行业必读丨OpenAI 最新报告：构建 Agents 最佳实践

OpenAI 最近发布了三份针对企业客户的研究报告，本次挑选了其中的「A Practical guide to building AI Agents」一篇进行了翻译。

除非已经是 Agent 资深开发大佬，否则强烈建议 AI 行业的大家都来读一下这篇报告。

Agent 和 Workflow 的区别和分别的使用场景？什么时候用单智能体系统，什么时候用多智能体系统？简单代码如何实现各类功能？多智能体系统有哪些设计模式？如果保证 Agent 的各项安全？等等问题 OpenAI 都做了通俗的表达。

注：本文章基于 Coze Space 翻译，特工们精校而成。以上三份英文原文件可以加入我们的 ima 知识库免费获取，后续会更新剩下两篇的精校翻译。

以下为正文：

引言

大语言模型处理复杂多步骤任务的能力日益增强。推理、多模态和工具调用等方面的进展，催生了一类由大语言模型驱动的新型系统——Agent。

本指南专为探索如何构建首个 Agent 的产品和工程团队而设计，它将众多客户部署案例中的见解，提炼为实用且可操作的最佳实践。其中涵盖了 Agent 框架、设计 Agent 逻辑和编排模式，以及确保 Agent 安全、可预测且高效运行的最佳实践。

阅读本指南后，你将具备开始构建首个 Agent 所需的基础知识。

什么是 Agents？

传统软件可帮助用户简化和自动化工作流，而 Agent 则能高度自主地代表用户执行相同的工作流。

Agent 是能够代表你独立完成任务的系统。

Workflow 是为实现用户目标而必须执行的一系列步骤，这些目标可以是解决客户服务问题、预订餐厅、提交代码更改或生成报告等。

集成了大语言模型但未用其控制工作流执行的应用——如简单的聊天机器人、单轮大语言模型或做情感分类任务——不属于 Agent 。

更具体地说，Agent 具备以下核心特征，使其能够可靠且一致地代表用户执行任务：

第一，它利用大语言模型来管理工作流的执行并做出决策。它能识别工作流何时完成，并在需要时主动纠正自己的行动。若执行失败，它可以停止执行并将控制权交还给用户。

第二，它可以访问各种工具，以便与外部系统进行交互——既可以收集上下文信息，也可以采取行动——并根据工作流的当前状态，动态选择合适的工具，始终在明确界定的约束范围内运行。

何时需要构建 Agent？

构建 Agent 需要重新思考系统如何做出决策，以及如何处理复杂任务。与传统自动化不同， Agent 特别适合那些传统的确定性的和基于规则的方法难以发挥作用的工作流。

以交易风险识别为例。传统系统像是“打勾清单”，只要交易满足某些固定条件，就标记为异常。而大语言模型驱动的 Agent，更像一位老练的调查员——它会结合上下文、观察细节，即使没有违反明确规则也能识别可疑活动。这种细致的推理能力正是 Agent 能够有效处理复杂、模糊情况的原因所在。

在评估 Agent 在哪些方面可以创造价值时，应优先考虑那些以往难以实现自动化的工作流，尤其是传统方法遇到阻碍的领域：

1. 复杂决策：涉及细节的判断、例外情况或上下文敏感决策的工作流，例如客户服务工作流中的退款审批。

2. 难以维护的规则：由于规则非常广泛且复杂而变得难以管理的系统，更新成本高或容易出错，例如进行供应商安全审查。

3. 严重依赖非结构化数据：涉及解释自然语言、从文档中提取含义或与用户进行对话交互的场景，例如处理家庭保险理赔。

在决定构建 Agent 之前，要确保你的用例能够明确满足这些标准。否则，确定性解决方案可能就足够了。

Agents 设计基础

从最基本的形式来看， Agent 由三个核心组件组成：

1. 模型：驱动 Agent 推理和决策的大语言模型。

2. 工具：Agent 可以用来采取行动的外部函数或 API。

3. 指令：明确界定 Agent 行为的准则和约束。

以下是使用 OpenAI 的 Agent 软件开发工具包（SDK）时在代码中的体现。你也可以使用自己喜欢的库或从头开始实现相同的概念。

选择模型

不同的模型在任务复杂性、延迟和成本方面各有优劣。正如我们将在接下来的编排部分看到的，你可能需要考虑为工作流中的不同任务使用多种模型。

并非每个任务都需要最强大的模型——简单的检索或意图分类任务可以由较小、速度更快的模型处理，而像决定是否批准退款这样的复杂任务可能需要更强大的模型。

一种有效的方法是，先用最强大的模型为每个任务构建 Agent 原型，看看它最好的表现能做到什么程度。然后，尝试用较小的模型替换，看看是否仍能达到可接受的结果。这样，你不会过早限制 Agent 的能力，还能找出较小模型在哪些方面成功或失败。

