昨天凌晨，OpenAI以全資收購io的消息成為熱點焦點。同時，OpenAI還發布了另一項重要更新——智能體開發的核心API（Responses API）現已支持MCP功能。

傳統上，開發智能體時，需要通過函數調用與外部服務進行交互，每次操作都需經過大模型、后端及外部服務之間多次網絡傳輸，這不僅增加了延遲，也令系統擴展和管理更加復雜。

而現在，借助Responses API的MCP支持，開發者無需為每個函數調用單獨配置對應服務，只需將模型設定為連接一個或多個MCP服務即可，大大簡化了開發過程，提高了效率。

自從OpenAI推出Responses API以來，已有數十萬開發者利用該接口處理了數萬億的token數據，構建了多樣的智能體應用，比如Zencoder的編碼助手、Revi服務于私募股權與投資銀行的市場智能體，以及MagicSchool AI的教育專用智能體。

為了讓智能體開發更加便捷，Responses API現支持MCP服務，開發者僅需幾行代碼即可將智能體快速接入強大的外部工具和服務。舉例來說，連接至電商平臺Shopify的智能體只需不到十行代碼即可實現。

以往，開發者需要編寫定制的接口包裝函數，比如cart_add或create_payment_link，并且搭建和維護自己的中繼服務器，流程復雜且耗時。而現在，這一過程被極大簡化，只需通過簡單配置即可完成對接。

僅用13行代碼就能實現智能體與云通信平臺Twilio的連接。相比之前需要在后端分別集成兩個工具并手動處理短信負載，這大大簡化了開發流程。

引入MCP功能后，還帶來了集中化管理工具的優勢，使智能體能夠更高效地調用外部服務。通過設置allowed_tools參數，開發者可以明確限定智能體可使用的工具范圍，有效防止無關工具的調用，減少上下文信息過載，并提升響應速度。

在處理用戶查詢時，智能體可以依據預設規則，選擇最合適的工具進行調用，避免盲目嘗試所有可用選項。

借助MCP，可以實施精細的權限管理來保障智能體調用的安全性。比如，限制智能體只能訪問特定工具，或在調用前需經過明確授權，從而防止濫用并保護外部服務的安全。通過每次調用傳遞授權密鑰和服務器地址，MCP確保身份驗證和權限控制的安全，同時避免敏感信息暴露在響應數據中。

此外，MCP支持動態導入和緩存工具列表。智能體首次連接MCP服務器時，會加載工具清單并緩存到模型上下文，后續調用可直接利用緩存，減少等待時間并提升響應效率。

除了以上優勢，MCP還擁有更多實用功能。

Responses API也帶來其他重要更新：

• ?圖像生成：開發者能夠直接通過Responses API訪問最新的OpenAI圖像生成模型（例如 ），并將其作為工具使用。該功能支持實時流式傳輸，方便在生成過程中預覽圖像，同時支持多輪編輯，便于逐步調整和完善效果。

• ?Code Interpreter：新增的Code Interpreter工具支持Responses API，能夠執行數據分析、解決復雜數學與編程問題，甚至輔助模型深入解析和操控圖像。借助它，模型可以通過運行代碼來獲得解答，顯著提升問題處理能力。

• ?文件搜索：文件搜索功能得到加強，不僅能根據用戶查詢提取文檔中的相關內容塊加入上下文，還支持跨多個向量庫進行搜索，并允許利用數組實現屬性過濾，更靈活高效地獲取所需信息。

此外，OpenAI還為Responses API新增了后臺模式功能。該模式適用于處理耗時較長的任務，允許開發者異步啟動操作，避免因超時或連接中斷而影響流程。開發者可以通過輪詢來查詢任務狀態，或者在合適時機開啟事件的流式傳輸。

推理摘要功能允許Responses API將模型的內部推理過程轉化為簡明且自然的語言。這有助于開發者更便捷地進行調試和審查，同時優化最終用戶的使用體驗。

加密推理項功能支持滿足零數據保留（ZDR）要求的客戶，在不同的API請求中重復利用推理項，無需在OpenAI服務器上保存任何數據。這樣不僅增強了系統的智能性，還能有效降低令牌消耗，從而減少費用和響應時間。

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