目录案例简介案例目标技术栈与核心依赖编程语言核心依赖库项目配置环境变量配置依赖安装requirements.txt 内容项目结构核心代码实现1. 数据模型定义2. 自定义工具：保存重要事实3. 智能体定义3.1 研究智能体 (Research Agent)3.2 编辑智能体 (Editor Agent)3.3 分诊智能体 (Triage Agent)4. 研究工作流程5. Streamlit UI 实现运行与测试启动应用使用流程示例主题预期输出实现思路与扩展建议核心设计思想1. 多智能体协作模式2. Handoff 机制3. 结构化输出4. 工具集成5. 跟踪与监控扩展建议1. 增强研究能力2. 优化智能体协作3. 改进用户界面4. 增强报告质量5. 性能优化6. 安全与隐私最佳实践1. 智能体设计2. 工具设计3. 数据模型设计4. 错误处理完整源码research_agent.pyrequirements.txt案例简介本项目是一个基于 OpenAI Agents SDK 和 Streamlit 构建的多智能体研究应用。它展示了如何使用多个专业 AI 智能体协作完成复杂的研究任务，从主题规划、信息收集到报告生成的完整工作流。案例目标多智能体协作：实现三个专业智能体的分工协作，展示智能体间的任务传递机制自动化研究流程：从主题输入到结构化报告生成的端到端自动化事实收集与溯源：自动收集研究过程中的重要事实并标注来源交互式界面：使用 Streamlit 构建友好的用户界面，支持实时查看研究过程结构化输出：生成包含标题、大纲、内容、来源的完整研究报告