OpenAI发布全新Agent工具，两大杀器助力自建Manus

OpenAI又搞事情了。刚刚结束的一场19分钟线上发布会，直接甩出两个重磅冲击波——自研Agent SDK和Responses API。简单来说，就是要把智能体开发从“造火箭”变成“搭积木”，让开发者和企业都能快速构建出实用又靠谱的智能体。

先说说关键信息：

• • 核心痛点：传统agent开发太复杂，prompt工程地狱、协调逻辑绕晕人，生产环境落地难。这次更新就是冲着这些去的。
• • Responses API：集成了Chat Completions的简洁和Assistants API的工具调用能力，等于一个API call就能搞定网页搜索、文件搜索、电脑控制这些硬核操作。
• • Agents SDK：开源的多智能体框架，支持workflow编排、行为追踪、安全监控，比之前的Swarm SDK强了不止一个档次。

可以自己动手手搓Manus了？

Responses API：让Agent开发像搭积木一样简单

这个API就像一个万能胶水，把OpenAI的模型和各种实用工具无缝衔接在一起。内置了三个硬核工具，开箱即用：

内置工具箱，开箱即用：
* 网页搜索：基于ChatGPT同款搜索引擎，准确率高达90%。信息溯源、引用标注一步到位，不用再担心幻觉问题。

* 文件搜索：支持多种文件格式，快速检索海量文档，企业知识库的福音。价格也很友好，首GB存储免费。

* 电脑控制：让agent直接操作电脑，网页自动化、数据录入什么的都不在话下。

来看看Ja vaScript代码示例（直接能跑）：

// 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);

Agents SDK：多智能体协作，打造Agent军团

如果觉得单个agent不够用，想搞多智能体协作，Agents SDK就是为你准备的。它开源了，而且把多智能体workflow编排变得前所未有的简单。

• • 配置化Agent：轻松定义agent角色和工具，上手门槛极低。
• • 智能Handoff：agent之间无缝交接任务，协作效率拉满。
• • Guardrails：安全检查机制，保障agent行为可控。
• • Tracing & Observability：实时监控agent运行状态，debug和优化都轻松很多。

Python代码示例（同样直接能跑）：

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],
)

现有API何去何从？

最后再说一句老用户关心的问题：

• • Chat Completions API：依然坚挺。如果你不需要那些内置工具，它还是最佳选择。
• • Assistants API：注意了，OpenAI已经明确表示，2026年中就会逐步弃用。新项目建议直接迁移到Responses API，官方承诺会提供平滑迁移方案。

总的来说，这次更新算是OpenAI在Agent开发上的一次重要布局。工具链更完整，使用门槛更低，对于想快速落地的团队来说，确实是好消息。

你是一名 AI 行业编辑，请围绕下面这条热点输出一份资讯解读：
热点：OpenAI发布全新Agent工具，两大杀器助力自建Manus要求：
1. 先用一句话解释这条热点在讲什么
2. 再总结它为什么重要
3. 说明会影响哪些 AI 产品或内容方向
4. 最后给出 3 个适合资讯站使用的标题