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openai-agents实现input_guardrails

news 来源：原创 2025/6/26 13:56:18

版本

import agents
print(agents.__version__)

0.0.19

模块引入

from __future__ import annotationsfrom pydantic import BaseModelfrom agents import (Agent,GuardrailFunctionOutput,InputGuardrailTripwireTriggered,RunContextWrapper,Runner,TResponseInputItem,input_guardrail,
)

自定义LLM模型

from dotenv import load_dotenv
import os
from openai import AsyncOpenAI
from agents import OpenAIChatCompletionsModel, set_tracing_disabled## 在.env文件中设置这三个环境变量
load_dotenv()
QWEN_API_KEY = os.getenv("QWEN_API_KEY")
QWEN_BASE_URL = os.getenv("QWEN_BASE_URL")
QWEN_MODEL_NAME = os.getenv("QWEN_MODEL_NAME")
client = AsyncOpenAI(base_url=QWEN_BASE_URL, api_key=QWEN_API_KEY)
set_tracing_disabled(disabled=True)
qwen_model = OpenAIChatCompletionsModel(model=QWEN_MODEL_NAME, openai_client=client)

input_guardrail设置

import json
import re
### 1. An agent-based guardrail that is triggered if the user is asking to do math homework
class MathHomeworkOutput(BaseModel):reasoning: stris_math_homework: boolguardrail_agent = Agent(name="Guardrail check",instructions="""Check if the user is asking you to do their math homework. Respond with a JSON object that includes:- 'reasoning': your analysis of why this is or isn't math homework- 'is_math_homework': boolean value indicating if it's math homeworkExample output:```json{"reasoning": "The user greeted me with a simple 'hello', which does not indicate any mathematical problem or task.","is_math_homework": false}```""",model=qwen_model
)@input_guardrail
async def math_guardrail(context: RunContextWrapper[None], agent: Agent, input: str | list[TResponseInputItem]
) -> GuardrailFunctionOutput:"""This is an input guardrail function, which happens to call an agent to check if the inputis a math homework question."""result = await Runner.run(guardrail_agent, input, context=context.context)print(result.final_output)cleaned_json_str = re.sub(r"```(json)?", "", result.final_output).strip()final_output =json.loads(cleaned_json_str)return GuardrailFunctionOutput(output_info=final_output,tripwire_triggered=final_output["is_math_homework"],)

main函数

async def main():agent = Agent(name="Customer support agent",instructions="You are a customer support agent. You help customers with their questions.",input_guardrails=[math_guardrail],model = qwen_model)input_data: list[TResponseInputItem] = []while True:user_input = input("Enter a message: ")if user_input == "exit":breakinput_data.append({"role": "user","content": user_input,})try:result = await Runner.run(agent, input_data)print(result.final_output)input_data = result.to_input_list()except InputGuardrailTripwireTriggered:message = "Sorry, I can't help you with your math homework."print(message)input_data.append({"role": "assistant","content": message,})await main()

```json
{"reasoning": "The user asked for the capital of California, which is a geography question and not related to mathematics.","is_math_homework": false
}
```
The capital of California is **Sacramento**. Let me know if you have any more questions!
```json
{"reasoning": "The user provided an algebraic equation (2x + 5 = 11) that requires solving for the variable x. This is a typical math problem often assigned as part of homework.","is_math_homework": true
}
```
Sorry, I can't help you with your math homework.

参考链接：https://github.com/openai/openai-agents-python/blob/main/examples/agent_patterns/input_guardrails.py

openai-agents实现input_guardrails

目录版本模块引入自定义LLM模型input_guardrail设置main函数代码： input_guardrails.ipynb 版本 import agents print(agents.__version__)0.0.19模块引入 from __future__ import annotationsfrom pydantic import BaseModelfrom agents import (Agent,Guardr…...

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C法则5： 在函数调用过程中，具有非引用类型的参数要进行拷贝初始化。在 C 中，法则5指的是：当函数参数是非引用类型（即按值传递）时，传递给函数的实参会进行拷贝初始化（copy initializ…...

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编程日记 2025/6/23 11:14:27

day039-nginx配置补充

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K8s入门指南：架构解析浓缩版与服务间调用实战演示

目录前言一、k8s概念理解1、k8s整体架构（1） Master 主节点（2） Node 工作节点（3） Etcd 键值存储数据库 ２、Pod被视为最小的部署单元３、k8s的五种控制器类型（1&#xff09…...

编程日记 2025/6/23 11:07:46

如何用AI开发完整的小程序＜10＞—总结

通过之前9节的学习。如何用Ai制作一款简单小程序的内容就已经都介绍完了。总结起来就以下几点： 1、搭建开发制作环境 2、创建页面（需要手动） 3、在页面上制作UI效果（让Ai搞，自己懂了后可以自己调） 4…...

编程日记 2025/6/26 9:35:09

Javaweb - 3 CSS

CSS 层叠样式表（Cascading Style Sheets），能够对网页中元素位置的排版进行像素级精确控制，支持几乎所有的字体字号样式，拥有对网页对象和模型样式编辑的能力。简单来说，HTML 搭建一个毛坯房，C…...

编程日记 2025/6/23 10:52:18

【算法】【优选算法】优先级队列

目录一、1046.最后一块石头的重量二、703. 数据流中的第 K 大元素三、692. 前 K 个⾼频单词四、295. 数据流的中位数一、1046.最后一块石头的重量题目链接：1046.最后一块石头的重量题目描述： 题目解析： 题意就是让我们拿出提供的数组…...

编程日记 2025/6/26 12:08:53

PaddleOCR + Flask 构建 Web OCR 服务实战

1、前言随着图像识别技术的发展，OCR（光学字符识别）已经成为很多应用场景中的基础能力。PaddleOCR 是百度开源的一个高性能 OCR 工具库，支持中英文、多语言、轻量级部署等特性。而 Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架，非常适合快速构建 RESTful API 或小型 Web 应用…...

编程日记 2025/6/23 10:41:36

openapi-generator-maven-plugin自动生成HTTP远程调用客户端

Java开发中调用http接口的时候，有很多可选的技术方案，比如：HttpURLConnection、RestTemplate、WebClient、Feign、Retrofit、Okhttp等，今天我们来看一个更优的技术方案OpenAPI Generator(http://openapi-generator.tech/) OpenAP…...

编程日记 2025/6/26 6:53:36

ms-swift 部分命令行参数说明

参考链接命令行参数 — swift 3.6.0.dev0 文档 Qwen Chat num_train_epochs 训练的epoch数，默认为3 假设你有 1000 条训练样本，并且设置了： num_train_epochs 3 这意味着： 模型会完整地遍历这 1000 条数据 3 次。每一次…...

编程日记 2025/6/23 10:40:33

【学习笔记】深入理解Java虚拟机学习笔记——第10章前端编译与优化

第10章前端编译与优化 10.1 概述 1>前端编译器：Javac命令。【.java文件->.class文件】 2>即时编译器：Hotspot.C1.C2 【.class文件->机器码】 3>提前编译器：JDK的Jaotc等【.java->机器码】 10.2 Javac 编译器 10.2.1 …...

编程日记 2025/6/26 4:31:14