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  exclude: true
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# 智能体

智能体是你应用中的核心构建模块。智能体是一个大语言模型（LLM），通过 instructions、tools 以及可选的运行时行为（如任务转移、安全防护措施和 structured outputs）进行配置。

当你想定义或自定义单个智能体时，请使用本页。如果你在决定多个智能体应如何协作，请阅读[智能体编排](multi_agent.md)。

## 下一指南选择

将本页作为智能体定义的枢纽。跳转到与你下一步决策相匹配的相邻指南。

| 如果你想要…… | 接下来阅读 |
| --- | --- |
| 选择模型或提供方配置 | [模型](models/index.md) |
| 为智能体添加能力 | [工具](tools.md) |
| 在管理者式编排和任务转移之间做选择 | [智能体编排](multi_agent.md) |
| 配置任务转移行为 | [任务转移](handoffs.md) |
| 运行轮次、流式传输事件或管理对话状态 | [运行智能体](running_agents.md) |
| 检查最终输出、运行条目或可恢复状态 | [结果](results.md) |
| 共享本地依赖和运行时状态 | [上下文管理](context.md) |

## 基本配置

智能体最常见的属性有：

| 属性 | 必需 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| `name` | 是 | 人类可读的智能体名称。 |
| `instructions` | 是 | 系统提示词或动态 instructions 回调。参见[动态 instructions](#dynamic-instructions)。 |
| `prompt` | 否 | OpenAI Responses API 提示词配置。接受静态提示词对象或函数。参见[提示词模板](#prompt-templates)。 |
| `handoff_description` | 否 | 当该智能体作为任务转移目标提供时展示的简短描述。 |
| `handoffs` | 否 | 将对话委派给专业智能体。参见[handoffs](handoffs.md)。 |
| `model` | 否 | 使用哪个 LLM。参见[模型](models/index.md)。 |
| `model_settings` | 否 | 模型调优参数，例如 `temperature`、`top_p` 和 `tool_choice`。 |
| `tools` | 否 | 智能体可调用的工具。参见[工具](tools.md)。 |
| `mcp_servers` | 否 | 智能体使用的 MCP 支持工具。参见[MCP 指南](mcp.md)。 |
| `input_guardrails` | 否 | 在该智能体链首个用户输入上运行的安全防护措施。参见[安全防护措施](guardrails.md)。 |
| `output_guardrails` | 否 | 在该智能体最终输出上运行的安全防护措施。参见[安全防护措施](guardrails.md)。 |
| `output_type` | 否 | 使用结构化输出类型而非纯文本。参见[输出类型](#output-types)。 |
| `tool_use_behavior` | 否 | 控制工具结果是回传给模型还是结束运行。参见[工具使用行为](#tool-use-behavior)。 |
| `reset_tool_choice` | 否 | 在工具调用后重置 `tool_choice`（默认：`True`）以避免工具使用循环。参见[强制工具使用](#forcing-tool-use)。 |

```python
from agents import Agent, ModelSettings, function_tool

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

agent = Agent(
    name="Haiku agent",
    instructions="Always respond in haiku form",
    model="gpt-5-nano",
    tools=[get_weather],
)
```

## 提示词模板

你可以通过设置 `prompt` 引用在 OpenAI 平台中创建的提示词模板。这适用于使用 Responses API 的 OpenAI 模型。

要使用它，请：

1. 访问 https://platform.openai.com/playground/prompts
2. 创建一个新的提示词变量 `poem_style`。
3. 创建一个内容为以下内容的系统提示词：

    ```
    Write a poem in {{poem_style}}
    ```

4. 使用 `--prompt-id` 标志运行示例。

```python
from agents import Agent

agent = Agent(
    name="Prompted assistant",
    prompt={
        "id": "pmpt_123",
        "version": "1",
        "variables": {"poem_style": "haiku"},
    },
)
```

你也可以在运行时动态生成提示词：

```python
from dataclasses import dataclass

from agents import Agent, GenerateDynamicPromptData, Runner

@dataclass
class PromptContext:
    prompt_id: str
    poem_style: str


async def build_prompt(data: GenerateDynamicPromptData):
    ctx: PromptContext = data.context.context
    return {
        "id": ctx.prompt_id,
        "version": "1",
        "variables": {"poem_style": ctx.poem_style},
    }


agent = Agent(name="Prompted assistant", prompt=build_prompt)
result = await Runner.run(
    agent,
    "Say hello",
    context=PromptContext(prompt_id="pmpt_123", poem_style="limerick"),
)
```

## 上下文

智能体在其 `context` 类型上是泛型的。上下文是一个依赖注入工具：它是你创建并传递给 `Runner.run()` 的对象，会被传递给每个智能体、工具、任务转移等，并作为智能体运行所需依赖和状态的集合。你可以将任意 Python 对象作为上下文提供。

