级进化版。
硬核概念就仨：
- Agents
: 带说明书和工具箱的 LLM。 - Handoffs
: Agent 之间可以甩锅、派活儿。 - Guardrails
: 给输入加个门槛，做校验。
拿着这些基本组件，再配合 Python，就能玩转复杂的 Agent 关系，轻松搞定实际应用，上手不难。
SDK 还自带追踪神器，方便你看清、调试 Agent 的工作流，还能用来评估模型、做微调。
为啥用这个 SDK？
设计思路很直接：
-
功能够用，核心概念精简，让你学得快。 -
开箱即用效果好，但你想自己改，也行。
主要亮点：
- Agent 循环
: 自带循环逻辑，工具调用、结果反馈、循环到结束，都包了。 - Python 优先
: 用 Python 就能编排 Agent，不用学一堆新抽象。 - Handoffs
: 多 Agent 协作、派活儿的强力功能。 - Guardrails
: 输入校验和 Agent 并行跑，有问题早点停。 - 函数工具
: 普通 Python 函数轻松变工具，自动生成 schema，还带 Pydantic 校验。 - 追踪
: 内置追踪神器，可视化、调试、监控都搞定，还能对接 OpenAI 的评估、微调、蒸馏工具。
安装
pip install openai-agents
Hello World 示例
from agents import Agent, Runner
# 创建一个 Agent，给它指令
agent = Agent(name="Assistant", instructions="你是个乐于助人的助手")
# 让 Agent 跑起来，给它个任务
result = Runner.run_sync(agent, "写一首关于编程中递归的俳句。")
# 打印最终输出
print(result.final_output)
# 输出可能像这样：
# Code within the code,
# Functions calling themselves,
# Infinite loop's dance.
(跑之前，记得设置环境变量 OPENAI_API_KEY=sk-...)
另外，这里有一张超全的 "AI Agents 基础设施技术栈" 大图：
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（文：AI进修生）