标签: AI应用开发

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Responses API 和新一代 Agents SDK 值得学,但别再把 Agent 当成一个巨型 Prompt
这两年很多团队做 Agent,表面上看是在升级模型,实际上只是在把 prompt 写得越来越长、把工具列表堆得越来越多、把状态偷偷塞进各种缓存和数据库里。它能跑,但很不稳。 所以我现在看 Responses API 和新一代 Agents SDK,最重要的地方并不是“OpenAI 又发了新东西”,而是它们在把一件长期很混乱的事逐渐收回正轨:Agen…
Agent SDK 不再只是编排层:为什么 2026 年真正变化的是“执行环境回到平台”
过去一年,很多人都在聊 Agent,但大多数讨论其实停留在“怎么写一个多步调用循环”。这类讨论不算错,只是已经开始过时。2026 年一个更值得开发者重视的变化,不是又多了一个会调工具的框架,而是 Agent 基础设施正在往上收:编排、记忆、工具、状态管理、执行环境,开始被平台一起打包提供。OpenAI 最近更新 Agents SDK,把 long-…
OpenAI Agents SDK 这次终于像一个“能落地干活”的执行框架,而不只是 Prompt 封装
过去很长一段时间,很多所谓 Agent 框架给我的感觉都差不多:表面上在讲“智能体编排”,本质上还是把提示词、工具调用和一点状态管理缝在一起。能演示,能跑 demo,但离真正的工程执行环境还差一层东西。 OpenAI 2026 年 4 月更新 Agents SDK 之后,我第一次觉得这个方向开始更像“执行框架”而不是“提示词外壳”了。原因不是它又多…