OpenAI 新工具发布：AI Agent 时代的朝阳与 Manus 们的落日

关键要点

• 新工具发布：OpenAI 推出 Responses API、内置工具（网络搜索、文件搜索、计算机使用）及 Agents SDK，助力开发者构建强大可靠的AI代理。

• 应用潜力：从客户支持到个人助理，这些工具将提升生产力，但数据隐私与安全需关注。

• 行业影响：AI驱动的自动化或将重塑工作方式，Agent应用公司面临压力，OpenAI 领先但面临 Google、Microsoft 等竞争。

引言

2025年3月12日，OpenAI 宣布了一项重大更新：发布一系列新工具，旨在帮助开发者和企业更轻松地构建AI代理——一种能代表用户自主完成任务的智能系统。这些工具包括 Responses API、多种内置工具（网络搜索、文件搜索、计算机使用）以及 Agents SDK，不仅降低了开发门槛，还为AI代理的实际应用铺平了道路。

本文将深入剖析这些工具的特性、潜在价值及其对行业的深远影响，力求从本质出发，提供超越表象的洞察。

核心特性与深度分析

新工具概览

OpenAI 的新工具体系旨在解决开发者在构建生产级AI代理时面临的痛点，如繁琐的提示迭代和缺乏可见性的定制编排逻辑。以下是主要组件的详细解析：

1. Responses API：统一与未来的基石

• 功能：Responses API 融合了 Chat Completions API 的简洁性与 Assistants API 的工具调用能力，支持单次调用中处理多工具、多步骤任务。它被定位为 Chat Completions 的“超集”，性能更优，且将成为 OpenAI 构建代理的核心API。

• 演进路径：基于 Assistants API 测试版的反馈，OpenAI 计划在2026年中正式弃用后者，并提供数据迁移指南。这表明 Responses API 是未来的方向，开发者应尽早适配。

• 亮点：提供统一设计、简化的多态性、直观的流式事件，以及便捷的 SDK 辅助（如 response.output_text），显著提升开发效率。

• 定价：无单独收费，按标准费率计费（详见定价页面^[1]）。

• 网络搜索（Web Search）

• 特性：提供实时网络信息并附带引文，支持 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 模型。SimpleQA 基准测试显示，GPT-4o 搜索预览准确率达90%，GPT-4o mini 为88%，远超其他模型。

• 应用：适用于购物助手、研究代理、旅行预订等场景。例如，Hebbia 利用其为资产管理公司提供实时市场情报，显著提升分析精度。

• 定价：GPT-4o 每千次查询 $30，GPT-4o mini 为 $25，预览版已向所有开发者开放。

• 文件搜索（File Search）

• 特性：支持多类型文档检索，具备查询优化、元数据过滤和自定义重排功能，快速返回精准结果。

• 应用：可用于客户支持（如查询FAQ）、法律助手（检索案例）或技术文档查询。Navan 的AI旅行代理利用其从知识库提取答案，构建高效的 RAG（检索增强生成）管道。

• 定价：每千次查询 $2.50，文件存储 $0.10/GB/天，首GB免费。

• 计算机使用（Computer Use，研究预览）

• 特性：基于 Computer-Using Agent (CUA) 模型，支持鼠标和键盘操作自动化，适用于浏览器或操作系统任务。基准测试成绩：OSWorld 38.1%、WebArena 58.1%、WebVoyager 87%。

• 应用：可自动化网页测试或遗留系统数据录入。Unify 用其验证企业扩张信号，Luminai 在社区服务组织中几天内实现申请流程自动化，远超传统RPA数月努力。

• 限制与安全：OSWorld 38.1% 的成功率表明其可靠性待提升，非浏览器环境需人工监督。安全措施包括防提示注入、敏感任务确认等，但仍存误操作风险。

• 定价：仅限3-5级用户，$3/百万输入token，$12/百万输出token。

• 功能：开源框架，改进自 Swarm SDK，支持可配置LLM、智能代理切换、安全防护和执行追踪。

• 应用：适用于客户支持自动化、多步骤研究、内容生成等。Coinbase 的 AgentKit 在数小时内整合加密钱包功能，Box 则实现内部与公共数据的混合查询。

