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# A Practical Guide to Building Agents

- 公司：OpenAI
- 来源类型：官方 Business Guide / 工程实践指南
- 原文：https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
- 可靠性：高；官方发布的系统设计指南。由于原文是 PDF，本文件只保留方法摘要，不替代原文。

## 核心判断

Agent 适合传统规则系统难以处理、需要模型判断、动态选择工具或跨多个步骤完成的任务。不要因为“Agent”流行就把所有自动化都改造成 Agent。

## 设计要点

### 1. 先定义清楚 Agent 的任务边界

从用户目标、成功标准、允许的工具、不能做的事情和升级人工的条件开始。模糊目标会让 Agent 在错误方向上持续行动。

### 2. 先单 Agent，再有理由地拆分

单 Agent 配合清晰工具和指令通常是最容易调试的起点。只有当提示、工具、权限或责任边界明显不同，或者单 Agent 已经难以维护时，再拆成多个 specialist。

### 3. 工具要窄、清晰、可组合

每个工具应有明确输入、输出、权限和失败语义。避免给 Agent 一个含义模糊、权限过大的“万能工具”。

### 4. 通过 guardrails 和人工介入控制风险

对敏感数据、金融操作、外部发送、删除、权限变更等动作设置校验、限额、审批和审计。Agent 的自治程度应与风险等级匹配。

### 5. 用真实任务评估，而非只看 Demo

建立代表性任务集，记录成功率、工具调用错误、成本、延迟、人工接管率和安全违规。每次改提示、模型或工具都重新评估。

### 6. 关注可观察性和故障恢复

记录 Agent 的计划、工具调用、返回结果、错误、重试和最终决定。设计超时、重试、回滚、人工升级和幂等性。

## 适用场景

客户支持、销售运营、内部知识任务、研究分析、复杂流程自动化。

## 阅读提醒

这是架构与落地原则，不是某个 API 的逐行教程。实现时应结合当前 OpenAI API、Agents SDK 和安全文档。