Qué es el Agents SDK
El OpenAI Agents SDK es una biblioteca de Python (y entorno de ejecución asociado) pensada para construir agentes que combinan un modelo de lenguaje con instrucciones, herramientas y orquestación (por ejemplo, pasar el control a otro agente). Se apoya en el cliente oficial de OpenAI y simplifica patrones habituales: definir el agente, ejecutarlo con un runner y observar el resultado final.
No sustituye por completo a las APIs de chat o respuestas “planas”: encaja cuando quieres un bucle agéntico (el modelo decide cuándo llamar herramientas, cuándo delegar, etc.) con una API unificada.
Instalación y requisitos
En un entorno virtual recomendado:
pip install openai-agents
Necesitas una API key de OpenAI configurada (por ejemplo variable de entorno OPENAI_API_KEY), igual que con el resto de productos de la plataforma.
Primer agente mínimo
La pieza central es la clase Agent. Al crearla sueles indicar al menos:
name: identificador legible del agente.instructions: comportamiento y tono (equivalente a un system prompt fuerte).model: modelo que ejecutará las llamadas (por ejemplo un modelo reciente de la familia GPT).
La ejecución síncrona típica usa Runner.run_sync, pasando el agente y el input del usuario (texto o estructura que acepte el SDK):
from agents import Agent, Runner
agent = Agent(
name="Asistente",
instructions="Respondes de forma breve y clara en español.",
model="gpt-5.4",
)
result = Runner.run_sync(agent, "Explica qué es una API en una frase.")
print(result.final_output)
El objeto result expone el output final del agente tras completar el ciclo (por ejemplo final_output). En flujos con herramientas o handoffs, el runner gestiona las iteraciones hasta llegar a una respuesta terminal.
Dónde encaja en tu arquitectura
- Prototipos y automatización interna: asistentes que llaman funciones propias (bases de datos, APIs internas).
- Pipelines multi-paso: un agente prepara datos y otro valida o resume.
- Observabilidad: el SDK integra tracing para depurar conversaciones y llamadas a herramientas (se profundiza en la lección de conceptos).
En la siguiente lección se repasan handoffs, guardrails, herramientas y buenas prácticas de diseño de agentes.
Alan Sastre
Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs
Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, OpenAI SDK es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.
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Aprendizajes de esta lección
- Comprender que es el OpenAI Agents SDK y cuando usar un bucle agenticoen lugar de llamadas planas a la API. - Instalar el paquete openai-agents y configurar la API key de OpenAI. - Crear un agente minimo con Agent definiendo nombre, instrucciones y modelo. - Ejecutar un agente de forma sincrona con Runner.run_sync y obtener el resultado final. - Identificar casos de uso del SDK: prototipos, pipelines multi-paso y observabilidad con tracing.