多智能体编排开发框架
轻量级多智能体工作流框架，支持工具调用、任务交接与语音实时Agent开发。
适用场景
1
企业多智能体协作系统搭建
2
客服工单自动分流与处理
3
语音助手与实时对话应用
核心Prompt（安装配置用）
你是企业级多智能体系统架构师。请基于OpenAI Agents SDK设计一套面向[业务场景]的多Agent协作方案。要求：1）定义主Agent与子Agent的职责边界，明确哪些任务由单一Agent完成、哪些需要Handoff交接；2）为每个Agent配置instructions、可调用工具（tools）和输入输出护栏（guardrails）；3）设计Agent间的任务交接规则与失败回退机制，避免循环委派；4）如需长周期任务，配置Sandbox Agent并定义容器执行环境；5）如涉及语音交互，补充Realtime/Voice Agent的STT-Agent-TTS管线设计；6）输出可运行的Python代码骨架，包含Agent初始化、工具注册与运行入口。请优先保证可观测性与可调试性。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses API或Chat Completions API、100+兼容LLM、自定义Function工具、Guardrails校验、Sandbox容器、Realtime语音API
安装部署步骤
11. 定义主Agent的instructions、工具与护栏
22. 注册子Agent并配置Handoff交接规则
33. 设置输入输出校验与失败回退逻辑
44. 按需接入Sandbox或Realtime语音能力
55. 运行工作流并跟踪调试链路
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
底层模型名称 | gpt-4o |
instructions |
Agent系统指令 | You are a helpful agent. |
tools |
可调用工具列表 | [] |
handoffs |
可交接的子Agent | [] |
效果示例
输入用户工单，主Agent识别意图后交接给售后子Agent，子Agent调用订单查询工具并生成回复，全流程自动完成且可追踪。
企业落地建议
先从单一高频场景试点，明确Agent职责边界；优先验证Handoff与护栏逻辑，再逐步扩展多Agent协作。
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