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不藏了！OpenAI 2025開發者日：ChatGPT要變成作業系統，8分鐘拖曳可建構超複雜Agent
今天OpenAI的開發者日簡直太硬核了，OpenAI的開發者已經達到了驚人的400萬，ChatGPT周活躍使用者達到8億，每分鐘API處理的60億token
主要有四個方面內容
1.在 ChatGPT 內部建構應用 ：Apps inside ChatGPT，OpenAI推出自己的App SDK。這可以說是驚雷消息，OpenAI不但要革蘋果Appstore的命，還要直接把ChatGPT變為作業系統，看大神怎麼說：
2.直接拖曳建構Agent工具：AgentKit。這裡有個8分鐘拖曳演示，我把視訊扒下來了並且翻譯好了，大家直接看視訊是最直觀的,(可以玩了，連結:https://platform.openai.com/agent-builder/)
3.codex更新，關於codex最新能力演示視訊，我也已經扒下來
4.API支援 ：sora 2，gpt-5 pro
Apps in ChatGPT：開啟一個全新的應用分發與互動生態
我認為這是最震撼的，標誌ChatGPT正式進軍作業系統，簡單來說，OpenAI的野心是以後你只需要一個應用夠了，這個應用就是ChatGPT，這樣ChatGPT就變成事實上作業系統了，蘋果Appstore瑟瑟發抖，毫無疑問這是OpenAI戰略性的賭注
在過去，OpenAI 曾嘗試通過 GPTs 和 MCP 等方式，將開發者的服務與 ChatGPT 連接起來。這些嘗試有的成功，有的則不盡人意，但都為 OpenAI 積累了寶貴的經驗。今天，OpenAI 邁出了決定性的一步，正式向開發者開放 ChatGPT，允許他們在其中建構原生應用 (Apps)
這將催生新一代的應用形態，它們具備三大核心特質：互動性 (interactive)、適應性 (adaptive) 和個性化 (personalized)。使用者不再是單純地與一個聊天機器人對話，而是可以直接在對話中與功能豐富的應用進行互動。為了實現這一點，OpenAI 推出了全新的 Apps SDK (軟體開發工具包)，現已開放預覽
Apps SDK 為開發者提供了一套完整的全端解決方案，其主要特性包括：
連線據：開發者可以將自己的資料來源和後端服務無縫接入
觸發動作：應用可以執行具體的後端操作，例如建立一個設計、預訂一個行程或分析一份資料
渲染完整 UI：開發者可以在 ChatGPT 的對話流中渲染完全互動的使用者介面，而不僅僅是文字或卡片。這意味著媒體播放器、互動地圖、設計畫板等複雜的 UI 都可以被直接嵌入
基於 MCP 標準：Apps SDK 建立在 MCP 這一開放標準之上，開發者對其後端邏輯和前端 UI 擁有完全的控制權。由於標準是公開的，任何人都可以將其整合到自己的平台
對於開發者而言，最大的吸引力在於分發管道。一旦應用建構完成，它就有機會觸及 ChatGPT 全球數億的使用者群體。這將極大地改變產品的規模化擴展方式。同時，OpenAI 也考慮到了商業化的需求。如果使用者已經是開發者現有產品的訂閱者，他們可以直接在對話中登錄帳戶。未來，OpenAI 還將支援多種變現方式，包括新的Agentic Commerce Protocol (智能體商業協議)，該協議將允許在 ChatGPT 內部實現即時結帳
在現場演示中，軟體工程師 Alexi 展示了幾個首批合作夥伴的應用，生動地詮釋了這種新模式的魔力：
Coursera (線上課程平台)：當使用者想要學習某個主題時，可以直接呼叫 Coursera 應用。應用會在對話中直接嵌入課程視訊，並支援子母畫面或全螢幕播放。與應用對話功能：當使用者觀看視訊時，可以隨時向 ChatGPT 提問關於視訊當前內容的問題，例如“請解釋一下他們現在正在說的概念”。由於 Apps SDK 允許應用將上下文 (context) 暴露給模型，ChatGPT 能夠準確理解使用者正在觀看的視訊片段，並給出精準的回答。這將學習體驗提升到了全新的高度
Canva (設計平台)：在一個為寵物狗遛彎業務進行頭腦風暴的對話中，使用者可以直接呼叫 Canva，並用自然語言下達指令，例如“Canva，用這個名字為我製作一個作品集，我希望它色彩豐富、異想天開、明亮，並使用無襯線字型”。Canva 應用會直接在對話中生成設計選項。使用者還可以進一步迭代，比如將一張海報轉化為一個用於種子輪融資的完整 Pitch Deck (簡報)。整個創意流程在同一個對話窗口中無縫完成
