OpenAI 에이전트

OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
OPENAI_CHAT_MODEL="gpt-4o-mini"
# Optional shared fallback:
# OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"

OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"
OPENAI_CHAT_COMPLETION_MODEL="gpt-4o-mini"
# Optional shared fallback:
# OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"

동일한 클라이언트를 사용하는 Azure OpenAI

이제 Azure OpenAI는 직접 OpenAI와 동일한 Python OpenAI 클라이언트를 사용합니다. 선호되며 가장 명확한 Azure 패턴은 credential 또는 azure_endpoint과 같은 명시적 Azure 라우팅 입력을 전달한 후, 라우팅이 선택되면 Azure에 대해 api_version를 설정하는 것입니다. 설정된 경우 OPENAI_API_KEY 일반 클라이언트는 해당 Azure 라우팅 입력을 전달하지 않는 한 OpenAI에 유지됩니다. AZURE_OPENAI_* 설정만 있는 경우에도 Azure 환경 사용은 여전히 가능합니다. OpenAIChatClient는 AZURE_OPENAI_CHAT_MODEL을 선호하고, OpenAIChatCompletionClient는 AZURE_OPENAI_CHAT_COMPLETION_MODEL을 선호하며, 둘 다 AZURE_OPENAI_MODEL을 대체 옵션으로 사용합니다.

AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://<resource>.openai.azure.com"
AZURE_OPENAI_CHAT_MODEL="gpt-4o-mini"
# Optional shared fallback:
# AZURE_OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"
AZURE_OPENAI_API_VERSION="your-api-version"

import asyncio
import os
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient
from azure.identity import AzureCliCredential

async def main():
    agent = OpenAIChatClient(
        model=os.environ["AZURE_OPENAI_CHAT_MODEL"],
        azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
        api_version=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
        credential=AzureCliCredential(),
    ).as_agent(
        name="AzureOpenAIResponsesAgent",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )

    result = await agent.run("Hello!")
    print(result)

asyncio.run(main())

이미 /openai/v1로 끝나는 전체 Azure OpenAI URL이 있는 경우, base_url 대신 azure_endpoint로 전달하십시오. 사용 중인 Azure OpenAI API 인터페이스에 api_version를 계속 맞추십시오. 사용자 환경에서도 설정된 경우 OPENAI_API_KEY 이러한 명시적 Azure 입력은 클라이언트를 Azure에 유지합니다.

동일한 클라이언트 패밀리를 사용하는 Azure 임베딩

OpenAIEmbeddingClient 는 채팅 클라이언트와 동일한 라우팅 규칙을 따릅니다. Azure 임베딩의 경우 model로 임베딩 배포를 전달하고 명시적인 Azure 입력을 선호하십시오.

import os
from agent_framework.openai import OpenAIEmbeddingClient
from azure.identity import AzureCliCredential

client = OpenAIEmbeddingClient(
    model=os.environ["AZURE_OPENAI_EMBEDDING_MODEL"],
    azure_endpoint=os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"],
    api_version=os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION"),
    credential=AzureCliCredential(),
)

OpenAI 에이전트 만들기

OpenAIChatClient 는 호스트된 도구 지원을 사용하는 권장 기본 클라이언트인 응답 API를 사용합니다.

import asyncio
from agent_framework.openai import OpenAIChatClient

async def main():
    agent = OpenAIChatClient().as_agent(
        name="FullFeaturedAgent",
        instructions="You are a helpful assistant with access to many tools.",
    )
    result = await agent.run("Write and run a Python script that calculates fibonacci numbers.")
    print(result)

asyncio.run(main())

지원되는 도구: 함수 도구, 도구 승인, 코드 인터프리터, 파일 검색, 웹 검색, 호스트된 MCP, 로컬 MCP 도구.

응답 클라이언트가 있는 호스트된 도구

응답 클라이언트는 호스트된 각 도구 유형에 대한 메서드를 제공합니다 get_*_tool() .

async def hosted_tools_example():
    client = OpenAIChatClient()

    # Each tool is created via a client method
    code_interpreter = client.get_code_interpreter_tool()
    web_search = client.get_web_search_tool()
    file_search = client.get_file_search_tool(vector_store_ids=["vs_abc123"])
    mcp_tool = client.get_mcp_tool(
        name="GitHub",
        url="https://api.githubcopilot.com/mcp/",
        approval_mode="never_require",
    )

    agent = client.as_agent(
        name="PowerAgent",
        instructions="You have access to code execution, web search, files, and GitHub.",
        tools=[code_interpreter, web_search, file_search, mcp_tool],
    )
    result = await agent.run("Search the web for Python best practices, then write a summary.")
    print(result)

OpenAIChatCompletionClient 는 채팅 완료 API를 사용합니다. 광범위한 모델 호환성이 필요하거나 기존 채팅 완료 통합이 필요할 때 사용합니다.

import asyncio
from agent_framework.openai import OpenAIChatCompletionClient

async def main():
    agent = OpenAIChatCompletionClient().as_agent(
        name="HelpfulAssistant",
        instructions="You are a helpful assistant.",
    )
    result = await agent.run("Hello, how can you help me?")
    print(result)

asyncio.run(main())

지원되는 도구: 함수 도구, 웹 검색, 로컬 MCP 도구.

채팅 완료를 사용하여 웹 검색

async def web_search_example():
    client = OpenAIChatCompletionClient()
    web_search = client.get_web_search_tool()

    agent = client.as_agent(
        name="SearchBot",
        instructions="You can search the web for current information.",
        tools=web_search,
    )
    result = await agent.run("What are the latest developments in AI?")
    print(result)