多智能体工作流编排框架
OpenAI推出的轻量级多Agent编排SDK，支持工具调用、交接与语音实时Agent。
适用场景
1
多Agent协作客服分流
2
销售线索自动跟进与交接待办
3
内容生产流水线（调研-写作-审校）
4
数据分析Agent链式调用工具
核心Prompt（安装配置用）
你是企业多智能体系统的编排专家。基于OpenAI Agents SDK，围绕业务目标设计Agent拓扑：先明确主Agent职责与指令，配置其工具集（函数调用、检索、外部API），再定义Guardrails校验输入输出安全边界，最后通过Handoffs将超范围请求委派给专职子Agent（如售后、报价、工单）。要求：1）每个Agent的instructions具体、可执行，避免含糊；2）工具签名清晰，参数与错误处理明确；3）对高风险操作（退款、改价、删除数据）加人工确认Guardrail；4）使用Tracing记录每步调用链，便于调试与审计。输出包含Agent清单、职责边界、工具映射、交接规则与测试用例。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses/Chat Completions API、100+兼容LLM、函数调用工具、Tracing追踪面板、可选容器沙箱执行环境
安装部署步骤
1定义主Agent指令与目标
2配置工具与Guardrails安全校验
3设置Handoffs委派专职子Agent
4通过Tracing验证调用链并调优
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
主模型名称 | gpt-4o |
tools |
注册的函数工具列表 | [] |
handoffs |
可委派的子Agent映射 | [] |
guardrails |
输入输出校验规则 | 基础安全校验 |
效果示例
用户咨询退款，主Agent识别意图后经Guardrail确认金额，自动交接给售后子Agent查订单并生成退款单，全链路可在Tracing中回放。
企业落地建议
先选1个高频场景做POC，用Handoffs拆分职责，务必加人工确认Guardrail与Tracing审计，再逐步扩展子Agent。
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