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这两天对于国产Manus的热议为AI Agent产品概念添了一把火，引发了AI巨头们的关注和重视。
今天凌晨，在没有直播预告的情况下，OpenAI首席产品官凯文·韦尔（Kevin Weil）带领研发小队直接开播，抛出了一套重磅AI Agent组合拳。
OpenAI团队表示，这是一套构建模块，它们可以帮助开发人员和企业构建实用可靠的AI代理。尤其是Responses API，被视为是OpenAI API的新原语，它是该团队两年来设计优化OpenAI API学习的最新成果，是构建AI代理下一章的基础。
还在带娃的Sam Altman发帖表示：“这是团队取得的巨大成就。我显然有偏见，但我认为它是有史以来设计最完善、最实用的API之一，人们会真正喜欢它。”
围绕LLM构建AI Agent代理层成为今年的热门趋势，市场应用竞争节奏开始变得紧锣密鼓，行业接口标准化之争也随之而起。
OpenAI具体发布了啥？简单来说，这是一套新的API和工具，专门用于简化代理应用程序的开发。
这可能也意味着OpenAI自己的AI Agent计划会有所调整，而转向把这些相关开发工具和集成功能拿出来进行变现。
1、新的Responses API，可以将Chat Completions API的简单性与Assistants API的工具使用功能相结合，用于构建AI代理；
2、内置工具，包括网页搜索、文件搜索以及电脑的使用等；
3、新的Agents SDK协调单代理和多代理工作流程；
4、集成可观察性工具跟踪和检查代理工作流程的执行情况；
从作用而言，这些新接口和工具将大大简化核心代理逻辑、编排和交互，使开发人员能够更轻松地开始构建AI代理，据了解，在接下来的几周和几个月内，OpenAI还计划发布更多工具和功能，以进一步简化和加速在该平台上构建代理应用程序。
对于Chat Completions API，仍然是其最广泛采用的API，OpenAI团队仍致力于通过新模型和功能支持它，不需要内置工具的开发人员可以放心地继续使用这个API。但是，Responses API是一个集成Chat Completions API基础上具备更出色性能的端口，因此对于新的集成，OpenAI团队建议之内从Responses API 开始。
关于Assistants API，OpenAI正在努力实现Assistants和Responses API之间的全部功能对等，完成后，将正式宣布弃用Assistants API，目标弃用日期为2026年中期，Responses API将作为在OpenAI上构建代理的未来方向。
在Responses API中，网页搜索、文件搜索或计算机使用只需几行代码。使用gpt-4o和gpt-4o-mini时，网络搜索可用作工具，并可与其他工具或函数调用配对使用。
该API中的网页搜索由与ChatGPT搜索相同的模型提供支持，在SimpleQA基准上，GPT-4o搜索预览和 GPT-4o mini搜索预览的得分分别为90%和88%。
网页搜索生成的响应包括新闻文章和博客文章等来源的链接，为用户提供了了解更多信息的途径，任何网站或出版商都可以选择出现（在新窗口中打开）在API的网络搜索中，开发人员可在Responses API中预览该网络搜索工具。
目前，GPT-4o搜索和GPT-4o-mini搜索的定价分别为每千次查询30美元和25美元。
文件搜索工具通过支持多种文件类型、查询优化、元数据过滤和自定义重新排序，它可以提供快速、准确的搜索结果。同样，使用Responses API只需几行代码即可集成。
使用文件搜索工具的定价为每千次查询2.50美元，文件存储费用为每天每GB 0.10美元，首GB免费。OpenAI为向量存储（Vector Store）API对象添加了一个新的搜索端点，以便直接查询数据，供其他应用程序和API使用。
