OpenAI 刚刚发布的一系列全新开发工具和 API，让开发智能体（Agent）变得更简单、更高效。
接下来，我将以一名开发者的视角，带你深入了解这些新工具究竟有什么亮点，开发者又能得到哪些实质性的好处。
开发者的痛点：明明模型很强，开发却很痛苦？
在最近一段时间，大家可能都感受到了智能体的火爆，比如 ChatGPT 的 Operator 能浏览网页，Deep Research 能帮你写研究报告，Claude Code 能自动写代码修复 Bug，更不用说上周大火的 Manus，但当想自己开发类似的 Agent 时，却发现现实并不美好：
• 工具链零散复杂，拼接底层API费时费力。 • API 设计抽象，入门困难，需要掌握太多概念。 • 处理状态管理、多工具调用、RAG 检索等问题繁琐且容易出错。
为此，OpenAI 刚发布的 「Responses API」 和 「Agents SDK」，搭配三款强大的内置工具，可以让我们构建智能体更加容易。
下面，我分别详细介绍一下。
Responses API：专为 AI 智能体设计的新型 API
OpenAI 全新发布的Responses API不再像之前的Chat Completions API那样单一、抽象，而是专门为多轮对话、多工具调用的智能体场景设计：
• 支持多轮对话、工具调用：
可以一次性调用多个工具（比如同时使用文件搜索和网页搜索），无需复杂的多次请求。• 自动存储对话状态：
Responses API 会自动记录状态，后续对话不需要重复发送大量数据。• 灵活、直观的设计：
API采用了简单易懂的设计，只需4行代码就能开始使用，极大降低了开发者的入门门槛。
Responses API的亮点功能：
• Items概念取代传统message结构：
Items 可以表示用户消息、推理过程、函数调用、网页搜索等多种内容。• 更直观的流式响应（streaming）：
提供了明确的“语义事件”，大幅降低开发难度。• 内置强大的工具支持：
提供一行代码即可使用的内置工具，比如文件搜索、网页搜索，以及即将推出的代码解释器。
三大内置工具，一键集成，开发更高效
① Web Search 工具（网页搜索工具）
开发痛点：
• 模型不掌握最新信息，知识库落后。
解决方案：
• 使用 GPT-4o 微调模型，实时从互联网上抓取最新数据。 • 准确度高，能给出可靠、带引用的答案。
简单来说，Web Search让你的AI智能体拥有实时更新的知识库。
② File Search 工具（文件搜索工具）
开发痛点：
• 私有知识库难以检索，RAG（检索增强生成）流程繁琐。
解决方案：
• 支持向量存储与元数据过滤，快速从你私有文档中找到相关数据。 • 支持直接搜索端点，更高效地直接检索向量数据库。
现在，你只需简单上传文件，AI就能帮你快速从中找出你想要的信息。
③ Computer Use 工具（计算机使用工具）
开发痛点：
• 很多老旧系统或图形界面软件没有开放的API，难以实现自动化操作。
解决方案：
• Computer Use工具相当于在API中内置了Operator，可以自动控制计算机，实现点击、输入、拖动等复杂操作。 • 已经在多个基准测试中取得领先表现。
比如你想开发一个自动化购买商品的助手，这个工具就能帮你轻松实现。
Agents SDK：开源多智能体框架，生产级开发体验
开发痛点：
• 单一智能体无法满足复杂的业务场景（比如客服、购物、退货分离）。
解决方案：
• Agents SDK支持多个智能体协同工作，每个智能体拥有独立的工具和逻辑。 • 提供分流（handoff）功能，智能体之间可以轻松交接任务。 • 提供完整的监控与追踪功能，方便调试与优化。
Agents SDK 还开源了代码，方便你自由扩展，生产环境即插即用。
• 现在即可通过 pip install openai-agents安装，JavaScript版本也即将发布。
除此之外，OpenAI 还推出了一个全新的追踪UI界面，方便开发者随时监控与调试智能体运行状态：
总结与感受
新发布的 Responses API 与 Agents SDK，明显降低了构建AI智能体的门槛，也让更多想法得以轻松实现，可以更加专注于构建真正实用的AI应用。
OpenAI 首席产品官 Kevin Weil 在直播的最后说的话挺有意思：
“2025 年将会是 AI 智能体爆发的一年， 也是 ChatGPT 和我们开发者工具从‘仅仅回答问题’ 升级为‘真正能在现实世界里为你执行任务’的一年。
