OpenAI发布了一份32页的《智能体实用指南》（A Practical Guide to Building Agents），系统讲解了如何从零开始构建一个基于大语言模型的AI智能体。
这份指南不仅涵盖了从基础概念到实战落地的全过程，还提供了架构设计、工具配置、安全机制等方面的实践建议。以下是其中的核心内容整理：
一、什么是智能体（Agent）
智能体就是“能自主完成任务的LLM系统”。它不仅仅是被动回应用户提问，而是具备主动理解、决策和执行的能力，能够：
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判断用户意图； -
规划任务流程； -
主动调用外部工具（如API、数据库或其他智能体）； -
自主决定后续动作，甚至判断任务何时结束。
举个例子，一个智能体可以独立完成客户退款流程，从收集订单信息、判断是否符合退款政策、调用接口执行退款，到最终通知用户，全流程无需人工介入。
二、哪些场景适合用智能体
智能体适合传统自动化手段难以覆盖的复杂任务，主要包括以下三类：
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决策复杂、规则难以明确定义的任务：如审核流程、风控判断、客服处理等，需要理解上下文、处理模糊输入； -
规则庞杂、频繁变动的流程：如供应商安全合规审核，传统规则引擎难以维护； -
高度依赖自然语言处理的任务：如文档解析、合同抽取、客户对话等，涉及大量非结构化信息。
三、智能体的三大核心组成
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模型（Model）：核心是用LLM执行任务，比如GPT-4。指南建议：
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原型阶段优先使用强模型确保流程通顺； -
后期可根据场景替换为小模型，平衡成本与性能； -
全流程建议配套自动化评估机制（evals），持续优化效果。
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工具（Tools）：智能体通过工具完成实际动作，比如：
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数据查询：数据库、CRM系统、网页搜索等； -
行动执行：发邮件、写数据、调用API等； -
流程管理：调度其他智能体完成子任务。
这些工具可以标准化封装，方便复用。而面对复杂场景，推荐采用多智能体协作，每个Agent各司其职。
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指令（Instructions）：明确告诉模型“怎么做”，写得越清晰、具体越好：
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分步骤列出任务流程，可用编号或结构化方式； -
每一步都要明确行动目标； -
包含异常处理，如信息不全时如何补问。
四、流程控制（Orchestration）
OpenAI提出了两种主流智能体流程控制模式：
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单智能体模式（Single-agent）：一个Agent搭配多个工具，适用于中等复杂度任务。
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架构简单，易于测试和部署； -
可通过Prompt模板快速扩展不同应用场景。
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多智能体模式（Multi-agent）：分为以下两种——
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Manager模式：一个主控智能体调用多个子智能体，每个子Agent处理不同子任务； -
去中心化模式：多个Agent之间直接协作，无需统一控制节点。
两种模式可以根据实际需求灵活组合，随着任务复杂度逐步演进。
五、安全机制（Guardrails）
为防止智能体“失控”，OpenAI强调构建多层次的安全防护：
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输入检查：拦截敏感词、越权请求、注入攻击； -
输出验证：避免泄露机密或触发高风险操作； -
结合使用分类器、正则表达式、Moderation API（内容审核API）过滤非法行为； -
工具风险评级：高风险工具需加人工确认或权限控制； -
设置人工兜底机制：如模型多次失败后转人工处理，或高风险任务（退款、删库等）须人工审批。
六、实施建议
OpenAI建议道，AI智能体需要从小做起，逐步演进。
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先选定一个明确的小场景切入，如FAQ回复、发票审核； -
快速上线测试，获取真实用户反馈； -
根据实际情况调整工具、指令和模型配置； -
随需求增长，再引入多Agent架构和更完善的安全机制。
AI智能体的关键在于：架构设计合理、工具封装标准、指令表达清晰、安全措施完善。
OpenAI的这份指南就像一张施工蓝图，照着执行，就能大幅降低试错成本。
参考文献：
[1] 下载地址：https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf
（文：NLP工程化）