我的Agent服务是否应该使用Responses API？

功能性考量——你的Agent需要什么功能

判断是否应该选择Responses API，最基本的一点，是要看你的服务目前或未来是否需要responses api的特性。

如果不需要，那么继续使用更为简单的chat completions接口，性能会比response api更佳。

对比Response API，Chat Completions是一个更单纯的接口。可以说Response API涵盖了Chat Completions。

Chat Completions = 开启非store模式 + 不使用任何内置工具（只使用function call）+ 不使用audio/file input 的 Response API

如果需要使用Responses API的功能，也不一定必须要使用Responses API，因为Bella的其他能力，比如Bella-Workflow同样可以很方便地使用这些工具。我们还要继续思考以下问题。

从智能性的角度，所谓“不复杂的问题”，指问题是否具有“确定性”，可能解决一个问题的步骤很繁琐，但是只要是可以抽象出既定程序和确定步骤来解决的问题，即视为“不复杂的问题”。

与之相对，“复杂的问题”，是指需要依赖模型的多步推理以及与用户的多轮交互来决策如何处理的问题。

对于功能单一纯粹的Agent来说，用户对其的诉求是可确定的，那么大概率是可以抽象出设定好的流程编排，那么推荐使用Chat Completions + Bella Workflow实现Agent。效果最稳定，实现也最简单。

可是，如果一个Agent的目标用户的诉求没那么强的确定性，比如一个房地产领域的知识专家。这个Agent可能面临的用户的问题种类数不胜数，无法罗列归类，此时就不可能去枚举分类各种场景，再为每个场景定制流程了。

且解决这些问题可能需要与用户进行多轮交互，不断地修正答案。此时就应该给模型更大的选择权，通过提示词的引导让模型自主决策下一步该做什么。

举例：

为Bella Openapi服务实现一个为用户查询账单的Agent，流程非常固定，只需要使用LLM提取用户信息以及用户问题中的查询信息，再调用查询账单的接口。这个场景肯定是使用Chat Completions + Bella Workflow最简单，不需要考虑Responses API。
上文举例的房地产领域的知识专家，就可以考虑使用Responses API。再比如实现一个Code Agent，它所需面临的问题可想而知，更不可能使用既定流程解决问题，需要高度的智能化，此时就可以考虑使用Responses API来实现。

前文已经讨论过，如果去实现一件需要模型高自由度的自主决策且多轮交互的事情，此时轻量级的Chat Completions + Bella Workflow就没那么好用了。

此时，便可以考虑使用Responses API。可是一定需要使用它吗？设想如下两个场景：

场景1：

你希望快速搭建一个Agent应用做一件比较复杂的事情，或者说你只是想在正式开始做某个领域的Agent之前，临时做一个demo来验证自己的某个想法是否可行。

在此场景下，你当然不希望做一个沉重的系统，你的需求就只是一个低成本的、简洁的、可快速实现核心功能的轻量级服务。对稳定性、性能的要求没那么高。

此时，Responses API就完全满足你的需求。直接使用store模式，你甚至不需要实现任何的上下文管理工程，只需要简单的接口调用即可实现所有功能。

甚至responses api丰富的内置工具生态，可能你不需要实现任何客户端的工具调用，或者是只需要提供一个mcp服务。开发极其简单

面对此场景时，你可以借助Response API快速做出很多轻量级的应用，去探索AI应用的可能性。它的价值在于帮助你快速落地、快速验证。

场景2：

你的服务规模庞大、稳定性、效果要求极高，或是需要很定制化的对话管理。

此时就不建议依赖store模式的Responses API来实现用户对话的管理。因为Responses API归根结底，是一个通用的智能体解决方案，不可能针对所有场景做出足够的优化。

一个追求泛化的通用智能体，在性能、稳定性和效果方面肯定是不如经过层层优化的垂直领域智能体。

但是如果有功能层面的需求，依然可以使用Responses API的非store模式来直接使用丰富的工具生态，减少开发成本。

小结：

其实服务规模庞大、稳定性、效果要求极高的场景没那么多。Responses API，从逻辑上讲，是能cover非常多场景的，但也需要更多的工程落地进一步验证其可行性
通用智能体的意义可能不在于取代所有智能体，或许它可以作为辅助Agent开发者进行创作的万能助手，再此基础上探索出特定领域更优秀的智能体解决方案

Responses API所实现的内置工具集成了Bella服务体系下的各个AI能力点。

在实现一个复杂的Agent系统时，当然可以使用function call实现自己的自定义工具，而不使用Responses API的内置工具。

比如调用LLM时最普遍的挂载私有知识库的需求，自行实现一个RAG工具也并非难事。

但是，Bella体系提供的能力服务是会紧随着业界AI能力的发展，不断地进行探索、更新、迭代、优化。

使用Responses API可以确保你所依赖的AI能力紧随业界发展，不断进步升级。同时，不需要付出任何维护和学习成本。

而对于业界推出的最新AI能力，Responses API也会根据需要持续扩展，可以让你最快地得到最优质、最稳定的使用体验。