作者 | Daniel Curtis

譯者 | 平川

OpenAI 發(fā)布了 Open Responses 開放規(guī)范，該規(guī)范旨在實(shí)現(xiàn)智能體式（agentic）AI 工作流的標(biāo)準(zhǔn)化，減少 API 碎片化的問題。該規(guī)范獲得了 Hugging Face、Vercel 及多家本地推理服務(wù)商支持，為智能體循環(huán)、推理可觀測(cè)性，以及工具的內(nèi)部與外部執(zhí)行制定了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，它能夠讓開發(fā)者避免重寫集成代碼，即可在專有模型與開源模型之間輕松切換。

規(guī)范將條目（item）、推理可觀測(cè)性、工具執(zhí)行模型等概念進(jìn)行了正式化定義，讓模型服務(wù)商可在自身基礎(chǔ)設(shè)施內(nèi)管理多步驟的智能體式工作流，即推理、工具調(diào)用、結(jié)果反思的循環(huán)過程。這一改變使得模型服務(wù)商能在自有基礎(chǔ)設(shè)施中處理復(fù)雜的工作流，并通過單次 API 請(qǐng)求返回最終結(jié)果。此外，規(guī)范原生支持多模態(tài)輸入、流式事件和跨服務(wù)商工具調(diào)用，大幅減少了開發(fā)者在前沿模型與開源替代模型間切換時(shí)的適配工作量。

該規(guī)范的核心概念包含條目、工具使用和智能體循環(huán)。條目是代表模型輸入、輸出、工具調(diào)用或推理狀態(tài)的原子單元，常見類型有 message、function_call、reasoning 等，同時(shí)具備可擴(kuò)展性，允許服務(wù)商自定義規(guī)范之外的條目類型。其中值得關(guān)注的是 reasoning 類型，它能以服務(wù)商可控的方式暴露模型的思考過程，其負(fù)載可包含原始推理內(nèi)容、受保護(hù)的內(nèi)容或摘要，既讓開發(fā)者能清晰看到模型的推理決策過程，也讓服務(wù)商可自主把控信息暴露的范圍和程度。

Open Responses 規(guī)范通過區(qū)分內(nèi)部工具和外部工具，明確了編排邏輯的歸屬。內(nèi)部工具直接在服務(wù)商的基礎(chǔ)設(shè)施中執(zhí)行，模型可自主管理智能體循環(huán)；在該模式下，模型服務(wù)商可完成文檔檢索、結(jié)果匯總等任務(wù)，再通過單次 API 往返將最終結(jié)果返回給開發(fā)者。而外部工具則在開發(fā)者的應(yīng)用代碼中執(zhí)行，此模式下模型服務(wù)商會(huì)暫停流程并發(fā)起工具調(diào)用請(qǐng)求，由開發(fā)者處理工具執(zhí)行并將輸出結(jié)果回傳給模型，才能繼續(xù)后續(xù)的智能體循環(huán)。

該規(guī)范已獲得 Hugging Face、OpenRouter、Vercel，以及 LM Studio、Ollama 和 vLLM 等本地推理服務(wù)商的早期應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了本地設(shè)備上標(biāo)準(zhǔn)化智能體式工作流的落地。

這一規(guī)范的發(fā)布引發(fā)了行業(yè)關(guān)于廠商鎖定和生態(tài)成熟度的討論。Rituraj Pramanik評(píng)價(jià) 說：

在 OpenAI 的 API 基礎(chǔ)上構(gòu)建一套“開放” 標(biāo)準(zhǔn)，這一點(diǎn)看似有些諷刺，但它很有實(shí)用價(jià)值。行業(yè)真正的噩夢(mèng)是碎片化，我們耗費(fèi)了大量時(shí)間去對(duì)接各種不同的數(shù)據(jù)模式。如果這套規(guī)范能讓我不用再寫那些“套娃式的封裝代碼”，能讓模型切換變得毫無門檻，那它就解決了智能體開發(fā)領(lǐng)域最棘手的難題。

另外，還有開發(fā)者將此舉視為 LLM 領(lǐng)域生態(tài)日趨成熟的信號(hào)。AI 開發(fā)者兼教育者 Sam Witteveen 預(yù)測(cè)：

預(yù)計(jì)領(lǐng)先的開源模型實(shí)驗(yàn)室（如 Qwen、Kimi、DeepSeek）會(huì)訓(xùn)練同時(shí)兼容 Open Responses 規(guī)范和 Anthropic API 的模型。Ollama 也已宣布對(duì) Anthropic API 的兼容性支持，這意味著，能運(yùn)行高質(zhì)量本地模型且可調(diào)用 Claude Code 工具的時(shí)代已不遠(yuǎn)。對(duì)于希望在專有模型和開源模型間切換、且無需重寫技術(shù)架構(gòu)的開發(fā)者而言，這無疑是一次重大利好。

目前，Open Responses 的規(guī)范文檔、數(shù)據(jù)模式和合規(guī)測(cè)試工具已在項(xiàng)目官方網(wǎng)站上線，Hugging Face 也推出了演示應(yīng)用，方便開發(fā)者直觀體驗(yàn)該規(guī)范的實(shí)際應(yīng)用效果。

Open Responses Specification Enables Unified Agentic LLM Workflows(https://www.infoq.com/news/2026/02/openai-open-responses/)

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