OpenAI Agents SDK多智能体编排

多智能体系统的常见翻车姿势其实很集中：把所有指令塞进一个 Agent，结果是指令冲突、上下文膨胀、成本失控；Tool 返回一段自由文本，Agent 解析时开始抽风；没有任何护栏，外部工具被越权调用。更麻烦的是，出问题之后根本说不清是哪一步慢了、哪一步错了——没有全链路观测，调优全靠猜。这个技能的目标就是把「谁能做什么、何时交接、如何兜底」这三件事讲清楚，用 OpenAI Agents SDK 的四件套搭出清晰、可观测、易维护的 agent 工作流。

核心能力：四件套与编排三步法

SDK 的四个原语各有明确职责：

• Agent：带指令与工具的执行单元，一个 Agent 只干一类活。
• Tool：函数或 API 封装，强调用结构化输入约束输出，减少幻觉。
• Handoff：把对话控制权交接给专长 Agent，避免一个大 Agent 包揽所有分支。
• Guardrail：输入/输出护栏，拦截越权调用与违规内容。

落地时按三步推进，而不是一开始就画一张复杂的编排大图：

1. 先写单 Agent 跑通主路径，验证指令与工具本身没问题。
2. 按职责拆出 handoff，比如常见的「分诊 → 专家」模式。
3. 给每个边界补上 guardrail，并开启 tracing 持续观察。

可观测性：Tracing 是前提

开启 tracing 后，dashboard 能看到每次 LLM 调用、工具调用、handoff 的全链路。定位性能瓶颈或行为异常时，按 trace 逐段排查，比事后读日志猜原因可靠得多。

适用边界与风险提示

这个技能是实战教练视角，不是官方文档替代品：AI 生成的代码与结论请以 OpenAI 官方文档为准。凡是涉及外部工具调用和数据访问的场景，务必提前做好权限划分与审计记录，避免 Agent 以你的名义越权操作。