OpenAI给Manus祛魅

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此外，Responses API还带来了多项易用性改进，包括： unified item-based design（简化了数据结构）, simpler polymorphism（减少复杂性）, intuitive streaming events（实时获取结果）, 和SDK helpers， 例如 `response.output_text`，方便开发者轻松访问模型的文本输出。

Responses API希望轻松将OpenAI模型和内置工具集成到其应用中的开发者设计，无需处理多个API或外部供应商集成的复杂性。此外，该API还简化了在OpenAI平台上存储数据的过程，使开发者能够利用诸如追踪（tracing）和评估（evaluations）等功能来评估Agent的性能。

下面举例看看Responses API是如何和各种实用工具结合使用的。

网页搜索

开发者现在可以通过网络获取快速、最新的答案，并且这些答案会附有清晰且相关的信息来源引用。在Responses API中，当使用 gpt-4o 和 gpt-4o-mini 时，网页搜索作为一项工具可供调用，并且可以与其他工具或函数调用结合使用。

const response = await openai.responses.create({    model: "gpt-4o",    tools: [ { type: "web_search_preview" } ],    input: "What was a positive news story that happened today?",});
console.log(response.output_text);

文件搜索

开发者现在可以使用经过改进的文件搜索工具，轻松地从大量文档中检索相关信息。该工具支持多种文件类型、查询优化、元数据过滤和自定义重排序，能够提供快速且准确的搜索结果。同样，通过 Responses API，只需几行代码即可完成集成。

const productDocs = await openai.vectorStores.create({    name: "Product Documentation",    file_ids: [file1.id, file2.id, file3.id],});
const

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