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与代理商SDK实践：多代理协作
探索交接和代理 - 作为工具的模式，它们的用例，以及如何使用Openai Adents SDK和简化来自定义它们。与代理SDK的邮政动手操作：多代理协作首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学第二部分与代理SDK系列的动手操作，我们将探讨多代理系统的基础知识以及代理如何使用OpenAI代理SDK框架进行协作。
与代理商SDK如果您尚未阅读第一篇文章，我强烈建议您在此处进行检查：您的第一个API呼叫代理。在那篇文章中，我们首先要建立一个简单的代理，然后将其增强成一个能够检索实际天气数据的工具代理。我们还将代理包裹在最小的简化接口中，以进行用户交互。
您的第一个api -calling代理现在，我们采取下一步。我们将介绍另一个代理商，并学习如何使它们共同努力以更有效地理解和满足用户查询，而不是依靠单个天气专家。
天气专家多代理系统的介绍
让我们从一个基本问题开始：为什么当单个代理商（例如我们在上一篇文章中构建的代理商）似乎已经足够强大以处理任务时需要多个代理？
采用多代理系统有几种实用和理论上的理由[1]。每个代理都可以专门研究特定的域并使用自己的工具，从而可以带来更好的性能和更高质量的结果。在实际应用程序中，业务流程通常很复杂。多代理设置通常更模块化，可管理且可维护。例如，如果需要更新特定的功能，我们可以仅修改一个代理而不是更改整个系统。
[1]OpenAI代理SDK提供了两种核心模式，用于启用代理协作：Hartoff和Agent-As-As-Tools。在本文中，我们将探讨这两种模式，讨论何时使用它们，并展示如何自定义它们以获得更好的结果。
handoff 代理商 - 工具handoff
Handoff是代理SDK框架的关键特征之一。使用Handoff，代理可以将任务委派给另一个代理[2]。为了更清楚这个概念，请想象医院中的典型过程。
[2]handoffs