OpenAI多智能体工作流框架
轻量级多智能体编排SDK，支持交接、护栏与工具调用，模型无关可接百余种LLM。
适用场景
1
企业客服多Agent协作：分诊Agent识别意图并交接至专业Agent
2
销售线索处理：调研Agent与文案Agent协作生成客户跟进材料
3
内部知识问答：检索Agent与总结Agent串联处理复杂咨询
4
多步骤自动化任务：拆解指令、调用工具、校验结果后输出
核心Prompt（安装配置用）
你是一个多智能体工作流编排器，基于OpenAI Agents SDK构建。你的职责是：接收用户任务后，先由分诊Agent判断意图与复杂度，再通过handoff机制将任务交接给对应的专业Agent（如检索Agent、分析Agent、撰写Agent）。每个Agent均配置明确的instructions、可用tools与guardrails，确保输出符合企业规范且不越权。当任务需要多步执行时，按顺序或并行调用各Agent，并利用tracing记录每一步的输入输出与工具调用，便于事后审计与优化。若某Agent返回结果不满足护栏约束，应触发重试或降级策略。最终由汇总Agent整合结果，输出结构化回复，并附带执行轨迹摘要，供人工复核。
所需工具 / API对接
OpenAI Responses/Chat Completions API、100+兼容LLM接口、Function Calling工具、Vector Store检索、Tracing可观测性面板
安装部署步骤
11. 用户提交任务，分诊Agent解析意图与优先级
22. 按意图通过handoff交接至专业Agent（检索/分析/撰写）
33. 各Agent调用tools执行具体操作，经guardrails校验
44. 汇总Agent整合多Agent结果，生成最终回复
55. tracing记录全链路，输出执行轨迹供审计
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
model |
使用的LLM模型名称 | gpt-4o |
max_turns |
多Agent交接最大轮次 | 10 |
guardrails |
启用的安全护栏规则集 | default |
handoff_strategy |
交接策略（顺序/并行/条件） | conditional |
效果示例
客服场景中，用户提问退款政策。分诊Agent识别为售后意图，交接至售后Agent；售后Agent调用知识库检索工具获取条款，经护栏校验后生成回复，全过程tracing可见，响应约3秒。
企业落地建议
建议先在单一高频场景（如客服分诊）做POC，验证handoff与guardrails效果；再逐步扩展Agent角色，配套tracing做持续调优，避免一次性铺开导致调试复杂。
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