OpenAI Agents SDK：轻量级多智能体工作流框架
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ihunter 
2025/03 OpenAI Agents SDK 是一个高效、灵活的多智能体（multi-agent）工作流框架，专为构建基于大型语言模型（LLM）的智能系统而设计。它提供智能体交互、任务分配、安全检查等核心能力，使多个 AI 代理能够协同工作，完成复杂任务。
🔹 核心概念
• 智能体（Agents）：LLM 代理，具备指令、工具、规则和任务交接能力
• 任务交接（Handoffs）：不同智能体之间的任务传递机制
• 安全规则（Guardrails）：输入/输出验证，确保任务合规执行
• 追踪（Tracing）：内置运行监控，便于调试和优化
本 SDK 兼容所有支持 OpenAI Chat Completions API 格式的模型，并支持外部工具集成，拓展 AI 代理的能力。
🚀 主要优势
功能 OpenAI Agents SDK 传统 AI 代理
多代理协作 支持多个 LLM 代理交互 仅限单一 AI 任务
动态任务分配 任务可在代理间自动流转 任务固定，缺乏灵活性
可配置安全规则 支持输入/输出过滤 需手动实现
支持外部工具 可集成 API、函数调用 依赖 LLM 内部知识
内置追踪系统 提供调试、优化支持 需额外开发日志系统
📌 适用场景
✅ 智能客服系统：多个 AI 代理协作处理用户问题
✅ 跨语言对话：根据语言自动分配适合的代理
✅ 自动化任务执行：整合 LLM 与 API 进行数据处理、爬取、分析
✅ 智能决策支持：多个智能体结合，完成多步骤推理任务
🔄 智能体执行流程
OpenAI Agents SDK 采用循环机制（Agent Loop），直到代理返回最终结果：
1️⃣ 调用 LLM，处理输入信息
2️⃣ 解析 LLM 响应，可能包含工具调用或任务交接
3️⃣ 若有最终输出，则结束循环并返回结果
4️⃣ 若需任务交接，切换到新代理，重复执行
5️⃣ 若有工具调用，处理后继续执行
可通过参数限制循环次数，确保任务高效执行。
📊 追踪与优化
SDK 内置追踪系统（Tracing），支持：
✔ 运行日志记录
✔ 代理行为调试
✔ 外部监测工具集成（Logfire、AgentOps、Braintrust 等）
上篇：
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