OpenAI：Agent 构建实⽤指南（24页）.pdf

1、Agent 构建实指南A practical guide to build agentsOpenAI目录1引言.12么是代？.23何时需要构建代？.34代设计基础.44.1选择模型.44.2定义工具.54.3配置指令.64.4代指令最佳实践.64.4.1使用现有文档.64.4.2提示代拆分任务.64.4.3定义清晰的动作.64.4.4捕捉边缘情况.74.5编排.74.6单代系统.84.7何时考虑创建多个代.94.8多代系统的两种常见模式.104.8.1管者模式（Manager，代作为工具）.104.8.2去中心化模式（Decentralized，代交由代处）.104.9管者模式.104.10声

2、明式与非声明式图.114.11去中心化模式.125防护措施.1412目录5.1防护措施类型.145.1.1相关性分类（Relevance classifier）.145.1.2安全性分类（Safety classifier）.145.1.3PII 过滤（PII filter）.155.1.4内容审核（Moderation）.155.1.5工具安全措施（Tool safeguards）.155.1.6基于规则的防护（Rulesbased protections）.165.1.7输出验证（Output validation）.165.2建立防护措施.165.3人工干预计划.186总结.197多资源

3、.202第 1 章引言大型语言模型（LLM）正变得越来越擅长处复杂的多步骤任务。推、多模态和工具使用的进步，催生了新一代基于 LLM 的系统代（Agent）。本指南面向产品和工程团队，帮助你构建第一个智能代，凝练了大客户实践中的经验，转化为可地的最佳实践。内容涵盖如何识别高价值场景、设计代逻辑与编排模式，以及确保代安全、可控、高效运的关键方法。阅读本指南后，你将具备自信构建智能代的基础知识。1第 2 章么是代？传统软件帮助用户简化和自动化流程，而代则能以高度自主的方式，直接替用户完成这些流程。代是一种能独立为你完成任务的系统。工作流是为达成用户目标而需执的一系列步骤，比如解决客服问题、预订餐厅

4、、提交代码或生成报告。仅集成 LLM 但让其控制流程执的应用（如简单聊天机人、单轮 LLM 或情感分析）并属于代。具体地说，代具备以下核心特征，使其能可靠地代表用户动：1.用 LLM 管流程执和决策，能识别流程是否完成，并在必要时主动纠正为。失败，可中止执并将控制权交还用户。2.能访问多种工具与外部系统交互，既能获取上下文，也能执操作，并根据流程状态动态选择合适工具，始终在明确的安全边界内运。2第 3 章何时需要构建代？构建代意味着重新思考系统的决策方式和复杂性处。与传统自动化同，代特别适合那些规则驱动方法难以胜任的流程。以支付欺诈分析为例，传统规则引擎像清单一样按预设标准筛查交。而 LLM

5、代则像资深调查员，能综合上下文、识别微妙模式，即使没有明显违规也能发现可疑为。这种细致的推能，使代能有效应对复杂和模糊场景。评估代（Agent）可发挥价值的场景时，应优先考虑那些过去难以自动化的工作流程，特别是在传统方法遇到阻的地方：1.复杂决策：涉及细致判断、特殊情况或情境敏感决策的工作流程，例如在客户服务流程中进退款审批。2.难以维护的规则：由于规则庞杂且复杂，系统变得难以管，使得新成本高或容出错，例如执供应商安全审查。3.严重依赖非结构化数据：需要解释自然语言、从文档中提取意义或与用户进对话式交互的场景，例如处家庭保险赔。在决定构建代之前，确保你的用例符合这些标准。否则，确定性解决方案可

6、能就足够了。3第 4 章代设计基础代的基本组成部分有三类：1.模型：为代提供推和决策能的 LLM2.工具：代用来采取动的外部函数或 API3.指令：明确定义代为的指导方针和安全边界以下是使用 OpenAI 的 Agents SDK 时的代码示例。你也可以使用自己喜欢的库或从头开始构建来实现相同的概念。1from agents import Agent23weather_agent=Agent(4name=Weather agent,5instructions=You are a helpful agent who can talk to users about the weather.,6to