OpenAI Agents SDK で「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」を自動化してみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに @zazen_inu さんの記事「人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方」が凄いので OpenAI Agents SDK で自動化してみました。 目的 @zazen_inu さんのメソッドを楽に実行したい OpenAI Agents SDK で実装してみてフレームワークのクセとか使い方を理解したい 方法 愚直に実装します。 処理フロー それぞれの Agent の背後にはテキスト生成モデルがいます。用途によってモデルの種類を決めます。賢さ、インターネットの情報の調査能力、コストなどを意識します。
すでにご存知の方も多いかと思いますが、OpenAI の Agents SDK から直接 Model Context Protocol (MCP) サーバーをツールとして利用できるようになりました！工夫次第でいろいろと可能性が広がりそうですね。 この機能の基本的な使い方を知るには Agents SDK のドキュメントページ（日本語化しました！） とリポジトリ内の examples/mcp/ 配下が参考になりますが、実際に MCP サーバーの連携を利用する場合、複数の MCP サーバーを同時に利用することが多いのではないかと思います。この記事では、その方法について補足解説したいと思います。 紹介するコード例では MCP プロジェクトが提供している以下のサーバーを利用します： Filesystem MCP サーバー：ローカルのファイルシステムとのやりとりが可能 Slack MCP サーバー：Sl
「OpenAI Agents SDK」の概要についてまとめました。 ・OpenAI Agents SDK 1. Agents SDK「Agents SDK」は、Agentシステムを構築するための軽量パッケージです。これは、以前の実験プロジェクト「Swarm」の本番環境対応版となります。 「Agents SDK」は、以下な最小限のプリミティブで構成されています。 ・Agent : 指示とToolを備えたLLM ・Handoff : 特定のタスクを他のAgentに委任できる機能 ・Guardrail : Agentへの入力を検証するしくみ これらのプリミティブを Python と組み合わせることで、ToolとAgentの間の複雑な関係を表現し、学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。 さらに、SDK には トレース機能（Agentの動作を可視化・デバッグできる機能）が組み込まれ
Intro Quickstart Examples Documentation API Reference Model context protocol (MCP) The Model context protocol (aka MCP) is a way to provide tools and context to the LLM. From the MCP docs: MCP is an open protocol that standardizes how applications provide context to LLMs. Think of MCP like a USB-C port for AI applications. Just as USB-C provides a standardized way to connect your devices to variou
【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) - Insight Edge Tech Blog
目次 【インターンレポート】OpenAI Agents SDK (Python版) でコールセンター風音声対話型マルチエージェントデモを作ってみた(おまけ付き) はじめに 1.AIエージェント✖️音声 = 音声エージェント 1.1 普及してきたAIエージェントについて 1.2 音声エージェントの恩恵について考える 1.3 リアルタイム音声対話API・音声エージェント開発ツールの紹介 2. OpenAI Agents SDK (Python版)で作る音声対話型マルチエージェントツール 2.1 OpenAI Agents SDKとは 2.2 2種類の音声エージェントの構造 2.3 デモの紹介 2.4 今後の展望 おわりに 参考資料 はじめに こんにちは！！！ Insight Edgeでアルバイトをしております、東京科学大学大学院 修士2年の田中です。大学院では、経営工学系の研究室で、サッカーの
OpenAI Agents SDK は AI エージェントを構築するためのパッケージです。軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えているのが特徴です。この記事では、OpenAI Agents SDK の TypeScript バージョンの使用例を紹介します。 OpenAI Agents SDK は AI エージェントを構築するためのパッケージです。軽量で使いやすく、抽象化を最小限に抑えているのが特徴です。以前実験的に公開されていた Swarm を本番環境向けにアップグレードされたものです。Agents SDK には以下のプリミティブな機能が含まれています。 エージェント：instructions とツールを持つ LLM。特定のタスクを完了するまでループを実行する ハンドオフ：エージェントが特定のタスクを他のエージェントに委任する ガードレール：エージェントへの入力を検証する ツール：エージェ
はじめに こんにちは！KIYOラーニングでスタディングの開発を担当している @Kumacchiino です！ 今回は、先日OpenAIが新たに公開したAIエージェントのフレームワークOpenAI Agents SDKについてご紹介します。 本フレームワークを使うと、AIエージェントの活動をオーケストレーションできるようになり、複数のエージェントが連携して複雑な課題に取り組むことができるようになります。 この記事では、OpenAI Agents SDKのコアとなる4つの概念を取り入れ、Pythonでシンプルなアプリを作成し、フレームワークの使い方やエージェントシステムの基本的な動きを解説します。 記事の最後には、完成したプログラム全体を掲載しています。 エージェントシステムの全体像 今回作成するエージェントシステムの全体像と仕様は、以下のようになります。 ユーザーは以下のようなタスクをエージ
openai-agents-python/AGENTS.md at main · openai/openai-agents-python
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OpenAI Agents SDK
Intro Intro Quickstart Examples Documentation API Reference OpenAI Agents SDK The OpenAI Agents SDK enables you to build agentic AI apps in a lightweight, easy-to-use package with very few abstractions. It's a production-ready upgrade of our previous experimentation for agents, Swarm. The Agents SDK has a very small set of primitives: Agents, which are LLMs equipped with instructions and tools Han