阅读[上下文指南](context.md)，了解完整的 `RunContextWrapper` 能力面、共享使用量跟踪、嵌套 `tool_input` 以及序列化注意事项。

```python
@dataclass
class UserContext:
    name: str
    uid: str
    is_pro_user: bool

    async def fetch_purchases() -> list[Purchase]:
        return ...

agent = Agent[UserContext](
    ...,
)
```

## 输出类型

默认情况下，智能体产生纯文本（即 `str`）输出。如果你希望智能体产生特定类型的输出，可以使用 `output_type` 参数。常见选择是使用 [Pydantic](https://docs.pydantic.dev/) 对象，但我们支持任何可被 Pydantic [TypeAdapter](https://docs.pydantic.dev/latest/api/type_adapter/) 包装的类型——dataclasses、列表、TypedDict 等。

```python
from pydantic import BaseModel
from agents import Agent


class CalendarEvent(BaseModel):
    name: str
    date: str
    participants: list[str]

agent = Agent(
    name="Calendar extractor",
    instructions="Extract calendar events from text",
    output_type=CalendarEvent,
)
```

!!! note

    当你传入 `output_type` 时，这会告诉模型使用[structured outputs](https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs)而不是常规纯文本响应。

## 多智能体系统设计模式

设计多智能体系统有很多方式，但我们通常看到两种广泛适用的模式：

1. 管理者（Agents as tools）：一个中心管理者/编排器将专业子智能体作为工具调用，并保留对对话的控制。
2. 任务转移：对等智能体将控制权转移给接管对话的专业智能体。这是去中心化的。

更多细节请参见[我们构建智能体的实用指南](https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf)。

### 管理者（Agents as tools）

`customer_facing_agent` 处理所有用户交互，并调用以工具形式暴露的专业子智能体。更多内容见[工具](tools.md#agents-as-tools)文档。

```python
from agents import Agent

booking_agent = Agent(...)
refund_agent = Agent(...)

customer_facing_agent = Agent(
    name="Customer-facing agent",
    instructions=(
        "Handle all direct user communication. "
        "Call the relevant tools when specialized expertise is needed."
    ),
    tools=[
        booking_agent.as_tool(
            tool_name="booking_expert",
            tool_description="Handles booking questions and requests.",
        ),
        refund_agent.as_tool(
            tool_name="refund_expert",
            tool_description="Handles refund questions and requests.",
        )
    ],
)
```

### 任务转移

任务转移是智能体可委派的子智能体。当发生任务转移时，被委派的智能体会接收对话历史并接管对话。该模式支持模块化、专业化的智能体，使其在单一任务上表现出色。更多内容见[任务转移](handoffs.md)文档。

```python
from agents import Agent

booking_agent = Agent(...)
refund_agent = Agent(...)

triage_agent = Agent(
    name="Triage agent",
    instructions=(
        "Help the user with their questions. "
        "If they ask about booking, hand off to the booking agent. "
        "If they ask about refunds, hand off to the refund agent."
    ),
    handoffs=[booking_agent, refund_agent],
)
```

## 动态 instructions

在大多数情况下，你可以在创建智能体时提供 instructions。不过，你也可以通过函数提供动态 instructions。该函数会接收智能体和上下文，并且必须返回提示词。常规函数和 `async` 函数都支持。

```python
def dynamic_instructions(
    context: RunContextWrapper[UserContext], agent: Agent[UserContext]
) -> str:
    return f"The user's name is {context.context.name}. Help them with their questions."


agent = Agent[UserContext](
    name="Triage agent",
    instructions=dynamic_instructions,
)
```

## 生命周期事件（hooks）

有时，你希望观察智能体的生命周期。例如，你可能希望在特定事件发生时记录事件、预取数据或记录使用情况。

有两种 hook 作用域：

-   [`RunHooks`][agents.lifecycle.RunHooks] 观察整个 `Runner.run(...)` 调用，包括向其他智能体的任务转移。
-   [`AgentHooks`][agents.lifecycle.AgentHooks] 通过 `agent.hooks` 附加到特定智能体实例。

回调上下文也会根据事件而变化：

-   智能体开始/结束 hooks 接收 [`AgentHookContext`][agents.run_context.AgentHookContext]，它包装了你的原始上下文并携带共享的运行使用状态。
-   LLM、工具和任务转移 hooks 接收 [`RunContextWrapper`][agents.run_context.RunContextWrapper]。