总之，选择模型的原则很简单：

1. 建立评估机制以确定性能基线。

2. 专注于使用现有最佳模型达到你的准确性目标。

3. 在可能的情况下，用较小的模型替换较大的模型，以优化成本和延迟。

定义工具

工具通过使用底层应用或系统的 API 来扩展 Agent 的能力。它们一般是通过各种系统和应用提供的 API，帮智能体调用功能、获取数据。如果一些老系统没有 API，那智能体也可以用“模拟人操作”的方式，比如点网页、填表单，就像人一样去使用系统。

每个工具都应该有标准化的定义，以便在工具和 Agent 之间实现灵活的多对多关系。文档完善、经过充分测试且可复用的工具可以提高可发现性、简化版本管理并避免重复定义。

一般来说，Agent 需要三种类型的工具：

例如，使用 Agent SDK 时，你可以按以下方式为上述定义的 Agent 配备一系列工具：

随着所需工具数量的增加，可以考虑将任务分配给多个 Agent（请参阅编排部分）。

配置指令

高质量的指令对于任何由大语言模型驱动的应用都至关重要，对于 Agent 来说尤其如此。清晰的指令可以减少歧义，提高 Agent 的决策能力，从而使工作流执行更加顺畅，减少错误。

Agent 指令的最佳实践：

1. 利用现有文档：在整理流程模板时，可以直接参考你现有的操作手册、客服话术或公司政策文档，把它们改写成适合大模型理解的版本。

2. 用提示词给 Agent 分解任务：从密集的资源中提供更小、更清晰的步骤有助于减少歧义，使模型更好地遵循指令。

3. 定义明确的行动：确保流程模板中的每个步骤都对应一个特定的行动或输出。例如，一个步骤可能指示 Agent 向用户询问订单号或调用 API 以检索账户详细信息。明确行动可以减少解释错误的空间。

4. 考虑特殊情况（Corner Case）：在真实使用中，用户经常会提供不完整的信息，或者问一些意料之外的问题，这时系统就需要做出判断：下一步该怎么走。一个设计良好的流程，应该提前考虑这些“常见偏差”或“异常情况”，并在指令里说明：如果遇到这种情况，可以怎么处理——比如加入条件判断，或者设置一个“备用步骤”，在缺少某项信息时也能继续运行。

你可以使用先进的模型，如 o1 或 o3 – mini，从现有文档中自动生成指令。以下是一个说明这种方法的示例 Prompt：

编排

在具备了基础组件之后，可以考虑编排模式，以使 Agent 能够有效地执行工作流。

虽然直接构建具有复杂架构的完全自主的 Agent 很有吸引力，但客户通常通过渐进式方法取得更大的成功。

一般来说，编排模式分为两类：

1. 单智能体系统：由一个配备了适当工具和指令的模型在循环中执行工作流。

2. 多智能体系统：在多个互相协调的 Agent 之间执行工作流。

让我们详细探讨每种模式。

单智能体系统

单个 Agent 可以通过逐步添加工具来处理许多任务，这样可以控制复杂性，简化评估和维护。每个新工具都能扩展其能力，而不会过早地一定要编排多个 Agents。

每个编排方法都需要“运行”的概念，通常实现为一个循环，让智能体一直运行，直到满足退出条件。常见的退出条件包括工具调用、特定的结构化输出、错误或达到最大轮数。

例如，在 Agents SDK 中，使用 `Runner.run()` 方法启动 Agent，该方法会循环执行，直到满足以下条件之一：

1. 调用了最终输出的工具，由特定的输出类型定义。

2. 模型返回了没有任何工具调用的响应（例如，直接的用户消息）。

示例用法：

这种循环概念是 Agent 功能的核心。在多智能体系统中，可以有一系列的工具调用和 Agent 之间的交接，但允许模型运行多个步骤，直到满足退出条件。

一种在不使用多 Agent 架构的前提下，管理复杂流程的有效方法，就是使用提示词模板（prompt templates）。与其为每一个具体场景都写一套新的提示，不如使用一套通用的基础模板，然后通过填写不同的“变量”来适配不同需求。

