Как собрать агентную систему на OpenAI API: планировщик, исполнитель и критик

Пошаговое руководство показывает, как на OpenAI API собрать агентную ИИ‑систему с разделением ролей — планировщик, исполнитель с инструментами и критик — и подключить безопасные утилиты (калькулятор, мини‑KB, поиск и извлечение JSON).

Пошаговое руководство демонстрирует, как на базе OpenAI API сконструировать продвинутую агентную систему, разделив её на три специализированные роли: планировщик, исполнитель с доступом к инструментам и критик. Такое архитектурное разграничение стратегии, действий и проверки качества упрощает отладку и делает поведение агентов более предсказуемым — важный эффект при переносе прототипов между средами и при совместной разработке. В примере кода показана установка OpenAI SDK и минимальные импорты, удобные для воспроизведения в Colab, а также приём скрытого ввода ключа через getpass, который устанавливает переменную окружения OPENAI_API_KEY. На базе этого создаётся клиент OpenAI и фиксируется модель через MODEL = "gpt-5.2". регулярных выражений и json.loads).

Авторы подчёркивают, что явное разделение на планирование, исполнение и самокритику вместе со структурированными, легко проверяемыми утилитами отражает текущую практику разработки агентных прототипов. Практический эффект описанного подхода заключается в надёжном выполнении численных расчётов, извлечении релевантных инструкций из локальной базы знаний, формировании структурированных выходов и сохранении артефактов как deliverables. Использование скрытого ввода ключа и единой точки задания модели повышает безопасность и воспроизводимость прототипов.