Assistants API

Assistants API 适合需要多步骤推理、工具调用与上下文管理的场景，例如客服机器人、代码助手、数据分析 Agent。

你可以把它理解成“带工作流的 AI 项目经理”：
不仅能回答问题，还会在 Thread/Run 里按步骤推进任务、调用工具并沉淀上下文。

#1. 适用场景

• 多轮对话需要长期上下文
• 需要调用工具（函数/检索/文件）
• 需要可追踪的任务执行流程

#读者导向：建议先做什么

1. 先做单工具场景（例如 FAQ + 一个查询函数），验证主流程。
2. 再引入多工具编排，建立失败重试和兜底回复。
3. 最后补监控与审计，保证线上稳定和可回溯。

#2. 基本流程

1. 创建 Assistant（定义模型与工具）
2. 创建 Thread（会话容器）
3. 追加 Message（用户输入）
4. 创建 Run（触发执行并等待结果）

#3. Python 示例（流程示意）

python复制
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

assistant = client.beta.assistants.create(
    name="Support Bot",
    model="gpt-5.2",
    instructions="你是客服助手，用简洁中文回答。"
)

thread = client.beta.threads.create()

client.beta.threads.messages.create(
    thread_id=thread.id,
    role="user",
    content="我无法登录账号怎么办？"
)

run = client.beta.threads.runs.create(
    thread_id=thread.id,
    assistant_id=assistant.id
)

Assistants API 仍在持续演进，请以官方文档的最新接口为准。

#4. 常见设计建议

• 明确工具边界：只开放必要函数。
• 对输出结构做约束（如 JSON Schema）。
• 结合检索系统提升答案可信度。

一句轻松提醒：
Assistant 不是“万能机器人”，更像“执行力超强但需要清晰 SOP 的同事”。

#参考资料

• Assistants API 概览↗
• API Reference - Assistants↗