3月12日，OpenAI 推出了 Agents SDK，彻底改变了开发者们构建 AI 应用程序的方式。OpenAI Agents SDK 是一个轻量级而功能强大的框架，用于构建多代理工作流，将人工智能代理所需的时间从几周缩短到了几分钟。 该 SDK 基于 OpenAI 的强大语言模型，能帮助开发者们快速创建可理解自然语言、执行任务并与用户交互的智能代理，并兼容任何支持 OpenAI Chat Completions API 格式的模型提供商。 1.PNG 作为一站式 AIGC 云服务平台，PPIO 派欧云提供高性能的 API 服务，涵盖了最新的 DeepSeek R1/V3 Turbo、Qwen 等系列模型，仅需一行代码即可调用；并支持在 chatbox、angthingLLM、Ragflow 等 20+ 主流第三方平台调用。 以下教程教您轻松集成 PPIO LLM API 与 OpenAI Agents SDK，快速构建多代理工作流。

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PPIO X OpenAI Agents SDK 图文集成教程

  1. 前置条件：获取 PPIO LLM API key
    1. 【API Base URL】：固定为：https://api.ppinfra.com/v3/openai
    2. 【API key】： （1）登录派欧云控制台API密钥管理页面，点击【+创建】按钮。注册账号填写邀请码【VOJL20】得代金券 2.PNG （2）生成并保存【API密钥】 !!注意：密钥在服务端是加密存储，请在生成时保存好密钥；若遗失可以在控制台上删除并创建一个新的密钥。 3.PNG 4.PNG （3）获取需要使用的模型 ID，推荐使用：
      1. deepseek/deepseek-r1-turbo
      2. deepseek/deepseek-v3-turbo
      3. deepseek/deepseek-v3
      4. qwen/qwq-32b 其他模型ID、最大上下文及价格可参考：模型列表
  2. 设置python环境并安装Agents SDK，输入以下代码即可完成操作
python -m venv env
source env/bin/activate
pip install openai-agents==0.0.7

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运行示例

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示例1：输出功能

运行前，请确保已设置PPIO API KEY和模型名称环境变量 
import os
from openai import AsyncOpenAI
from agents import (
    Agent,
    Runner,
    set_default_openai_api,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled,
)

BASE_URL = "https://api.ppinfra.com/v3/openai"
API_KEY = "在此处粘贴 PPIO 官网的 API Key" #此处需修改
MODEL_NAME = "在此输入模型名称" #此处需修改

# 基于PPIO不支持responses API，因此我们使用chat completions API作为示例
set_default_openai_api("chat_completions")
set_default_openai_client(AsyncOpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=API_KEY))

# 在此示例中禁用追踪# 如需使用自定义追踪处理器，请参考：https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/#external-tracing-processors-list
set_tracing_disabled(disabled=True)

agent = Agent(name="Assistant",
              instructions="You are a helpful assistant", model=MODEL_NAME)

result = Runner.run_sync(
    agent, "Write a haiku about recursion in programming.")
print(result.final_output)

#输出示例：
# Code within the code,
# Functions calling themselves,
# Infinite loop's dance.

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示例2：Handoff

运行前，请确保已设置PPIO API KEY和模型名称环境变量 
import os
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from agents import (
    Agent,
    Runner,
    set_default_openai_api,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled,
)

BASE_URL = "https://api.ppinfra.com/v3/openai"
API_KEY = "在此处粘贴PPIO官网的API Key" #此处需修改
MODEL_NAME = "在此输入模型名称" #此处需修改

# 基于PPIO不支持responses API，因此我们使用chat completions API作为示例
set_default_openai_api("chat_completions")
set_default_openai_client(AsyncOpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=API_KEY))
# 该示例中禁止使用追踪
#如需使用自定义追踪处理器，请参考：https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/#external-tracing-processors-list to use the custom spans.
set_tracing_disabled(disabled=True)

spanish_agent = Agent(
    name="Spanish agent",
    instructions="You only speak Spanish.",
    model=MODEL_NAME,
)

english_agent = Agent(
    name="English agent",
    instructions="You only speak English",
    model=MODEL_NAME,
)

triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    instructions="Handoff to the appropriate agent based on the language of the request.",
    handoffs=[spanish_agent, english_agent],
    model=MODEL_NAME,
)

async def main():
    result = await Runner.run(triage_agent, input="Hola, ¿cómo estás?")
    print(result.final_output)
    #输出示例：
    # ¡Hola! Estoy bien, gracias por preguntar. ¿Y tú, cómo estás?

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

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示例3：函数工具调用

运行前，请确保已设置PPIO API KEY和模型名称环境变量 
import os
import asyncio
from openai import AsyncOpenAI
from agents import (
    Agent,
    Runner,
    set_default_openai_api,
    set_default_openai_client,
    set_tracing_disabled,
    function_tool,
)

BASE_URL = "https://api.ppinfra.com/v3/openai"
API_KEY = "在此处粘贴PPIO官网的API Key" #此处需修改
MODEL_NAME = "在此输入模型名称" #此处需修改

# 基于PPIO不支持responses API，因此我们使用chat completions API作为示例
set_default_openai_api("chat_completions")
set_default_openai_client(AsyncOpenAI(base_url=BASE_URL, api_key=API_KEY))
# 该示例中禁止使用追踪
#如需使用自定义追踪处理器，请参考：https://openai.github.io/openai-agents-python/tracing/#external-tracing-processors-list to use the custom spans.
set_tracing_disabled(disabled=True)

@function_tool
def get_weather(city: str) -> str:
    return f"The weather in {city} is sunny."

agent = Agent(
    name="Hello world",
    instructions="You are a helpful agent.",
    tools=[get_weather],
    model=MODEL_NAME,
)

async def main():
    result = await Runner.run(agent, input="What's the weather in Tokyo?")
    print(result.final_output)
    #输出示例：
    # The weather in Tokyo is sunny.

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())