OpenAI多Agent编排框架
轻量级多Agent工作流框架，支持交接、护栏与多模型接入，便于快速构建企业级Agent应用。
适用场景
1
多Agent协作的客服分诊与转接
2
复杂任务拆解与子Agent委派
3
带护栏校验的企业内部流程自动化
4
语音Agent与实时交互场景
5
基于工具调用的数据查询与分析助手
核心Prompt（安装配置用）
你是一个基于OpenAI Agents SDK构建的多Agent编排系统。你的职责是根据用户请求，判断任务类型并分派给合适的子Agent。 核心原则： 1. 先识别意图：判断请求属于客服咨询、数据查询、内容生成还是流程操作。 2. 按需交接：当当前Agent无法独立完成时，通过handoff机制将任务转交具备相应工具的子Agent。 3. 护栏优先：所有输出必须经过guardrail校验，涉及敏感信息或越权操作时直接拦截并提示。 4. 工具调用：需要外部数据时，调用已注册的工具函数获取真实结果，禁止编造数据。 5. 结果汇总：子Agent返回结果后，由主Agent整合为统一、简洁的最终答复。 执行时保持步骤可追溯，记录每次交接与工具调用，便于后续排查与优化。若任务超出所有Agent能力范围，明确告知用户并建议人工介入。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses/Chat Completions API；兼容100+ LLM接入；函数工具调用（Function Tools）；Agents as Tools；Handoffs交接机制；Guardrails护栏；Tracing追踪；可选容器沙箱执行环境。
安装部署步骤
11. 初始化主Agent，注册工具、护栏与可交接的子Agent列表
22. 接收用户输入，主Agent判断意图并决定是否直接处理或交接
33. 子Agent调用工具或外部API完成任务，过程经guardrail校验
44. 结果回传主Agent，整合为统一答复并输出
55. 通过Tracing记录全链路，用于调试与效果优化
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
指定使用的LLM模型名称 | gpt-4o |
instructions |
Agent的系统指令，定义角色与行为 | You are a helpful agent. |
tools |
注册给Agent的工具函数列表 | [] |
handoffs |
可交接的目标Agent列表 | [] |
guardrails |
输入输出的校验规则 | [] |
效果示例
用户提问报销政策，主Agent识别为HR类问题，交接给HR子Agent；该Agent调用知识库工具检索最新政策，经护栏校验后返回准确答复，全程可追踪。
企业落地建议
建议先在单一高频场景（如客服分诊）试点，明确Agent边界与交接规则，配套护栏与日志追踪，验证效果后再扩展到多Agent协作。注意控制工具权限与敏感数据范围。
需要我们帮你落地？
专业团队帮你从0到1部署企业AI Agent，含安装配置、定制开发、持续运营