還記得電影《機械姬》中那個能與人自然對話的AI嗎？
如今，讓AI智能體像人類團隊一樣默契配合，已經不再是科幻...

Hey，大家好！我是Leon！??

最近我讀了OpenAI官方分享的一篇關于AI智能體編排的文章，超級硬核又非常有啟發性的技術文章《Orchestrating Agents: Routines and Handoffs》（編排智能體：例行與交接）。這篇文章讓我不禁感慨：AI的世界實在太有意思了！尤其是當下，智能體（Agent）這個概念越來越火，如何讓它們更高效、智能地協作，成了一個非常重要的課題。

?? 為什么要關注智能體編排？

你們有沒有遇到過這種情況：和客服機器人聊天，它要么理解不了你的意思，要么生搬硬套預設的流程，搞得人超級煩躁。我嘗試帶大家一起拆解這篇文章的核心內容，看看它是如何通過“例行”（Routine）和“交接”（Handoff）兩個關鍵概念，實現對多智能體的編排和協作的。同時，我會加入自己的理解和一些通俗的比喻，力求讓大家輕松看懂。

智能體之間的協作：為什么需要“編排”？

在AI領域，智能體的概念其實并不新鮮。簡單來說，智能體可以是一個完成特定任務的AI模型，比如客服機器人、銷售助手、訂單處理器等等。過去，我們可能會單獨為每個任務開發一個智能體，但當任務變得復雜且多樣化時，就需要多個智能體協同工作。

想象一下，你打電話給客服，說明了問題后，先是語音機器人幫你分類，然后它覺得你的問題需要人類處理，于是把你轉接到人工客服。這個過程是不是很流暢？但如果沒有合理的“編排”，比如機器人記不住你的問題，或者轉接后還得重新描述一遍，體驗就會很糟糕。

在AI領域，這種“智能體協作”的問題同樣存在：

1. 如何讓一個智能體完成任務后，把對話流暢地“交接”給另一個智能體？
2. 如何讓每個智能體工作得既高效又靈活，避免因為任務復雜而卡殼？

這篇文章提出了解決方案：通過“例行”和“交接”兩個核心概念，打造一個簡單、強大、可控的智能體協作框架。

例行（Routine）：智能體的工作手冊

什么是例行？

“例行”這個概念，其實可以理解為智能體的工作手冊，或者一套操作流程。文章中提到，例行包含兩個要素：

1. 一組自然語言指令，告訴智能體該做什么。
2. 完成任務所需的工具，比如調用函數、查詢數據庫等。

看起來是不是很簡單？但別小看這個設計，例行的真正厲害之處在于它的靈活性和“軟約束”。

靈活性與“軟約束”

在傳統編程中，我們常用“狀態機”來設計類似的流程，寫一堆if-else代碼來應對不同情況。但狀態機的問題在于，邏輯一旦復雜，就容易變成“屎山代碼”，而且很僵硬。如果用戶的問題稍微偏離預設流程，系統就可能直接罷工。

而例行的“軟約束”就像是給智能體立了一個大致的規矩，但并不會限制它的自由發揮。舉個例子：

system_message = (
    "你是ACME公司的客服機器人。"
    "請遵循以下流程："
    "1. 先問幾個問題，了解用戶問題的細節。\n"
    "2. 提出一個可能的解決方案。\n"
    "3. 如果用戶不滿意，提供退款選項。\n"
    "4. 如果用戶接受退款，請查找訂單ID并執行退款。"
)

有了這段指令，智能體就知道了該怎么處理用戶問題。但如果用戶的問題超出了預設范圍，比如突然問“你喜歡貓還是狗”，智能體也能根據上下文自由應對，避免死板的回答。

例行：從設計到執行

在實現上，文章提供了一套清晰的代碼框架：

1. 以對話的形式執行例行：通過不斷接收用戶輸入、調用AI模型生成回復，完成任務。
2. 工具函數的動態接入：比如查找訂單、執行退款等，都是通過Python函數動態傳遞給智能體的。

