OpenAI多Agent工作流框架
轻量级多Agent编排框架，支持工具调用、任务交接与语音代理，模型厂商无关。
适用场景
1
企业内部多Agent协作任务编排
2
客服工单智能分派与转接
3
语音客服与实时对话代理
4
研发团队快速搭建Agent原型
核心Prompt（安装配置用）
你是一名企业AI Agent编排专家。请基于OpenAI Agents SDK设计一个多Agent工作流：首先定义主控Agent的职责与指令，明确其可调用的工具集（如检索、计算、外部API）；其次拆分出若干子Agent（如查询Agent、审核Agent、执行Agent），通过handoffs机制定义转接条件与上下文传递规则；再次为每个Agent配置guardrails，限制越权操作与敏感输出；最后接入追踪（tracing）用于调试与审计。要求说明各Agent的instructions、工具绑定、交接触发条件，以及异常回退策略，输出可直接落地的配置方案。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses/Chat Completions API、兼容的100+ LLM接口、函数工具调用、handoffs、guardrails、tracing、语音STT/TTS服务
安装部署步骤
11. 定义主控Agent与子Agent职责及instructions
22. 为各Agent绑定工具与guardrails
33. 配置handoffs转接条件与上下文传递
44. 接入tracing进行调试与审计
55. 测试异常回退并上线迭代
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 |
max_turns |
单次会话最大轮次限制 | 10 |
handoff_condition |
子Agent转接触发条件 | 任务类型匹配 |
效果示例
用户提交售后工单，主控Agent识别意图后转交查询Agent查订单，再交审核Agent判定退款，全程自动流转并记录追踪日志。
企业落地建议
建议先在单一业务场景（如工单分派）做小范围验证，重点配置guardrails与人工兜底，验证稳定后再扩展多Agent协作。
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