这种做法非常灵活，能够适应多种上下文，而且大大降低了维护成本和测试难度。当有新的使用场景出现时，只需要更新变量，而不必从头重写整个流程。

何时考虑使用多智能体系统？

我们的一般建议是：优先充分发挥单智能体系统的能力。

虽然引入多个 Agents 有助于更清晰地划分任务概念，但也会带来额外的复杂度和系统开销，因此在多数情况下，一个 Agent 配合合适的工具就已足够。

不过，在面对流程复杂度较高的场景时，将提示词和工具合理拆分到多个 Agents 中，可以显著提升系统的性能和可扩展性。

如果你发现现有 Agent 无法正确执行复杂指令，或者频繁调用错误的工具，可能就需要将任务进一步细化，创建更加明确分工的 Agent。

以下是常见需要拆分 Agent 的两个参考标准：

1. 逻辑复杂：当提示词中包含大量的条件判断（如多个 if-then-else 分支），或模板逻辑变得难以维护时，建议按逻辑片段将任务拆分给不同 Agents 分别处理。

2. 工具过载：问题不在于工具数量本身，而在于它们之间的相似度和重叠度。有些系统能成功管理 15 个以上定义清晰的工具，而另一些则在不到 10 个模糊重叠的工具中就出现混乱。

如果你的系统中工具名称不清、边界模糊、用途重叠——可以考虑拆分为多个 Agents，各自负责更清晰的子任务，以提升执行效率。

多智能体系统

多智能体系统可以根据不同的业务流程和场景需求，设计出各种结构。

但从实际客户经验来看，我们总结出两种通用、可落地的设计模式：

1. 管理者模式（Agent 作为工具本身），由一个中心 Agent 担任“管理者”角色，通过工具调用的方式调度多个专职 Agent，每个 Agent 负责一个具体任务或领域。

2. 去中心化模式（Agent 之间相互交接）多个 Agent 平行运行，彼此间根据各自专长进行任务接力和分工协作。

多 Agent 系统可以被抽象为一张图谱，图中的节点代表 Agent：在管理者模式中，连线表示工具调用；在去中心化模式中，连线表示任务的转交和流转。

无论采用哪种编排模式，设计时都应遵循以下通用原则：保持模块灵活、可组合，任务定义清晰，提示词结构明确。

管理者模式

管理者模式的核心是由一个中心 LLM（即“管理者”）通过工具调用，协调一组专业化的 Agent 协同完成任务。

它不会丢失上下文或控制权，而是能在恰当的时间，将任务智能地分派给合适的 Agent，并将各部分结果自然整合为一次流畅的交互。

这种模式带来的好处是：用户体验统一顺畅，每个专业能力都能按需随时调用。

管理者模式非常适合这样的场景：你希望由一个 Agent 负责控制整个流程的执行，并且它能直接与用户交互。

例如，你可以通过 Agents SDK 如此实现：

有些框架采用声明式方式，要求开发者在一开始就明确地定义出流程中的每一个分支、循环和条件判断——通常通过由节点（Agent）和边（代表确定性或动态任务交接）构成的图来描述整个流程。

这种方式虽然可视化效果好，但随着流程变得更动态、更复杂，维护成本会迅速上升。开发者可能还需要额外学习一些专用领域语言（DSL），使用门槛较高。

相比之下，Agents SDK 采用的是更灵活的代码优先（code-first）方式。开发者可以直接用熟悉的编程结构来表达流程逻辑，无需预先定义完整的图结构，从而实现更加动态、可扩展的 Agent 编排能力。

去中心化模式

在去中心化的模式中，Agent 之间是“平等协作”的关系，它们可以把手上的任务交接（handoff）给其他 Agent 去继续完成。这个“交接”有点像传接力棒：一个 Agent 跑到某个阶段后，可以把流程和对话状态一起“交给”另一个 Agent，接着往下跑。在 Agents SDK 中，handoff 就是一种特殊的工具或函数，用来实现这种交接机制。

