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OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 （5）
代理模块 set_default_openai_key set_default_openai_key( key: str, use_for_tracing: bool = True ) -> None 这是 仅当尚未设置 OPENAI_API_KEY 环境变量时才需要。 如果提供，将使用此键而不是 OPENAI_API_KEY 环境变量。 参数： 名字 类型 描述 违约 key str 要使用的 OpenAI 密钥。 必填 use_for_tracing bool 是否也使用此 key 向 OpenAI 发送跟踪。 True 源码 src/agents/__init__.py set_default_openai_client set_default_openai_client( 如果提供，则此 client 而不是默认的 OpenAI 客户端。 参数： 名字 类型 描述 违约 client AsyncOpenAI 要使用的 OpenAI 客户端。
85100编辑于 2025-03-15 - 来自专栏机器学习与统计学
OpenAI Codex 使用教程
之前推过两篇 OpenAI Codex 相关，偏方法论 OpenAI 团队如何使用CodeX，6 项最佳实践 Codex Windows 客户端来了，深读官方文档后我有 5 个判断 刚好这个周末，我的 国产模型支持 不订阅 ChatGPT 也可以用 Codex 修改两个地方 ~/.codex/auth.json { "OPENAI_API_KEY": "sk-" } ~/.codex/config.toml
1.8K32编辑于 2026-03-27 - 来自专栏XINDOO的专栏
OpenAI Assistants-API简明教程
创建助手 这里首先需要将我们的flower_prices.csv转成Assistant能使用的file，使用如下代码即可：from openai import OpenAIclient = OpenAI (base_url='https://thales.xindoo.xyz/openai/v1/')# 将文件上传至openAI保存file = client.files.create( file=open 那边还没有任何操作，这个可能是OpenAI利用懒加载来减轻对服务端的压力。 Run(id='run_A9phobcoIOG3euibElksTu8a', assistant_id='asst_hW7NrPZP8q8KvE9oiuceg5mM', cancelled_at=None 完整的代码我已上传至Github上https://github.com/xindoo/openai-examples/blob/main/flower_assistant.ipynb，后续OpenAI其他
2.2K01编辑于 2023-11-19 - 来自专栏山行AI
OpenAI官方提示词教程与实战指南
- 现在您将指导他们如何重新启动设备： -- 如果型号是MTD-327J，请建议他们按下红色按钮并按住5秒钟，然后等待5分钟后测试连接。 -- 如果型号是MTD-327S，请建议他们拔掉电源插头，然后重新插上，然后等待5分钟后测试连接。 用户 找出以下多项式的所有实根：3*x**5 - 5*x**4 - 3*x**3 - 7*x - 10。 在 Playground 中打开[61] 另一个代码执行的好用例是调用外部API。 这是使用OpenAI模型调用外部函数的推荐方法。要了解更多信息，请参阅我们的文本生成指南中的'函数调用'章节，并在OpenAI Cookbook中查看更多'函数调用示例'。 with OpenAI API | OpenAI Help Center[88]
1.4K11编辑于 2023-12-28 - 来自专栏数据结构和算法
OpenAI Gym 中级教程——多智能体系统
Python OpenAI Gym 中级教程：多智能体系统 在强化学习中，多智能体系统涉及到多个智能体相互作用的情况。 在本篇博客中，我们将介绍如何在 OpenAI Gym 中构建和训练多智能体系统，并使用 Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradients（MADDPG）算法进行协同训练 安装依赖 首先，确保你已经安装了 OpenAI Gym 和其他必要的依赖： pip install gym pip install numpy pip install tensorflow pip install __init__() # 定义动作空间和观察空间 self.action_space = spaces.Discrete(5) # 5个离散动作 self.observation_space 这个示例可以作为入门多智能体强化学习的起点，同时展示了 TensorFlow 和 OpenAI Gym 在多智能体环境中的基本应用。希望这篇博客对你理解和应用多智能体系统有所帮助。
72310编辑于 2024-02-03 - 来自专栏数据结构和算法
OpenAI Gym 中级教程——环境定制与创建
Python OpenAI Gym 中级教程：环境定制与创建 OpenAI Gym 是一个强化学习算法测试平台，提供了许多标准化的环境供用户使用。然而，有时候我们需要定制自己的环境以适应特定的问题。 本篇博客将介绍如何在 OpenAI Gym 中定制和创建环境，并提供详细的代码示例。 1. 安装 OpenAI Gym 首先，确保你已经安装了 OpenAI Gym： pip install gym 2. 创建一个简单的定制环境 让我们从创建一个简单的自定义环境开始。 # 导入自定义环境 import custom_env # 创建环境实例 env = gym.make('CustomEnv-v0') # 测试环境 for episode in range(5) 5. 总结 本篇博客介绍了如何在 OpenAI Gym 中创建和定制环境。通过实现自定义环境，你可以更灵活地适应不同的问题，并使用 Gym 提供的标准化工具来测试和比较强化学习算法。
