先说清楚它是什么：OpenAI Agents SDK 属于「智能体与自动化」方向的开源项目，OpenAI 开源的轻量多智能体开发框架。

单独用一个工具往往只解决一段问题，这篇讲怎么把它和上下游工具串起来。

推荐组合：OpenAI Agents SDK + Rasa

Rasa 的定位是：开源的对话式 AI 框架，适合自托管。两者分工可以是：OpenAI Agents SDK 负责「线索整理流程」这一步，Rasa 负责接入客服渠道。

工作流步骤

  1. 明确交付物和验收标准，例如：不确定的情况进入人工。
  2. 准备输入：每天从表单收到的客户咨询，先去掉敏感信息。
  3. 在 OpenAI Agents SDK 中执行核心步骤（提示词见下文）
  4. 把结果交给 Rasa 做下一步处理，或从 Rasa 取得所需材料。
  5. 人工检查关键事实与格式，记录发现的问题。
  6. 把这次用到的提示词和设置保存为模板，下次复用。

线索整理流程

输入：每天从表单收到的客户咨询。

搭建一个流程：新表单提交后，AI 判断咨询类型（报价 / 售后 / 合作 / 其他），提取联系人和需求摘要写入表格，报价类自动通知销售群。分类不确定时标记为「待人工」。

验收标准：不确定的情况进入人工。

交接时最容易出问题的地方

  • 格式不兼容：两边导入导出的格式提前测试一次。
  • 信息丢失：每次交接附上来源和版本号。
  • 责任不清：约定哪一步由谁做最终确认。
  • 成本叠加：两个工具都可能计费，先估算用量。

如果暂时不想引入第二个工具，也可以先用 Pydantic AI 等同类产品替代其中一环，跑通流程后再决定。

延伸练习

定时提醒与汇总

适用情况：手头有团队群聊或任务看板时。

每天下午 6 点汇总今日新增和逾期任务，按负责人分组发送提醒，周五额外输出一周完成情况。

验收标准：提醒内容与看板一致。

多步骤调研任务

准备材料：一个需要多来源信息的问题。

围绕【主题】做调研：先列出调研计划，再分别检索，最后输出带来源的报告。每个结论注明来源链接，来源之间矛盾时并列呈现。

交付前确认：矛盾信息被并列呈现。

发票与单据提取

适用情况：手头有一批 PDF 发票或收据时。

从这些单据中提取开票日期、金额、销售方名称和税号，输出为表格；任何字段识别置信度低时留空并标红，不要猜测。

交付前确认：低置信度字段留空。

常见问题：误发消息给客户

对外发送前加人工审批节点，测试环境与正式环境分开。

常见问题：输出格式不稳定

要求结构化输出并做格式校验，不合格时重试。

常见问题：费用超出预期

给每次运行设上限，监控调用次数，先用小模型处理简单步骤。

概念补充：工作流（Workflow）

按固定步骤执行的流程，可预测、易排错。

概念补充：人工审批节点

在关键动作前暂停等待人确认，防止误操作。

适合人群：数据分析师

数据分析师可以用 Agents SDK 处理取数与 SQL、清洗与可视化等工作。需要注意：确认指标口径，敏感数据脱敏后再交给 AI 处理。

注意事项

所有示例输出均为示意，不代表真实统计或效果承诺；请以自己的测试结果为准。

文中提示词和示例仅作示意，实际效果取决于你的材料和 Agents SDK 当前版本，重要内容请人工核对后再使用。

延伸阅读