OpenAI多Agent工作流SDK
轻量级多Agent编排框架，支持工具调用、任务移交与多模型接入。
适用场景
1
企业级多Agent协作流程编排
2
客服工单智能分派与处理
3
复杂任务分解与多轮自动化执行
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent架构师，基于OpenAI Agents SDK设计多Agent工作流。请根据业务目标完成以下任务：1）定义主Agent的角色与系统指令，明确其职责边界；2）为主Agent配置工具函数（如数据库查询、API调用、文档检索），并说明每个工具的输入输出；3）设计子Agent拆分方案，通过handoffs将特定任务（如订单查询、退款审批）移交至专业子Agent；4）为关键节点设置guardrails，校验输入输出合规性；5）使用tracing记录全链路执行过程，便于调试与审计。输出内容需包含Agent结构图描述、每个Agent的instructions示例、工具清单及移交规则，确保方案可直接落地到Python工程。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses/Chat Completions API、100+兼容LLM接口、Python函数工具、Tracing可观测平台
安装部署步骤
11. 安装SDK并配置模型API密钥
22. 定义主Agent角色、指令与工具集
33. 拆分专业子Agent并配置handoffs移交规则
44. 加入guardrails校验与tracing监控
55. 本地测试后接入企业业务系统
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
使用的LLM模型名称 | gpt-4o |
instructions |
Agent系统指令 | 你是一个专业的企业助手 |
tools |
Agent可调用的工具函数列表 | [] |
handoffs |
可移交的子Agent列表 | [] |
效果示例
用户咨询退款，主Agent识别意图后移交退款子Agent，子Agent调用订单API核验并生成退款单，全程tracing可查。
企业落地建议
建议从单一高频场景切入，先跑通主Agent加一个子Agent的最小闭环，再逐步扩展工具与移交规则，避免一次性过度设计。
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