核心功能
OpenAI Agents SDK 是 Swarm 的生产级继任者，MIT 协议开源。它用 Agent、Handoff、Guardrail、Session、Tracing 五个原语把 LLM 封装成可互调度的智能体；内置追踪面板可视化每次调用，默认走 Responses API，也能通过 OpenAI 格式接 100+ 模型，几乎无额外依赖。
功能亮点
轻量无锁定
纯 Python 包，仅约定 OpenAI 接口
Handoff 协作
智能体间按条件自动交接上下文
护栏即拦即拦
输入/输出护栏拦截越界请求
开箱追踪
每次调用可视化，免接第三方
自定义模型 / 模型接入
智能体开发框架
用 Agent/Handoff/Guardrail/Session/Tracing 原语编排多智能体，默认走 Responses API，可接 100+ 模型。
接入方式
- Python SDK
- TypeScript SDK
- OpenAI 兼容
支持模型
GPT-5GPT-4oClaudeQwenLlama任意 OpenAI 格式模型
bash
设 OPENAI_API_KEY 或把客户端指向自托管 OpenAI 格式端点
适用场景
• 客服多智能体路由
• 代码与数据自动流水线
• 带护栏的合规对话
安装配置
bash
pip install openai-agents 即可；需配置 OPENAI_API_KEY，或把客户端指向自托管的 OpenAI 格式端点；TypeScript 版另装 openai-agents
使用方法
bash
1) pip install openai-agents 并设 OPENAI_API_KEY 2) 用 Agent(name=..., instructions=..., tools=[...]) 定义智能体 3) 用 handoff() 把客服 Agent 转接给退款 Agent，形成协作 4) 用 InputGuardrail / OutputGuardrail 拦掉越界或格式错误 5) await Runner.run(agent, 用户输入) 拿到最终输出 6) 本地起 traces 面板看每步 LLM 调用、工具与交接链路
优点
- 官方轻量实现，无冗余抽象，几行代码搭出多体协作
- 内置 Tracing 面板免去自己接 LangSmith 之类的成本
- Handoff 与 Guardrail 把常见工程模式标准化
- MIT 协议可商用，不绑定特定云厂商
缺点
- 默认深度绑定 OpenAI Responses API，换模型要适配
- 生态比 LangChain 年轻，现成集成与示例偏少
- 重异步与 Handoff 心智，复杂图调试有门槛
- Tracing 默认回传 OpenAI，敏感数据需自托管