index_new5.html
../../../zaker_core/zaker_tpl_static/wap/tpl_guoji1.html
![]()
OpenAI分享了构建AI Agent系统的最佳实践，涵盖了AI Agent的基础知识、应用场景、系统设计、单/多Agent系统、防护栏以及实施建议。文章深入探讨了Agent系统的核心组件、编排模式、安全措施，并提供了从单Agent到多Agent系统逐步扩展的实施策略，旨在帮助开发者构建高效、安全的AI Agent系统。
🤖 **AI Agent定义**：AI Agent是一种能够独立完成任务的系统，它利用LLM进行工作流管理和决策，并能动态选择工具与外部系统交互，与传统软件有显著区别。
💡 **应用场景**：Agent系统适用于传统自动化方法难以处理的复杂、多步骤任务，例如需要复杂决策、难以维护规则或依赖非结构化数据的场景，如支付欺诈分析。
🛠️ **系统核心组件**：Agent系统由模型（LLM）、工具（外部API）和指令（明确的行为指南）构成。模型选择、工具标准化和指令清晰是Agent设计的关键。
🔄 **编排模式**：单Agent系统在一个模型下循环执行工作流；多Agent系统将工作流分布在多个协调的Agent之间，分为管理型和去中心化型。
🛡️ **防护栏**：防护栏是确保Agent系统安全运行的关键，包括相关性分类器、安全性分类器、PII过滤器、内容审核和工具安全评估等，用于管理数据隐私和声誉风险。
🪜 **实施建议**：建议从单Agent系统开始，逐步扩展到多Agent系统。使用灵活的提示模板、实施人类干预机制，以应对高风险或失败的情况。
2025-04-18 18:10 湖北
OpenAI分享了一份构建AI Agent的最佳实践指南，设计AI Agent系统的基础知识、何时构建AI Agent系统，Single-Agent系统、Multi-Agent系统、防护栏、实用应用等方面，全面！核心内容：
1.什么是AI Agent系统？
Agent系统是一种能够独立完成任务的系统，与传统软件不同，它可以在用户授权下高度独立地执行工作流。
Agent系统的核心在于利用LLM进行工作流管理和决策，并能够根据需要动态选择工具与外部系统交互。
2.何时应该构建AI Agent系统？
Agent系统适用于那些传统自动化方法难以处理的复杂、多步骤任务，例如需要复杂决策、难以维护规则或依赖非结构化数据的场景。
例如，在支付欺诈分析中，Agent系统能够像经验丰富的调查员一样评估上下文并识别可疑活动。
3.AI Agent设计基础
4.编排模式
单Agent系统：一个模型配备适当工具和指令，以循环方式执行工作流。
多Agent系统：将工作流分布在多个协调的Agent之间，分为“管理型”（一个中心Agent协调多个专业Agent）和“去中心化型”（多个Agent平等地相互移交任务）。
5.防护栏（Guardrails）
防护栏是确保Agent系统安全运行的关键，用于管理数据隐私风险和声誉风险。
防护栏可以包括相关性分类器、安全性分类器、PII过滤器、内容审核和工具安全评估等。
防护栏的设置应基于实际风险，并随着新漏洞的发现而不断调整。
6.实施建议
从单Agent系统开始，逐步扩展到多Agent系统。
使用灵活的提示模板来简化维护和评估。
在Agent系统中实施人类干预机制，以应对高风险或失败的情况。
OpenAI Agent最佳实践指南PDF文档已上传至AGI观测站，更多信息：《动手设计AI Agents：CrewAI版》、《高级RAG之36技》、新技术实战：中文Lazy-GraphRAG/Manus+MCP/GRPO+Agent、大模型日报/月报、最新技术热点追踪解读（GPT4-o/数字人/MCP/Gemini 2.5 Pro）
欢迎关注我的公众号“PaperAgent”，每天一篇大模型（LLM）文章来锻炼我们的思维，简单的例子，不简单的方法，提升自己。
阅读原文
跳转微信打开
