OpenAI升級Responses API：代理技能標準與託管Shell，Anthropic同步支援開啟互通時代

AI代理基礎設施的關鍵一步

AI代理（AI agents）被視為人工智能的下一個技術範式轉移。從2025年底開始，OpenAI、Anthropic、Google等主要AI公司均將「代理能力」列為核心發展方向。然而，制約AI代理大規模落地的瓶頸並非模型本身的智能程度，而是缺乏標準化的基礎設施——代理如何與外部工具互動？如何在不同平台之間移植？如何安全地執行涉及系統操作的任務？

OpenAI最新的Responses API更新，正是針對這些根本性問題提出的系統性解決方案。此次更新包含三個相互關聯的重大功能，共同構成了AI代理從「概念原型」走向「生產級部署」的技術基礎。而Anthropic幾乎同時宣布支援其中最重要的Skills標準，更將這次更新的意義從「單一平台升級」提升至「行業標準確立」的層面。

伺服器端上下文壓縮：解決長對話的成本難題

AI代理與傳統聊天機器人的關鍵差異之一，在於代理需要維持極長的對話上下文。一個執行複雜編程任務的AI代理，可能需要在單次會話中處理數百輪交互，涉及數萬甚至數十萬個token。這不僅消耗大量計算資源，更直接推高了API調用成本。

Responses API新增的「伺服器端上下文壓縮」（Server-side Compaction）功能，正是為解決這一痛點而設計。其運作原理是：當對話上下文達到一定長度閾值時，系統自動在伺服器端對歷史對話進行語義壓縮——保留關鍵資訊和決策脈絡，移除冗餘的中間過程描述。

這項功能的創新之處在於「伺服器端」三個字。過去，開發者若要管理上下文長度，需要在客戶端自行實現截斷或摘要邏輯，這既增加了開發複雜度，又因為客戶端缺乏對模型內部注意力機制的了解，壓縮效果往往不理想。將壓縮邏輯移至伺服器端後，OpenAI可以利用模型自身的語義理解能力進行更精準的壓縮，同時對開發者完全透明——API的調用方式不需任何改變。

對於企業客戶而言，這意味着運行長時間AI代理任務的成本可望大幅降低。一個持續運行數小時的代碼審查代理，其上下文管理成本可能減少60%以上。根據OpenAI的內部測試數據，在典型的長對話場景中，伺服器端壓縮平均將token消耗量降低了55%，同時對任務完成品質的影響控制在2%以內。

值得一提的是，上下文壓縮的「品質保證」是這項功能能否獲得開發者信任的關鍵。如果壓縮過程丟失了關鍵的決策上下文或技術細節，代理的後續行為可能出現偏差。OpenAI採用了「語義重要性評分」機制——模型會對每段對話內容進行重要性排序，優先保留高分內容，並在壓縮後進行自動驗證，確保核心語義的完整性。

託管Shell容器：AI代理獲得「雙手」

如果說上下文壓縮是優化AI代理的「大腦效率」，那麼託管Shell容器（Hosted Shell Containers）則是賦予AI代理一雙「可以實際操作的手」。

此前，AI代理與外部系統的互動主要通過函數調用（function calling）實現——開發者預先定義一組函數接口，AI代理按需調用。這種模式雖然安全可控，但嚴重限制了代理的自主性。代理只能執行開發者預設的操作，無法靈活應對未預見的情境。

託管Shell容器徹底改變了這一局面。OpenAI現在為AI代理提供完整的終端執行環境——一個隔離的Linux容器，代理可以在其中執行任意命令列操作，包括安裝軟件包、編輯文件、運行腳本、管理進程，甚至進行網絡通訊。這意味着AI代理首次擁有了與人類開發者幾乎相同的系統操作能力。

