编辑 | 云昭
出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）
OpenAI 又放大招了！用实力正名：在AI圈，自己的“一哥”地位不可动摇！
就在今天凌晨，OpenAI 官方开发者账号 @OpenAIDevs 在 X 平台上，一口气连续发布了 4 项关键更新，直接把 AI 代理（Agent）开发体验提升到新维度，围绕 Agent 开发体验、实时语音应用、人类干预机制和全链路追踪都做了重要升级。
具体包括：推出了TypeScript 原生支持，语音代理可以实时跑，执行过程还能人工干预，全链路追踪也一站搞定。
别小看这 4 个更新，它们背后透露出的，OpenAI 对于 AI Agent 产品线的定位再升级： 从“开发者玩具”，转向升级成为“企业级 AI 工具链”。
所以，今天这 4 个更新，哪怕你不写代码，也值得关注。我们这就来细细拆一下，告诉大家为什么这么说。
Agents SDK 正式跳出 Python 圈，支持 TypeScript，前端全栈开发者福音
过去，OpenAI Agents SDK 只提供 Python 版本，对大多数前端、全栈和 Node.js 开发者不太友好。
这次，官方直接放出了 TypeScript 版本 SDK，功能完全对齐 Python 版，支持：
- handoffs（任务移交）
- guardrails（安全机制）
- tracing（执行追踪）
- MCP（多通道代理控制）
- 以及 Agent 所需的各类基础能力。
安装也是非常简单：
复制npm install @openai/agents
官网还给出了使用示例：
复制import { Agent, run } from'@openai/agents';
const agent = new Agent({
name: 'Assistant',
instructions: 'You are a helpful assistant',
});
const result = await run(
agent,
'Write a haiku about recursion in programming.',
);
console.log(result.finalOutput);
// Code within the code,
// Functions calling themselves,
// Infinite loop's dance.可以说，OpenAI 的 AI Agent 终于从 Python 圈子里跳出来了，前端开发者也能玩转 AI 代理。
对 AI 工具 SaaS、智能客服、网页嵌入式 AI 助手这些场景是重大利好。
👉 官方文档：
https://openai.github.io/openai-agents-js/
新增 Human-in-the-loop 功能，AI 调用过程可人工干预
AI 黑箱执行、无法插手，一直是企业在部署 Agent 时最大的顾虑，尤其对于
金融风控、内容审核、法务审校这些场景，可控性尤其重要。
这一次，AI 不再是一锤子买卖，OpenAI贴心地将「人类介入权」被纳入了开发体系。
这次 SDK 增强了 Human-in-the-loop 功能，允许开发者：
- 在 Agent 调用工具或执行任务时，主动暂停
- 保存当前 agent 状态
- 让人工审核、确认或调整调用
- 再决定是否恢复执行
👉 功能指南：
https://openai.github.io/openai-agents-js/guides/human-in-the-loop/
实时语音 Agent 功能上线，实时语音代理可以跑了
第三个更新，相信适合所有在做各种 AI 助手的朋友，比如 AI 语音助手、客服机器人、播报应用等等，终于有了靠谱的官方方案。
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这次新出的 RealtimeAgent 功能，基于 OpenAI 的 Realtime API，可以让语音代理在本地客户端或服务器端实时运行，具体可以支持：
- 和文字 agent 一样的工具调用、任务移交、guardrails（护栏）
- 自动处理语音输入、输出、用户打断
👉 入门地址：https://openai.github.io/openai-agents-js/guides/voice-agents/
从“对话文字机器人”迈向“语音实时助手”，Agent 从文本应用进化到多模态 AI 产品，这是一个业内的共识和趋势，所以小编认为，OpenAI 这一次的功能真的很香！
这里也给大家放一个示例：
复制import { z } from'zod';
import { RealtimeAgent, RealtimeSession, tool } from'@openai/agents/realtime';
const createTicket = tool({
name: 'createTicket',
description: 'Create a support ticket for a faulty laptop.',
parameters: z.object({}),
needsApproval: true,
execute: async () => 'Ticket filed!',
});
const faqAgent = new RealtimeAgent({
name: 'FAQ',
instructions: 'Answer laptop support questions concisely.',
});
const customerServiceAgent = new RealtimeAgent({
name: 'Customer Service',
instructions: 'Handle customer service inquiries, including support tickets.',
tools: [createTicket],
});
const triageAgent = new RealtimeAgent({
name: 'Triage',
instructions: 'Route laptop support questions to FAQ or customer service.',
handoffs: [faqAgent, customerServiceAgent],
});
const session = new RealtimeSession(triageAgent, {
model: 'gpt-4o-realtime-2025-06-03'
});
await session.connect({ apiKey });Agent也有了抓手：Traces 仪表盘支持实时语音代理追踪
为了方便开发者监控 Agent 执行过程，OpenAI 的 Traces dashboard 现在也支持实时语音代理。
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可实时查看：
- 语音输入、输出
- 工具调用记录
- 用户打断情况
- 执行链路
这里值得注意的是，无论通过 API 还是 Agents SDK 调用，执行过程都能清晰追踪。
这也就意味着，企业彻查 Agent 的黑箱行为，也算是有了清晰的抓手。
写在最后：Agent 正在成为 AI 世界的操作系统
这 4 个更新看似琐碎，但放在一起，就是一个很清晰的信号：
AI Agent 不再是一个单点功能，而是正走向“全栈可控、支持语音、支持人类干预、过程全追溯”的企业级 AI 操作系统。
未来，客服、销售助理、内容审核、IoT 智能设备、企业运营辅助，这些场景里，AI Agent 不仅能实时跑，执行过程还能随时插手、随时追踪。
这意味着什么？
这就意味着，AI 正从“生成答案”，变成“执行任务”的超级数字劳动力。
而今天 OpenAI 的这波更新，正是为这个趋势铺路。
最后给大家看一下，最早一批尝鲜该功能的 Perplexity 开发的新品效果——
参考资料：https://x.com/OpenAIDevs/status/1929950489539686901
