OpenAI Agents SDK：让 Agent 跑成可观察的工作流 (2026)

OpenAI Agents SDK 把模型调用、工具执行、专家交接、护栏和运行追踪收进同一套 Agent 运行时。读者可以用六张图先建立架构直觉，再决定哪些环节交给 SDK 管理。

问题背景：应用方只调用模型时，还要自己维护多轮、工具结果、错误处理和日志。Runner 把这些步骤收进一条可重复的运行循环。
核心概念：Agent 负责声明 instructions、tools、handoffs 和 output_type；Runner 负责推进轮次、执行工具、处理交接并返回结果。
架构/原理：工具把动作带到现实系统，handoff 把对话交给专家 Agent，output_type 约束结果形状；这些部件都挂在同一个运行循环上。
关键要素：Input guardrail 检查首个输入，output guardrail 检查最终输出，tool guardrail 包住每次自定义函数工具调用；Tracing 记录模型生成、工具调用、交接和护栏事件。
对比辨析：直接用 Responses API，应用方自己掌控循环；使用 Agents SDK，Runner 代管运行时。多 Agent 内部还分两种组织：Manager 保持对话控制，Handoff 把控制权交给专家。
快速上手：Python 3.10+ 安装 openai-agents，设置 OPENAI_API_KEY，定义一个 Agent，用 Runner.run_sync 跑通第一轮，再为输入、输出和工具补护栏并查看 Trace。

资料：1 2 3 4

问题背景：应用方只调用模型时，还要自己维护多轮、工具结果、错误处理和日志。Runner 把这些步骤收进一条可重复的运行循环。
核心概念：Agent 负责声明 instructions、tools、handoffs 和 output_type；Runner 负责推进轮次、执行工具、处理交接并返回结果。
架构/原理：工具把动作带到现实系统，handoff 把对话交给专家 Agent，output_type 约束结果形状；这些部件都挂在同一个运行循环上。
关键要素：Input guardrail 检查首个输入，output guardrail 检查最终输出，tool guardrail 包住每次自定义函数工具调用；Tracing 记录模型生成、工具调用、交接和护栏事件。
对比辨析：直接用 Responses API，应用方自己掌控循环；使用 Agents SDK，Runner 代管运行时。多 Agent 内部还分两种组织：Manager 保持对话控制，Handoff 把控制权交给专家。
快速上手：Python 3.10+ 安装 openai-agents，设置 OPENAI_API_KEY，定义一个 Agent，用 Runner.run_sync 跑通第一轮，再为输入、输出和工具补护栏并查看 Trace。

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