OpenAI Agent构建实用指南：从基础设计到安全实践

摘要

本文是OpenAI为产品和工程团队提供的Agent构建指南，系统阐述了Agent的核心特征、适用场景及设计最佳实践。文章详细介绍了单Agent和多Agent系统的编排模式（管理器模式和分布式模式），提供了模型选择、工具定义、指令配置的具体方法，并强调了多层次安全防护机制的重要性，为构建安全、可靠、高效的Agent系统提供了完整框架。

内容框架与概述

文章开篇明确定义了Agent的本质——利用LLM管理工作流程执行并能主动纠错的自主系统，这使其区别于传统的聊天机器人或单轮LLM应用。文章指出Agent特别适用于复杂决策、难以维护的规则系统以及严重依赖非结构化数据的场景，建议在构建前先用确定性方案验证可行性。

在设计基础部分，文章提出Agent的三大核心组件：模型、工具和指令。作者建议先用最强模型建立性能基线，再逐步优化成本和延迟；工具分为数据、操作和编排三类；指令应基于现有文档并明确操作步骤和边缘情况处理。编排模式章节详细对比了单Agent系统（适合逐步扩展）和多Agent系统，后者又分为管理器模式（中央协调）和分布式模式（Agent间相互移交），均以代码示例说明实现方式。

安全措施部分强调采用分层防御机制，结合基于LLM的分类器、基于规则的保护、PII过滤、工具安全评级等多重手段，构建弹性防护体系。文章整体采用"从简单到复杂"的增量方法，建议开发者最大化单Agent能力后再考虑多Agent架构。

核心概念及解读

编排模式：指Agent执行工作流程的控制架构，分为单Agent系统（简单、易维护）和多Agent系统（可扩展、专业化），多Agent又包括管理器模式（中央协调）和分布式模式（平等移交）。

工具安全保护：根据工具的访问权限（只读/写入）、可逆性、所需权限和财务影响进行风险评级（低/中/高），并据此触发自动安全检查或人工审核的机制。

Handoffs：分布式多Agent系统中Agent之间单向移交工作流程控制权的机制，允许Agent将执行权完全转移给另一个专业Agent，同时保持对话状态的连续性。

指令工程最佳实践：包括使用现有文档创建LLM友好的例程、提示Agent分解任务以减少歧义、定义明确的具体操作、以及预先捕获边缘情况并提供条件分支处理策略。

增量方法：OpenAI推荐的Agent构建策略，从单Agent系统开始，通过逐步添加工具来扩展功能，只有在单Agent无法满足复杂需求时（如复杂逻辑分支或工具过载）才考虑拆分为多Agent系统。

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