تخطي إلى المحتوى الرئيسي
OpenAI

15 أبريل 2026

المنتج

المرحلة التالية من تطور Agents SDK

يساعد Agents SDK المحدّث المطورين على بناء وكلاء قادرين على فحص الملفات، وتشغيل الأوامر، وتحرير الشيفرة، والعمل على مهام طويلة الأفق داخل بيئات sandbox خاضعة للتحكم.

جاري التحميل...

ونقدّم الآن قدرات جديدة إلى Agents SDK توفّر للمطورين بنية تحتية موحّدة يسهل البدء بها، وقد صُممت على نحو ملائم لنماذج OpenAI. ويتضمن ذلك إطار تشغيل أصيلًا للنموذج يتيح للوكلاء العمل عبر الملفات والأدوات على الكمبيوتر، إلى جانب تنفيذ أصيل داخل بيئة sandbox لتشغيل هذا العمل بصورة آمنة.

فعلى سبيل المثال، يستطيع المطورون تزويد الوكيل بمساحة عمل مضبوطة، وتعليمات صريحة، والأدوات التي يحتاج إليها لفحص الأدلة:

Python

1
# pip install "openai-agents>=0.14.0"
2

3
import asyncio
4
import tempfile
5
from pathlib import Path
6

7
from agents import Runner
8
from agents.run import RunConfig
9
from agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfig
10
from agents.sandbox.entries import LocalDir
11
from agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClient
12

13

14
async def main() -> None:
15
with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp:
16
dataroom = Path(tmp) / "dataroom"
17
dataroom.mkdir()
18
(dataroom / "metrics.md").write_text(
19
"""# Annual metrics
20

21
| Year | Revenue | Operating income | Operating cash flow |
22
| --- | ---: | ---: | ---: |
23
| FY2025 | $124.3M | $18.6M | $24.1M |
24
| FY2024 | $98.7M | $12.4M | $17.9M |
25
""",
26
encoding="utf-8",
27
)
28

29
agent = SandboxAgent(
30
name="Dataroom Analyst",
31
model="gpt-5.4",
32
instructions="Answer using only files in data/. Cite source filenames.",
33
default_manifest=Manifest(entries={"data": LocalDir(src=dataroom)}),
34
)
35

36
result = await Runner.run(
37
agent,
38
"Compare FY2025 revenue, operating income, and operating cash flow with FY2024.",
39
run_config=RunConfig(
40
sandbox=SandboxRunConfig(client=UnixLocalSandboxClient()),
41
),
42
)
43
print(result.final_output)
44

45

46
if __name__ == "__main__":
47
asyncio.run(main())
48

فالمطورون لا يحتاجون إلى أفضل النماذج فحسب لبناء وكلاء مفيدين، بل يحتاجون أيضًا إلى أنظمة تدعم الطريقة التي يفحص بها الوكلاء الملفات، ويشغّلون الأوامر، ويكتبون الشيفرة، ويواصلون العمل عبر خطوات متعددة.

أما الأنظمة المتاحة اليوم، فتفرض مفاضلات واضحة حين تنتقل الفرق من النماذج الأولية إلى بيئات الإنتاج. فالأطر المحايدة تجاه النماذج توفر مرونة جيدة، لكنها لا تستفيد بالكامل من قدرات النماذج المتقدمة. وفي المقابل، قد تكون حِزم SDK الخاصة بمزوّدي النماذج أقرب إلى النموذج نفسه، لكنها غالبًا ما تفتقر إلى قدر كافٍ من الوضوح داخل إطار التشغيل. أما واجهات برمجة الوكلاء المُدارة، فرغم أنها تبسّط النشر، فإنها تقيّد مكان تشغيل الوكلاء وطريقة وصولهم إلى البيانات الحساسة.

