Open Responses presenta un estándar abierto para API de modelos de lenguaje que unifica la comunicación entre diferentes proveedores

Open Responses lanza un estándar abierto y unificado para facilitar la interacción entre modelos de lenguaje y clientes, promoviendo la interoperabilidad en IA.

Open Responses ha presentado un estándar abierto y de código fuente libre para una API en formato JSON, independiente del fabricante y que permite la comunicación entre modelos de lenguaje y clientes. Basado en la Responses API, este nuevo estándar es un componente adicional del ecosistema de inteligencia artificial basada en agentes desarrollado por la empresa. Junto con la Response API, OpenAI lanzó el año pasado herramientas integradas y un kit de desarrollo de software (SDK) que facilitan la creación de agentes de IA. La Response API combina las API de completaciones de chat y asistente de OpenAI, y puede actuar de manera autónoma, no limitándose solo a entregar respuestas. Hasta ahora, cada modelo de lenguaje (LLM) requería un adaptador cliente específico, pero con la introducción de Open Responses se busca unificar estos adaptadores para diferentes modelos.

OpenAI planea continuar desarrollando este estándar abierto en los próximos meses, en colaboración con la comunidad y proveedores de soluciones de interfaz, contando ya con socios como Hugging Face, Nvidia, LM Studio, Ollama, OpenRouter y Vercel. Mozilla ha lanzado un proyecto similar llamado any-llm, que ofrece una API unificada para varios modelos de lenguaje en Python, eliminando la necesidad de mantener múltiples adaptadores. Para mejorar la interoperabilidad de la IA, Open Responses define un esquema común y una capa de herramientas que unifican las llamadas a modelos, el streaming de resultados y los flujos de trabajo basados en agentes, todo ello de forma independiente del proveedor.

Los desarrolladores que ya utilizan la Response API podrán adaptar sus aplicaciones al nuevo formato sin mayores complicaciones, principalmente en lo que respecta a la argumentación basada en agentes. Se han añadido tres nuevos parámetros de entrada, además de encrypted_content (contenidos protegidos específicos del proveedor) y summary (datos limpios de las trazas de razonamiento): content, que permite acceder a las trazas de razonamiento, facilitando así el cambio de proveedor. En cuanto al aprendizaje sobre cambios tecnológicos en IA, las funciones de llamada para Open Responses frente a Response API muestran ciertas diferencias, especialmente en la forma en que se estructuran y utilizan los flujos de trabajo y la interacción con los modelos.