OpenAI 开源航空客服 AI 演示项目：展示 Agents SDK 多智能体协作能力

近日，OpenAI 在其官方 GitHub 上开源了一个基于 Agents SDK 的演示项目，模拟了 AI 接管航空公司客服系统的场景。该项目旨在展示如何利用 Agents SDK 快速构建多智能体协作的 AI 系统，具有极强的可扩展性和实用性。

• GitHub：https://github.com/openai/openai-cs-agents-demo
• 文档：https://openai.github.io/openai-agents-python

项目概述

这个演示项目由两部分组成：

• Python 后端：负责处理代理（Agent）之间的编排逻辑，是整个系统的大脑。
• Next.js 前端界面：提供可视化操作面板和聊天交互界面，方便用户观察代理间的协作流程。

该项目虽然以航空公司客服为背景设计，但其模块化结构非常适合根据实际业务需求进行定制，例如修改提示词、添加防护机制或调整工具链路等。

演示流程解析

流程一：座位变更请求

1. 用户发起请求：“我可以更改座位吗？”
2. 分流代理识别意图，并将请求路由至“座位预订代理”。
3. 座位预订代理确认预订号，并询问是否需要查看座位图或直接指定新座位。
4. 用户回复后，代理完成座位变更并反馈结果。

示例对话：

• 用户：“我想选 23A。”
• 代理：“您的座位已成功更改为 23A。如需进一步帮助，请随时询问！”

流程二：航班状态查询

1. 用户提问：“我的航班状态如何？”
2. 座位预订代理将其转交给“航班状态代理”。
3. 代理返回实时信息：“航班 FLT-123 准时，将在 A10 登机口起飞。”

流程三：常见问题咨询

1. 用户提问：“这架飞机有多少座位？”
2. 航班状态代理将其转交“常见问题代理”。
3. 代理回答详细信息：“飞机共有 120 个座位，包括 22 个商务舱座位和 98 个经济舱座位。”

流程四：取消航班请求

1. 用户：“我想取消我的航班。”
2. 分流代理识别后转给“取消代理”。
3. 取消代理确认信息后执行取消操作，并提示后续服务。

防护栏演示

• 相关性防护栏：当用户提出与航空无关的问题（如写诗），系统自动拦截并提醒仅限航空相关问题。
• 越狱防护栏：当用户试图获取模型指令时，系统同样触发防护机制，防止越权行为。

这些防护机制确保系统始终聚焦于业务范围之内，提升安全性和可用性。

技术亮点：OpenAI Agents SDK

此次演示项目基于 OpenAI Agents SDK 构建，该 SDK 是此前实验性项目 Swarm 的生产就绪版本，具备以下核心特性：

核心组件

主要优势

• 轻量高效：抽象层级少，学习成本低。
• Python 优先：无需新语法，使用原生 Python 实现复杂逻辑。
• 内置流程控制：自动处理工具调用、响应生成、循环执行直到完成。
• 可视化追踪：支持流程可视化、调试和评估，便于持续优化。

为什么选择 Agents SDK？

OpenAI 在设计此 SDK 时遵循两个核心原则：

1. 功能足够强大，值得使用
2. 原语足够精简，易于快速上手

这意味着开发者可以专注于业务逻辑本身，而非复杂的框架学习。

应用前景

虽然本次演示围绕航空客服展开，但其底层架构可用于多种行业场景，如：

• 客户服务自动化（电商、银行、电信）
• 内部知识库问答助手
• 数据分析与报告生成
• 自动化运维与故障排查

只要涉及多个任务分工协作的场景，都能借助 Agents SDK 实现高效的 AI 解决方案。