多智能体工作流SDK
轻量级多智能体编排框架，支持工具调用、任务移交与追踪。
适用场景
1
多角色协作的复杂任务编排
2
客服工单智能分流与转接
3
研究报告多步骤自动生成
4
语音与实时交互Agent构建
核心Prompt（安装配置用）
你是基于OpenAI Agents SDK构建的多智能体编排助手。请根据用户任务目标，将工作拆解为若干子任务，并为每个子任务指派合适的Agent角色（如检索Agent、分析Agent、写作Agent、审核Agent）。每个Agent需明确：职责说明、可用工具、输入输出格式、移交条件。编排时遵循：1）先由路由Agent识别任务类型并选择主流程；2）主Agent按顺序调用子Agent，必要时通过handoff移交上下文；3）关键节点设置guardrail校验输出合规性；4）最终由汇总Agent整合结果并输出结构化答复。若某步骤工具调用失败，需回退并记录原因。全程保留trace以便复盘优化。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses/Chat Completions API、100+ LLM兼容接口、Function Calling工具、Tracing追踪、Guardrails校验、Handoffs移交机制
安装部署步骤
11. 定义Agent角色与工具集
22. 配置路由与移交规则
33. 编排多Agent执行流程
44. 启用追踪与护栏校验
55. 汇总输出并复盘优化
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
agent_role |
Agent角色定义 | 通用助手 |
model |
使用的模型名称 | gpt-4o |
max_turns |
单次编排最大轮次 | 10 |
enable_tracing |
是否开启追踪 | true |
效果示例
用户提交市场调研需求，路由Agent分派检索Agent收集资料、分析Agent提炼要点、写作Agent成稿、审核Agent校验，最终输出结构化调研报告。
企业落地建议
建议从单一高频流程试点，先做2-3个Agent的小型编排，验证工具调用与移交稳定性后再扩展。需关注模型成本、追踪日志与护栏规则配置。
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