在openai-agents-python项目中使用Azure OpenAI API的实践指南
2025-05-25 11:44:20作者:谭伦延
前言
随着大语言模型(LLM)技术的快速发展,越来越多的开发者希望将不同云服务提供商的LLM集成到自己的应用中。openai-agents-python作为一个功能强大的代理框架,提供了灵活的接口来支持多种LLM服务提供商。本文将详细介绍如何在openai-agents-python项目中使用Azure OpenAI API。
基本集成方法
在openai-agents-python中集成Azure OpenAI API主要有两种方式:
- 直接设置默认客户端:这是最简单直接的方法,通过设置默认的异步Azure OpenAI客户端来实现。
from openai import AsyncAzureOpenAI
from agents import set_default_openai_client, set_tracing_disabled
# 初始化Azure OpenAI客户端
azure_client = AsyncAzureOpenAI(
api_key="你的API密钥",
api_version="2024-06-01", # 使用最新API版本
azure_endpoint="你的Azure终结点URL",
azure_deployment="你的部署名称"
)
# 设置为默认客户端
set_default_openai_client(azure_client)
# 禁用追踪功能,因为Azure不支持
set_tracing_disabled(True)
- 通过模型参数指定:在创建Agent时直接指定自定义的OpenAI客户端。
from openai import AsyncAzureOpenAI
from agents import Agent, OpenAIChatCompletionsModel
azure_client = AsyncAzureOpenAI(...)
agent = Agent(
name="中文代理",
instructions="你只能说中文。",
model=OpenAIChatCompletionsModel(
model="你的部署名称",
openai_client=azure_client,
),
model_settings=ModelSettings(temperature=0.5),
)
实际应用示例
下面是一个完整的示例,展示如何创建一个使用Azure OpenAI服务的Agent并执行简单任务:
from openai import AsyncAzureOpenAI
from agents import Agent, OpenAIChatCompletionsModel, ModelSettings, Runner
# 初始化Azure客户端
azure_client = AsyncAzureOpenAI(
api_key="你的API密钥",
api_version="2024-06-01",
azure_endpoint="https://your-resource.openai.azure.com",
azure_deployment="gpt-4-deployment"
)
# 创建中文代理
agent = Agent(
name="中文诗人",
instructions="你是一位精通中国古典诗歌的AI助手。",
model=OpenAIChatCompletionsModel(
model="gpt-4-deployment",
openai_client=azure_client,
),
model_settings=ModelSettings(temperature=0.7),
)
# 运行代理
result = Runner.run_sync(agent, "请写一首关于春天的七言绝句。")
print(result)
常见问题与解决方案
- API密钥错误:当使用自定义客户端时,仍需设置OPENAI_API_KEY环境变量,即使值为空。
# 在终端中执行
export OPENAI_API_KEY=""
- 追踪功能冲突:Azure OpenAI服务不支持追踪功能,必须显式禁用:
set_tracing_disabled(True)
- 模型名称不匹配:在Azure中部署的模型可能有自定义名称,确保在代码中使用的是部署名称而非原始模型名称。
扩展应用:支持其他云服务商
同样的方法也适用于其他兼容OpenAI API的云服务提供商,如阿里云的Qwen模型:
from openai import AsyncOpenAI
external_client = AsyncOpenAI(
api_key="你的API密钥",
base_url="服务商提供的兼容模式终结点",
)
agent = Agent(
name="多模型代理",
instructions="你是一个多模型支持助手。",
model=OpenAIChatCompletionsModel(
model="服务商指定的模型名称",
openai_client=external_client,
),
)
性能优化建议
-
连接池管理:对于高并发场景,考虑自定义HTTP客户端以优化连接池设置。
-
超时配置:根据网络状况调整超时参数,避免长时间等待。
-
重试策略:配置适当的重试策略以应对临时性故障。
结语
通过openai-agents-python框架,开发者可以灵活地将Azure OpenAI或其他兼容OpenAI API的服务集成到自己的应用中。本文介绍的方法不仅适用于Azure,也可扩展到其他云服务提供商。掌握这些技巧后,开发者可以根据实际需求选择最适合的LLM服务,构建更加强大和灵活的AI应用。
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