GPT-OSS
深度解析
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🐙 GitHub：openai/gpt-oss 📰 OpenAI Blog：Introducing GPT‑OSS 🕹️ GPT‑OSS Playground 🧑‍🍳 Harmony Cookbook

提纲

📉 gpt-oss 系列被低估了 从 ChatML 到 Harmony 的技术栈演进 › 🧩 Harmony 格式（演示） 多通道标记、工具调用与返回流程 › ⚖️ Harmony vs ChatML 标记、通道、约束与工具调用的差异 › 🛠️ 自研 AgentML 渲染器路线 不绑定 tokenizer/官方渲染器，Harmony 启发的多通道设计 ›

gpt-oss 系列被低估了

过去的 AI 技术栈

Chat Bot
简单对话机器人
Completion API
基础文本生成
ChatML 格式
简单消息格式
指令模型
Follow Instructions
→ 技术演进

现在的 AI 技术栈

AI Agent
智能决策与执行
Response API
结构化响应接口
Harmony 格式
多通道架构
思维模型 (GPT-OSS)
Reasoning & Planning

GPT-OSS 是 Agent 时代的第一个开源技术栈

Harmony 格式

体验新一代对话格式的多通道架构

ChatML（传统）

标记与结构
使用 <|im_start|> / <|im_end|>，单一消息体；边界清晰但语义单一
通道
无显式多通道；思考、工具交互、最终回复混杂在同一通道
工具调用
常以内嵌 JSON / function_call 或 tool 角色承载，结构松散、校验难
路由与约束
缺少 to= 精确路由与输出约束；难以强制 JSON/Schema 合规
→ 核心差异

Harmony（现代）

标记与结构
<|start|> / <|end|> + <|message|> 明确消息体，语义更细分
通道
analysis / commentary / final 多通道：可观测、可调试、可策略化
工具调用
commentary 通道 + to=functions.xx + <|constrain|> json + <|call|>；返回 to=assistant
路由与约束
to= 精确路由，<|constrain|> 强约束输出；<|return|> 明确流程终点

Harmony 不只是“新提示格式”，而是面向 Agent 的多通道协议：更可观测、更易验证、更便于编排

自研 AgentML 渲染器（Harmony 启发）

批判式学习 · 不绑定官方实现 · 构建可验证的多通道协议
1) 格式即架构：以通道解耦职责
通过 analysis / commentary / final 多通道，将 思考、工具交互 与 用户输出 解耦；协议清晰，可观测、可编排。
2) 渲染与分词解耦：保持可替换
自研 AST/Renderer，不绑定官方渲染器与 Tokenizer；以 方言适配 兼容 Harmony/ChatML，兼顾跨模型与长期演进。
3) 精准路由与强约束：降低错误面
用 to= 精准路由工具/系统，用 constrain json 强约束输出遵循 Schema，减少解析错误与粘合代码。
4) 有状态与可观测：可回放的轨迹
为各通道输出统一事件流，形成 有状态、可调试、可回放的 Execution Trace，助力定位与优化策略。
5) 工具编排 Runtime：幂等与重试
在 commentary 执行 <|call|>，返回强制 to=assistant；内建 幂等/重试 策略，保障稳定与可恢复。
6) 兼容与桥接：数据与生态复用
保留 ChatML ↔ AgentML 互转与 Tokenizer 边界 Normalization，平滑复用现有数据与工具链。

对 AI 开发者的意义

现状：屎上雕花

Fake Agent
基于无状态服务的伪Agent
Completion API
无状态文本补全接口
指令模型
单次响应，无深度思考
→ 真正演进

未来：真正智能

Real Agent
基于有状态服务的真Agent
Advanced API + Stateful
结构化响应 + 有状态服务
思维模型 (GPT-OSS)
多轮思考 + 工具调用优化

不仅是 API 设计的改进，更是架构范式的转变

状态(stateful context) : 对话记录 、工具、 记忆 、 MCP...

我们的思考

不是要完全投入 OpenAI 的技术栈

而是要思考和设计 适合 Agent 时代的 API 和底层模型

gpt-oss 是值得我们去参考和研究的模型

观点总结

1. 测评时机很重要

在各大框架没有完美支持 gpt-oss 前不要测评，也不要有结论

新格式需要生态完善，过早评判可能错失机会

2. Agent 时代的开源技术栈

GPT OSS + Harmony 是一个 Agent 时代的开源技术栈，更适合做方向探索，学习用

不是为了直接部署，而是为了理解未来架构

3. 格式即架构

关键在于理解 格式即架构 的深层含义

Harmony 不只是一种数据格式，更是一种思维方式

感谢观看

本次分享围绕 GPT-OSS 与 Harmony 格式，强调“格式即架构”：从 ChatML 的消息格式，演进到多通道架构与有状态服务，真正服务于 Agent 时代。

以更清晰的接口、更简洁的约束、更可观测的过程，构建有用的智能系统。

PPT 目录
作者：兮尘 · 主页： https://linxueyuan.online/