Zillow (房地產平台)：當對話延伸到業務擴張，ChatGPT 建議將新城市選在匹茲堡。使用者可以接著呼叫 Zillow 應用，要求“顯示那裡的待售房屋”。Zillow 會在對話中嵌入一個互動地圖。使用者可以切換到全螢幕模式，瀏覽房屋詳情，甚至可以直接在地圖上發起預約看房。更強大的是，使用者可以繼續用自然語言對 Zillow 應用進行操作，例如“將地圖篩選為僅顯示帶院子的三居室房屋”。ChatGPT 會理解指令並更新地圖。此外，當使用者選定一處房產時，可以詢問“這處房產離狗狗公園有多遠？”。ChatGPT 會將來自 Zillow 應用的房屋位置資訊與其自身的搜尋工具結合，提供綜合性的答案
這些演示清晰地表明，Apps in ChatGPT 不僅僅是 API 的簡單呼叫，而是將語言模型的理解能力與應用的豐富功能和互動介面深度融合，創造出前所未有的動態體驗
目前，Apps SDK 已向開發者提供預覽版。今年晚些時候，開發者將能夠提交應用進行稽核和發佈，屆時還會推出一個應用目錄 (Directory) 供使用者瀏覽。符合基本標準的應用都將被收錄，而那些在設計和功能上表現更出色的應用，將會獲得更顯著的推薦位置，甚至在對話中被主動建議給使用者
https://developers.openai.com/apps-sdk
AgentKit：在幾分鐘內將智能體從原型帶入生產環境
智能體 (Agent)，即能夠理解上下文、使用工具並自主完成任務的軟體，被普遍認為是 AI 的下一個重要發展方向。然而，儘管圍繞它的討論非常火，但真正能投入生產並被大規模使用的智能體卻寥寥無幾。原因在於其開發過程異常複雜，開發者需要處理諸多難題：從選擇合適的框架，到編排複雜的工作流、建立評估循環、連接各種工具，再到建構一個友好的使用者介面，每一步都充滿了挑戰
為瞭解決這些痛點，讓每位開發者都能更快速地將想法轉化為可用的智能體，OpenAI 推出了全新的 AgentKit。這是一套內建於 OpenAI 平台中的完整建構模組，旨在幫助開發者以更少的時間和精力，完成從原型設計到生產部署的全過程
AgentKit 核心包含三大元件，以及一個強大的連接器生態系統：
1.Agent Builder (智能體建構器)：這是一個可視化的工作流設計工具。開發者不再需要從頭編寫複雜的協調程式碼，而是可以通過拖曳節點的方式來設計智能體的邏輯步驟、測試流程。這些節點包括工具呼叫、需要人類介入的環節、安全護欄和邏輯判斷等。它建立在已有數十萬開發者使用的 Responses API 之上，對於平台老使用者來說非常容易上手
2.ChatKit (聊天工具包)：為了讓智能體擁有一個精美的使用者介面，OpenAI 提供了 ChatKit。它是一個簡單、可嵌入的聊天介面元件，開發者可以輕鬆地將其整合到自己的應用中，並進行品牌化定製，例如修改顏色、Logo 和提示語。這讓開發者可以專注於核心業務邏輯，而無需在前端介面上花費過多時間
3.Evals for Agents (智能體評估)：衡量智能體的性能至關重要。AgentKit 提供了一套專門的評估功能，包括：
Trace Grading (追蹤評分)：可以逐一審視智能體每一步的決策過程，深入理解其行為
Datasets (資料集)：允許開發者針對工作流中的某個特定節點進行性能評估
Automated Prompt Optimization (自動化提示最佳化)：幫助自動調整和改進提示詞，以獲得更好的性能
External Model Evals (外部模型評估)：甚至支援在 OpenAI Evals 平台內直接對外部模型進行評估
Connector Registry (連接器註冊中心)：智能體需要安全地訪問資料和工具。通過這個管理控製麵板，企業可以安全地將智能體連接到內部工具和第三方系統，同時確保資料安全和權限可控
現場演示，Christina 發起一項挑戰：在 8 分鐘內為 DevDay 的官方網站建構並部署一個問答智能體 "Ask Froge"
我已經貼心的把這8分鐘視訊扒下來了，並且做好的翻譯，大家就看吧，不用感謝我
設計工作流 (在 Agent Builder 中)：
1. 她首先拖入一個分類器節點，用來判斷使用者的提問是關於“會議日程”還是“一般資訊”。
2. 接著，她建立了兩個專門的智能體節點。一個是“日程智能體”，為其上傳了包含所有會議資訊的文件作為知識源；另一個是“DevDay 通用智能體”，為其提供了通用資訊檔案，並設定了其角色風格（像一隻名為 Froge 的青蛙一樣說話，會發出 "ribbit" 的聲音）。
3. 為了讓日程推薦更具視覺吸引力，她使用 **Widget Builder (小元件建構器)** 設計了一個精美的日程卡片，並將其附加到“日程智能體”的輸出格式中。
