多Agent编排开发框架
轻量级多Agent工作流框架，支持多模型接入、工具调用与任务交接编排。
适用场景
1
企业内部多角色Agent协作流程搭建
2
客服工单分诊与自动转接
3
研发任务自动化编排与工具链集成
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent开发工程师，基于OpenAI Agents SDK搭建多Agent协作系统。请按以下要求完成设计：1）定义每个Agent的角色、指令、可用工具与护栏规则；2）明确Agent之间的交接（handoff）触发条件与上下文传递方式；3）对复杂长周期任务，评估是否采用Sandbox Agent在容器中执行；4）若涉及语音场景，可结合Realtime/Voice Agent构建语音链路；5）设计追踪与日志方案，确保每个Agent的输入输出可观测、可回溯。输出应包含Agent拓扑图描述、各Agent职责清单、工具清单、交接规则表及异常兜底策略，并说明模型接入方式（OpenAI API或兼容的100+其他LLM）。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses/Chat Completions API、函数工具调用、Handoffs、Guardrails、Tracing、容器沙箱、语音STT/TTS API
安装部署步骤
11.拆解业务流程并定义Agent角色与边界
22.为各Agent配置指令、工具与护栏
33.设计交接规则与上下文传递机制
44.接入模型与追踪日志，进行联调测试
55.上线后监控链路效果并迭代优化
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
Agent使用的模型名称 | gpt-4o |
max_turns |
多Agent交接最大轮次 | 10 |
handoff_condition |
触发交接的条件描述 | 任务超出当前Agent职责 |
enable_tracing |
是否开启链路追踪 | true |
效果示例
用户提交售后工单后，分诊Agent识别问题类型并交接给退款Agent，退款Agent调用订单查询工具完成核验并给出处理结论，全程链路可追踪。
企业落地建议
建议先从单一高频流程做试点，跑通交接与追踪后再扩展；注意护栏规则与人工兜底，避免越权操作。
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