OpenAI Assistant API框架的整体介绍

一、背景

1. 讲解进展与方向：此前已完成Function Calling和ReAct相关基础理论及实战案例的学习。接下来将探索如LangChain、AutoGPT、CVI等全新AI Agent开发框架，在这之前先介绍OpenAI API 。
2. 选择OpenAI API的原因：OpenAI API具有轻量且效果好的特点，适合个人开发者和企业内部使用，能帮助开发者快速实现AI应用的搭建。
3. AI Agent开发的困境：AI Agent领域理论丰富但落地困难，比RAG技术面临更多挑战。许多新理论仅停留在理论层面，部分仅适用于特定模型，不同大模型在能力和特点上存在差异。
4. Function Calling和ReAct的基础性：Function Calling和ReAct是AI Agent开发众多理论的基础，当前各类Agent框架大多基于它们进行扩展。学习这两个基础内容，有助于更好地理解和掌握后续复杂的框架。

二、OpenAI在大模型领域的地位及API介绍

1. OpenAI的影响力：OpenAI及其发布的产品和模型对大模型技术生态影响深远，GPT系列模型能力卓越，应用广泛。OpenAI率先推出Function Calling功能，引领行业发展，促使各模型公司纷纷优化自身模型。
2. Assistance API的推出：在AI Agent概念引发广泛热议时，OpenAI推出Assistance API，旨在构建新一代智能体代理框架规范，为其GPT系列模型提供支持。
3. OpenAI API的特性：OpenAI API处于持续迭代优化中，开发者论坛活跃度高。然而，其技术细节和训练细节未公开，具有闭源性，开发框架和规范仅适用于自家GPT系列模型，这使得基于此构建的应用移植存在困难 。
4. 对国内用户的影响及学习意义：国内用户使用OpenAI API面临网络限制和应用程序备案问题。但这并不影响学习其技术方案，其先进的技术方案有助于提升自有框架效果，因此个人或企业内部使用时推荐使用Assistance API 。

三、Assistant API的详细解析

1. 与Chat Completion API的关系：Assistant API是Chat Completion API的演变。Chat Completion API用于构建与GPT模型的交互连接，而Assistant API致力于降低构建智能应用的开发门槛，方便开发人员创建人工智能助手或代理应用。
2. Assistant API的优势功能
   • 自动维护对话历史：以往实现大模型多轮对话的聊天记忆能力，需要手动维护message列表，每次调用后手动添加前一次的用户问题和模型响应，下次调用时再传递完整列表。而Assistant API内部机制自动完成这一过程，并且支持无限长多轮对话。
   • 集成Function Calling过程：之前实现Function Calling时，需让大模型识别外部函数调用需求，手动获取函数名称和参数，在本地执行外部函数，将结果拼接至message列表后再次调用大模型。Assistant API将这些过程抽象集成，无需手动操作。
   • 集成RAG过程：RAG单独应用时场景较窄，Assistant API将RAG过程集成，开发者无需关心其具体实现，就能轻松实现更高效、稳定的本地知识库问答。
   • 内置代码解释器：大模型数学计算能力较弱，业界常采用生成后端代码在特定环境计算的方式保证准确性。Assistant API内置沙箱环境的代码解释器，可将用户的数学计算、数据库查询、绘图等需求转化为相应代码执行，并返回结果，弥补了大模型在计算和外部工具执行方面的不足。
3. 使用注意事项：Assistant API使用效果好且实现相对简单，但存在网络和政策限制。它和调用GPT模型API一样按token收费，并且AI Agent处理过程因包含思考、调用等循环，token消耗比普通对话更多。