正如AI领域的意见领袖和工程师Tibor Blaho(第三方ChatGPT浏览器扩展AIPRM的创建者)首次发现的那样，OpenAI的新客户服务智能体在AI代码共享社区Hugging Face上以宽松的MIT许可证发布，这意味着任何第三方开发者或用户都可以免费获取、修改并部署该代码，用于其自身的商业或实验目的。

此智能体示例展示了如何在专门智能体(如座位预订、航班状态、取消和常见问题解答)之间路由与航空公司相关的请求，同时强制实施安全性和相关性保障措施。

此次发布旨在帮助团队超越理论应用，自信地将智能体技术投入实际运营。

就在OpenAI即将于6月24日至25日在旧金山举行的VentureBeat Transform 2025会议上进行展示之前，这一实际演示应运而生。在会议上，OpenAI的平台负责人Olivier Godement将深入探讨为企业级智能体架构提供支持的技术，该架构已在Stripe和Box等公司中得到应用。

路由、保障措施和专门智能体的蓝图

发布内容既包括Python后端，也包括Next.js前端。后端利用OpenAI Agents SDK来协调专门智能体之间的交互，而前端则在聊天界面中可视化这些交互，展示决策和交接过程如何实时展开。

在一个流程中，客户请求更改座位。分诊智能体确定请求类型并将其路由至座位预订智能体，该智能体会交互式地确认预订更改。在另一个场景中，航班取消请求通过取消智能体进行处理，该智能体在完成任务前会验证客户的确认号码。

重要的是，演示还展示了保障措施在生产环境中的运作方式：相关性保障措施会屏蔽超出范围的查询，如请求诗歌，而越狱保障措施则会防止提示注入尝试，如要求暴露系统指令。

该架构反映了现实世界中的航空公司支持流程，展示了企业如何构建专注于特定领域的、响应迅速、合规且符合用户期望的助手。OpenAI 以 MIT 许可证发布了代码，并鼓励团队根据自身需求进行定制和调整。

从开源到现实世界的企业级用例：了解 OpenAI 构建实用智能体的基础

此次开源发布基于 OpenAI 更广泛的倡议，即帮助团队大规模设计和部署基于智能体的系统。

今年早些时候，该公司发布了《构建智能体的实用指南》，这是一本针对希望实施智能自动化的产品和工程团队的 32 页手册。

该指南阐述了基础组件——大型语言模型、外部工具和行为指令——并涵盖了构建单智能体系统和复杂多智能体架构的策略。它从 OpenAI 支持大规模部署的经验中汲取了设计模式，用于协调、实施保障措施和观察性。

指南中的关键要点包括：

• 模型选择：使用顶级模型建立性能基准线，然后尝试使用较小的模型以提高成本效益。

• 工具集成：为智能体配备外部 API 或函数以检索数据或执行操作。

• 指令设计：使用清晰、面向行动的提示和条件语句来指导智能体决策。

• 保障措施：设置安全、相关性和合规性约束，以确保安全且可预测的行为。

• 人工干预：为需要人工监督的情况设置阈值和升级路径。

该指南强调从简单开始并逐步发展智能体的复杂性——这一方法在新发布的演示中也得到了体现，该演示展示了如何清晰协调模块化、使用工具的子智能体。

为何这对企业和开发者很重要

从新发布的演示到《构建智能体的实用指南》中概述的原则，OpenAI 正在加倍努力实施其战略：让开发者超越单轮次 LLM 应用，转向能够理解上下文、智能路由任务并安全运行的自主系统。

通过提供透明的工具和清晰的实施示例，OpenAI 正在将智能体系统从实验室推向日常使用——无论是客户服务、运营还是内部治理。

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