Building Agents — 实战指南
把 OpenAI 的《A Practical Guide to Building Agents》变成可照做的设计方法论。不是 RAG 检索原文，而是把"怎么设计一个可靠 Agent"内化为决策规则、反模式、模板，让你边设计边套用。
何时用这个技能
- 判断一个需求该不该用 Agent（还是确定性脚本就够）
- 设计 Agent 的 Model / Tools / Instructions 三组件
- 模型选型、工具设计、写 agent instructions
- 选编排模式：single agent vs multi-agent（Manager / Decentralized）
- 设计 Guardrails（分层防御 + human-in-the-loop）
核心心智
- Agent = LLM 控制工作流执行 + Tools + Instructions + Guardrails。简单 chatbot / 单轮LLM / 分类器不是 agent。
- 先判断是否该建：传统规则搞不定的（微妙判断、规则难维护、非结构化数据）才上 agent。
- 渐进式：从 single agent + 工具开始，必要时才演化到 multi-agent。
- Guardrails 是分层防御，且必须配合认证授权、访问控制、标准安全。
怎么用
- 读
references/building-agents.md获取完整程序化知识（决策规则、反模式、模板、章节映射）。 - 按需求定位：
- 该不该建 → §1 决策规则 + 验证清单
- 三组件 / 选型 / 工具 / instructions → §2–§5
- 编排模式选型 → §6（single / Manager / Decentralized + 拆分时机）
- Guardrails → §7（类型表 + 构建 heuristic + human intervention 触发）
- 关键技术决策用里面的 IF/ELSE 规则与 Quick reference 决策表直接套。
内容边界
- 偏设计方法论与架构决策，不含具体框架的逐行代码（原书示例基于 OpenAI Agents SDK，模式可移植到任意库或手写）。
- 安全部分给出分层防御思路与 human-in-the-loop 触发条件，落地时请结合你自己的认证授权与访问控制。
验证要点（交付前自检）
- 是否先回答了"该不该建 agent"？避免为简单任务过度工程。
- 三组件是否齐全（model + tools + instructions），工具是否标准化定义、无重叠歧义？
- 编排是否从 single 起步？多 agent 是否有明确拆分理由（复杂逻辑 / 工具过载）？
- Guardrails 是否分层（relevance / safety / PII / moderation / tool safeguards）且含 human-in-the-loop 触发？