最近，OpenAI发布了首个关于Agent的官方开发指南，旨在帮助开发者如何通过其SDK快速开发智能体。这个指南详细介绍了从智能体的大模型选择，工具定义，复杂智能体，安全护栏等所有开发流程，并附加了大量实际开发案例，为开发者提供了清晰的开发框架和思路。
根据OpenAI的调研显示，在客服、供应链管理、代码审查等场景中，超过60%的流程因涉及非结构化数据处理或模糊决策，难以通过传统自动化技术实现。
OpenAI认为，在开发多智能体时并非简单的智能体叠加，而是通过系统化的任务拆解、控制权转移与上下文共享，使不同智能体在统一目标下形成高效协作，其设计核心在于平衡分工效率与协同成本。
多智能体架构的应用场景主要集中在以下三类复杂场景：
1、流程需跨领域知识整合：如，医疗诊断需结合影像分析、病史记录与药理学等。
2、工具数量超过单智能体管理阈值：通常建议超过20个工具时考虑拆分。
3、决策逻辑包含多层条件分支：如，金融风控中的申请初审→信用评分→人工复核链式判断。
在多智能体协作模式方面主要有管理者和去中心化两种模式：
- 在管理者模式中，中央智能体作为唯一入口，通过工具调用接口协调多个专用智能体。例如，翻译智能体接收到“将合同译为英法西三语”请求时，管理者智能体分别调用英语、法语、西班牙语子智能体，收集结果后合并输出，全程由管理者维护上下文一致性。
- 去中心化模式则摒弃中央协调者，智能体间通过Handoff机制直接转移控制权。例如，客户服务系统中的“分诊智能体”识别到技术故障请求后，直接将对话状态传递给“技术支持智能体”，后者处理完毕后可自主决定是否交接回主智能体或结束流程。
这两种模式在实施的时候有着明显的差异：管理者模式依赖统一的工具例如，OpenAIAgentsSDK中的as_tool()接口，确保子智能体可被中央智能体识别为标准化工具，其优势在于集中控制风险，但可能形成单点瓶颈；去中心化模式则需定义跨智能体的上下文传递协议，如JSON格式的对话历史，优势在于并行处理能力强，如多个子智能体可同时处理不同任务分支，但对智能体间的语义一致性要求更高。所以，在实际应用中经常会使用混合的智能体架构。
智能体工具定义
智能体与实际业务交互的核心就是工具定义，主要围绕标准化、可复用性与安全性展开，确保智能体能够通过API、MCP等接口，高效调用外部系统自动完成复杂任务。可划分为三大类：第一类是数据获取工具，用于收集任务所需信息；第二类是操作执行工具，直接对外部系统执行操作；第三类是智能体间协作工具，允许将其他智能体封装为工具，实现复杂任务的分解。
开发者在使用各种工具时，从功能、安全角度来考虑，OpenAI给出了4大建议。
1、风险分级管理机制：根据工具操作的影响程度，例如，只读、写入、可逆性、财务风险，将工具划分为低、中、高风险等级。低风险工具（如天气查询）可直接自动调用，中风险工具（如用户数据修改）需附加参数校验，高风险工具（如资金转账、系统删除）则必须触发人工审核或二次确认流程。
2、建议使用UI自动化库模拟人类操作，这类工具通过图像识别定位界面元素并执行点击、输入等动作。虽执行效率低于API调用，但可兼容老旧系统。此外，工具需配备版本管理机制，通过语义化版本号（如v1.2.3）标识功能变更。
3、建议可复用的工具库，企业可建立共享工具仓库，沉淀通用工具（如地址校验、验证码生成），避免重复开发。
4、在工具与智能体的交互层面，OpenAI推荐使用函数调用格式，如JSON-RPC传递参数，确保数据结构的一致性。
如何选择适合智能体的大模型
OpenAI建议开发者在选择大模型时，可以根据场景来进行适配，执行简单自动化任务时，可以选择延迟、成本低的模型；执行跨平台复杂任务时可以选择性能更强的大模型，尤其是在金融、医疗这样对数据识别率要求极高的行业；建议使用模型蒸馏和提示词优化，进一步降低智能体大模型的成本。
此外，在选择合适的大模型时还需要建立闭环反馈机制。智能体在生产环境中持续收集模型调用数据，例如，响应时间、错误类型、用户满意度，通过A/B测试对比不同模型组合的表现。
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