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本指南将引导您完成创建智能体、设置环境、启动会话以及流式传输智能体响应的全过程。

核心概念

前提条件

安装 CLI

检查安装:

安装 SDK

将您的 API 密钥设置为环境变量:

创建您的第一个会话

托管智能体 API 请求需要 managed-agents-2026-04-01 Beta 请求头,但记忆存储端点除外,它们使用 agent-memory-2026-07-22。SDK 会自动设置正确的 Beta 请求头。请参阅Beta 请求头
1

创建智能体

创建一个智能体,定义模型、系统提示和可用工具。
agent_toolset_20260401 工具类型启用了完整的预构建智能体工具集(bash、文件操作、网络搜索等)。请参阅工具以获取完整列表和每个工具的配置选项。保存返回的 agent.id。您将在创建的每个会话中引用它。
2

创建环境

环境定义了智能体运行的沙箱。
保存返回的 environment.id。您将在创建的每个会话中引用它。
如需在您自己的基础设施上运行沙箱而非使用云沙箱,请参阅自托管沙箱
3

启动会话

创建一个引用您的智能体和环境的会话。
4

发送消息并流式传输响应

打开一个流,发送一个用户事件,然后在事件到达时进行处理:
智能体会编写一个 Python 脚本,在沙箱中运行它,并验证输出文件是否已创建。您的输出类似于以下内容:

运行原理

当您发送用户事件时,Open Managed Agents 会:
  1. 配置沙箱: 您的环境配置决定了沙箱的构建方式。
  2. 运行智能体循环: 智能体根据您的消息确定要使用哪些工具。
  3. 运行工具: 文件写入、bash 命令和其他工具调用都在沙箱内运行。
  4. 流式传输事件: 在智能体工作时,您会收到实时更新。
  5. 进入空闲状态: 当智能体没有更多任务要执行时,会发出 session.status_idle 事件。

构建完整应用

以下每个快速入门都将 Open Managed Agents 与一个流行的聊天框架配对,构建出一个完整的、可运行的应用程序。在每个示例中,框架负责渲染聊天界面,而托管会话在服务器端运行智能体循环:会话保存对话记录、在沙箱中运行工具,并流式传输事件供前端渲染。

Chat SDK

使用 Vercel 的 Chat SDK 构建的浏览器聊天中的研究分析师。每个对话都是一个持久会话,在流式传输回复的同时,实时信息流会显示工具调用。更换 Chat SDK 适配器即可将同一处理程序迁移到 Slack、Teams、Discord 或 WhatsApp。

assistant-ui

使用 assistant-ui 基础组件构建的聊天中的电子表格分析师。会话即线程列表,一个 reducer 将会话事件日志转换为消息和工具卡片,每个 bash 命令在运行前都会渲染一个内联的允许/拒绝确认框。

CopilotKit (AG-UI)

CopilotKit 聊天中的个人财务助手。Open Managed Agents 的 AG-UI 适配器将每个聊天线程映射到一个托管会话,并逐个令牌流式传输回复,自定义工具会在对话中内联渲染交互式图表。

后续步骤

定义您的智能体

创建可复用、带版本控制的智能体配置

配置环境

自定义网络和沙箱设置

智能体工具

为您的智能体启用特定工具

会话事件流

处理事件并在执行过程中引导智能体

计划部署

按照定期 cron 计划运行您的智能体

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