用途：指导开发者基于 OpenAI AgentKit 平台与 Agents SDK 构建生产级多智能体系统，遵循 2025 最佳实践。
主要能力：涵盖 AgentKit 核心组件（Agent Builder 可视化画布、Connector Registry 连接管理、ChatKit 嵌入式聊天、Evaluation Suite 评估套件、多模型支持）与 Agents SDK 概念。核心概念包括 Agent（指令、工具、交接能力）、Routine（智能体自主执行的迷你工作流，含入口/出口条件、错误路径、成功指标）、Handoff（智能体间执行流转移）。架构模式提供三类：Triage 路由分派、Sequential 顺序编排、Parallel Decomposition 并行分解与综合。
使用方式：强调智能体应轻量且专精，单一职责；交接需明确触发条件、上下文传递、返回路径与失败处理；为智能体只配置其专业所需的工具；优先使用确定性逻辑、缓存与批量处理以减少 LLM 调用并降低延迟。可用 AgentKit 智能体消费 MCP 服务器作为工具，与 Claude SDK、LangGraph 按场景配合使用。测试策略含单元、集成与端到端测试，并给出 Agent 级与系统级评估指标。
适用场景：需要可视化构建、托管评估与监控、运行于 OpenAI 模型的智能体系统；若需模型灵活性、复杂状态机或完全控制编排，资料建议考虑 LangGraph 等替代方案。
限制与注意事项：Swarm 已仅维护，生产代码应迁移至 Agents SDK。资料列出常见反模式（过度分解、循环交接、无状态智能体、边界不清）及其对策。文中部分代码示例（如 Agent 定义、交接流程、测试函数）为示意性内容，需结合官方文档（AgentKit 平台、Agents SDK GitHub、最佳实践指南）核实；具体价格、平台可用性与部署细节暂未提供。