黄奕彬

外部精选

Introducing the Agents API

本文来自外部来源,不是黄奕彬的原创文章。本站提供原文入口,并在采集端生成 AI 结构化摘要、解读与中文翻译(如有),一切以原文为准。

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来源
OpenAI News ↗
作者 / 署名
未标注
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openai.com

以上时间均为北京时间;来源更新时间由来源提供,不代表首次发布时间。

结构化摘要 AI 生成

背景与问题

背景:OpenAI 在将 Codex 与 ChatGPT for Work 扩展到全球数百万用户的过程中,总结出长时运行 agent 的实际要求:需要能管理上下文、高效使用工具、协调 subagent 的 harness,以及可连续可靠运行数天、支持文件操作、代码执行与中间结果保存的基础设施。

要解决的问题是:开发者此前需自行搭建并维护这套 harness 与基础设施,难以专注自身应用。

方法或内容

发布内容:OpenAI 宣布 Agents API 进入 public beta,把驱动 Codex 的 harness 与基础设施以简单灵活的 API 开放给开发者。主要组成:

  • 单次 API 调用创建生产可用 agent,指定任务、模型、工具与环境
  • 计算环境可选 OpenAI 托管 sandbox、自有基础设施或 sandbox 合作伙伴(Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop、Vercel)
  • 同步推出 OpenAI hosted sandbox,复用 Codex/ChatGPT 的沙箱基础设施
  • 功能包括自动上下文压缩、tool search、programmatic tool calling、多 agent/subagent 支持
  • 底层为开源 Codex harness,OpenAI 负责运营维护,开发者可查看公开代码库

关键发现 / 结果

关键结果与变更点:

  • Agents API 即日起面向所有开发者开放 public beta
  • 使用 Agents API 本身无额外费用,按 agent 消耗的 tokens 与工具用量计费
  • harness 随每次模型发布提供版本化访问,由 OpenAI 持续维护改进
  • 环境支持完全托管或部署于自有 VPC,可选不同 CPU/GPU/内存配置与文件/密钥存储机制
  • 工具生态支持 MCP、自定义函数及 web search 等内置工具

具体性能数据与基准测试结果:原文未说明

结论与意义

结论:开发者可基于 OpenAI 优化过的 agent harness 与基础设施构建 agent,专注差异化工具、知识与工作流,无需自研编排与压缩逻辑。

适用边界:目前处于 public beta,OpenAI 将根据反馈快速迭代并向 general availability 推进,接口、功能与定价口径可能变化;沙箱方案面向不同企业工作流,具体适配需自行验证。

AI 解读 AI 生成

方法:按「时空变量」分析(时间 / 空间 / 变量,严格区分包含、相关与因果),对象包括原文作者、署名人员与关键技术及其实际原理;结论用「元反空」(元思考、反思考、空思考、综合)整理。

时间:何时发生,现在是否仍成立

按来源日期 2026-09-10(北京时间 2026-09-10 08:00),Agents API 于当日进入 public beta。文中『今天可用』『无额外费用』『合作伙伴名单』均以该时点为准。

由于 public beta 期间承诺快速迭代并最终走向 GA,定价、功能面与合作伙伴集合此后均可能调整,这些主张现在是否仍成立需以官方现状核实。

空间:谁的环境 / 场景

适用对象与场景:

  • 面向在 OpenAI 平台上构建云端长时运行 agent 的开发者
  • 计算环境三种形态:OpenAI 托管 sandbox、自有基础设施、sandbox 合作伙伴(Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop、Vercel)
  • 部署形态含全托管或自有 VPC 内部署,可按需选择文件/密钥存储机制及不同 CPU/GPU/内存、冷启动与成本配置
  • 工具生态支持 MCP、自定义函数与 web search 等内置工具

变量:实际改变了什么

相对此前的变化:

  • 上下文压缩逻辑与多 agent 编排从开发者自行实现变为 Agents API 内置
  • harness 从开发者自建/自行跟进模型升级,变为 OpenAI 托管并随每次模型发布提供版本化访问
  • 新增 OpenAI hosted sandbox 与九家合作伙伴沙箱的一等集成
  • 定价:Agents API 本身不收额外费用,按 tokens 与工具用量计费

