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[AI Agent Jump Start 基礎編#1] Agents SDKでエージェント設計・実装を始めるための事前準備
✅ 事前準備
まずは OpenAI の API キー を取得します。
本記事では Azure 環境での取得方法をご紹介しますが、Azure を利用しない場合は OpenAI プラットフォーム から取得可能です。
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Azure ポータルで 「openai」 と検索し、Azure OpenAI サービス → 対象のリソース を選択。
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「リソース管理」 の下にある 「キーとエンドポイント」 をクリック。
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表示された キー と エンドポイント を控えます。
✅ 開発環境のセットアップ
続いて、開発環境 を準備します。
後続の記事で FastAPI を使ってエージェントを API 化するため、Agents SDK に加え FastAPI 関連のパッケージもインストールします。
1. Python 仮想環境を作成
Python バージョンは 3.11 を想定しています。
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows の場合は .venv\Scripts\activate
2. 必要なパッケージをインストール
pip install openai-agents fastapi uvicorn
✅ サンプルコードの作成
Azure OpenAI 用の Agents サンプルを作成してみましょう。
1. .env ファイルの作成
ディレクトリ直下に .env を作成し、以下の環境変数を設定します。
AZURE_OPENAI_API_KEY= # 先ほど取得した API キー
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://<your-resource-name>.openai.azure.com/ # エンドポイント
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2024-08-01-preview # バージョン
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o # デプロイ名
2. 簡単な Agent を実装
main.py
from dotenv import load_dotenv
import os
from agents import (
Agent,
Runner,
AsyncOpenAI,
OpenAIChatCompletionsModel,
set_tracing_disabled,
)
load_dotenv()
AZURE_OPENAI_API_KEY = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY")
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT = os.getenv("AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT")
AZURE_OPENAI_API_VERSION = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION")
AZURE_OPENAI_ENDPOINT = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")
custom_client = AsyncOpenAI(
api_key=AZURE_OPENAI_API_KEY,
base_url=f"{AZURE_OPENAI_ENDPOINT}/openai/deployments/{AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT}",
default_headers={"api-key": AZURE_OPENAI_API_KEY},
default_query={"api-version": AZURE_OPENAI_API_VERSION},
)
set_tracing_disabled(disabled=True)
sample_agent = Agent(
name="Sample Agent",
model=OpenAIChatCompletionsModel(
model=AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT,
openai_client=custom_client,
),
)
# メッセージを送って応答を確認
result = Runner.run_sync(sample_agent, "こんにちは!")
print(result.final_output)
3. 実行
python main.py # ファイル名に合わせて実行
Agent からの応答が表示されれば、接続は完了です ✅
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