openai-agents-js: A Lightweight Framework for Multi-Agent Workflows and Voice Agents
This repository profile is provided by osrepos.com, an open source repository discovery platform.

Summary
The OpenAI Agents SDK for JavaScript/TypeScript is a powerful, lightweight, and provider-agnostic framework designed for building complex multi-agent workflows. It enables developers to create sophisticated AI applications, including real-time voice agents, by orchestrating multiple LLMs with tools, guardrails, and dynamic handoffs. This SDK streamlines the development of intelligent systems, offering robust features for tracing, debugging, and integrating human-in-the-loop processes.
Repository Information
Topics
Click on any tag to explore related repositories
Use at your own risk
OSRepos shares public repositories for knowledge and discovery only. Any installation, execution, configuration, or use of code from these repositories is the user's own responsibility. Always review the repository, source code, dependencies, licenses, and security implications before running or installing anything. OSRepos is not responsible for issues, damages, or losses resulting from third-party repositories.
Introdução
O openai-agents-js é o SDK oficial da OpenAI para a construção de fluxos de trabalho multi-agente e agentes de voz em JavaScript/TypeScript. Este framework leve e poderoso é agnóstico em relação ao provedor, suportando as APIs da OpenAI e outras. Ele foi projetado para simplificar a orquestração de múltiplos LLMs, permitindo a criação de sistemas complexos com agentes configurados com instruções, ferramentas, guardrails e transferências de controle (handoffs).
Os conceitos centrais incluem:
- Agentes: LLMs configurados com instruções, ferramentas, guardrails e handoffs.
- Handoffs: Chamadas de ferramentas especializadas para transferir o controle entre agentes.
- Guardrails: Verificações de segurança configuráveis para validação de entrada e saída.
- Tracing: Rastreamento integrado de execuções de agentes para visualização, depuração e otimização de fluxos de trabalho.
Instalação
Para começar a usar o OpenAI Agents SDK, você pode instalá-lo via npm:
npm install @openai/agents zod@3
Ambientes suportados incluem Node.js 22 ou posterior, Deno e Bun. Há também suporte experimental para Cloudflare Workers com nodejs_compat ativado.
Exemplos
O SDK oferece uma variedade de exemplos para demonstrar suas capacidades. Aqui está um exemplo básico de "Hello World" para criar um agente simples:
import { Agent, run } from '@openai/agents';
const agent = new Agent({
name: 'Assistant',
instructions: 'You are a helpful assistant',
});
const result = await run(
agent,
'Write a haiku about recursion in programming.',
);
console.log(result.finalOutput);
// Code within the code,
// Functions calling themselves,
// Infinite loop's dance.
O diretório examples/ no repositório GitHub contém exemplos mais completos, incluindo uso de ferramentas, handoffs, agentes de voz em tempo real, paralelização e integração de "human-in-the-loop".
Porquê usar
O openai-agents-js é uma escolha excelente para desenvolvedores que buscam construir aplicações AI avançadas devido às suas características robustas:
- Fluxos de trabalho multi-agente: Componha e orquestre múltiplos agentes em um único fluxo de trabalho.
- Integração de ferramentas: Chame ferramentas/funções de forma transparente a partir das respostas do agente.
- Handoffs dinâmicos: Transfira o controle entre agentes dinamicamente durante uma execução.
- Agentes de voz em tempo real: Construa agentes de voz em tempo real usando WebRTC ou WebSockets.
- Rastreamento e depuração: Rastreamento integrado para visualizar e depurar execuções de agentes.
- Guardrails: Validação de entrada e saída para segurança e confiabilidade.
- Human-in-the-Loop: Integre aprovação ou intervenção humana em fluxos de trabalho.
- Suporte a modelos mais amplos: Use modelos não-OpenAI através do adaptador Vercel AI SDK.
Links
- Repositório GitHub: https://github.com/openai/openai-agents-js
- Documentação Oficial: https://openai.github.io/openai-agents-js
Related repositories
Similar repositories that may be relevant next.

AgentFS: The Filesystem Designed for AI Agents and Their State Management
September 5, 2026
AgentFS is an innovative filesystem specifically engineered for AI agents, providing robust storage abstractions. It leverages SQLite to offer auditability, reproducibility, and portability for agent states, tool calls, and file operations. This solution simplifies debugging, analysis, and deployment of AI agents by encapsulating their entire runtime into a single, queryable database file.

CQ: An Open Standard for Shared Agent Learning by Mozilla.ai
September 5, 2026
CQ is an open standard designed to prevent AI agents from repeatedly making the same mistakes by enabling them to persist, share, and query collective knowledge. It facilitates a structured exchange of ideas, allowing agents to learn from each other's experiences and accelerate development. This system helps agents avoid redundant debugging and discover solutions more efficiently.

Agent Sandbox: Secure Local Development for AI Coding Agents
August 17, 2026
Agent Sandbox provides a robust and secure local development environment specifically designed for collaborating with AI coding agents. It ensures minimal filesystem access, configurable network egress policies, and secure secret injection, protecting your local machine from potentially risky agent operations. This project supports various AI agents and integrates seamlessly with both CLI and popular IDE devcontainer setups.

FastMCP: The Pythonic Framework for Model Context Protocol Applications
August 11, 2026
FastMCP is a robust, Pythonic framework developed by PrefectHQ, designed to simplify the creation of Model Context Protocol (MCP) servers and clients. It provides a comprehensive application framework for connecting Large Language Models (LLMs) to tools and data, handling complexities like schema generation, validation, and protocol lifecycle. As the standard framework for MCP, FastMCP empowers developers to build powerful LLM-integrated applications efficiently.
Source repository
Open the original repository on GitHub.
25 counted GitHub visits