与旧方案的具体价格或用量对比数据:原文未说明

区分:包含 ≠ 相关 ≠ 因果

包含关系:上下文压缩、tool search、programmatic tool calling、多 agent 支持均是 Agents API 的组成功能;OpenAI hosted sandbox 是环境选项之一。相关关系:与九家合作伙伴的集成、与 Codex 共用同一 harness/基础设施属于同源或同时提供,原文未给出因果量化证据。

有明确因果表述的点(原文声明的设计效果):tool search 按需加载工具定义以降低 token 用量与成本并保留模型缓存;压缩机制在接近上下文上限时保留继续所需信息;subagent 并行可加速研究、分析与编码任务。以上均为功能性陈述,实测提升幅度原文未说明。

对象:作者/署名与关键技术原理

署名:结构化作者字段为空,原文未标注作者/署名人员。关键技术及按原文描述的原理:

  • Agents API:单次调用创建 agent,指定任务、模型、工具与环境
  • 上下文管理:会话接近上下文上限时自动压缩(compaction)早期上下文,保留继续所需信息,可跨多个上下文窗口构建工作流
  • tool search:按需加载相关工具定义,减少 token 消耗
  • programmatic tool calling:并行调用、链式相关操作、在代码中过滤/合并结果,仅将相关结果带回上下文
  • 多 agent 支持:把复杂任务拆分为独立部分,交给各自维护独立上下文的 subagent 并行执行,主 agent 协调并汇总
  • 开源 Codex harness:协调模型调用、工具与上下文的核心逻辑公开可查,由 OpenAI 运营维护

元反空综合结论

元:这条内容本质在解决『开发者如何低成本获得生产级长时运行 agent 所需的 harness 与基础设施』,即把 Codex 的内部能力产品化为对外 API。

反:最可能失效或有边界的部分——『无额外费用』为 beta 期口径,可能随 GA 调整;性能收益(省 token、加速任务)为定性描述、无基准数据;public beta 意味着接口、功能与合作伙伴名单可能快速变动;托管沙箱与 VPC 部署的安全与隔离细节原文未展开。

空:去掉宣传叙事后剩下的必要事实——Agents API 处于 public beta、面向所有开发者;支持单次调用建 agent;环境可选 OpenAI hosted sandbox、自有基础设施或九家合作伙伴沙箱;具备上下文压缩、工具搜索、程序化工具调用、subagent 并行能力;底层为开源 Codex harness;计费为 tokens 与工具用量。

综合结论:这是一篇产品发布公告,功能描述具体但无量化结果,采用前需核实其当前可用性、定价与各沙箱方案的实际配置。

中文译文 AI 生成

在将 Codex 和 ChatGPT for Work 扩展到全球数百万人使用的过程中,我们深入了解了让长时间运行的 agent 在实践中良好运作所需的条件。实用的 agent 需要一个强大的 harness,来管理上下文、高效使用工具并协调 subagent。

它们还需要能让其连续数日可靠运行的基础设施,以及可供其处理文件、运行代码并保存中间结果的环境。

今天,我们推出进入公开测试版(public beta)的 Agents API(在新窗口中打开),通过一个简单、灵活的 API,将支撑 Codex 的那套 harness 和基础设施带给开发者。

客户对 Agents API 的评价

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通过一次 API 调用构建云端 agent

借助 Agents API,你只需一次 API 调用,通过指定任务、模型、工具和环境,即可创建一个可用于生产环境的 agent:

OpenAI 负责托管和维护 harness。你可以为 agent 选择计算环境:OpenAI 管理的沙盒、你自己的基础设施,或我们的某家沙盒合作伙伴。

Agents API 在我们优化过的 agent harness 和基础设施之上为你构建 agent 打下坚实基础,因此你可以专注于那些让你的 agent 独具特色的工具、知识和工作流。

