AI & Analytics

Python: bouw je eerste AI-agent met OpenAI Agents SDK

KDnuggets

Samenvatting

Python-agent bouwen met OpenAI Agents SDK: voeg websearch, Python-tools, geheugen en tracing toe in één workflow.

OpenAI Agents SDK: wat er gebeurt

De tutorial bouwt met Python en de OpenAI Agents SDK een onderzoeksagent die zelf bepaalt wanneer hij websearch of een Python-functie nodig heeft. De SDK bevat onder meer Agent, Runner en WebSearchTool en neemt de tool-aanroepen en vervolgstappen over.

De installatie verloopt via uv of pip. Na het instellen van de OpenAI API-sleutel start een korte Python-applicatie een agent met de naam Research Assistant. Een voorbeeldresultaat noemt Python 3.14.7 als nieuwste stabiele featureversie en meldt dat Python 3.15 op 1 oktober 2026 verschijnt.

Python-agentarchitectuur: waarom dit belangrijk is

Een gewone LLM-toepassing volgt doorgaans het patroon prompt, model, antwoord. Een agent voegt daar tools en een uitvoeringslus aan toe: de agent beoordeelt eerst of hij actie moet ondernemen, ontvangt het resultaat en werkt daarna verder.

De Runner beheert die cyclus automatisch. Hij stuurt de vraag naar het model, voert aangevraagde tools uit, geeft de uitkomst terug en herhaalt dat proces totdat de agent een eindantwoord produceert. Daarmee hoeven ontwikkelaars deze tool-calling-lus niet zelf vanaf nul te bouwen.

Voor BI- en analyticsprojecten maakt dat onderscheid de architectuur concreet. Een agent kan actuele informatie via websearch ophalen, een berekening met een eigen Python-functie uitvoeren en eerdere berichten in de conversatiestatus meenemen. Tracing helpt vervolgens om de stappen in zo’n meerstapsworkflow te volgen. De SDK vervangt dus niet de Python-logica; hij ordent de samenwerking tussen model, tools en uitvoeringslus.

OpenAI Agents SDK: concrete takeaway

Bouw eerst een kleine agent met één duidelijke taak en één tool. Test daarna afzonderlijk wanneer de agent websearch gebruikt, hoe de Runner toolresultaten verwerkt en welke conversatiestatus beschikbaar blijft. Voeg pas daarna een eigen Python-functie, geheugen of tracing toe; zo zie je per uitbreiding welk deel van de workflow verandert.

Lees het volledige artikel
Meer over AI & Analytics →