OpenAI Agent Builder 节点参考

Agent Builder是组合智能体工作流的可视化画布。节点与连接共同控制执行顺序和流程；插入节点后，配置并连接它们，定义智能体应遵循的过程。

Agent Builder正在弃用，现有用户可在过渡期继续使用，计划于2026年11月30日关闭。ChatKit继续可用，当前时间表见弃用公告。构建流程见Agent Builder指南。

核心节点

所有工作流都有开始节点与智能体节点，从这些基本单元开始。

Start（开始）

定义工作流输入。聊天中的用户输入会执行两项操作：追加到对话历史，并通过input_as_text暴露输入的文本内容。

所有聊天开始节点都有input_as_text输入变量，还可添加状态变量。

Agent（智能体）

定义指令、工具和模型配置，或附加评测。应保持每个智能体职责明确：作业助手示例用一个智能体改写问题，使其更具体且更契合知识库；另一个分类为问答或事实查找，再由其他智能体处理各类问题。

像普通模型提示词一样添加行为指令和用户消息。上一阶段输出可作为上下文传入。可以按需要添加任意数量的智能体节点。

Note（说明）

为工作流留下评论和解释。说明节点不执行流程操作，只为自己与团队提供有用注释。

工具节点

为智能体提供工具与外部服务，用于检索数据、监测滥用和连接服务。

File search（文件搜索）

从OpenAI平台已创建的向量存储检索数据，按向量存储ID搜索，并提供查询。查询可使用前面节点的输出变量。设置方法与支持类型见文件搜索指南。搜索OpenAI托管存储之外的数据时，使用MCP。

Guardrails（护栏）

监测个人身份信息（PII）、越狱、幻觉或其他不希望接收的输入。护栏默认以通过/失败表示对上一节点输出的检查结果，再由工作流定义后续处理。

失败时，建议结束工作流，或返回前一步并提醒安全使用要求。

MCP

连接第三方工具与服务，可选OpenAI连接器、第三方服务器或自有服务器。需要读取、搜索Gmail或Zapier等其他应用中的数据时，MCP尤其有用。

在Agent Builder浏览选项，更多概念见MCP文档。

逻辑节点

通过自定义逻辑控制流程，例如按条件循环，或在继续操作前征求用户批准。

If/else（条件分支）

使用Common Expression Language（CEL）构造条件表达式，根据已分类输入决定后续操作。例如分类为问答时交给问答智能体，开放式问题交给事实查找智能体，否则结束工作流。

While（循环）

使用CEL定义循环条件，反复检查条件是否仍成立。

Human approval（人工批准）

由最终用户决定是否批准，适合智能体拟好内容、正式发出前需人工审查的流程。

例如代发邮件：智能体节点先输出邮件组件，后面紧接人工批准节点，询问“是否发送这封邮件？”；批准后再进入连接Gmail的MCP节点。

数据节点

定义并处理工作流数据，可重塑输出，或创建供整个流程使用的全局变量。

Transform（转换）

改变输出形状，例如对象转数组。可用于强制符合schema类型，或把输出变为智能体更容易理解的输入。

Set state（设置状态）

定义工作流全局变量。智能体根据输入生成了之后会反复使用的新内容时，可以将该输出保存为全局变量。