這項功能的意義遠超技術層面。它標誌着AI代理從「對話式助手」向「自主執行者」的範式跳躍。一個擁有Shell存取權限的AI代理，可以獨立完成完整的軟件開發週期——從閱讀需求文檔、分析現有代碼庫、撰寫新代碼、運行測試，到部署上線——所有這些都無需人類在每一步進行干預。

對於DevOps和系統管理領域，影響同樣深遠。想象一個AI代理能夠自主登入伺服器、診斷性能問題、調整配置參數、驗證修復效果——這不再是科幻場景，而是託管Shell容器使之成為可能的現實能力。

Skills標準：AI代理的「通用語言」

此次更新中最具戰略意義的，無疑是Skills標準的推出。Skills標準定義了一種通用格式，讓AI代理能夠聲明、發現和調用各種「技能」——從代碼分析、文件操作到API集成，每項技能都通過一個SKILL.md清單檔進行描述。

SKILL.md檔案的核心是YAML frontmatter區塊，其中定義了技能的名稱、描述、輸入參數、輸出格式和調用約束。例如，一個「代碼審查」技能的SKILL.md可能如下聲明：技能名稱、支援的程式語言、期望的輸入格式（代碼片段或檔案路徑）、輸出格式（結構化的審查報告），以及並發限制和超時設定。

這種設計的精妙之處在於它的平台無關性。一個按照Skills標準編寫的技能模組，理論上可以在任何支援該標準的AI平台上運行——無論底層模型是GPT、Claude還是其他。這正是Anthropic同步宣布支援的重大意義所在：當兩大AI巨頭共同採用相同的技能描述標準時，開發者只需編寫一次技能定義，即可在多個平台上部署。

OpenAI與Anthropic的「競合」新章

OpenAI和Anthropic在Skills標準上的同步支援，是AI產業發展史上的一個標誌性事件。這兩家公司在模型能力上是直接競爭對手——GPT系列與Claude系列的性能對比是業界永恆的話題。但在基礎設施標準層面，它們選擇了合作而非對抗。

這並非偶然。AI代理生態系統的價值很大程度上取決於其網絡效應——可用的技能越多、支援的平台越廣，整個生態就越有吸引力。如果OpenAI和Anthropic各自推出不兼容的技能標準，開發者將被迫選邊站隊或承擔雙倍的開發成本，最終阻礙整個AI代理生態的發展。

這種「競合」模式在科技史上並不罕見。USB、WiFi、HTTP等今天習以為常的技術標準，當初也是由競爭對手共同制定的。Skills標準若能成功確立為AI代理互動的通用協議，其歷史地位可能與這些基礎標準相提並論。

值得注意的是，Anthropic此前已推出的Model Context Protocol（MCP）與Skills標準在功能上有重疊之處——MCP專注於模型與外部數據源的連接，Skills則專注於模型的能力擴展。兩者是互補而非替代關係。Anthropic同時維護MCP和支援Skills標準，展現了其「開放生態」的策略定位。

對開發者生態的深遠影響

Responses API的三項更新，對軟件開發者社區的影響是多維度的。

VS Code和Cursor的即時受惠：Skills標準的跨平台特性意味着，在VS Code中開發的AI編程技能可以直接移植到Cursor，反之亦然。這打破了過去各IDE（集成開發環境）各自為政的AI擴充生態，開發者不再需要為不同編輯器重複開發相同的AI功能。據消息人士透露，VS Code團隊已在內部測試Skills標準的整合，預計將在下一個主版本更新中正式支援。

AI代理市場的興起：隨着Skills標準的確立，一個類似於App Store的「AI技能市場」將順理成章地出現。獨立開發者和企業可以開發、發布和銷售各種AI技能模組——從專業的代碼分析工具，到特定行業的數據處理流程，再到自動化的DevOps操作腳本。這可能催生一個全新的商業生態系統。

企業IT架構的變革：託管Shell容器的出現，讓企業CTO和IT架構師需要重新思考AI代理在生產環境中的部署策略。過去，AI代理的權限範圍通常被嚴格限制在特定的API調用內。如今，具備Shell存取能力的代理可能需要新的權限管理框架、審計機制和安全監控系統。這將推動企業IT治理模式的演進。