典型 hook 时机：

-   `on_agent_start` / `on_agent_end`：当特定智能体开始或完成生成最终输出时。
-   `on_llm_start` / `on_llm_end`：每次模型调用前后立即触发。
-   `on_tool_start` / `on_tool_end`：每次本地工具调用前后触发。
-   `on_handoff`：当控制权从一个智能体移动到另一个智能体时。

当你希望为整个工作流设置单一观察者时使用 `RunHooks`，当某个智能体需要自定义副作用时使用 `AgentHooks`。

```python
from agents import Agent, RunHooks, Runner


class LoggingHooks(RunHooks):
    async def on_agent_start(self, context, agent):
        print(f"Starting {agent.name}")

    async def on_llm_end(self, context, agent, response):
        print(f"{agent.name} produced {len(response.output)} output items")

    async def on_agent_end(self, context, agent, output):
        print(f"{agent.name} finished with usage: {context.usage}")


agent = Agent(name="Assistant", instructions="Be concise.")
result = await Runner.run(agent, "Explain quines", hooks=LoggingHooks())
print(result.final_output)
```

完整回调能力面请参见[生命周期 API 参考](ref/lifecycle.md)。

## 安全防护措施

安全防护措施允许你在智能体运行的同时并行地对用户输入执行检查/验证，并在智能体输出产生后对其进行检查/验证。例如，你可以筛查用户输入和智能体输出的相关性。更多内容见[安全防护措施](guardrails.md)文档。

## 智能体克隆/复制

通过在智能体上使用 `clone()` 方法，你可以复制一个智能体，并可按需更改任意属性。

```python
pirate_agent = Agent(
    name="Pirate",
    instructions="Write like a pirate",
    model="gpt-5.2",
)

robot_agent = pirate_agent.clone(
    name="Robot",
    instructions="Write like a robot",
)
```

## 强制工具使用

提供工具列表并不总意味着 LLM 会使用工具。你可以通过设置 [`ModelSettings.tool_choice`][agents.model_settings.ModelSettings.tool_choice] 强制工具使用。有效值包括：

1. `auto`，允许 LLM 自行决定是否使用工具。
2. `required`，要求 LLM 使用工具（但可智能决定使用哪个工具）。
3. `none`，要求 LLM _不_ 使用工具。
4. 设置特定字符串，例如 `my_tool`，要求 LLM 使用该特定工具。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings

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

agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="Retrieve weather details.",
    tools=[get_weather],
    model_settings=ModelSettings(tool_choice="get_weather")
)
```

## 工具使用行为

`Agent` 配置中的 `tool_use_behavior` 参数控制如何处理工具输出：

- `"run_llm_again"`：默认值。运行工具后，由 LLM 处理结果并生成最终响应。
- `"stop_on_first_tool"`：将第一次工具调用的输出作为最终响应，不再进行后续 LLM 处理。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, ModelSettings

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

agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="Retrieve weather details.",
    tools=[get_weather],
    tool_use_behavior="stop_on_first_tool"
)
```

- `StopAtTools(stop_at_tool_names=[...])`：若调用了任一指定工具则停止，并将其输出作为最终响应。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool
from agents.agent import StopAtTools

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

@function_tool
def sum_numbers(a: int, b: int) -> int:
    """Adds two numbers."""
    return a + b

agent = Agent(
    name="Stop At Stock Agent",
    instructions="Get weather or sum numbers.",
    tools=[get_weather, sum_numbers],
    tool_use_behavior=StopAtTools(stop_at_tool_names=["get_weather"])
)
```

- `ToolsToFinalOutputFunction`：自定义函数，用于处理工具结果并决定停止还是继续交给 LLM。

```python
from agents import Agent, Runner, function_tool, FunctionToolResult, RunContextWrapper
from agents.agent import ToolsToFinalOutputResult
from typing import List, Any

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

def custom_tool_handler(
    context: RunContextWrapper[Any],
    tool_results: List[FunctionToolResult]
) -> ToolsToFinalOutputResult:
    """Processes tool results to decide final output."""
    for result in tool_results:
        if result.output and "sunny" in result.output:
            return ToolsToFinalOutputResult(
                is_final_output=True,
                final_output=f"Final weather: {result.output}"
            )
    return ToolsToFinalOutputResult(
        is_final_output=False,
        final_output=None
    )

agent = Agent(
    name="Weather Agent",
    instructions="Retrieve weather details.",
    tools=[get_weather],
    tool_use_behavior=custom_tool_handler
)
```

!!! note

    为防止无限循环，框架会在工具调用后自动将 `tool_choice` 重置为 "auto"。该行为可通过 [`agent.reset_tool_choice`][agents.agent.Agent.reset_tool_choice] 配置。出现无限循环的原因是工具结果会发送给 LLM，而 LLM 随后又因 `tool_choice` 生成新的工具调用，如此无限往复。