官方出品！OpenAI教你用Agent SDK，10分钟开发智能体

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文章摘要

OpenAI发布了首个Agent官方开发指南，旨在帮助开发者通过其SDK快速开发智能体。该指南详细介绍了从大模型选择、工具定义、复杂智能体构建到安全护栏等所有开发流程，并提供了大量实际开发案例。即便不使用OpenAI的Agent SDK，这份指南仍可作为开发参考，为开发者提供清晰的框架和思路。指南的发布背景是全球企业在业务流程自动化上的投入已超过470亿美元，但73%的企业表示传统规则引擎在处理复杂决策时效率低下。

在智能体的开发中，OpenAI强调了多智能体复杂架构的重要性。多智能体并非简单的叠加，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。这种架构主要应用于三类复杂场景：跨领域知识整合、工具数量超过单智能体管理阈值、决策逻辑包含多层条件分支。例如，某跨国企业的供应链智能体通过拆分为多个子智能体，显著降低了工具调用冲突率，并提升了整体处理时效。

在多智能体协作模式方面，OpenAI提出了管理者和去中心化两种模式。管理者模式通过中央智能体协调多个专用智能体，确保上下文一致性；去中心化模式则通过Handoff机制直接转移控制权，实现并行处理。这两种模式各有优劣，管理者模式集中控制风险但可能形成单点瓶颈，去中心化模式并行处理能力强但对智能体间的语义一致性要求更高。因此，实际应用中常采用混合架构，以兼顾两种模式的优点。

工具定义是智能体与实际业务交互的核心，主要围绕标准化、可复用性与安全性展开。工具分为数据获取工具、操作执行工具和智能体间协作工具，开发者在使用工具时需从功能和安全角度进行风险分级管理。例如，低风险工具可直接自动调用，而高风险工具则需触发人工审核或二次确认流程。此外，OpenAI建议建立共享工具仓库，沉淀通用工具，避免重复开发。

在选择适合智能体的大模型时，OpenAI建议开发者根据场景进行适配。执行简单自动化任务时，可选择延迟、成本低的模型；执行跨平台复杂任务时，则选择性能更强的大模型。此外，OpenAI还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。例如，通过将GPT-4o的决策逻辑蒸馏至GPT-3.5-turbo，可使模型体积缩小80%，同时通过提示词优化，使小模型的准确率仅比原模型低5%。

总体而言，OpenAI的这份指南为开发者提供了全面的智能体开发框架和实用建议，帮助企业在复杂的业务流程自动化中实现更高的效率和准确性。通过合理选择大模型、优化工具定义和多智能体协作模式，开发者能够构建出高效、安全的智能体系统，满足不同业务场景的需求。