1.9K10编辑于 2024-01-31 - 来自专栏波波烤鸭
SpringMVC教程5
在需要回传的对象前添加@ModelAttribute(“bb”)注解，在界面中就可以通过bb前缀来获取回写信息。
1K20发布于 2019-04-02 - 来自专栏数据结构和算法
OpenAI Gym 中级教程——强化学习实践项目
Python OpenAI Gym 中级教程：强化学习实践项目 1. 安装依赖 首先，确保你已经安装了必要的依赖： pip install gym[box2d] tensorflow 2. 总结 通过这个实际项目，我们演示了如何在 OpenAI Gym 中使用深度 Q 网络（DQN）来解决经典的 CartPole 问题。 这个项目为初学者提供了一个实践的起点，同时展示了在强化学习任务中使用 TensorFlow 和 OpenAI Gym 的基本步骤。希望这篇博客能够帮助你更好地理解和应用强化学习算法。
52410编辑于 2024-02-03 - 来自专栏数据结构和算法
OpenAI Gym 中级教程——深入强化学习算法
Python OpenAI Gym 中级教程：深入强化学习算法 OpenAI Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包，提供了多个环境，包括经典的控制问题和 Atari 游戏。 安装 OpenAI Gym 首先，确保你已经安装了 OpenAI Gym： pip install gym 2. 在 OpenAI Gym 中，智能体在环境中执行动作，观察环境的反馈，并根据反馈调整策略。 3. 深度 Q 网络（DQN） DQN 是一种用于解决离散动作空间问题的强化学习算法。 5. 总结 本篇博客介绍了在 OpenAI Gym 中应用深度 Q 网络（DQN）和深度确定性策略梯度（DDPG）算法的示例。这些算法为解决离散和连续动作空间的强化学习问题提供了基础。 希望这篇博客能够帮助你更深入地理解 OpenAI Gym 中的强化学习算法。
1.3K10编辑于 2024-01-30 - 来自专栏Hank’s Blog
PyQt5教程
将.ui文件转换为.py文件 方法一： python -m PyQt5.uic.pyuic demo.ui -o demo.py 方法二： D:\Program Files (x86)\Anaconda3 \pkgs\pyqt-5.9.2-py37h6538335_2\Library\bin\pyuic5 demo.ui -o demo.py 设置信号(signal)与槽(slot) 1.是QT的核心机制
95040发布于 2020-09-17 - 来自专栏叽叽西
Thymeleaf 5 分钟教程
有了 Spring Framework 的模块、大量与您最喜欢的工具集成的功能，以及插入您自己功能的能力，Thymeleaf 是现代 HTML5 JVM web 开发的理想选择ーー尽管它可以做的还有很多 Thymeleaf 3.0.11 Change Logs: thymeleaf | thymeleaf-spring3 | thymeleaf-spring4 | thymeleaf-spring5 "book : ${books}" th:text="${book.title}">En las Orillas del Sar 最后，Thymeleaf 为特定的 XHTML 和 HTML5属性包含了许多 span class="label label-success radius">已上架 <a th:if="${product.status} ne 2 " class="ml-<em>5</em>"
62020编辑于 2022-05-17 - 来自专栏机器之心
OpenAI人工智能5v5击败超凡5玩家（6600水平）
刚刚，OpenAI 的人工智能与人类准职业选手进行了三场 5v5 对决，并以 2 比 1 的比分取胜。人类仅仅依靠阵容优势在最后一场比赛中「挽尊」获胜。 今年 6 月份，OpenAI 宣布他们的 AI bot 在 5 v 5 团队赛中击败业余人类玩家，达到 4000 分水平。 无圣剑、魔瓶、压制之刃、飞鞋、炼金术秘卷、凝魂之泪 无召唤物，无幻象 5 个无敌信使，不可用于侦查和吸引仇恨 无扫描 无眼卫 无肉山 无隐形（消耗品和相关装备） 此外，OpenAI 还把 OpenAI 2:0 之后，第三场就变成了娱乐局，人类观众为 OpenAI 5 选择 5 个英雄。结果，观众为 OpenAI 5 选择的版本是小鱼人。 OpenAI 5：小鱼人、隐刺、 斧王、 流浪、 痛苦之源；人类：死亡先知、死灵法师、巫魔巫师、巫妖、直升机，OpenAI 5 赢的概率只有 2.9%，且最后胜率掉到了 1% 以下。
64010发布于 2018-08-07 - 来自专栏WTSolutions
OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 （1）
英文文档原文详见 OpenAI Agents SDK https://openai.github.io/openai-agents-python/ 本文是OpenAI-agents-sdk-python 使用翻译软件翻译后的中文文档/教程。 分多个帖子发布，帖子的目录如下： (1) OpenAI 代理 SDK， 介绍及快速入门 (2)OpenAI agents sdk, agents，运行agents，结果，流，工具，交接 目录 OpenAI API 密钥 如果您没有，请按照这些说明创建 OpenAI API 密钥。 export OPENAI_API_KEY=sk-...
