使用 OpenAI Astra 编排多智能体

OpenAI 悄然展示了如何在 GPT-6 Astra 上通过一个提示词运行 1000 个以上的智能体循环

这是一份三页的实战指南，详细说明如何将 Astra 从聊天机器人转变为一支智能体舰队，并附有你只需粘贴一次的完整操作员配置块。

以下是具体的设置方式：

1. Astra 实际上将每项任务分入的 3 条处理通道（可逆 → 直接执行，有影响 → 完成工作后询问一次，不可逆 → 停止），以及为什么审批的判断标准是可逆性而非任务规模。

2. 修复 OpenAI 自己记录的 5 种默认行为的操作员配置块：在"你能……吗"上拖延、对琐碎编辑过度测试、以 Markdown 格式回答、遵从技能文件中的零散行，以及委派程度低于你的预期。

3. 努力阶梯（低 / 中 / 高 / 超高 / 最高，不设"无"），以及使用 configuration_update 为单个高难度轮次提升努力等级而不破坏缓存前缀的方法。

4. 充分利用整个模型的 3 种工作指令：带可追溯引用的研究备忘录、在工作树中进行并通过绿色测试套件验证的 Codex 重构，以及对任何客户可见内容设置硬性边界的计算机使用任务。

5. 找出你自己工作流中隐藏的并行性的边界测试，以及破坏每支智能体舰队的 3 个因素：自我认同问题（在干净上下文中使用验证器）、文件冲突（每个工作者使用独立工作树）、以及会对整个请求重新定价的 272K 上下文悬崖。

6. 通过异步工具在后台运行 20 个工作者、并配备重新执行测试而非询问智能体是否完成的验证器的单次 Responses 请求。

以下是确切的配置方案：