关于计算机使用工具，该工具由与Operator相同的计算机使用代理 (CUA) 模型提供支持。
在涉及全面计算机使用任务的 “操作系统世界”（OSWorld）上成功率达到了38.1%，在 “网络竞技场”（WebArena）上为58.1%，在基于网络交互的 “网络旅行者”（WebVoyager）上达到了87% 。
计算机使用工具作为一项研究预览功能，目前只对部分高级别开发者开放，使用该工具的定价为每100万输入token3美元，每100万输出token12美元。
最后是关于Agents SDK，它适用于各种实际应用，包括客户支持自动化、多步骤研究、内容生成、代码审查和销售勘探。例如，Coinbase使用Agents SDK快速原型化并部署AgentKit，这是一个工具包，可让AI代理与各种链上活动无缝交互。
OpenAI表示致力于继续将Agents SDK构建为一个开源框架，以便社区中的其他人可以扩展这种方法。
此外，该团队表示随着AI大模型功能变得越来越代理化，他们将继续投资于跨API和新工具的更深层次集成，以帮助部署、评估和优化生产中的AI代理，接下来目标是为开发人员提供无缝的平台体验，以构建可帮助完成任何行业各种任务的AI代理。
对于AI Agent这件事，OpenAI正在一步步进行自己的新布局和业务转型。
在Responses API推出之前，OpenAI还发布了一个思维链 (CoT) 监控工具，利用其他LLM来有效地监控思维链中的不当行为。
思维链 (CoT) 推理模型以人类可以理解的自然语言进行“思考”，监控它们的“思考”使开发人员能够发现不当行为，例如在编码任务中破坏测试、欺骗用户或在问题太难时自己放弃等。
OpenAI团队发现，直接优化CoT以遵守特定标准（例如不考虑奖励黑客）可能会在短期内提高性能，然而，它并不能消除所有不当行为，并可能导致模型隐藏其意图。
在此之前，该团队建议不要直接对前沿推理模型的CoT施加强大的优化压力，而应该对CoT进行不受限制的监控。
如果想要直接向用户展示符合政策的CoT，同时又避免对其施加严格的监督，可以使用单独的模型，例如CoT摘要器或清理器来实现这一点。
OpenAI团队认为，思路链（CoT）监控可能是监督超人模型的少数有效方法之一。
如今随着Responses API的推出，不难发现，掌握最领先AI大模型的OpenAI更愿意重点去做一个较为底层的技术端口和各种集成工具提供商，而不太想直接加入白热化的AI Agent产品大战，毕竟，应用型产品接下来可能是层出不穷的。
Sam Altman在发帖中表示“有偏见”，可能在其团队内部对这样的发展路径存在一定分歧。就在几天前，Sam Altman还沉浸在AI模型代理的“体验”之中，透露其团队训练了一个擅长创意写作的新模型（尚不确定它将如何/何时发布），Sam表示第一次真正被人工智能写的东西所震撼。
即便是提供了一整套有力的AI Agent开发工具，但“收费”的OpenAI可能再一次面临开源力量的冲击。
就在半天前，被热议的AI Agent应用Manus宣布与开源模型领域的巨头阿里开始合作了，致力于在国产模型和算力平台上实现Manus的全部功能。
Manus官方表示，目前两家技术团队已展开紧密协作，共同致力于为中国用户打造更具创造力的通用智能体产品，通过此次合作会尽快将Manus的体验带给广大中文用户。
根据最新的技术拆解，Manus是在领先大模型基础上利用多种开源技术大融合而成，其团队也表示在未来不久的时间内将进行一些技术开源。而阿里最近开源的全新推理模型QwQ-32B，32B参数的整体性能已比肩671B参数的DeepSeek-R1，将部署成本进一步降到了消费级水平上，两者的合作可能会进一步点燃市场各路AI玩家的竞速。
Manus和阿里会不会效仿OpenAI整合推出一套成本更低的开发接口和开源工具包非常值得关注，毕竟在市场爆发前夕，AI巨头都想争夺对AI Agent标准的最大话语权。
接下来，可以一起期待各种AI Agent产品大爆发了。
（文：头部科技）
