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OpenAI: 运行助手操作

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Updated: 2025/04/30

OpenAI: 运行助手操作

OpenAI：运行助手操作使用 OpenAI 的助手 API (v2) 在您自己的应用程序中构建 AI 助手。助手拥有指令，并可以利用模型、工具和知识来回应用户的查询。 v2 助手 API 目前支持三种类型的工具：代码解释器、文件搜索和函数调用。

先决条件

您必须拥有机器人创造程序角色才能在自动化中使用 OpenAI 运行助手操作。
确保您拥有发送请求所需的凭据，并在调用任何 OpenAI 操作之前包含 OpenAI: 身份验证操作。
理解助手的局限性： 了解助手的能力和局限性有助于您设定现实的期望。

此示例展示了如何在 OpenAI 运行助手操作中加载一个现有的助手并获得适当的响应。如果您有兴趣学习如何创建自己的助手，请参阅 OpenAI Create Assistant。

过程

在 Automation Anywhere Control Room 中，导航到操作窗格，选择生成式 AI > OpenAI，拖动 OpenAI: 运行助手，并将其放置在画布上。
输入或选择以下字段：
1. 单击加载助手，以选择现有的助手。您需要使用 API 密钥进行身份验证（请参阅 OpenAI: 身份验证操作）。
  1. 连接到 Open AI 出现。您可以通过在凭据选项卡中保存的凭据输入 API 密钥，或者选择不安全字符串选项卡直接粘贴 API 密钥。
  2. 助手 ID 字段中显示了所选助手的助手 ID。
  注：在选择助手之前了解其局限性对于获得流畅的用户体验至关重要。想象一下请求航班预订，却发现助理无法访问预订系统。通过事先熟悉助手的功能，您可以避免此类令人沮丧的情况。
2. 输入一个消息，供模型生成回复使用。
  
  注：
  运行助手操作会保留同一会话中前一个操作的结果。如果您连续调用运行助手操作，助理会记住同一线程中对话的上下文，并能将随后的信息与之前的信息联系起来。然而，一旦会话结束，此对话记录将被清除。每个新会话都会创建一个新线程。
3. 输入会话名称以将会话限制为当前会话。使用与身份验证操作中相同的名称。
4. 要管理可选参数，请在显示更多选项下选择是以添加其他参数，例如：模型、说明、附加说明、文件和元数据。您还可以启用代码解释器、文件搜索或功能选项，以扩展助手的功能，并使其能够执行更复杂的任务。有关这些可选参数的信息，请参阅 OpenAI Create Run。
  注：通过选择这些可选参数来定义模型（例如：gpt-4o）、指令等，可以通过覆盖其默认设置来微调助手的行为。
  - 代码解释器： 使助手能够执行自定义的 Python 代码，方便数据处理、逻辑集成和自动化任务。例如
  - 文件搜索： 允许助手从外部来源搜索和处理信息，丰富对话并提供上下文相关的回复。
  - 函数： 允许助手从外部来源搜索和处理信息，丰富对话并提供上下文相关的回复。
5. 将响应保存到变量。在此示例中，响应被保存到字符串变量 str_asst_Response 。输出是一个 JSON，以下是上述运行的示例输出：
```
{ "metadata":{ }, "data":[ { "role":"助手"，"content":[ { "type":"文本"，"text":{ "value":"纽约是一个繁华的大都市，被称为“苹果大都市”，以其标志性的天际线、文化多样性以及作为全球主要金融、娱乐和文化中心的地位而闻名。", "annotations":[ ] } } ] } ], "status":"完成" }
```

代码解释器：

以下示例演示了如何在启用代码解释器的情况下使用助手生成斐波那契数列的前八项。

上述自动化的响应如下：

{ "metadata": {}, "data": [ { "role": "助手"，"content": [ { "type": "文本"，"text": { "value": "斐波那契数列的前 8 项是：\n\n\\[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13\\]", "annotations": [] } } ] }, { "role": "助手"，"content": [ { "type": "文本"，"text": { "value": "斐波那契数列是一个数字序列，其中每个数字是前两个数字之和，从 0 和 1 开始。 让我们生成斐波那契数列的前8项。", "annotations": [] } } ] } ], "status":"完成" }

文件搜索：

以下示例演示了如何在启用文件搜索的情况下使用助手。在这种情况下，助手会读取附件文件以生成回复。

上述自动化的响应如下：

{ "metadata": {}, "data": [ { "role": "助手"，"content": [ { "type": "文本"，"text": { "value": "以下是附加文件中列出的假期：\n\n1. 元旦 \n 2。 马丁·路德·金 纪念日 \n 3。 总统日 \n 4。 阵亡将士纪念日 \n 5。 独立日 \n 6。 劳动节\n7。 哥伦布日 \n 8。 退伍军人节 \n 9。 感恩节 \n 10。 圣诞节 \n \n 这些假期在附加的文件中找到。", "annotations": [] } } ] } ], "status": "完成" }

注：

要上传多个文件，您可以添加文件 ID 列表。这些文件 ID 是分配给使用 OpenAI 上传的文件的唯一标识符。有关在助手中上传和检索文件的更多信息，请参阅 OpenAI Files Operations。
上传到 OpenAI 的 Control Room 文件或桌面文件可以在 OpenAI 存储中找到。

OpenAI 运行助手多个文件 ID

函数：

以下示例演示了如何使用带有函数的助手。在这种情况下，假设您希望您的助手获取天气信息。通过提供一个名为 get_weather 的新函数（以及描述和参数），您为助手配备了这一新技能。

{ "name": "获取天气"，"description": "确定我所在位置的天气"，"parameters": { "type": "对象"，"properties": { "location": { "type": "字符串"，"description": "城市和州，例如：旧金山，加利福尼亚" }，"unit": { "type": "字符串"，"enum": [ "摄氏"，"华氏" ] } }，"required": [ "位置" ] } }

以下图像后的 JSON 输出突出显示了助手的状态为 requires_action。这表明助手正在等待您的指示以继续进行。您现在可以利用 OpenAI：运行助手功能操作来指导助手如何使用新引入的 get_weather 函数，并根据检索到的数据制定适当的响应。

上述自动化的响应如下：

{ "data":{ "thread_id":"thread_Sizn8HNIKH5NzDYXQ61n05RC", "tool_calls":[ { "id":"call_wCWp3g9fdWLszmSvUMqglyW5", "type":"function", "function":{ "name":"get_weather", "arguments":"{\"location\":\"Chicago, IL\"}" } } ], "id":"run_MBq3pioUk9K0NaREPOIY4qFG" }, "status":"requires_action" }

您可以使用 JSON 中的线程 ID、调用 ID 和运行 ID 调用 OpenAI：运行助手功能操作。

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