OpenAI Agents SDKの本を選ぶときは、APIの基礎から実装・運用まで、どこを学びたいか迷いますよね。
掲載書には、ツールやメモリー、RAG、マルチエージェント構成などを扱うものもあります。
今回は、Agents SDK関連の6冊を、価格と書名に示されたテーマとともにご紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主なテーマ | 参考価格 |
|---|---|---|
OpenAI Agents SDK MCP AIエージェント開発 | Agents SDK・MCP・AIエージェント開発 | 3,960円(2026-11-03時点) |
Building Agents with OpenAI Agents SDK(English Edition) | SDKの機能(ツール、メモリー、RAG、マルチエージェント、トレース、ハンドオフ)と実践プロジェクト | 4,558円(2026-11-03時点) |
OpenAI API 徹底解説:Responses API・Realtime API・Agents SDK | Responses API・Realtime API・Agents SDK | 499円(2026-11-03時点) |
OpenAI Agents SDKで学ぶAIエージェント設計・実装 | CSV分析、Multi-Agent、FastAPI、Docker、AWS運用 | 1,250円(2026-11-03時点) |
OpenAI Agents SDK 移行ガイド 2026 | Agent Builder終了に備える評価・トレース・承認フロー | 980円(2026-11-03時点) |
Production AI Agents with the OpenAI Agents SDK(English Edition) | サンドボックス、ハーネス、サブエージェント | 1,650円(2026-11-03時点) |
OpenAI Agents SDK MCP AIエージェント開発
OpenAI Agents SDKとMCPをテーマにしたAIエージェント開発を学びたい方には、本書がおすすめです。

Building Agents with OpenAI Agents SDK(English Edition)
OpenAI Agents SDKを使い、実践的なAIエージェントを作りながら学びたい方には、本書がおすすめです。ツールやメモリー、RAG、マルチエージェント処理などを扱い、サポートや請求書処理、データ分析のエージェントを題材にしています。対象読者は初級から中級の技術的背景を持つ方で、使用要件にはPython 3.10以上、Windows・macOS・LinuxのいずれかとOpenAI APIキーが挙げられています。英語版の書籍です。

OpenAI API 徹底解説:Responses API・Realtime API・Agents SDK
Responses API・Realtime API・Agents SDKを扱う開発ガイドを探している方には、本書がおすすめです。

OpenAI Agents SDKで学ぶAIエージェント設計・実装
CSV分析からAWS運用まで、OpenAI Agents SDKを使ったAIエージェント開発の流れを学びたい方には、本書がおすすめです。商品名には、Multi-Agent、FastAPI、Dockerを扱う実践ガイドとあります。

OpenAI Agents SDK 移行ガイド 2026
Agent Builderの終了に備え、OpenAI Agents SDKへの移行を学びたい方には、本書がおすすめです。評価・トレース・承認フローを扱う実践ガイドです。

Production AI Agents with the OpenAI Agents SDK(English Edition)
OpenAI Agents SDKを使ったエージェントを、本番環境への展開まで見据えて学びたい方には、本書がおすすめです。サンドボックスから本番環境へのデプロイを扱い、サブエージェントのルーティングやセッション、トレーシング、本番運用などがテーマです。

目的に合わせた本の選び方
- Agents SDKとMCPをテーマにしたAIエージェント開発を学びたい人
- Agents SDKの機能を実践プロジェクトで学びたい人
- Responses API・Realtime API・Agents SDKを扱う開発ガイドを探している人
- CSV分析からMulti-Agent、FastAPI、Docker、AWS運用まで学びたい人
- Agent BuilderからAgents SDKへの移行を学びたい人
- サンドボックスから本番環境への展開やサブエージェントを学びたい人
Amazon の PC をスコア化してみた
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