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摘要：
OpenAI API负责人Olivier Godement在VentureBeat Transform 2025大会上表示，AI应用已从问答升级为任务执行智能体，核心工具是响应API和智能体SDK。响应API简化模型调用序列，智能体SDK通过模块化架构提升效率，内置安全功能满足金融、医疗等监管需求。Stripe和Box等企业已在发票处理、客户支持中取得实效。成功部署需跨团队协作与领域知识。未来将发展多模态智能体、长期记忆和跨云编排。Godement指出推理模型潜力仍被低估，建议企业聚焦具体用例构建可靠系统。
OpenAI API负责人解析企业如何通过智能体实现成功 | VentureBeat
OpenAI API负责人详解企业如何通过智能体SDK与响应API获得成功
作者：Carl Franzen@carlfranzen
2025年6月27日 上午11:02
Carl Franzen, Olivier Godement
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在VentureBeat的Transform 2025大会上，OpenAI API平台产品负责人Olivier Godement揭示了企业团队规模化部署AI智能体的内幕。
在我主持的20分钟独家对话中，这位曾任Stripe研究员、现任OpenAI API负责人的专家解析了最新开发者工具——响应API（Responses API）和智能体SDK（Agents SDK），并分享了Stripe、Box等早期采用者的实际应用模式、安全考量和成本回报案例。
以下是未能亲临现场的企业领导者最需关注的8大要点：
智能体正从原型快速迈向生产环境
Godement指出，2025年标志着AI规模化部署的真正转折。目前全球每月有超百万活跃开发者使用OpenAI API平台，年度token使用量同比增长700%，AI已超越实验阶段。
“自GPT-3发布已过去五年…这五年确实堪称狂野。”
他特别强调当前需求已不限于聊天机器人：“AI应用正从简单问答转向真正能执行任务的智能体应用。”
这一转变促使OpenAI在三月推出两大开发者工具：响应API与智能体SDK。
单一智能体与子智能体架构的选用原则
架构选择是核心议题。Godement表示，虽然单一智能体循环（整合全部工具访问和上下文）概念优雅，但在规模化时往往不切实际。
“构建精确可靠的单一智能体非常困难，真的非常困难。”
随着复杂度提升（更多工具、用户输入可能性、逻辑分支），团队常转向模块化架构，采用专业化子智能体。
“实践中出现了将智能体分解为多个子单元的做法…就像软件开发中的关注点分离。”
这些子智能体如同小型团队中的角色：分流代理（triage agent）分类意图，一线代理处理常规问题，其他代理升级或解决边缘案例。
响应API为何是重大革新
Godement将响应API定位为开发者工具的基础性进化。过去开发者需手动编排模型调用序列，现在这一过程由系统内部处理。
“响应API可能是自GPT-3以来我们引入的最重要抽象层。”
开发者只需表达意图，无需配置模型流程：“你只需关注如何给客户最佳响应…响应API自动处理整个循环。”
该API还内置知识检索、网络搜索和函数调用能力——这些正是企业智能体工作流所需的核心功能。
内置可观测性与安全性
安全与合规是首要考量。Godement列举了使OpenAI技术栈适用于金融、医疗等受监管领域的关键保障：
- 基于策略的拒绝机制
- SOC-2合规日志
- 数据驻留支持
在模型评估方面，Godement认为这是演示与生产环境间的最大鸿沟。
“我的观点是：模型评估可能是大规模AI应用的最大瓶颈。”
OpenAI现已在API技术栈中集成追踪与评估工具，帮助团队定义成功标准并跟踪智能体长期表现。
“除非投入评估工作…否则很难建立对模型准确性、可靠性的信任。“
特定职能已显现早期投资回报
部分企业用例已产生可量化收益。Godement分享了以下案例：
- Stripe使用智能体加速发票处理，实现**“发票解决速度提升35%”**
- Box推出的知识助手达成**“零接触工单分流”**
其他高价值场景包括客户支持（含语音）、内部治理，以及辅助查阅复杂文档的知识助手。
生产环境部署的关键要素
Godement强调成功部署中的人为因素。
“存在少数高端人才，他们发现问题和技术时，会立即冲锋陷阵。”
这些内部推动者未必来自工程部门，其共同点是执着精神。
“他们的第一反应是：如何让它运作起来？”
OpenAI观察到许多初始部署由这类人群推动——他们早期在企业推广ChatGPT，现在正试验完整智能体系统。
他还指出常被忽视的短板：领域专业知识。“企业的知识…不在工程师脑中，而在运维团队手里。”
让非开发者也能使用智能体构建工具，是OpenAI致力解决的挑战。
企业智能体的未来方向
Godement透露了产品路线图。OpenAI正在开发：
- 多模态智能体：支持文本、语音、图像和结构化数据交互
- 长期记忆：跨会话保留知识
- 跨云编排：支持复杂的分布式IT环境
这些并非激进变革，而是对现有能力的迭代扩展。“当模型能持续思考数分钟甚至数小时…将催生令人惊叹的用例。“
终极观点：推理模型的价值仍被低估
Godement以重申其信念作结：具备反思能力的推理模型将是长期变革的真正驱动力。
“我依然坚信这些模型的成熟度仅相当于GPT-2或GPT-3阶段…我们对推理模型的潜力认知才刚刚开始。”
对企业决策者而言，信息很明确：智能体自动化的基础设施已就位。当前要务是聚焦具体用例、赋能跨职能团队，并准备持续迭代。下一阶段的价值创造不在于新奇演示，而在于构建由真实需求驱动、通过运营纪律保障可靠的持久系统。
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