Open Responses开启开放推理新纪元 — 构建全栈Agent生态

什么是 Open Responses

Open Responses 是在 OpenAI 2025 年发布的 Responses API 基础上，开放源代码、标准化的推理协议。它面向构建 Agent、子代理循环（sub‑agent loops）以及多模态生成（文本、图像、JSON、视频），让模型能够在一次请求中完成 推理‑工具调用‑结果返回 的完整闭环。

关键特性

• 无状态默认：支持加密推理，满足高隐私需求。
• 统一模型配置：参数结构统一，跨厂商可直接对接。
• 语义流式事件：流式输出以语义事件（reasoning、tool_call 等）而非原始文本为粒度，便于实时监控与调试。
• 可扩展参数：为特定提供商预留自定义字段，兼容多样化后端实现。
• 工具分层：内置内部工具（如文件搜索）和外部工具（用户自定义函数），实现一次请求完成多步任务。

对开发者的影响

1. 迁移成本低：已实现 Responses API 的客户端只需在请求头中加入 OpenResponses-Version: latest 即可使用全新特性。
2. 可见推理细节：可选返回 content（原始推理链）或 encrypted_content（加密链），帮助调优与审计。
3. 统一路由：Router 与 Provider 的角色分离，开发者可在 Hugging Face Spaces 等平台直接指定模型提供者及其专属参数。
4. 子代理循环即服务：通过 max_tool_calls、tool_choice 控制循环深度，复杂的“检索‑摘要‑邮件生成”等任务只需一次 API 调用即可完成。

实践示例

curl https://evalstate-openresponses.hf.space/v1/responses 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -H "Authorization: Bearer $HF_TOKEN" 
  -H "OpenResponses-Version: latest" 
  -d '{
        "model": "moonshotai/Kimi-K2-Thinking:nebius",
        "input": "解释光合作用的原理",
        "stream": true,
        "tools": [{"type":"search","name":"web"}],
        "max_tool_calls": 3
      }'

在上述请求中，模型会先调用搜索工具获取资料，随后在同一流中返回搜索结果、推理过程及最终答案，实现 端到端的智能代理。

下一步行动

• 社区已经可以在 Hugging Face Spaces 上抢先体验 Open Responses 的 Early Access 版本。
• 未来几个月将逐步完善规范文档，邀请更多推理提供商（如 vLLM、SageMaker）加入标准实现。
• 开源社区可基于该协议贡献 工具插件、路由器实现 与 观察性仪表盘，共同推动 AI 推理生态的开放与协同。

结语：Open Responses 通过开放、标准化的方式，为 Agent‑centric 的 AI 应用提供了底层统一接口，是实现真正可组合、可监管的 AI 代理系统的关键一步。行业参与者越早采用，越能在即将到来的 AI 代理时代抢占先机。