Openai的新AI代理工具可以徹底改變您的編碼體驗

如果你曾經作為一名生產開發者度過一段時間,你肯定很清楚應用程式介面(API)可能會瞬間改變,通常是根據提供者的心血來潮。某天,你的應用程式運行得很順利,你還在夢想它的光明未來。第二天早上,你醒來發現你的其中一個API提供者宣佈了重大變更,迫使你花費接下來的六個月重新撰寫應用程式以適應變化。相信我,我也經歷過這種情況。
基於AI的應用程式也不例外,API的生命周期同樣適用。OpenAI最近宣佈推出Responses API,這意味著其Assistants API即將在2026年某個時候終止支援。
與大多數API更新一樣,新的Responses API承諾提供更多功能、更好的性能和更少的麻煩。但儘管有這些改進,早期採用舊版API的開發者將面臨一堆新任務。
OpenAI還推出了一系列用於構建AI代理的新程式設計層級功能,包括新的API。讓我們停下來一刻,以了解這種轉變的背景。
自從幾年前生成式AI(Gen AI)興起以來,似乎每個產品和服務都跳上了AI的熱潮,為其產品添加了AI驅動的功能。這些功能並不總是從頭開始構建;許多公司利用來自OpenAI等AI提供者的API。這些API以可預測的每筆交易成本提供AI功能。例如,用一美元,開發者可以執行大約67次GPT-4.5典型聊天查詢、1,176次GPT-4o查詢,或高達20,000次GPT-4o mini查詢。
多虧了來自OpenAI和其他AI公司的API,開發者現在只需簡單的函數調用和一張信用卡,就能為其程式碼添加AI功能,無需數年的開發以及高昂的基礎設施和研究成本。
新的Responses API
迄今為止,OpenAI提供了Chat Completions API,用於向ChatGPT發送聊天提示並接收回應,以及Assistants API,使代理能夠執行多步推理和存取檔案。新的Responses API融合了這兩者的功能。雖然Chat Completions API將繼續存在,但Assistants API預計將於明年退役,為更強大的Responses API讓路。
Responses API的定價可在OpenAI的定價頁面上找到,具體費用因模型和使用情況而異。
Responses API為程式設計師提供了三個內建工具:網頁搜尋、檔案搜尋和電腦使用。
網頁搜尋工具
如果你曾使用ChatGPT來搜尋網路並整理答案,你應該熟悉網頁搜尋工具的功能。透過Responses API,開發者可以直接從程式中啟動此類查詢。API會回傳文字回應,並附上來源連結和內嵌引用。雖然OpenAI報告指出,GPT-4o的測試僅顯示38%的準確率,但GPT-4o搜尋預覽和GPT-4o mini搜尋預覽達到了90%的準確率。雖然不完美,但已經相當不錯,對吧?
檔案搜尋工具
接下來是檔案搜尋工具,專為搜尋公司文件庫而設計。OpenAI保證用戶的商業資料不會用於訓練其AI,因此你可以對上傳資料感到相對安心。然而,每月每GB 0.10美元的檔案儲存費用並不便宜。例如,我的小公司57TB的文件資料庫若使用OpenAI儲存,每月將花費近6,000美元。雖然AI搜尋工具可以打破資料孤島,但這樣的定價可能會限制許多企業使用此功能的實用性。
電腦使用工具
最後是電腦使用工具,這是OpenAI的Operator代理的核心功能。它旨在讀取螢幕並根據所見執行操作。從展示來看,這個工具在成為通用的實用工具之前仍有很長的路要走。我們需要持續關注其進展。
Agents SDK
API基本上是一組端點或函數調用,允許與外部系統互動。另一方面,SDK(軟體開發套件)是一個更全面的套件,包括軟體工具、API、程式庫和實用工具,全部協同工作。
OpenAI推出了Agents SDK,這是一個用於構建、除錯和監控代理的工具包。這個套件整合了Responses API,並新增了工作流程編排功能,使開發者能夠執行多步推理和任務。它還允許創建具有特定角色的代理團隊,並包括一個“交接”功能,讓一個代理可以將任務傳遞給另一個代理。
也許最重要的功能之一是監控儀表板,它讓開發者可以追蹤與AI的每一次互動,識別哪些代理被用於什麼任務,以及它們是如何被分配的。鑑於AI幻覺的問題,密切監控這些獨立任務的執行情況至關重要。
你對OpenAI最新更新的看法如何?
你是否計畫將Responses API整合到你的項目中,或者Assistants API的終止讓你有所顧慮?你對網頁搜尋、檔案搜尋和電腦使用等內建工具有什麼看法?它們是否滿足了實際需求,還是帶來了新的挑戰?
那麼Agents SDK呢?你認為它會改變AI代理開發的遊戲規則,還是仍有差距需要填補?在下方評論中分享你的見解。
在社群媒體上關注我的日常項目更新。別忘了訂閱我的每週更新通訊,並在Twitter/X上關注我:@DavidGewirtz,在Facebook上關注Facebook.com/DavidGewirtz,在Instagram上關注Instagram.com/DavidGewirtz,在Bluesky上關注@DavidGewirtz.com,以及在YouTube上關注YouTube.com/DavidGewirtzTV。
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I just tried OpenAI's new AI agent tools for coding and it’s literally saving me hours every week. Those API changes used to drive me crazy but now the agent can auto-adjust code instantly without me having to rewrite anything. If more devs adopted this, development work would be way less stressful.
Die Idee, dass KI-Tools uns helfen, API-Änderungen abzufangen, klingt fast zu schön, um wahr zu sein 😅. Ich frage mich, wie gut das in der Praxis wirklich funktioniert – gerade bei speziellen Legacy-Systemen. Einerseits klingt es nach einer Riesenentlastung, andererseits macht es uns Entwickler vielleicht auch abhängiger von einer einzelnen Technologie. Mal sehen, wie das Preismodell am Ende aussieht.

