Manual de Incorporación de Agentes de OpenAI

Estado de forma permanente

Los comandos a continuación ejercen solo los contratos generados actuales. No ejercen el modelo de condición y evidencia permanente PF-01/PF-02, y los artefactos resultantes no pueden establecer soporte de perfil inicial o preparación para lanzamiento. El contrato LLM permanente está documentado en llm_native_playbook.md; sus proyecciones ejecutables siguen siendo trabajo PF-09.

Propósito

Este manual es la ruta de incorporación prioritaria en corrección para nuevos equipos que utilizan OpenAI Agents con Decision Gate.

La preparación del arnés de incorporación se basa en sus verificaciones determinísticas nombradas y la validez de los artefactos, no en el tiempo calendario transcurrido. Pasar este manual no califica un perfil de despliegue en producción ni cierra las brechas de compromiso distribuido, residencia o entrega de efectos dDecision Gate.

Entradas Canónicas

• Contrato de protocolo: Docs/guides/llm_native_playbook.md
• Paquete de fixture de incorporación: examples/agentic/onboarding/basic
• Referencia de ciclo de vida: examples/python/basic_lifecycle.py
• Evidencia del sistema: system-tests/src/suites/monotone_dag.rs

Flujo de extremo a extremo

1. Descubrimiento de capacidades:
   • leer los recursos de herramienta/esquema generados;
   • inspeccionar las autoridades de adquisición local configuradas exactas;
   • no inferir la capacidad de red/proveedor no disponible del transporte MCP.
2. Artefactos de autoría:
   • claim_inventory
   • capability_matrix
   • claim_condition_map
3. Bucle rápido:
   • decision_gate_schemas_register
   • decision_gate_scenario_precheck_stage
4. Límite en vivo:
   • decision_gate_scenario_define
   • decision_gate_scenario_start
   • decision_gate_scenario_open_stage
   • decision_gate_scenario_evaluate_stage
5. Verificación:
   • decision_gate_runpack_export
   • decision_gate_runpack_verify

Libro de ejecución

1. Iniciar el punto final Decision Gate MCP.
2. Asegúrate de que las dependencias del adaptador de OpenAI Agents estén instaladas.
3. Ejecuta el bucle de incorporación:

bash scripts/adapters/adapter_tests.sh --frameworks=openai_agents --validate

4. Inspeccionar el JSON de salida en busca de artefactos requeridos y estado de verificación.

Aceptación de Corrección

Este ejercicio de incorporación limitado se completa solo si todas las verificaciones pasan:

1. Los artefactos obligatorios están presentes y son estructuralmente válidos:
   • claim_inventory
   • capability_matrix
   • claim_condition_map
   • enforcement_verdict
2. El run exacto alcanzado llega al estado aceptado completed.
3. runpack_verify.status es passed.
4. Los escenarios de bloqueo emiten razones de bloqueo explícitas.

El resultado público de runpack_verify revalida la ley del escenario y la evidencia retenida reconstruible a través de constructores hostiles antes de reproducir la historia aceptada. No prueba por sí mismo hechos de origen no retenidos, compromiso distribuido, entrega, vinculación externa o no repudio.

Taxonomía de Fallos

Clasificar fallos en grupos deterministas:

• capability_mismatch
• schema_mismatch
• comparator_or_type_mismatch
• evidence_policy_unsatisfied
• runpack_verify_failed

No utilice un bucket unknown no clasificado para decisiones de lanzamiento.