• 兼容性：支持 Responses API 和 Chat Completions API，未来可适配其他模型，Node.js 支持即将来临。

• 提供工作流追踪与检查功能，帮助开发者调试和优化代理性能，弥补传统开发中可见性不足的短板。

行业影响与洞察

开发门槛的降低与生态的开放

这些工具通过统一API和内置功能，消除了多API集成或外部供应商的复杂性，使中小企业也能快速上手。Agents SDK 的开源性质进一步促进社区协作，可能催生更多创新应用。然而，开发者需掌握新工具的学习曲线，尤其是在多代理协同和安全配置方面。

数据隐私与安全的双刃剑

尽管 OpenAI 默认不使用商业数据训练模型，但代理与敏感系统（如计算机使用）的深度集成带来了隐私风险。开发者需自行强化环境隔离和安全检查，特别是在高风险场景中。未来，如何平衡功能扩展与安全性将是关键挑战。

竞争格局与技术演进

OpenAI 当前领先，但 Google、Microsoft 等巨头也在加速布局类似技术。例如，Google 的 Gemini 和 Microsoft 的 Copilot 已展现出强大的多模态能力。竞争将推动行业标准快速演变，OpenAI 需持续创新以保持优势。

生产力的跃升与工作方式的重塑

从短期看，这些工具可提升客户支持效率或自动化重复任务；长远看，AI代理可能成为劳动力核心，改变行业运作模式。例如，金融领域的分析师可通过 Box 的代理整合内部与外部数据，做出更精准的投资决策。然而，低成功率（如计算机使用的38.1%）提示我们，当前技术仍需迭代，全面自动化尚需时日。

工具能力对比表

此表揭示了工具的多样性与局限性，如计算机使用在操作系统任务中的较低成功率，提示其适用性尚待成熟。

对 Manus 的具体影响

1. 竞争压力

• OpenAI 的工具降低开发门槛，其他公司可快速构建类似 Manus 的代理，尤其在网络搜索和计算机使用功能上，可能赶超其市场份额。

• 例如，OpenAI 的计算机使用工具虽成功率仅 38.1%（OSWorld），但未来改进可能威胁 Manus 在自主任务执行上的优势。

• Manus 需持续优化技术，保持 GAIA 等基准测试的领先地位，尤其面对 OpenAI o1 模型 56.36% 的表现。

• 若 Manus 依赖自身模型，可能需投资更多研发资源以应对竞争。

• 虽竞争关系可能限制，但 Manus 可考虑与 OpenAI 生态系统兼容，增强功能，如利用 Responses API 提升效率。然而，鉴于其独立开发路线，可能性较低。

• Manus 的完全自主性引发伦理问题，如 AI 决策失误的责任归属。OpenAI 的安全措施（如防提示注入）可能成为行业标杆，Manus 需确保符合全球监管要求。

行业趋势与未来展望

OpenAI 的新工具标志着AI代理开发的分水岭，为构建自主系统提供了坚实基础。从客户支持到企业决策支持，这些代理有望重塑商业、教育等领域。然而，技术的不成熟（如计算机使用的低成功率）和隐私挑战提醒我们，AI代理时代尚在起步。未来，随着模型能力增强和生态完善，OpenAI 或将引领一场生产力革命，但需警惕竞争与伦理风险。

• 市场动态：OpenAI 的工具可能加速 AI 代理开发，客户支持、研究等领域生产力提升，但也加剧竞争，影响如 Manus 的市场定位。

• 数据隐私：AI 代理访问敏感系统需强化安全，OpenAI 默认不训练商业数据，但开发者需额外保障。

• 全球竞争：Google、Microsoft 等巨头也在布局类似技术，Manus 需在中美 AI 竞争中找到定位，可能受地缘政治影响。