Agents API 以 Codex 背后那套 harness 和基础设施为你的 agent 提供动力。

选择你的 agent 环境

不同的工作负载需要不同的计算、存储和部署选项。Agents API 让你选择适合你应用的沙盒。

我们正与生态系统提供商(在新窗口中打开)合作,其中包括 Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 和 Vercel,为一系列需求提供一流集成:

  • 完全托管的环境,或在你的 VPC 内进行的部署
  • 特定的文件与机密存储机制
  • 不同的 CPU、GPU 和内存配置,并提供与贵公司工作流相匹配的性能、冷启动和成本特征

Agents API 与众多热门生态系统提供商均提供一流集成。

OpenAI 托管沙盒

对于希望快速上手并高效扩展的开发者,我们还在推出 OpenAI 托管沙盒(在新窗口中打开)。它利用了支撑 Codex 和 ChatGPT 的那套沙盒基础设施。

OpenAI 负责预配并管理沙盒,为你的 agent 提供一个安全且高性能的环境来运行代码、处理文件并产出制品。这些沙盒可以用你的文件、软件包、技能和插件进行灵活配置,为 agent 提供其完成任务所需的内容。

基于不断演进的 Codex harness 进行构建

要充分利用新的模型能力,往往意味着要重做你的 harness,占用本可用于改进应用的宝贵时间。Agents API 随每次模型发布,以带版本的方式提供这些能力。

我们与模型同步维护并持续改进 harness,帮助你的 agent 从每次升级中获得更好的性能。例如,harness 最近的改进包括:

让 agent 在长会话中持续工作

为了支持模型连续工作数小时,我们构建了上下文管理,帮助 agent 在更长的会话中携带相关信息。当会话接近其上下文限制时,Agents API 会自动压缩(在新窗口中打开)较早的上下文,保留 agent 继续所需的信息。开发者无需实现自己的压缩逻辑,即可构建跨越多个上下文窗口的工作流。

帮助 agent 高效使用更多工具

Agents API 帮助 agent 找到合适的工具并高效地使用它们。Tool search(在新窗口中打开)会按需加载相关的工具定义,有助于在保留模型缓存的同时减少 token 用量和成本。

工具可用后,programmatic tool calling(在新窗口中打开)让 agent 能够并行运行调用、串联相关操作,并在代码中过滤或合并结果,从而处理大量数据,同时只把相关结果带回上下文。Agents API 支持 MCP、自定义函数,以及 web search 等内置工具。

让 agent 通过 subagent 并行开展工作

借助 multi-agent support(在新窗口中打开),Agents API 可以把复杂任务拆分为独立的部分,并将其委派给并行工作的 subagent。每个 subagent 维护自己的上下文,从而专注于被分配的任务,而主 agent 负责协调它们的工作并将结果汇集起来。

这可以加速那些能从并行工作中受益的研究、分析和编码任务,且无需你构建自己的编排逻辑。

开源基础

Agents API 由开源的 Codex harness 驱动,让开发者能够看清协调模型调用、工具和上下文的核心逻辑。借助 Agents API,OpenAI 负责运营和维护该 harness,而开发者可以检视其公开代码库(在新窗口中打开)并从中学习。

开始构建

Agents API 从今天起向所有开发者提供公开测试版。使用 Agents API 没有额外费用——你只需按我们的定价页面(在新窗口中打开)所述,为你的 agent 所使用的 token 和工具付费。

你可以浏览 Agents API 概览(在新窗口中打开)了解更多,或按照快速入门(在新窗口中打开)上手,把 Codex 背后的 harness 带入你自己的 agent。

在公开测试期间,我们将朝着正式发布(general availability)推进,并根据你的反馈快速迭代。请告诉我们哪些地方运作良好、你在哪里遇到了阻碍,以及要在生产环境中构建和运行 agent,你还需要什么。

展开原文提取正文(采集端自动提取,可能有缺失)