はじめに - OpenAI Agents SDK
OpenAI Agents SDK OpenAI Agents SDK は、非常に少ない抽象化で、軽量かつ使いやすいパッケージで エージェント 型 AI アプリを構築できる SDK です。これは、以前のエージェント向け実験プロジェクト Swarm の本番運用向けアップグレード版です。Agents SDK には、非常に少数の基本コンポーネントが含まれています。 エージェント： instructions と tools を備えた LLM ハンドオフ：特定のタスクを他のエージェントに委任できる仕組み ガードレール：エージェントへの入力を検証できる仕組み Python と組み合わせることで、これらの基本コンポーネントは tools と エージェント 間の複雑な関係を表現でき、急な学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。さらに、SDK には組み込みの トレーシング 機能があり、エージ
はじめに 株式会社ナレッジワークのAIエンジニアの zawakin です。 OpenAI が満を持して公開した AI Agent フレームワーク OpenAI Agents SDK について、その内部構造を理解するためにコードを分析しました。 その内容を自分だけにとどめておくのはもったいないので、この記事にまとめてみました。 OpenAI Agents SDK とは OpenAI Agents SDK は、2025年3月12日に公開された、AIエージェントの開発を支援するための Python ライブラリです。 実際にサービス運用実績もたくさんあるOpenAIが出してきたフレームワークなので、期待値も高まっているかと思います。 今後のデファクトスタンダードになるか、は分かりませんが、これからのAIエージェント開発を見据え、このSDKがどのような考え方や概念に基づいて設計されているのかを理解し
1. Research Bot「OpenAI Agents SDK」でシンプルな「Deep Research」クローンを実装します。処理の流れは、次のとおりです。 (1) ユーザーが 研究テーマ を入力 (2) planner_agent でWeb検索のプランを作成。 プランは検索クエリのリストです。 (3) search_agent で検索クエリを実行。 Web検索ツールを使用して検索して結果を要約します。これらは並行して実行されます。 (4) writer_agent でレポートを作成。 ファイル構成は、次のとおりです。 ・research_bot ・main.py ・manager.py ・printer.py ・agents ・planner_agent.py ・search_agent.py ・writer_agent.py 2. コードの解説2-1. main.py「何を研究し
GitHub - openai/openai-agents-python: A lightweight, powerful framework for multi-agent workflows
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1. MCP「MCP」(Model Context Protocol) は、LLM にToolとコンテキストを提供する手法です。 「MCP」は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。「MCP」は、AI アプリケーション用の USB-C ポートのようなものだと考えてください。USB-C がデバイスをさまざまな周辺機器やアクセサリに接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、「MCP」は AI モデルをさまざまなデータソースやToolに接続するための標準化された方法を提供します。 「Agents SDK」は「MCP」をサポートしています。これにより、幅広い「MCPサーバ」を使用してAgentにToolを提供できます。 2. MCPサーバ現在、MCP仕様では、使用するトランスポートメカニズムに基づいて2種類のサーバが定義されています。
OpenAI Agents SDK for TypeScript は、きわめて少ない抽象化で軽量かつ使いやすいパッケージとして、エージェント指向の AI アプリを構築できるようにします。これは以前の実験的ライブラリである Swarm を本番環境向けにアップグレードしたもので、Python 版 も提供されています。Agents SDK はごく小さな基本コンポーネントを提供します。 エージェント: instructions と tools を備えた LLM ハンドオフ: 特定タスクをほかのエージェントに委任するしくみ ガードレール: エージェントへの入力を検証するしくみ TypeScript と組み合わせることで、これらの基本コンポーネントはツールとエージェント間の複雑な関係を表現でき、急な学習コストなしに実用的なアプリケーションを構築できます。さらに SDK には トレーシング が組み込まれ
Add MCP support to Agent SDK by saqadri · Pull Request #40 · openai/openai-agents-python
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1. カスタマーサービス「OpenAI Agents SDK」で複数のAgentを用いて航空会社の問い合わせ対応システムを実装します。Agent間の「Handoff」や「Tool Calling」を通じた顧客対応の流れを構築しています。 次の2つのToolを定義します。 ・faq_lookup_tool() FAQに関する質問の回答を提供します。 ・update_seat() 指定された確認番号の座席を更新します。 次の1つのHookを定義します。 ・on_seat_booking_handoff() Triage Agent から Seat Booking Agent へのHandoffの際に呼ばれるHookです。Seat Booking Agent に処理を渡す前に、ランダムなフライト番号がコンテキストに設定されます。 次の3つのAgentを定義します。 ・faq_agent FAQに
OpenAI Agents SDK チュートリアル（📒GoogleColabノートブック付） - Sun wood AI labs.2
このノートブックでは、OpenAI Agents SDKを使用してインテリジェントなAIアプリケーションを構築する方法を学びます。ツールの利用、エージェント間のハンドオフ、ガードレールの実装など、実践的な例を通して理解を深めていきましょう。 OpenAI のAgents SDKを色々と動かしてみた！ 構造化とかガードレールとかハンドオフとか普通に使える＋見やすい！！ これにMCPのマージリクエストも出てるぽいからマジでエグいフレームワークになる予感、、、やはりエージェントフレームワークの始祖（Swarm）をベースにしていることはある、、、… https://t.co/ZsxPvoB9oW pic.twitter.com/U2AGit0JR4 — Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) March 12, 2025 環境設定 まずは必要なライブラリをインス
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複数の MCP サーバーを使った OpenAI Agents SDK コード例
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