Во вторник OpenAI кардинально изменил ландшафт корпоративного ИИ, представив свою комплексную платформу для создания агентов — пакет, включающий обновлённый Responses API, мощные встроенные инструменты и открытый исходный код Agents SDK.
Хотя эта новость могла затеряться среди других громких новостей в сфере ИИ — таких как презентация Google открытой модели Gemma 3 или появление китайского стартапа Manus с его автономной платформой агентов, поразившей наблюдателей, — оно несомненно является важным событием для бизнеса. OpenAI объединяет ранее разрозненную и сложную экосистему API в единый, готовый к промышленному использованию каркас.
Дисклеймер: это вольный перевод заметки, которую написал Мэтт Маршалл для издания Venture Beat. Перевод подготовила редакция «Технократии». Чтобы не пропустить анонс новых материалов подпишитесь на «Голос Технократии» — мы регулярно рассказываем о новостях про AI, LLM и RAG, а также делимся полезными мастридами и актуальными событиями.
Обсудить пилот или задать вопрос об LLM можно здесь.
Для корпоративных команд, работающих с ИИ, последствия могут быть значительными: проекты, требовавшие множества различных фреймворков, специализированных векторных баз данных и сложной логики оркестрации, теперь можно реализовывать через единую стандартизированную платформу. Однако, пожалуй, наиболее примечательным является скрытое признание OpenAI того, что решение проблемы надёжности ИИ-агентов требует привлечения внешних экспертов. Этот шаг подтверждается растущим числом свидетельств того, что сторонние разработчики находят инновационные пути для повышения стабильности агентов — и релиз Manus служит тому ярким подтверждением.
Этот стратегический сдвиг знаменует собой важный момент: даже обладая огромными ресурсами, OpenAI осознаёт, что путь к по-настоящему надёжным агентам лежит через открытость для внешних разработчиков, способных находить нестандартные решения, которые могли бы ускользнуть от внутренних команд компании.
Унифицированный подход к разработке агентов
В своей сути этот анонс отражает стремление OpenAI предоставить полный, готовый к промышленному использованию стек для создания ИИ-агентов. Новый релиз включает несколько ключевых возможностей в едином каркасе:
-
Responses API строится на основе Chat Completions API, но добавляет интеграцию с инструментами и улучшенный интерфейс для создания агентов;
-
Встроенные инструменты включают веб-поиск, поиск файлов и взаимодействие с компьютером (технологию, лежащую в основе OpenAI Operator);
-
Agents SDK с открытым исходным кодом, позволяющий оркестрацию одиночных и многокомпонентных агентных рабочих процессов.
Ключевое изменение заключается в устранении фрагментации, которая долгое время сдерживала развитие корпоративного ИИ. Компании, стандартизировавшиеся на API OpenAI и его открытый SDK, больше не будут вынуждены собирать решения из разрозненных фреймворков, заниматься сложной настройкой промптов или сталкиваться с ненадёжностью агентов.
«Слово „надёжность“ здесь ключевое, — отметил Сэм Уиттвин, сооснователь Red Dragon, независимый разработчик ИИ-агентов, в недавнем подкасте, посвящённом новому релизу OpenAI. — Мы говорили об этом множество раз… большинство агентов просто ненадёжны. И OpenAI сейчас думает: „Как нам принести эту самую надёжность в экосистему?“»
После анонса Джефф Вайнштейн, руководитель продуктового направления в платежной компании Stripe, опубликовал пост в X, где рассказал, что Stripe уже продемонстрировал практическое применение нового Agents SDK, выпустив инструмент, позволяющий разработчикам интегрировать финансовые сервисы Stripe в агентные рабочие процессы. Например, этот инструмент позволяет ИИ-агентам автоматически производить выплаты подрядчикам, анализируя файлы и проверяя, кто нуждается в оплате, а также управлять счетами и другими транзакциями.
Стратегические последствия для OpenAI и рынка
Этот релиз свидетельствует о значительном изменении стратегии OpenAI. Закрепив лидерство в области базовых моделей, компания теперь укрепляет свои позиции в экосистеме агентов через несколько продуманных шагов:
1. Открытость к внешним инновациям
OpenAI признаёт, что даже её масштабные ресурсы не могут обогнать инновации, рождающиеся в сообществе. Запуск инструментов и открытого SDK свидетельствует о стратегической уступке: компания осознаёт, что независимые разработчики могут находить решения быстрее и эффективнее.
Релиз совпал с появлением Manus — стартапа, поразившего сообщество ИИ автономной агентной платформой, использующей существующие модели, такие как Claude и Qwen. Это продемонстрировало, что правильная интеграция и тонкая настройка промптов могут обеспечить надёжность, с которой даже ведущие ИИ-лаборатории сталкиваются с трудностями.
«Возможно, даже OpenAI не лучший в создании Operator, — заметил Уиттвин, имея в виду инструмент веб-поиска OpenAI, представленный в январе, но уступающий конкурентам. — Возможно, китайский стартап нашёл какие-то хитрые хаки в промптах или в другом аспекте, используя открытые инструменты».
Вывод очевиден: OpenAI нуждается в инновациях сообщества, чтобы повысить надёжность своих решений. Ни одна, даже самая крупная компания, будь то OpenAI, Anthropic или Google, не может самостоятельно испытать столько подходов, сколько может предложить сообщество.
2. Захват корпоративного рынка через стандартизацию API
Формат API OpenAI стал фактическим стандартом интерфейсов LLM, поддерживаемым такими гигантами, как Google (Gemini) и Meta (Llama). Последние изменения в API OpenAI повлияют на весь рынок, вынуждая сторонние игроки подстраиваться под новые условия.
