AIエージェントを組み合わせて複雑なタスクを自動化！OpenAI公式の軽量フレームワーク — openai-agents-python

アーキテクチャ・コア概念

OpenAI Agents SDKは以下の主要コンポーネントで構成されています:

• Agents: LLM（大規模言語モデル）に指示・ツール・ガードレール・ハンドオフを設定した自律的なAI単位
• Sandbox Agents（v0.14.0〜）: コンテナ環境でファイル操作やコマンド実行など長時間作業が可能なエージェント。Gitリポジトリをマウントして作業できる
• Handoffs: エージェント間でタスクを委譲する仕組み。「受付→専門家」のようなフローを実現
• Agents as Tools: 他のエージェントをツールとして呼び出す仕組み
• Tools: エージェントがアクションを実行するための道具（関数呼び出し、MCP（Model Context Protocol）、ホステッドツール）
• Guardrails: 入出力の安全性チェック機構
• Human in the loop: エージェント実行中に人間が介入するための組み込みメカニズム
• Sessions: エージェント実行間で会話履歴を自動管理する仕組み
• Tracing: エージェントの実行を追跡・デバッグ・最適化するための組み込みトレーシング機能
• Realtime Agents: gpt-realtime-1.5を使った音声対応リアルタイムエージェント

対応環境

• Python: 3.10以上が必要
• LLM対応: OpenAI Responses API、Chat Completions APIに加え、100種類以上のLLMに対応（プロバイダー非依存）
• JavaScript/TypeScript版: 別リポジトリ（openai/openai-agents-js）で提供
• Jupyter Notebook: 対応（サンプルノートブックあり）

依存ライブラリ・技術スタック

主要依存

• Pydantic: データバリデーション
• Requests: HTTP通信
• MCP Python SDK: Model Context Protocol連携

オプション依存

• websockets: WebSocket通信（音声エージェント等）
• SQLAlchemy: データベース連携
• any-llm / LiteLLM: 複数LLMプロバイダー対応のための抽象化レイヤー
• Redis: セッション管理用（openai-agents[redis]で追加）

開発ツール

• uv / ruff: パッケージ管理・リンター
• mypy / Pyright: 型チェック
• pytest / Coverage.py: テスト・カバレッジ
• MkDocs（Material テーマ）: ドキュメント生成

オプショングループ

ライセンス・商用利用

OpenAIがオープンソースとして公開しており、コミュニティによる拡張を推奨しています。PyPIパッケージとして公開済み。

注意点

• 実行には OPENAI_API_KEY 環境変数の設定が必要
• サンドボックスエージェントはローカルファイルシステムでの実行に対応（UnixLocalSandboxClient）

インストール手順

Python 3.10以上が必要です。

pipの場合:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windowsの場合: .venv\Scripts\activate
pip install openai-agents

uvの場合:

uv init
uv add openai-agents

オプション機能:

• 音声対応: pip install 'openai-agents[voice]'
• Redisセッション: pip install 'openai-agents[redis]'

クイックスタート（サンドボックスエージェント）

環境変数 OPENAI_API_KEY を設定した上で:

from agents import Runner
from agents.run import RunConfig
from agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfig
from agents.sandbox.entries import GitRepo
from agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClient

agent = SandboxAgent(
    name="Workspace Assistant",
    instructions="Inspect the sandbox workspace before answering.",
    default_manifest=Manifest(
        entries={"repo": GitRepo(repo="openai/openai-agents-python", ref="main")}
    ),
)

result = Runner.run_sync(
    agent,
    "Inspect the repo README and summarize what this project does.",
    run_config=RunConfig(sandbox=SandboxRunConfig(client=UnixLocalSandboxClient())),
)
print(result.final_output)