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1. 代理到底是什么，以及为什么需要它

代理并不是 ChatGPT App 的必需部分：不使用 LLM 代理，你也可以创建很多很棒的应用。不过，我有三条充分的理由向你介绍它们。

代理是为你的应用后端添加智能的极佳方式。比如智能礼物推荐、解析用户的文字偏好；又如复杂的检索、分析、处理与总结场景——用 LLM 代理都能很轻松地实现。

ChatGPT 发布了自家的 AgentsSDK，支持 TS 与 Python。它非常好用，自带代理编排。面对一个复杂任务，不再只是一个代理在工作，而是一个团队。这是非常有前景的方向。

同时，它还有教学意义。ChatGPT 调用 mcp-tools 的方式，与 LLM 代理调用自己的 tools 的方式完全一致。一旦你理解了 LLM 代理的工作机制，你就会明白如何在应用中把状态机放到模型侧。此外，学习 AgentsSDK 还能帮助你理解将来 ChatGPT SDK 的工作方式。

那就开始吧。

什么是 LLM 代理

如果说 ChatGPT App 是你在 ChatGPT 内的服务“前台”，而 MCP 服务器是携带工具和业务逻辑的“引擎”，那么代理就好比一个聪明的调度员，能够：

• 读懂目标；
• 自行决定调用哪些工具以及顺序；
• 必要时询问补充信息；
• 在出现错误时重试步骤；
• 最终达成清晰的结果。

用接近 Agents SDK 官方文档的表述，代理就是一个程序。它访问 LLM 和一组工具，能自主规划实现目标的步骤，并且通过 tool‑calls 执行这些步骤。

与现有内容类比：

• 在普通的 ChatGPT App 中，ChatGPT 模型会直接编排对你 MCP 工具的调用。
• 后端的 LLM 代理同样具备任务描述和一组工具，它会自行决定调用哪些 tools、走多少步、何时停止，以及返回何种结果。

在我们的 GiftGenius 场景中，这可能是这样的：

• 没有代理的应用： 模型直接调用 searchGifts，然后是 filterByBudget，接着是 getDetails——每次都要重新思考。
• 有代理的应用： ChatGPT 调用 mcp‑tool，而后端给代理下达任务：“为该画像找出前 5 个礼物。” 代理会走若干步骤：收集补充信息，调用不同的搜索工具，筛选、排序，构建最终卡片，并返回结构化的成品答案。

ChatGPT 与后端的 LLM 代理就像公司老板与员工。ChatGPT 拥有更大的自由度：它与用户对话，并决定要发起哪些战略性任务（调用 mcp 工具）。而 LLM 代理仅在后端工作，不直接与用户交互，但它也会“思考”，并可调用自己的 tool。可以理解为“迷你版 ChatGPT”。

2. 代理由哪些部分构成：LLM、指令、工具与状态

把代理看成若干层会更容易理解。

首先，底层依然是 LLM。可以是 GPT‑5.1 或 Agents SDK 使用的其他模型。它负责生成文本、规划步骤、选择工具——总之在你的编排上下文中负责“思考”。

其次，模型之上是指令。这是代理的 system 提示词，规定它的角色、边界、交流风格、工具的使用方式。你在 ChatGPT App 中已经做过类似的事，不过现在这是针对一个独立代理来设置的。

第三，是一组代理工具。可以是：

• TypeScript 函数（经典的 function calling）；
• HTTP/REST 工具；
• 对你 MCP 工具的封装，以便代理能访问与 ChatGPT App 相同的后端；
• OpenAI 自带的“托管”工具（例如，如果你启用的话，Web 搜索）。

最后，是状态与步骤的工作规则：会话状态（session state）如何存储、如何保存中间结果、如何限制循环。更深入的内容我们会放在下一讲（关于记忆与状态），但此刻你应牢记：代理不是“一次性请求”，而是一个可能会保存进度的长流程。

如果从 TypeScript 开发者的视角看，脑海中会浮现出类似下面这样的对象（伪代码，接近 Agents SDK TS）：

const giftAgent = new Agent({ model: "gpt-5.1", systemPrompt: giftAgentPrompt, tools: { searchGifts, filterGifts, checkoutDraft }, // 此处还可以配置内存、步数上限等 });

这里先不深入具体 API，关键是这个概念：模型、指令、工具与行为配置集中在一个地方。

3. 消息角色：在代理世界中的 system / user / assistant / tool

你已经熟悉 Chat Completions 中经典的 system、user、assistant、tool 角色。在 Agents SDK 里它们依