A mesura que hem ampliat Codex i ChatGPT per a Work a milions de persones d'arreu del món, hem après què cal perquè els agents de llarga durada funcionin bé a la pràctica. Els agents útils necessiten un entorn d'execució potent que gestioni el context, utilitzi les eines de manera eficient i coordini els subagents. També necessiten una infraestructura que els mantingui en funcionament de manera fiable durant dies, amb entorns on puguin treballar amb fitxers, executar codi i desar resultats intermedis.
Avui presentem l'API d'agents(s'obre en una finestra nova) en beta pública, que posa a disposició dels desenvolupadors el mateix entorn d'execució i la mateixa infraestructura que impulsen Codex mitjançant una API senzilla i flexible.
Amb l'API d'agents, pots crear un agent preparat per a producció amb una sola crida a l'API especificant la tasca, el model, les eines i l'entorn:
OpenAI allotja i manté l'entorn d'execució. Tu tries l'entorn de computació de l'agent: en un espai aïllat gestionat per OpenAI, a la teva pròpia infraestructura o amb un dels nostres socis d'espais aïllats. L'API d'agents t'ofereix una base sòlida per crear agents sobre la nostra infraestructura i el nostre entorn d'execució optimitzat per a agents, perquè et puguis centrar en les eines, els coneixements i els fluxos de treball que fan únic el teu agent.
L'API d'agents dota els teus agents del mateix entorn d'execució i la mateixa infraestructura que impulsen Codex.
Cada càrrega de treball requereix opcions diferents de computació, emmagatzematge i desplegament. L'API d'agents et permet triar un espai aïllat que s'adapti a la teva aplicació.
Estem col·laborant amb proveïdors de l'ecosistema(s'obre en una finestra nova), com Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop i Vercel, per oferir integracions de primer nivell per a necessitats diverses:
Entorns totalment gestionats o desplegaments dins del teu VPC
Mecanismes específics per emmagatzemar fitxers i secrets
Diverses configuracions de CPU, GPU i memòria, amb perfils de rendiment, arrencada en fred i cost adaptats al flux de treball de la teva empresa.
L'API d'agents ofereix integracions de primer nivell amb proveïdors populars de l'ecosistema.
Per als desenvolupadors que vulguin començar ràpidament i escalar de manera eficient, també presentem l'espai aïllat allotjat per OpenAI(s'obre en una finestra nova). Utilitza la mateixa infraestructura d'aïllament que impulsa Codex i ChatGPT.
OpenAI aprovisiona i gestiona l'espai aïllat, de manera que el teu agent disposa d'un entorn segur i d'alt rendiment per executar codi, treballar amb fitxers i generar artefactes. Aquests espais aïllats es poden configurar de manera flexible amb els teus fitxers, paquets, habilitats i connectors perquè l'agent disposi de tot el que necessita per completar la tasca.
Aprofitar les noves capacitats dels models sovint implica refer l'entorn d'execució, cosa que resta un temps valuós a la millora de l'aplicació. L'API d'agents ofereix accés versionat a aquestes capacitats amb cada llançament d'un model. Mantenim i millorem contínuament l'entorn d'execució juntament amb els nostres models perquè els teus agents treguin més rendiment de cada actualització. Per exemple, entre les millores recents de l'entorn d'execució hi ha:
Per admetre models que treballen durant hores, hem creat una gestió del context que ajuda els agents a conservar la informació rellevant al llarg de sessions més extenses. L'API d'agents condensa automàticament(s'obre en una finestra nova) el context anterior quan una sessió s'acosta al límit de context, tot preservant la informació que l'agent necessita per continuar. Els desenvolupadors poden crear fluxos de treball que abastin diverses finestres de context sense implementar una lògica pròpia de condensació de context.
L'API d'agents ajuda els agents a trobar les eines adequades i utilitzar-les de manera eficient. La cerca d'eines(s'obre en una finestra nova) carrega les definicions d'eines rellevants quan cal, cosa que ajuda a reduir l'ús de segments i el cost alhora que preserva la memòria cau del model. Quan les eines ja estan disponibles, les crides programàtiques a eines(s'obre en una finestra nova) permeten als agents executar crides en paral·lel, encadenar operacions relacionades i filtrar o combinar resultats mitjançant codi. Així poden processar grans volums de dades i retornar al context només els resultats rellevants. L'API d'agents admet MCP, funcions personalitzades i eines integrades, com ara la cerca web.
Amb la compatibilitat amb diversos agents(s'obre en una finestra nova), l'API d'agents pot dividir les tasques complexes en parts independents i delegar-les a subagents que treballen en paral·lel. Cada subagent manté el seu propi context, cosa que l'ajuda a centrar-se en la seva tasca, mentre que l'agent principal coordina la feina i aplega els resultats. Això pot agilitzar les tasques de recerca, anàlisi i programació que es beneficien del treball en paral·lel, sense que hagis de crear la teva pròpia orquestració.
L'API d'agents funciona amb l'entorn d'execució de codi obert de Codex, que ofereix als desenvolupadors visibilitat sobre la lògica principal que coordina les crides als models, les eines i el context. Amb l'API d'agents, OpenAI opera i manté aquest entorn d'execució, mentre que els desenvolupadors poden examinar-ne la base de codi pública(s'obre en una finestra nova) i aprendre'n.
L'API d'agents està disponible avui en beta pública per a tots els desenvolupadors. No hi ha cap tarifa addicional per utilitzar l'API d'agents: simplement pagues pels segments i les eines que utilitzen els teus agents, tal com s'indica a la nostra pàgina de preus(s'obre en una finestra nova).
Explora la descripció general de l'API d'agents(s'obre en una finestra nova) per obtenir-ne més informació o segueix la guia d'inici ràpid(s'obre en una finestra nova) per començar i incorporar l'entorn d'execució del Codex als teus propis agents.
Durant la beta pública, iterarem ràpidament a partir dels teus comentaris mentre treballem per a la disponibilitat general. Fes-nos saber què funciona, on trobes dificultats i què necessites per crear i executar els teus agents en producció.
