如今，OpenAI推出了新的代理SDK，这是一个轻巧而功能强大的框架，旨在帮助开发人员轻松构建多代理工作流程。这个新的SDK简化了精心策划LLM驱动的代理的过程，每个SDK都配备了特定的说明，工具，护栏和交接，从而无缝执行复杂的任务。
代理商在其基础上，SDK介绍了几个关键功能：
- 代理：配备有说明，工具和执行约束的可配置LLM。
- 交接：使代理可以将控制转移到其他代理执行专业任务的机制。
- 护栏：验证输入和输出的一种方法，确保遵守约束和准则。
- 跟踪：内置执行跟踪以捕获，调试和优化代理工作流程。
为了探索此新SDK的功能，我们创建了一个演示，将OpenAI代理与框集成在一起，使代理可以找到并查询存储在框中的文档。目的是为代理提供一组工具，以在使用OpenAI强大的新WebSearchTool和LLM的同时，从该内容中分析和生成洞察力。
如果您想修改此演示，则可以在我们的社区GitHub存储库中获得源代码。
为了测试我们的实施，我们将各种科技公司的第四季度收益报告上传到了框中。然后，我们的Openai驱动的代理人的任务是：
- 根据用户查询找到特定的报告。
- 从每个文档中提取相关信息。
- 生成一份分析报告，比较公司之间的财务绩效。
- 将框和WebSearch组合在一起，以根据此分析更深入地了解特定主题。
代理方法使我们能够有效地分开问题 – 一种专门用于文档检索的盒子和数据提取的代理。从这里，我们将上下文交给Openai。
- 文档搜索的自动化：代理可以使用元数据和自然语言查询有效地找到存储在框中的报告。
- 无缝提取结构化数据：借助Box的AI功能和OpenAI的处理能力，可以自动提取关键财务指标。
- 使用交接的多步推理：代理协作，在每个步骤中将任务传递给正确的专业代理商。
- WebSearchTool（）：使用单个导入和一行代码，您可以轻松地将实时Internet数据添加到专有企业数据中，以获得更广泛的见解。
该样本的核心非常直截了当。我们定义一个代理，以及可用的工具：
box_agent =代理（
名称=“盒子代理”，
说明=“”“”
您是一个非常有用的代理商。您是财务专家。
您可以从包装盒中访问许多工具，使您
在整体上或通过设置标准搜索框中的文件。
您也可以要求Box AI回答有关文件或您的问题
可以从文件中检索文本。您的目标是帮助用户
查找他们需要的信息。
”“”，
工具= [
file_search，
ask_box，
get_text_from_file，
box_search_folder_by_name，
box_list_folder_content_by_folder_id，
WebSearchTool（），
]，，
）
一个简单的用户输入与代理交互：
异步def main（）：
USER_MSG =输入（“我今天如何帮助您：\ n”）
代理= box_agent
输入：list [tresponseinputitem] = [{“ content”：user_msg，“ prole”：“ user”}]
而真：
结果= runner.run_streamed（
代理人，
输入=输入，
）
在结果中进行event.stream_events（）的异步：
如果是IsInstance（事件，ResponseTextDeltaevent）：
打印（event.delta，end =“”，flush = true）
Elif isInstance（事件，响应，响应）：
打印（“ \ n”）
答案= strip_markdown（result.final_output）
答案。
print（f“ {atnews} \ n”）
输入= result.to_input_list（）
打印（）
USER_MSG =输入（“随访：\ n”）
inputs.append（{“ content”：user_msg，“ prole”：“ user”}）
我们实施了不同的工具供代理访问框。例如，我们可以为OpenAI提供一个工具，向Box AI询问文件：
@function_tool
async def ask_box（file_id：str，提示：str） - > str：> str：
”“”
向框中的文件询问框中的文件。
类型：功能
args：
file_id（str）：要读取的文件的ID。
提示（str）：提示询问AI。
类型：功能
返回：
str：文件的文本内容。
”“”
ai_agent = box_ai_agent_ask（）
响应= box_file_ai_ask（
boxauth（）。get_client（），file_id，提示=提示，ai_agent = ai_agent
）
返回响应
最后一个级别是与盒子API的实际交互：
def box_file_ai_ask（
客户：盒装，
file_id：str，
提示：str，
ai_agent：aiagentask =无
） - > str：
模式= createAiaskMode.Single_item_qa
ai_item = aiitembase（id = file_id，type = aiitembasetypefield.file）
响应= client.ai.create_ai_ask（
模式=模式，提示=提示，项目= [ai_item]，ai_agent = ai_agent
）
返回响应
file_search– 使用查询，文件扩展名和其他参数在框中搜索文件get_text_from_file读取特定框文件的文本内容ask_box– 询问框AI有关文件内容的问题box_search_folder_by_name在其名称中找到一个文件夹box_list_folder_content_by_folder_id列出文件夹的内容WebSearchTool()– 从网络中获取相关的见解以补充您的专有数据。
就像我们使用新的OpenAI SDK创建了一个代理，以访问框中的内容。
当您将更多上下文源带入折叠时，这些概念的应用确实会发光。想象一下，将更多的代理结合在一起，以访问您自己的内部记录系统，从内部网站上阅读最新系统，访问您的Salesforce以及其他SaaS系统。
您是否有兴趣探索如何在工作流程中使用OpenAI的代理SDK？让我们知道您计划如何利用应用程序中的多代理工作流程！
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