Python-script: stappen om te converteren naar AI-agent

Samenvatting

Python-scripts worden AI-agents met OpenAI Agents SDK, tool calling en function tools voor workflows met meerdere stappen.

Python-scripts met OpenAI Agents SDK

Het artikel laat zien hoe je een bestaand Python-script omzet in een AI-agent zonder de hele applicatie te herschrijven. Als een script al nuttige functies bevat, kun je die functies als tools beschikbaar maken voor een taalmodel.

Het voorbeeld gebruikt een website-monitoringsscript. De functie `check_website()` verstuurt een HTTP-request, leest de statuscode uit en meet de responstijd. In de oorspronkelijke versie ligt de volledige werkwijze vast in Python. Wie vijf websites wil controleren of responstijden wil vergelijken, moet daarvoor zelf extra logica schrijven.

De omzetting begint met een Python-project en de installatie van `openai-agents` en `requests`. Daarna krijgt de bestaande functie de decorator `@function_tool`. De OpenAI Agents SDK gebruikt die functie vervolgens als tool. Een API-sleutel maakt het mogelijk om de agent uit te voeren.

AI-agents en tool calling

Het verschil zit niet in de controle van de website, maar in de besluitvorming rond die controle. Het Python-script voert een vooraf bepaalde reeks opdrachten uit. De AI-agent krijgt een doel en laat het taalmodel bepalen wanneer de tool wordt aangeroepen, welke URL als argument dient, hoe vaak de functie draait en wat er met de uitkomsten gebeurt.

Voor BI-professionals is dat onderscheid praktisch. Bestaande Python-functies voor controles, berekeningen of gegevensverwerking hoeven niet automatisch te verdwijnen wanneer een workflow flexibeler moet worden. De functie blijft de concrete uitvoering doen; de agent stuurt de volgorde en het gebruik aan.

De SDK bevat daarnaast runtime-onderdelen voor agents, tools, handoffs, sessions en tracing. Daarmee beschrijft het artikel niet alleen een losse modelaanroep, maar een uitvoerbaar patroon voor workflows waarin meerdere stappen elkaar opvolgen.

Concrete takeaway voor Python-workflows

Begin met een bestaande functie die één duidelijke taak uitvoert. Maak die functie met `@function_tool` beschikbaar, geef de agent een helder doel en test vervolgens welke argumenten en vervolgstappen het model kiest. Houd de functionele logica in Python en verplaats alleen de workflowbeslissingen naar de agent.