وهذا ما قاله بعض العملاء الذين اختبروا معنا SDK الجديد:

"يرفع GPT-5.4 سقف الأداء في الأعمال القانونية التي تعتمد بكثافة على المستندات. ففي تقييم BigLaw Bench الذي نجريه، سجّل 91%. كما يتفوّق حاليًا على النماذج الأخرى في تنظيم التحليل المعقّد للمعاملات القانونية، والحفاظ على الدقة عبر العقود المطوّلة، وتقديم مستوى التفصيل الذي يتطلبه المتخصصون في المجال القانوني."
— نيكو جروبن، رئيس الأبحاث التطبيقية في Harvey

إطار تشغيل أكثر قدرة لحلقة عمل الوكيل

ومع إصدار اليوم، أصبح إطار التشغيل في Agents SDK أكثر قدرة على دعم الوكلاء الذين يتعاملون مع المستندات والملفات والأنظمة. فهو يضيف الآن ذاكرة قابلة للتهيئة، وآليات تنسيق تراعي بيئات sandbox، وأدوات لنظام الملفات شبيهة بما يتيحه Codex، إلى جانب عمليات تكامل موحّدة مع اللبنات الأساسية التي أخذت تصبح شائعة في أنظمة الوكلاء المتقدمة.

وتشمل هذه اللبنات الأساسية استخدام الأدوات عبر MCP(يفتح في نافذة جديدة)، والإفصاح التدريجي عبر skills(يفتح في نافذة جديدة)، والتعليمات المخصصة عبر AGENTS.md(يفتح في نافذة جديدة)، وتنفيذ الشيفرة باستخدام أداة shell(يفتح في نافذة جديدة)، وتحرير الملفات عبر أداة apply_patch(يفتح في نافذة جديدة)، وغيرها. وسيواصل إطار التشغيل استيعاب أنماط ولبنات وكيلية جديدة بمرور الوقت، حتى يتمكن المطورون من تقليل الوقت الذي ينفقونه على تحديثات البنية التحتية الأساسية، وتوجيه مزيد من الجهد إلى المنطق المتخصص بالمجال، وهو ما يمنح وكلاءهم قيمة فعلية.

رسم توضيحي يبيّن كيف يربط Agent SDK بين مدخلات المستخدم والنماذج والأدوات لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي.
رسم توضيحي يشرح كيفية بناء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام Agent SDK بالاستفادة من النماذج والأدوات وآليات التنسيق.

كما يساعد إطار التشغيل المطورين على الاستفادة بدرجة أكبر من قدرات النماذج الرائدة، وذلك من خلال مواءمة التنفيذ مع الطريقة التي تحقق بها هذه النماذج أفضل أداء. وبهذا يظل الوكلاء أقرب إلى نمط التشغيل الطبيعي للنموذج، مما ينعكس في صورة اعتمادية أعلى وأداء أفضل في المهام المعقدة، ولا سيما عندما يكون العمل ممتدًا زمنيًا أو منسقًا عبر مجموعة متنوعة من الأدوات والأنظمة.

وإضافة إلى ذلك، نحن ندرك أن لكل منتج خصوصيته، وأنه نادرًا ما ينسجم تمامًا مع قالب واحد ثابت. لذلك صممنا Agents SDK ليدعم هذا التنوع. فهو يزوّد المطورين بإطار تشغيل جاهز للاستخدام ومرن في الوقت نفسه، بما يسهّل تكييفه مع البنية الخاصة بهم، سواء من حيث استخدام الأدوات، أو الذاكرة، أو بيئة sandbox.

تنفيذ أصيل داخل بيئة sandbox

يدعم Agents SDK المحدّث التنفيذ داخل بيئة sandbox بصورة أصلية، بحيث يمكن للوكلاء العمل داخل بيئات حاسوبية خاضعة للتحكم، مع ما يحتاجون إليه من ملفات وأدوات واعتماديات لإنجاز المهمة.

وفي كثير من الحالات، يحتاج الوكلاء المفيدون إلى مساحة عمل تتيح لها قراءة الملفات وكتابتها، وتثبيت الاعتماديات، وتشغيل الشيفرة، واستخدام الأدوات بأمان. ومن هنا يأتي دعم sandbox الأصلي ليمنح المطورين طبقة التنفيذ هذه بصورة جاهزة، بدلًا من أن يضطروا إلى تجميعها بأنفسهم.

كما يمكن للمطورين استخدام بيئة sandbox الخاصة بهم، أو الاستفادة من الدعم المدمج لكل من Blaxel وCloudflare وDaytona وE2B وModal وRunloop وVercel.