如果你曾經作為一名生產開發者度過一段時間,你肯定很清楚應用程式介面(API)可能會瞬間改變,通常是根據提供者的心血來潮。某天,你的應用程式運行得很順利,你還在夢想它的光明未來。第二天早上,你醒來發現你的其中一個API提供者宣佈了重大變更,迫使你花費接下來的六個月重新撰寫應用程式以適應變化。相信我,我也經歷過這種情況。
基於AI的應用程式也不例外,API的生命周期同樣適用。OpenAI最近宣佈推出Responses API,這意味著其Assistants API即將在2026年某個時候終止支援。
與大多數API更新一樣,新的Responses API承諾提供更多功能、更好的性能和更少的麻煩。但儘管有這些改進,早期採用舊版API的開發者將面臨一堆新任務。
OpenAI還推出了一系列用於構建AI代理的新程式設計層級功能,包括新的API。讓我們停下來一刻,以了解這種轉變的背景。
自從幾年前生成式AI(Gen AI)興起以來,似乎每個產品和服務都跳上了AI的熱潮,為其產品添加了AI驅動的功能。這些功能並不總是從頭開始構建;許多公司利用來自OpenAI等AI提供者的API。這些API以可預測的每筆交易成本提供AI功能。例如,用一美元,開發者可以執行大約67次GPT-4.5典型聊天查詢、1,176次GPT-4o查詢,或高達20,000次GPT-4o mini查詢。
多虧了來自OpenAI和其他AI公司的API,開發者現在只需簡單的函數調用和一張信用卡,就能為其程式碼添加AI功能,無需數年的開發以及高昂的基礎設施和研究成本。
新的Responses API
迄今為止,OpenAI提供了Chat Completions API,用於向ChatGPT發送聊天提示並接收回應,以及Assistants API,使代理能夠執行多步推理和存取檔案。新的Responses API融合了這兩者的功能。雖然Chat Completions API將繼續存在,但Assistants API預計將於明年退役,為更強大的Responses API讓路。
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也許最重要的功能之一是監控儀表板,它讓開發者可以追蹤與AI的每一次互動,識別哪些代理被用於什麼任務,以及它們是如何被分配的。鑑於AI幻覺的問題,密切監控這些獨立任務的執行情況至關重要。
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Die Idee, dass KI-Tools uns helfen, API-Änderungen abzufangen, klingt fast zu schön, um wahr zu sein 😅. Ich frage mich, wie gut das in der Praxis wirklich funktioniert – gerade bei speziellen Legacy-Systemen. Einerseits klingt es nach einer Riesenentlastung, andererseits macht es uns Entwickler vielleicht auch abhängiger von einer einzelnen Technologie. Mal sehen, wie das Preismodell am Ende aussieht.





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