这种模式的特点是：所有 Agent 地位相当，没有谁是总指挥。每个 Agent 都可以根据自己的专长，直接把任务交给另一个更合适的 Agent 来处理，而不需要中间有一个统一协调的“管理者”。

它特别适合那些不需要中央控制、任务分布明确、Agent 各自负责一摊事情的场景。

举个例子：如果你用 Agents SDK 来实现一个客服流程，同时要处理销售和售后支持两个方向的需求，你就可以用去中心化模式来搭建这个系统。

在上面的例子中，用户发来的消息会先进入一个任务分发 Agent（triage_agent），会根据用户的内容来决定要把任务交给谁。

比如发现用户是在咨询订单问题，它就会把对话“转给”专门负责订单处理的 order_management_agent，由它继续接手并处理后续流程。

这种做法特别适合那些希望先判断用户需求，再精准分流到合适 Agent 的场景。你还可以让处理订单的 Agent，在处理完后把对话再交还回来，由任务分发 Agent 继续跟进，比如结束语、满意度收集等。

防护

在构建基于大模型的系统时，Guardrails（护栏机制）就像 AI 的“安全防护栏”，可以帮助我们防止隐私泄露（比如提示词被暴露）、不当言论（比如说出与品牌不符的内容）等风险。一个护栏可能挡不住所有问题，但多个不同类型的护栏配合使用，就能构建出更稳健的防线。常见做法包括结合大模型本身的限制机制、基于规则的检查（比如正则表达式），再加上像 OpenAI Moderation API 这样的内容审核工具。

同时，护栏不能单打独斗，最好与身份认证、权限控制、标准安全策略等传统技术一起搭配使用，形成一套“多层防御网”。

防护的类型

构建护栏

首先，针对您用例中已知的风险点设置护栏，然后在实践中遇到新的边缘案例或系统失效时，再逐步增加额外的防护层。我们发现以下实践经验颇为有效：

1. 首要关注数据隐私和内容安全。

2. 根据实际运行中遇到的边缘案例和失败情况，不断补充新的护栏。

3. 在保障安全的同时，也要兼顾用户体验，随着 Agent 的迭代优化护栏策略。

例如，以下代码展示了如何在 Agents SDK 中设置护栏：

Agents SDK 把 Guardrails 当作核心功能来看待，默认由 Agent 主动生成响应，同时由多条护栏机制在后台并行运行，一旦发现有违规，就会立即触发异常。这些护栏可以是函数或专门的 Agent，用于阻止越狱、过滤敏感词、识别不相关内容、执行黑名单或风险分类等。比如用户输入一道数学题，系统会先“乐观执行”，但如果触发了 math_homework_tripwire 这种护栏，就会立即拦截。

人工介入机制

除了系统自动拦截外，还要为人工介入（human intervention）预留机制。当 Agent 无法判断或完成任务时，能及时把控制权交给人工，这样既能保障体验，又能防止错误扩大。特别是在系统上线初期，更需要人工介入来识别问题、积累案例、持续优化。

常见的人工介入触发点有两种：

1. 失败太多：比如连续几次都无法理解用户意图，就应转交人工处理；

2. 风险太高：比如取消订单、批准大额退款等敏感操作，建议必须有人把关。

结论

Agent 代表了工作流自动化的一个新时代。它们能够在信息不明确的情况下进行判断，跨系统调用工具，并以高度自主的方式完成多步骤任务。

相比那些功能比较简单的大模型应用，Agent 能够从头到尾执行整个流程，非常适合需要复杂决策、处理非结构化数据，或者依赖传统规则系统的场景。

要打造一个稳定可靠的 Agent，第一步就是打好基础：用能力强的大模型，配上定义清晰的工具，再写出结构明确、指令清楚的任务描述。根据业务的复杂程度选择合适的编排模式：一开始可以只用一个 Agent，等需要时再扩展成多 Agent 协同的系统。

在每个阶段，护栏机制（Guardrails）都很关键——无论是输入内容的检查、工具的调用，还是后期需要人工接手，都能帮助系统更安全、更稳定地上线运行。

成功部署 Agent 系统，并不需要一口气做完。你可以先从小流程开始，先让真实用户用起来验证效果，然后再逐步拓展 Agent 的能力和范围。只要基础扎实、方法对头，再通过不断优化，Agent 最终不仅能自动完成任务，还能灵活地自动化整个工作流，为业务真正带来价值。

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