開源社區的催化：Skills標準的開放性質必然吸引開源社區的積極參與。可以預見，大量開源的AI技能模組將在未來數月內湧現，覆蓋從基礎的文件操作到複雜的機器學習管線編排等各種場景。GitHub上可能出現專門的「awesome-ai-skills」類收藏庫，匯聚社區貢獻的優質技能模組。

安全與治理的新挑戰

託管Shell容器賦予AI代理前所未有的操作能力，也帶來了前所未有的安全挑戰。一個能夠執行任意命令的AI代理，其潛在風險遠超一個只能調用預定義函數的聊天助手。

首要問題是權限邊界的設定。企業在部署具備Shell能力的AI代理時，需要精確定義代理能夠存取的目錄範圍、可以安裝的軟件包白名單、網絡通訊的許可範圍等。權限設定過於寬鬆可能導致安全事故，過於嚴格則會限制代理的實用性。找到平衡點需要全新的安全工程實踐。

第二個問題是審計追蹤。在傳統的軟件系統中，每個操作都有明確的人類責任人。但當AI代理自主在Shell中執行一系列命令時，如何確保所有操作都被完整記錄？如何在出現問題時追溯原因和責任？OpenAI表示託管Shell容器內建了完整的操作日誌機制，但企業仍需建立自己的審計流程來補充這一基礎設施。

第三個問題是供應鏈安全。Skills標準允許AI代理動態發現和調用第三方技能模組。如果攻擊者能夠發布偽裝成合法技能的惡意模組，並誘導AI代理調用，後果可能十分嚴重。這類「AI供應鏈攻擊」的威脅模式尚處於早期階段，但業界需要及早建立防禦機制——例如技能模組的簽名驗證、聲譽評分系統和沙盒隔離測試。

香港開發者如何把握機遇

對於香港的軟件開發者和科技企業而言，這次Responses API更新帶來了具體而實際的機遇。

香港在金融科技和企業IT服務方面擁有獨特優勢。圍繞Skills標準開發針對金融合規、中英雙語文檔處理、跨境貿易數據分析等香港特色場景的AI技能模組，可以在早期佔據利基市場。這些高度專業化的技能模組不太可能被矽谷的通用解決方案覆蓋，為本地開發者提供了差異化競爭的空間。

數碼港和科學園的AI初創企業應密切關注Skills標準的演進，考慮將自身的AI能力封裝為標準化的Skills模組發布。這不僅能擴大產品的觸達範圍——通過Skills市場觸達全球開發者——還能提升企業在AI代理生態系統中的能見度和影響力。

對於香港的軟件工程師而言，熟悉託管Shell容器環境下的AI代理開發將成為一項高價值技能。這要求工程師不僅理解AI模型的能力和限制，還需要具備扎實的Linux系統管理、容器化技術和安全工程知識。本地的技術社群和培訓機構可以考慮推出相關課程，幫助開發者建立這些跨域能力。

從更宏觀的產業視角來看，此次更新的時間點也值得玩味。OpenAI和Anthropic幾乎同步推出和支援Skills標準，表明這並非單方面的行動，而是經過雙方溝通協調的結果。在AI領域日益激烈的競爭中，這種在基礎設施層面的合作展現了一種「在模型層面競爭、在協議層面協作」的成熟產業思維。這種思維若能延續，將有助於避免AI代理領域重蹈社交媒體平台各自為政、數據孤島林立的覆轍。

總括而言，OpenAI此次Responses API更新與Anthropic的同步支援，共同宣告了AI代理基礎設施標準化的正式啟動。這不僅是一次技術升級，更是AI產業從「模型競賽」走向「生態構建」的轉折點。對於所有與AI相關的從業者而言，現在正是深入理解這些新標準、佈局早期優勢的最佳時機。