OpenAI Agents SDK：无需代码构建自主AI代理

在人工智能领域，构建自主AI代理曾经是需要深厚编程知识和复杂技术架构的任务。然而，随着OpenAI Agents SDK和Responses API的发布，以及Cursor AI等no-code工具的出现，这一门槛已经大大降低。现在，即使是不具备编程背景的用户，也能轻松创建功能强大的AI代理，实现网页搜索、文件管理甚至控制电脑等多种任务。本文将深入探讨如何利用这些工具，无需编写一行代码，即可构建属于你自己的AI代理，把握人工智能时代的机遇。

关键要点

• OpenAI发布了Agents SDK和Responses API，简化了AI代理的构建流程。
• Cursor AI等no-code工具使得非程序员也能构建AI代理。
• AI代理可以执行网页搜索、文件搜索、控制电脑等多种任务。
• 向量存储技术是构建AI代理的关键组成部分。
• 用户可以通过添加Cursor AI规则来定制AI代理的行为。
• OpenAI开发者平台提供了API监控和管理功能。
• No-code工具极大地降低了AI应用开发的门槛。

OpenAI Agents SDK与AI代理

什么是OpenAI Agents SDK和Responses API？OpenAI Agents SDK是OpenAI推出的一个软件开发工具包，旨在帮助开发者更轻松地构建和部署AI代理。与此配套的Responses API则提供了一系列预定义的响应行为，例如网页搜索、文件搜索等。通过结合使用这两个工具，开发者可以创建具备一定自主能力的AI代理，使其能够根据用户的指令或预设的规则，完成各种任务。

这些API包含网络搜索、文件搜索，甚至包括控制个人电脑的能力。

No-Code构建AI代理：Cursor AI的作用

传统的AI代理开发需要编写大量的代码，对开发者的编程能力要求较高。而Cursor AI等no-code工具的出现，则改变了这一局面。

Cursor AI是一个基于AI的代码编辑器，它集成了强大的代码生成和自动补全功能，能够根据用户的自然语言描述，自动生成相应的代码。更重要的是，Cursor AI还支持用户自定义规则，通过添加规则，用户可以定制AI代理的行为，例如指定AI代理在特定情况下应采取的行动、偏好的输出格式等。通过将OpenAI Agents SDK、Responses API与Cursor AI等no-code工具相结合，即使是不具备编程背景的用户，也能轻松构建出功能强大的AI代理。

实战：使用Cursor AI构建AI代理

环境准备

要使用Cursor AI构建AI代理，首先需要进行一些环境准备工作：

• 安装Cursor AI：从Cursor AI官网下载并安装最新版本的Cursor AI编辑器。
• 安装依赖库：创建一个名为requirements.txt的文件，并在其中添加以下依赖库：

openai-agents>=0.1.0
openai>=1.12.0
flask>=2.0.0
python-dotenv>=0.19.0
langchain>=0.1.0
langchain-openai>=0.0.5
langchain-community>=0.0.13
chromadb>=0.4.22
pydantic>=2.5.0

在命令行中运行pip install -r requirements.txt，安装这些依赖库。

• 配置OpenAI API密钥：在OpenAI开发者平台创建一个新的API密钥，并将其保存在一个名为.env的文件中。

OPENAI_API_KEY=你的OpenAI API密钥

创建AI代理项目

接下来，创建一个新的Cursor AI项目，并按照以下步骤进行操作：

• 创建项目目录：使用mkdir命令创建一个名为agent_magic的项目目录。

mkdir agent_magic
cd agent_magic

• 创建项目结构：在项目目录下创建以下子目录：

static：用于存放静态资源，例如CSS、JavaScript等。
templates：用于存放HTML模板文件。
transcripts：用于存放YouTube视频转录文本。

mkdir agent_magic/static agent_magic/templates agent_magic/transcripts

• 创建README.md文件：用于存放项目说明和使用方法。
• 创建agent.py文件：用于编写AI代理的核心逻辑。
• 创建app.py文件：用于创建Flask Web应用程序。
• 创建vector_store.py文件：用于处理向量存储相关操作。

创建Vector store向量存储来存放你的YouTube视频的文本记录。通过Cursor AI训练规则，我们可以训练AI按照OpenAI API最新的规则进行构建。

编写AI代理逻辑

在agent.py文件中，编写AI代理的核心逻辑。例如，以下代码展示了一个简单的AI代理，它能够根据用户的提问，从YouTube视频转录文本中搜索答案：

from agents import Agent
from agents.run import Runner

class AgentMagic(Agent):
    def __init__(self, transcripts_dir="transcripts"):
        self.transcripts_dir = transcripts_dir

    def search_transcripts(self, query):
        # 从转录文本中搜索答案的逻辑
        pass

if __name__ == "__main__":
    agent = AgentMagic()
    runner = Runner(agent)
    runner.run()

这段代码定义了一个名为AgentMagic的AI代理类，它包含一个search_transcripts方法，用于从转录文本中搜索答案。

创建Web界面

为了方便用户与AI代理进行交互，我们需要创建一个Web界面。在app.py文件中，编写Flask Web应用程序的代码：

from flask import Flask, render_template, request
from agent import AgentMagic

app = Flask(__name__)
agent = AgentMagic()

@app.route("/")
def index():
return render_template("index.html")

@app.route("/ask", methods=["POST"])
def ask():
query = request.form["query"]
answer = agent.search_transcripts(query)
return render_template("index.html", answer=answer)

if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)

这段代码定义了一个简单的Flask Web应用程序，它包含一个首页和一个/ask路由，用于接收用户的提问并返回答案。

4. 在templates目录下创建一个名为index.html的HTML模板文件，用于定义Web界面的布局和样式。

上传YouTube视频到OpenAI向量存储

为了使AI代理能够访问YouTube视频的内容，需要将视频的转录文本上传到OpenAI向量存储中。上传步骤如下：

1. 进入OpenAI开发者平台，选择“Storage”选项卡，点击"vector stores", 创建新的向量存储。
2. 将YouTube视频的转录文本文件拖拽到文件列表中，点击“Upload”按钮。
3. 在Cursor AI中配置vector store，让AI agent可以更顺畅的总结YouTube视频。

运行AI代理

完成以上步骤后，就可以运行AI代理了。在命令行中执行以下命令：

python app.py

然后在浏览器中打开http://localhost:5000，即可访问AI代理的Web界面。

在Web界面中输入你的问题，AI代理将自动从YouTube视频转录文本中搜索答案，并将结果返回给你。