Контролируя API-стандарт и делая его более гибким, OpenAI создаёт мощный сетевой эффект. Корпоративные клиенты могут внедрять Agents SDK, зная, что он работает с разными моделями, но OpenAI остаётся центральным звеном экосистемы.
3. Консолидация цепочки RAG
Функция поиска файлов бросает вызов компаниям, специализирующимся на векторных базах данных, таким как Pinecone, Chroma и Weaviate. Теперь OpenAI предлагает полный инструмент RAG (retrieval-augmented generation) «из коробки». Вопрос в том, как это отразится на рынке векторных баз данных и решений для оркестрации агентов, которые привлекли значительные инвестиции.
Корпорации теперь могут консолидировать работу с несколькими поставщиками в рамках единого API. Загружая документы в OpenAI, компании получают доступ к поиску по ним, а встроенные инструменты обеспечивают прозрачность результатов, указывая на источники и URL.
Расчёт принятия решений в корпоративной среде
1. Императив надёжности
Корпоративное внедрение ИИ-агентов замедляется из-за проблем с надёжностью. Например, инструмент OpenAI для работы с компьютером достигает 87% на бенчмарке WebVoyager (браузерные задачи), но лишь 38,1% на OSWorld (операционные системы).
Даже сама OpenAI признаёт эти ограничения, отмечая, что необходим человеческий надзор. Однако благодаря инструментам для отслеживания и отладки производительности агента предприятия теперь могут с большей уверенностью развертывать агентов, используя соответствующие механизмы защиты.
2. Вопрос зависимости от поставщика
Хотя экосистема агентов OpenAI предлагает очевидные преимущества, она также вызывает опасения по поводу привязки к поставщику. Как отметил Ашприт Беди, основатель AgnoAGI, после анонса: «API Responses намеренно спроектирован так, чтобы разработчики не могли легко сменить провайдера, просто изменив base_url.»
Тем не менее, OpenAI сделала важную уступку, позволив SDK Agents работать с моделями других поставщиков. SDK поддерживает внешние модели, если у них есть API-эндпоинт в стиле Chat Completions. Такой мультимодельный подход даёт предприятиям некоторую гибкость, сохраняя при этом OpenAI в центре экосистемы.
3. Преимущество полного технологического стека
Комплексный характер релиза — от инструментов до API и SDK — создаёт мощное конкурентное преимущество OpenAI по сравнению с такими игроками, как Anthropic и Google, которые применяют более фрагментарные подходы к разработке агентов.
Особенно это заметно на фоне Google, которая пробовала разные пути внутри своего облачного стека, но так и не смогла предоставить полноценное решение, позволяющее, например, загружать PDF-документы и использовать Google Gemini для RAG-задач.
Влияние на экосистему агентов
Этот анонс радикально меняет ландшафт рынка компаний, разрабатывающих агентные решения. Такие игроки, как LangChain и CrewAI, создававшие фреймворки для агентов, теперь сталкиваются с прямой конкуренцией со стороны OpenAI. В отличие от OpenAI, у них нет масштабного бизнеса, связанного с фундаментальными моделями, который мог бы поддерживать их разработку.
В результате эта динамика может ускорить консолидацию на рынке, когда разработчики, стремясь к более стабильным и зрелым решениям, будут тяготеть к платформе OpenAI.
Тем временем OpenAI монетизирует использование разработчиками, взимая 0,3 доллара за вызов GPT-4o и 0,25 доллара за GPT-4o-mini при веб-поиске, а при сложных поисковых запросах — до 0,5 доллара за вызов. Эти тарифы делают продукт конкурентоспособным.
Благодаря встроенной оркестрации через Agents SDK OpenAI выходит на рынок платформ, ориентированных на координацию агентов. Поддержка мультиагентных рабочих процессов, механизмы передачи задач, защитные механизмы и трассировка — всё это формирует полноценное решение для корпоративных клиентов.
Насколько близка готовность к промышленному использованию?
Пока рано говорить о том, насколько эффективно работают новые решения. Разработчики только начинают применять Agents SDK в реальных условиях. Несмотря на комплексность релиза, остаются вопросы, поскольку предыдущие попытки OpenAI в создании агентных платформ — такие как экспериментальный Swarm и Assistants API — не смогли в полной мере удовлетворить потребности предприятий.
Что касается опенсорсного аспекта, пока неясно, будет ли OpenAI принимать pull-запросы и внешний код.
Тем не менее, запланированная на середину 2026 года отмена Assistants API указывает на уверенность OpenAI в новом подходе. В отличие от Assistants API, который не получил широкой популярности, новый Responses API и Agents SDK выглядят более продуманными и ориентированными на потребности разработчиков.
Стратегический поворот
Хотя OpenAI давно является лидером в области фундаментальных моделей, этот анонс означает стратегический разворот: компания стремится стать ключевой платформой для разработки и развертывания ИИ-агентов.
Предоставляя полный технологический стек — от инструментов до оркестрации — OpenAI позиционирует себя как основного игрока, извлекающего максимальную ценность из корпоративных решений на базе ИИ. В то же время опенсорсный подход с Agents SDK показывает понимание того, что даже OpenAI не может развиваться в одиночку с достаточной скоростью.
Для корпоративных клиентов послание очевидно: OpenAI делает ставку на агентов как на следующий этап развития ИИ. Независимо от того, создают ли предприятия кастомные решения внутри компании или сотрудничают с партнёрами, теперь у них есть более целостный и готовый к промышленному применению путь вперёд — хотя и под сильным влиянием OpenAI.
Войны ИИ вступили в новую фазу. То, что начиналось как гонка за самую мощную фундаментальную модель, превратилось в борьбу за контроль над экосистемой агентов. С этим релизом OpenAI сделала самый решительный шаг, направленный на то, чтобы предприятия выстраивали свои ИИ-решения вокруг её платформы.
Автор: technokratiya