這讓我想到，其實例行和流水線很像：智能體根據用戶輸入，沿著一條清晰的任務線一步步完成工作。而且，這條“流水線”可以隨時擴展，比如加入新的步驟或工具。

交接（Handoff）：讓智能體接力跑更流暢

如果說例行是單個智能體的工作手冊，那交接就是多個智能體之間的“接力棒”。

交接的核心理念

交接的核心在于：當一個智能體無法獨立完成任務時，它需要把對話流轉給更合適的智能體，而用戶不需要重復描述自己的問題。

依然以客服舉例：用戶先咨詢產品功能，銷售助手回答；接著用戶投訴產品質量問題，智能體判斷這個問題超出了自己的職責范圍，于是轉接給售后智能體繼續處理。這種“接力跑”的過程就是交接。

如何實現交接？

文章中提出了一個有趣的方法：通過函數調用實現交接。

每個智能體都可以定義一個“交接函數”，比如：

def transfer_to_issues_and_repairs():
    """轉接到售后智能體"""
    return issues_and_repairs_agent

當智能體覺得自己的工作范圍不匹配時，它可以調用這個函數，將對話轉交給另一個智能體。而且“接棒”的智能體會繼承整個對話歷史，無需用戶重復輸入。

更妙的是，這種交接完全是動態的，智能體可以根據上下文靈活決定是否需要交接。比如，用戶從咨詢產品功能轉到投訴問題時，AI會自然地判斷：“嗯，這事兒我不管了，交給售后吧！”

多智能體系統：如何優雅擴展？

文章的最后，作者將例行和交接結合起來，構建了一個完整的多智能體系統。這個系統可以根據用戶輸入，動態選擇合適的智能體來處理問題。

核心代碼看起來很簡潔：

agent = triage_agent  # 初始智能體
messages = []  # 對話歷史

while True:
    user = input("User: ")
    messages.append({"role": "user", "content": user})

    response = run_full_turn(agent, messages)  # 執行一個完整的例行
    agent = response.agent  # 更新當前智能體
    messages.extend(response.messages)

整個系統的實現其實特別優雅（不得不說OpenAI的工程師真的很會！）。核心就是三步走：

1. 定義Agent：每個Agent都有自己的專屬指令和工具集
2. 實現交接函數：通過return另一個Agent對象來實現角色轉換
3. 消息傳遞：保持對話歷史，確保交接順暢

最妙的是，整個交接過程對用戶來說是無縫的，就像真的在和一個超級智能的客服團隊聊天！

?? 實戰案例：智能客服團隊

來看看這個智能客服系統是怎么工作的：

1. 小明：這個音箱怎么連不上WiFi？

?? 基礎客服AI開始排查問題

2. 小明：我覺得是硬件問題...

?? 自動切換到技術支持AI

3. 小明：這質量也太差了，我要退貨！

?? 平滑過渡到售后AI處理退貨

整個過程行云流水，用戶體驗滿分！??

個人感想

讀完這篇文章，我覺得它最大的亮點有兩個：

1. 設計優雅：例行和交接的概念簡單易懂，但可以實現非常復雜的系統。
2. 高度靈活：通過自然語言指令和動態函數調用，智能體可以非常自然地完成任務，甚至應對意外情況。

這種設計既簡單優雅，又實用高效，簡直就是"讓AI成為更好的AI"的典范。

不過話說回來，這種設計也讓我想到了一個有趣的問題：如果多agent體系能這么完美地處理角色轉換，那未來會不會出現"AI客服界的演技派"呢？（笑）

好了，今天的分享就到這里。如果你也對AI智能體感興趣，歡迎在評論區和我交流討論！我是拾光學跡，我們下期再見！

Orchestrating Agents: Routines and Handoffs | OpenAI Cookbook

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