「AI观察」读OpenAI指南：构建高效AI Agent的五大核心要点

引言

最近研读了OpenAI发布的一份关于构建AI Agent的指南。

a-practical-guide-to-building-agents.pdf

这份指南的目的非常明确，旨在为那些首次尝试构建Agent的团队提供清晰的指导：从识别有前景的用例，到设计Agent逻辑与编排的模式，再到确保Agent安全、可预测和高效运行的最佳实践。简而言之，它为我们揭示了构建高质量AI Agent的框架、设计模式与安全运行的关键要素。

Agent的核心构成：模型、工具与指令

OpenAI将Agent定义为能够”独立为你完成任务”的实体，强调其高度独立性。与传统的LLM应用不同，Agent能够执行端到端的工作流程，特别适用于涉及复杂决策、非结构化数据或依赖脆弱规则的场景。一个完整的Agent系统由三大要素组成：模型、工具和指令。

模型选择策略：从原型到优化

OpenAI认为，不同的模型在成本和性能上存在差异。一个明智的做法是：

1. 原型阶段：使用强大模型（如GPT系列）快速构建初始版本，建立性能基线。
2. 迭代优化：在后续迭代中，尝试替换为小尺寸模型，并在此过程中发现小模型的成功与失败之处，进行针对性调整。
3. 成本与性能平衡：最终目标是在满足精度要求的前提下，找到性能与成本之间的最佳平衡点。

工具设计原则：标准化与专一化

工具是Agent执行任务的”手脚”。OpenAI强调，每个工具都应具备标准化定义，并拥有详细完善且可靠的文档。在广义上，工具可以分为三类：

• **数据型工具 (Data)**：提供数据获取能力。
• **操作型工具 (Action)**：执行具体操作。
• **编排型工具 (Orchestration)**：具备协调其他Agent的能力。

指令构建艺术：明确的指导与护栏

指令（Instructions）是Agent行为的”宪法”，它通过”明确的指导方针和护栏（guardrails）”定义Agent的行为方式。高质量的指令至关重要。我们可以利用现有的业务流程文档或政策文档，从中提取清晰的业务流程和行动说明，进而使用工作流工具搭建系统。

对于单Agent模式，为了避免过早的复杂性膨胀，可以考虑使用Prompt模板动态生成的方式，利用变量占位符动态接收上下文。这种上下文切换的方法有助于延长单Agent模式的生命周期，避免过早升级到多Agent模式。例如OpenAI提供的这个Call Center Agent的Prompt模板：

You are a call center agent. You are interacting with {{user_first_name}} who has been a member for {{user_tenure}}. The user's most common complains are about {{user_complaint_categories}}. Greet the user, thank them for being a loyal customer, and answer any questions the user may have!

多Agent系统：复杂性与模式

何时需要考虑搭建多Agent系统？OpenAI的建议是当”你的Agent在遵循复杂指令或持续选择错误工具时”才考虑。多Agent系统会引入额外的复杂性，因此应在最大化单Agent能力之后再行考虑。拆分复杂指令的指南包括：

1. 指令拆分：将复杂指令分解为if-else、do-while等逻辑单元。
2. 工具职责单一化：确保每个工具职责明确、单一，这能显著提升工具说明的清晰度。OpenAI建议工具数量最好控制在15个以下。

OpenAI的经验突出了两种多Agent模式：

• 有管理器节点的设计：通过一个中央管理器协调多个Agent，每个Agent专注于特定领域的任务。
• 去中心化设计：多个Agent彼此对等，独立运作，通过交付处理产物来协作，这更像一条流水线。

无论是哪种模式，多Agent设计中的”图”结构（例如LangGraph、Spring AI Graph）都扮演着重要角色，其中边代表工具调用，节点代表Agent。OpenAI总结的核心原则是：”保持组件的灵活性、可组合性，并由清晰、结构良好的Prompt驱动。”这一原则适用于任何编排模式。

安全与防护：护栏与人工介入

护栏是Agent系统的防御机制，可以结合LLM和正则表达式共同构建，用于验证用户输入：

1. 识别无关/有害查询：过滤掉不符合预期的输入。
2. 识别不安全输入：例如Prompt注入攻击，防止用户窃取系统Prompt。
3. 防止个人信息暴露：保护敏感用户数据。

除了程序性的护栏，预留人工介入的”口子”也是一个优秀的设计。在用户反复沟通或要求”人工客服”时，真实的人工介入能有效提升用户满意度。在高风险操作（如退款）时，人工监督或介入更是不可或缺。

总结与反思

OpenAI的这份指南为我们构建高效、健壮的AI Agent提供了宝贵的蓝图。它强调了从模型选择到工具设计，再到指令构建和安全防护的每一个环节都至关重要。尤其是对于指令的精细化设计，以及在单Agent与多Agent模式之间的审慎权衡，都为实际开发提供了清晰的方向。始终维护组件的灵活性和可组合性，并以清晰、结构良好的Prompt作为驱动，将是打造卓越AI Agent的关键所在。深入理解并应用这些”心法”，我们就能更好地驾驭AI Agent的潜力，构建出更智能、更可靠的应用。