As we’ve scaled Codex and ChatGPT for Work to millions of people around the world, we’ve learned what it takes to make long-running agents work well in practice. Useful agents need a powerful harness that manages context, uses tools efficiently, and coordinates subagents. They also need infrastructure that keeps them running reliably for days, with environments where they can work with files, run code, and save intermediate results.Today, we’re introducing the Agents API⁠(opens in a new window) in public beta, bringing that same harness and infrastructure that powers Codex to developers through a simple, flexible API.What our customers are saying about Agents API1 of 8Build cloud agents with a single API callWith the Agents API, you can create a production-ready agent in a single API call by specifying the task, model, tools, and environment:OpenAI hosts and maintains the harness. You choose the agent’s compute environment: in an OpenAI-managed sandbox, on your own infrastructure, or with one of our sandbox partners. The Agents API gives you a strong foundation for building agents on top of our optimized agent harness and infrastructure, so you can focus on the tools, knowledge, and workflows that make your agent unique.Agents API powers your agents with the same harness and infrastructure behind Codex.Choose your agent environmentDifferent workloads need different compute, storage, and deployment options. The Agents API lets you choose a sandbox that fits your application.We’re partnering with ecosystem providers⁠(opens in a new window), including Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop, and Vercel, to provide first-class integrations for a range of needs:Fully managed environments or deployments within your VPCSpecific file and secret storage mechanismsDifferent CPU, GPU, and memory configurations, with performance, cold-start, and cost profiles to match your company’s workflow.The Agents API offers first-class integrations with popular ecosystem providers.OpenAI hosted sandboxesFor developers who want to get started quickly and scale efficiently, we’re also introducing the OpenAI hosted sandbox⁠(opens in a new window). This leverages the same sandboxing infrastructure that powers Codex and ChatGPT.OpenAI provisions and manages the sandbox, giving your agent a secure and performant environment to run code, work with files, and produce artifacts. These sandboxes can be flexibly configured with your files, packages, skills and plugins to give the agent what it needs to complete the task.Build with an evolving Codex harnessTaking advantage of new model capabilities often means reworking your harness, taking valuable time away from improving your application. The Agents API provides versioned access to these capabilities with each model launch. We maintain and continuously improve the harness alongside our models, helping your agents get better performance from every upgrade. For example, recent improvements to the harness include:Keep agents working across long sessionsTo support models working for hours, we’ve built context management that helps agents carry relevant information across longer sessions. The Agents API automatically compacts⁠(opens in a new window) earlier context as a session approaches its context limit, preserving information the agent needs to continue. Developers can build workflows that span multiple context windows without implementing their own compaction logic.Help agents efficiently use more toolsThe Agents API helps agents find the right tools and use them efficiently. Tool search⁠(opens in a new window) loads relevant tool definitions as needed, helping reduce token usage and cost while preserving the model’s cache. Once tools are available, programmatic tool calling⁠(opens in a new window) lets agents run calls in parallel, chain related operations, and filter or combine results in code so they can work through large volumes of data while bringing only the relevant results back into context. The Agents API supports MCP, custom functions, and built-in tools like web search.Let agents parallelize work with subagentsWith multi-agent support⁠(opens in a new window), the Agents API can break complex tasks into independent pieces and delegate them to subagents that work in parallel. Each subagent maintains its own context, helping it stay focused on its assignment, while the main agent coordinates their work and brings the results together. This can speed up research, analysis, and coding tasks that benefit from parallel work, without requiring you to build your own orchestration.An open-source foundationThe Agents API is powered by the open-source Codex harness, giving developers visibility into the core logic that coordinates model calls, tools, and context. With the Agents API, OpenAI operates and maintains that harness while developers can inspect and learn from its public codebase⁠(opens in a new window).Start buildingAgents API is available in public beta today to all developers. There are no additional fees for using the Agents API – you simply pay for the tokens and tools your agents use, as outlined on our pricing page⁠(opens in a new window).Explore the Agents API overview⁠(opens in a new window) to learn more, or follow the quickstart⁠(opens in a new window) to get started and bring the harness behind Codex into your own agents.During the public beta, we’ll iterate quickly based on your feedback as we work toward general availability. Let us know what’s working, where you’re running into friction, and what you need to build and run your agents in production.

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