4. 為了增強安全性，她加入了一個預置的 **Guardrail (護欄)** 節點，用於自動遮蔽個人身份資訊 (PII)。
5. 整個工作流設計完成後，她在 Agent Builder 的預覽窗口中進行了測試，確認其能夠正確回答問題並以預期的方式呈現結果。部署到網站：
1. 她點選“發佈”，AgentKit 為這個工作流生成了一個唯一的 ID。
2. 然後，她來到 DevDay 網站的程式碼中，僅用了幾行程式碼就完成了部署：她引入了 **ChatKit** 的 React 元件，將剛剛生成的工作流 ID 傳入，並加入了一些自訂樣式，如 Froge 主題的顏色和提示語。
3. 刷新網站，一個名為 "Ask Froge" 的聊天機器人已經出現在頁面右下角，並完全可用。整個過程從設計到部署，耗時不到 8 分鐘。這個演示完美地展示了 AgentKit 如何將一個原本需要數周開發時間的複雜任務，縮短到幾分鐘。更重要的是，後續的迭代可以直接在可視化的 Agent Builder 中完成，修改後的智能體無需重新部署程式碼即可在網站上生效
Codex
Codex更新
今天，Codex 正式結束研究預覽，進入通用可用階段。推出了一系列新功能：
1.Slack 整合：開發者可以直接在 Slack 的團隊對話中要求 Codex 編寫程式碼或回答問題
2.Codex SDK：一個新的開發工具包，幫助團隊將 Codex 的能力擴展和自動化到自己的工作流中
3.新的管理工具和報告：包括環境控制、監控和分析儀表板，幫助企業更好地管理 Codex 的使用
現場演示codex強大的程式設計能力: Romain 展示了如何利用 Codex 和 OpenAI 的 API，將周圍的物理世界變成可互動的軟體
同樣給大家奉上演示視訊全過程：
**從草圖到 UI**：Romain 首先展示了一張他手繪的 UI 草圖，然後使用 `Codex CLI` (命令列工具) 將其轉換成一個帶有攝影機畫面的控製麵板介面
**控制物理裝置**：他的第一個挑戰是發佈會控制舞台上方的 Sony FR7 攝影機。他對如何開始一無所知，只知道這款攝影機有一個 C++ SDK。他直接向 Codex 下達了任務，Codex 自主研究了有 30 年歷史的 VISCA 協議，並用 JavaScript 實現了控制邏輯。Romain 強調，Codex 能夠不知疲倦地執行長達數小時的複雜任務
**即時加入新功能**：接著，Romain 在 VS Code 中向 Codex 外掛下達了一個新任務：“將一個無線控製器連接起來以控制攝影機”。Codex 在後台開始分析現有程式碼，制定計畫並實現功能。幾分鐘後，Romain 拿起一個 Xbox 手把，成功地控制了攝影機的移動
**多模態與多工具協作**：演示的高潮是引入了語音控制。他利用 OpenAI 的即時語音 API 和 Agent SDK，為應用加入了語音互動能力。然後，他向 Codex 發出指令，要求為舞台的燈光系統建立一個 MCP 伺服器，並提供了燈光系統的參考文件。Codex 在執行任務時，發現文件資訊不全，於是自主上網搜尋 GitHub 上的文件，補全了所需資訊，最終成功建立了伺服器
**人機協同程式設計的未來**：演示的最後，Romain 通過語音嚮應用下達指令：“讓 Codex 顯示一個類似電影結尾的演職員表，演員是現場的觀眾們”。應用中的語音智能體將這個請求轉發給了 **Codex SDK**。Codex 即時地分析了前端應用的程式碼，注入了新的 React 元件，並在螢幕上滾動顯示出了“演職員表”
這個現場演示展示codex開發全過程：從草圖、物理裝置、語音指令到即時應用重構，整個過程幾乎沒有手寫一行程式碼。Codex 真正成為了一位能夠理解意圖、解決未知問題並與開發者並肩工作的智能隊友
模型與 API 更新
GPT-5 Pro API 開放
GPT-Realtime-Mini API 開放
Sora 2 API 預覽版發佈
寫在最後
DevDay 2025 的所有發佈都指向一個共同的目標：OpenAI要為為這個新的開發者時代提供最好的平台。從在 ChatGPT 內部分發應用的 Apps SDK，到簡化智能體開發的 AgentKit，再到 Codex，以及 GPT-5 Pro、Sora 2 和 Realtime-Mini 等更強大的模型 API，OpenAI 正在全方位地為開發者賦能
就像Sam Altman說的，軟體開發曾經是一個需要數月甚至數年才能完成的漫長過程，但今天，我們親眼見證了它可以在幾分鐘內完成。在這個新時代，你所需要的，僅僅是一個好的想法。
這是一個屬於所有新開發者的黃金時代，注意是新開發者，我們都要問自己一句，我們屬於這個新行列嗎？ (AI寒武紀)