面对Anthropic提出的开源协议MCP（Model Context Protocol）星火燎原成为事实标准，OpenAI试图重新夺回领导权，在其大模型API调用已车给你喂事实标准基础上，推出智能体互联更加简单的方案：Responses API，开闭源大战即将打响。

关键要点

• OpenAI 的 Responses API 是构建智能代理的便捷工具，支持内置了成熟的工具如网络搜索、文件搜索和桌面电脑使用。
• 与之前的 API 相比，Responses API 结合了聊天补全的简单性和助手 API 的工具使用与状态管理功能。
• Anthropic 的 MCP 是一个开放标准，允许与各种数据源连接，提供更大的灵活性。
• 在开发智能代理应用时，Responses API 易用性强，而 MCP 更适合需要自定义数据源的场景。
• 两者在 AI 代理工具集成领域存在竞争关系，未来可能共存，但给用户带来一定不便，取决于社区采用和企业需求。

OpenAI Responses API 介绍功能概述

OpenAI 的 Responses API 是一种新的 API，旨在简化构建能够使用多种工具并维护状态的 AI 代理。它支持内置工具，如网络搜索、文件搜索和计算机使用，允许代理访问实时信息并执行复杂任务。API 是状态化的，能记住之前的交互，这对构建需要上下文记忆的对话代理至关重要。

使用方法

开发者可以使用 Responses API 创建 AI 代理，这些代理可以：

• 维护对话历史和状态。
• 使用托管工具如网络搜索和文件搜索。
• 处理多模态输入，包括文本、图像和音频。

例如，开发者可以通过单一 API 调用实现多轮交互，效率高于之前的聊天补全 API。

与过去 API 的不同

相比于之前的聊天补全 API（主要用于生成聊天格式的文本），Responses API 更适合需要工具使用和状态管理的代理体验。助手 API 虽然也提供类似功能，但可能更复杂。Responses API 简化了这一过程，提供更高效的方式来管理工具交互和状态。

与 Anthropic MCP 的比较功能对比

Anthropic 的模型上下文协议（MCP）是一个开放标准，标准化 AI 应用与数据源和工具的连接。MCP 允许开发者构建自己的集成，连接到任何支持 MCP 的数据源，提供更大的灵活性。开发智能代理应用的优劣

• Responses API 的优势：易用性强，内置工具由 OpenAI 管理，确保可靠性和性能。适合快速构建使用 OpenAI 提供工具的代理。
• Responses API 的劣势：依赖 OpenAI 平台，工具受限，可能不适合需要特定工具的场景。
• MCP 的优势：灵活性高，能连接到任何有 MCP 服务器的数据源，适合企业或需要自定义集成的应用。
• MCP 的劣势：实现复杂，可能需要更多技术专长来设置或使用现有 MCP 服务器，服务器实现可能不一致。

竞争关系与未来前景

Responses API 和 MCP 在 AI 代理工具集成领域存在竞争关系。Responses API 是 OpenAI 的特定产品，而 MCP 是 Anthropic 的开放标准。当然两者共存也是没有问题的，Responses API 因易用性和 OpenAI 的市场地位而得到流行，而 MCP 可能在需要自定义数据源的场景中获得牵引，尤其是在模型私服或开源模型应用架构的企业环境中。

综述

OpenAI 的最新开放 Responses API 是 AI 代理开发领域的重要进步，结合了聊天补全 API 的简单性和助手 API 的工具使用与状态管理功能，发布于 2025 年 3 月 11 日。根据 OpenAI 开发者社区的公告，这款 API 旨在提供更快、更灵活的方式来创建代理体验，支持内置工具如网络搜索、文件搜索和计算机使用。

Responses API 的详细功能Responses API 专注于处理多个工具、多轮交互和多模态输入的单一 API 调用，这使其比之前的聊天补全 API 更高效。它的状态性允许维护对话历史，开发者可以通过client.responses.retrieve(response id=response.id)检索状态。例如，它支持网络搜索工具，使用 OpenAI Index 优化聊天应用，类似于 ChatGPT 的网络搜索功能。此外，它原生支持文本、图像和音频输入。

与聊天补全 API 相比，Responses API 在效率上更胜一筹，后者需要三个步骤（图像分析、网络搜索、总结），而 Responses API 可在一调用中完成。

与过去 API 的差异

之前的聊天补全 API 主要用于生成聊天格式的文本，适合简单的对话生成。而助手 API 提供工具使用和状态管理，但可能更复杂。Responses API 结合了两者的优点，简化了工具集成和状态管理的流程。根据 OpenAI 开发者社区的帖子，Responses API 是基于助手 API 测试版的反馈构建的，旨在更易用。

与 Anthropic MCP 的详细比较

Anthropic 的模型上下文协议（MCP）于 2024 年 11 月发布，是一个开放标准，旨在标准化 AI 应用与数据源和工具的连接。根据 Anthropic 的官方文档，MCP 类似于 USB-C 端口，为 AI 应用提供通用连接方式，允许与内容库、业务工具和开发环境等系统交互。其文档 URL 为MCP Documentation（https://modelcontextprotocol.io/），快速入门指南（https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user）。

在开发智能代理应用时，Responses API 的优势在于易用性，内置工具如网络搜索和文件搜索由 OpenAI 管理，确保性能和可靠性。而 MCP 的灵活性更高，开发者可连接到任何有 MCP 服务器的数据源，如 Google Drive、Slack 和 GitHub 的预建服务器。根据开发者博客，MCP 使用 JSON-RPC 和 Server-Sent Events（SSE）进行通信，支持 TypeScript 和 Python SDK。

Responses API 的劣势在于对 OpenAI 平台的依赖，可能不适合需要特定工具的场景。而 MCP 的劣势是实现复杂，服务器一致性可能因不同实现而异。根据开发者讨论，MCP 适合企业级应用，但初期设置可能费时。

竞争关系与未来前景

Responses API 和 MCP 在 AI 代理工具集成领域存在竞争关系。Responses API 是 OpenAI 的产品，依托其市场地位，可能在通用场景中更受欢迎。而 MCP 作为开放标准，若社区广泛采用，可能在需要自定义集成的企业环境中占优势。根据 Medium 文章的比较，两者可能共存，满足不同需求。未来前景取决于社区采用和企业需求。Responses API 因易用性可能短期内更流行，而 MCP 的开放性可能带来长期影响，尤其在标准化的 AI 生态系统中。