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OpenAI发布 Responses API 和 Agents SDK，增强智能体的开发流程

OpenAI于2025-03-12发布在Ai产品

Openai于2025年3月11日发布了Agent SDK和Responses API，OpenAI 推出的 Agent SDK 和 Responses API 是为了解决传统智能体开发中的痛点，比如复杂的提示工程（Prompt Engineering）、协调逻辑复杂等问题。这两个工具可以让开发者和企业能够轻松构建实用且可靠的AI智能体。

Responses API是什么

Responses API 是一个强大的 API，结合了 Chat Completions API 的简洁性和 Assistants API 的工具使用能力。它允许开发者通过单次 API 调用，集成多种工具和功能，从而简化复杂任务的处理。

Responses API主要功能：

多工具集成：支持网络搜索、文件搜索、计算机操作等功能，开发者可以在单次调用中完成多种操作。
实时数据交互：通过网络搜索工具，AI 可以获取最新信息并提供引用，适用于需要实时数据的场景。
多轮对话支持：通过响应链将多个交互串联起来，保持对话的连贯性。
企业级数据隐私：基于 Azure 的安全和合规标准，确保数据保护。

Responses API应用

网页搜索：基于 ChatGPT 同款搜索引擎，准确率高达 90%，支持信息溯源和引用标注。
文件搜索：支持多种文件格式，快速检索海量文档，适合企业知识库管理。
电脑控制：允许智能体直接操作电脑，完成网页自动化和数据录入等任务。

Responses API使用代码

// 网页搜索示例
const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-4o",
  tools: [{ type: "web_search_preview" }],
  input: "今天发生了什么积极的新闻？"
});
console.log(response.output_text);
// 文件搜索示例
const productDocs = await openai.vectorStores.create({
  name: "产品文档",
  file_ids: [file1.id, file2.id, file3.id],
});
const response = await openai.responses.create({
  model: "gpt-4o-mini",
  tools: [{
    type: "file_search",
    vector_store_ids: [productDocs.id],
  }],
  input: "OpenAI的深度研究是什么？"
});
console.log(response.output_text);
// 电脑控制示例
const response = await openai.responses.create({
  model: "computer-use-preview",
  tools: [{
    type: "computer_use_preview",
    display_width: 1024,
    display_height: 768,
    environment: "browser",
  }],
  truncation: "auto",
  input: "我想买个新相机，帮我找到最好的。",
});
console.log(response.output);

OpenAI发布 Responses API 和 Agents SDK，增强智能体的开发流程.webp

Agents SDK是什么？

Agents SDK 是一个开源框架，用于管理和协调多个 AI 智能体的工作流程。它基于 Swarm 框架升级，支持多智能体协作和复杂任务的编排。

Agents SDK主要功能：

配置化 Agent：轻松定义 Agent 的角色和工具。
智能交接（Handoff）：Agent 之间可以无缝交接任务，协作更高效。
安全检查（Guardrails）：确保 Agent 的行为符合预期。
追踪与可观测性（Tracing & Observability）：实时监控 Agent 的运行状态，便于调试和优化。

Agents SDK使用代码

from openai_agent import Agent, function_tool
@function_tool
def submit_refund_request(refund_amount: float, reason: str):
    """提交退款申请"""
    print(f"提交退款申请，金额：{refund_amount}，原因：{reason}")
    return {"success": True}
# 定义 Agent
shopping_agent = Agent(
    name="Shopping Assistant",
    instructions="你是一个购物助手，可以搜索网络商品信息。",
    tools=[WebSearchTool()],
)
triage_agent = Agent(
    name="Triage Agent",
    instructions="引导用户到正确的客服 Agent。",
)
support_agent = Agent(
    name="Support Agent",
    instructions="你是一个客服 Agent，可以提交退款。",
    tools=[submit_refund_request],
)