ولجعل هذه البيئات قابلة للنقل بين مختلف المزوّدين، يقدّم SDK أيضًا طبقة Manifest تجريدية لوصف مساحة عمل الوكيل. وبذلك يستطيع المطورون إرفاق ملفات محلية، وتحديد أدلة المخرجات، وجلب البيانات من مزودي التخزين، بما في ذلك AWS S3 وGoogle Cloud Storage وAzure Blob Storage وCloudflare R2.

ويمنح هذا المطورين طريقة موحّدة لتشكيل بيئة الوكيل، بدءًا من النموذج الأولي المحلي وصولًا إلى النشر في بيئة الإنتاج. كما يوفّر للنموذج مساحة عمل قابلة للتوقع: أين يجد المدخلات، وأين يكتب المخرجات، وكيف يحافظ على تنظيم العمل في المهام الممتدة زمنيًا.

شعارات Daytona وE2B وModal وCloudflare وVercel وBlaxel وRunloop

فصل إطار التشغيل عن طبقة الحوسبة من أجل الأمان والاستمرارية وقابلية التوسع

ينبغي تصميم أنظمة الوكلاء على أساس افتراض وجود محاولات لحقن الأوامر واستخراج البيانات. ولهذا يساعد فصل إطار التشغيل عن طبقة الحوسبة على إبقاء بيانات الاعتماد خارج البيئات التي تُنفَّذ فيها الشيفرة التي يولدها النموذج.

وإلى جانب ذلك، يتيح هذا الفصل تنفيذًا أكثر استمرارية. فعندما تصبح حالة الوكيل محفوظة خارج البيئة المؤقتة، فإن فقدان حاوية sandbox لا يعني فقدان عملية التشغيل نفسها. ومع إمكانات اللقطات المدمجة وإعادة الإحياء، يستطيع Agents SDK استعادة حالة الوكيل داخل حاوية جديدة ومتابعة العمل من آخر نقطة حفظ إذا تعطلت البيئة الأصلية أو انتهت صلاحيتها.

وفي النهاية، يجعل هذا الوكلاء أكثر قابلية للتوسع. إذ يمكن لعمليات تشغيل الوكلاء استخدام بيئة sandbox واحدة أو عدة بيئات، واستدعاء هذه البيئات عند الحاجة فقط، وتوجيه الوكلاء الفرعيين إلى بيئات معزولة، وتنفيذ العمل على نحو متوازٍ عبر الحاويات لتحقيق أداء أسرع.

مخطط تدفقي يوضح كيف يتيح Agent SDK لوكلاء الذكاء الاصطناعي الاستفادة من موارد حوسبة إضافية للتعامل مع مهام أكثر تعقيدًا.
رسم توضيحي يبيّن كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي المبنيين باستخدام Agent SDK تنسيق أنظمة حوسبة منفصلة، بما يسمح بتشغيل أعباء العمل بصورة مستقلة مع دعم مهام أكثر تقدمًا.

الأسعار والتوافر

وأصبحت هذه القدرات الجديدة في Agents SDK متاحة بشكل عام لجميع العملاء عبر API، وتخضع لتسعير API القياسي استنادًا إلى عدد الرموز واستخدام الأدوات.

ما التالي

ومع استمرارنا في تطوير Agents SDK، سنواصل توسيع ما يمكن للمطورين بناؤه باستخدامه، بما يجعل من الأسهل إدخال وكلاء أكثر قدرة إلى بيئات الإنتاج مع تقليل الحاجة إلى بنية تحتية مخصصة، مع الحفاظ في الوقت نفسه على المرونة ومستوى التحكم اللذين يحتاج إليهما المطورون لدمج الوكلاء في بيئاتهم الخاصة.

وتُطرح قدرات إطار التشغيل وبيئة sandbox الجديدة أولًا في Python، على أن يُضاف دعم TypeScript في إصدار لاحق. كما نعمل أيضًا على توفير قدرات إضافية للوكلاء، بما في ذلك وضع الشيفرة والوكلاء الفرعيون، لكل من Python وTypeScript.

وإضافة إلى ذلك، نطمح مع مرور الوقت إلى المساهمة في توحيد منظومة الوكلاء على نطاق أوسع، عبر دعم عدد أكبر من مزودي بيئات sandbox، ومزيد من عمليات التكامل، وطرق أكثر تمكّن المطورين من ربط SDK بالأدوات والأنظمة التي يستخدمونها بالفعل.

المؤلف

OpenAI