2.5K30编辑于 2025-03-13 - 来自专栏WTSolutions
OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 （2）
英文文档原文详见 https://openai.github.io/openai-agents-python/ 本文是OpenAI-agents-sdk-python使用翻译软件翻译后的中文文档/教程。 分多个帖子发布，帖子的目录如下： (1) OpenAI 代理 SDK， 介绍及快速入门 (2) OpenAI agents sdk, agents，运行agents，结果，流，工具，交接 代理 代理是应用程序中的核心构建块 model model_provider：用于查找模型名称的模型提供程序，默认为 OpenAI。 model_settings：覆盖特定于代理的设置。 ", ) result = Runner.run_streamed(agent, input="Please tell me 5 jokes.") FileSearchTool 允许从您的 OpenAI 矢量存储中检索信息。 ComputerTool 允许自动执行计算机使用任务。
2.1K21编辑于 2025-03-13 - 来自专栏数据结构和算法
OpenAI Gym高级教程——领域自适应强化学习
Python中的OpenAI Gym高级教程——领域自适应强化学习 导言 OpenAI Gym是一个为强化学习任务提供统一接口的开源平台，它允许研究人员和开发者使用标准化的环境进行实验和开发。 本教程将介绍OpenAI Gym的高级用法，重点关注领域自适应强化学习，通过代码示例帮助您理解如何在不同环境中实现自适应性。 安装OpenAI Gym 首先，确保您已经安装了Python和pip。 然后，您可以通过以下命令安装OpenAI Gym： pip install gym 了解OpenAI Gym的基本概念 在开始之前，让我们简要回顾一下OpenAI Gym的基本概念： 环境（Environment 结论 本教程介绍了如何使用OpenAI Gym进行高级强化学习任务，并重点讨论了领域自适应。通过自定义环境和实现自适应Agent，您可以更好地理解如何应对不同类型的强化学习问题。 通过这篇博客教程，您可以详细了解OpenAI Gym的高级用法，特别是如何在不同环境中实现自适应性强化学习。您可以根据需要对代码进行修改和扩展，以满足特定问题的需求。
68510编辑于 2024-02-08 - 来自专栏WTSolutions
OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 （7）
来自 LLM 的流式处理事件。这些是 “原始” 事件，即它们直接传递 来自 LLM。
50510编辑于 2025-03-18 - 来自专栏数据结构和算法
OpenAI Gym 中级教程----深入解析 Gym 代码和结构
Python OpenAI Gym 中级教程：深入解析 Gym 代码和结构 OpenAI Gym 是一个用于开发和测试强化学习算法的工具包。 希望本篇博客能够帮助你更好地利用 OpenAI Gym 进行强化学习的研究和实践。
1.4K11编辑于 2024-02-01 - 来自专栏大模型
OpenAI 开源模型 gpt-oss 本地部署详细教程
OpenAI最近发布了其首个开源的开放权重模型gpt-oss，这在AI圈引起了巨大的轰动。对于广大开发者和AI爱好者来说，这意味着我们终于可以在自己的机器上，完全本地化地运行和探索这款强大的模型了。 本教程将一步一步指导你如何在Windows和Linux系统上，借助极其便捷的本地大模型运行框架Ollama，轻松部署和使用gpt-oss模型。 ==当然我自己电脑的性能要差点==二、了解gpt-oss模型gpt-oss是OpenAI发布的开放权重语言模型，截止到2025年8月8日，提供了gpt-oss-120b和gpt-oss-20b两个版本。 总结通过本教程，我们成功地在一台普通的Windows电脑上，使用Ollama轻松部署了OpenAI的gpt-oss模型。 5.问：我可以微调或定制gpt-oss模型吗？答：可以。这正是开放权重模型的魅力所在。你可以使用自己的数据集对模型进行微调(fine-tuning)。
1.7K21编辑于 2025-11-24 - 来自专栏WTSolutions
OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 （4）
英文文档原文详见 OpenAI Agents SDK 本文是OpenAI-agents-sdk-python使用翻译软件翻译后的中文文档/教程。 分多个帖子发布，帖子的目录如下： (1) OpenAI 代理 SDK， 介绍及快速入门 (2)OpenAI agents sdk, agents，运行agents，结果，流，工具，交接 (3) OpenAi 模型 代理 SDK 提供对 OpenAI 模型的开箱即用支持，有两种风格： 推荐：OpenAIResponsesModel，它使用新的响应 API 调用 OpenAI API。 OPENAI_API_KEY from agents import set_default_openai_key set_default_openai_key("sk-...") ", api_key="...") set_default_openai_client(custom_client) 最后，您还可以自定义使用的 OpenAI API。
1.9K10编辑于 2025-03-14 - 来自专栏WTSolutions
OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 （8）
Items TResponse module-attribute TResponse = Response OpenAI SDK 中 Response 类型的类型别名。 TResponseInputItem module-attribute TResponseInputItem = ResponseInputItemParam OpenAI SDK 中 ResponseInputItemParam TResponseOutputItem module-attribute TResponseOutputItem = ResponseOutputItem OpenAI 开发工具包中 ResponseOutputItem TResponseStreamEvent 模块属性 TResponseStreamEvent = ResponseStreamEvent OpenAI SDK 中 ResponseStreamEvent openai.types.responses.ResponseOutputItemopenai.types.responses.ResponseInputItemParam to_input_item
41710编辑于 2025-03-20
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