Al ampliar Codex y ChatGPT para Work hasta llegar a millones de personas de todo el mundo, hemos aprendido qué hace falta para que los agentes de larga duración funcionen bien en la práctica. Los agentes útiles necesitan un arnés potente que gestione el contexto, use las herramientas de forma eficiente y coordine subagentes. También necesitan una infraestructura que los mantenga en funcionamiento de forma fiable durante días, con entornos donde puedan trabajar con archivos, ejecutar código y guardar resultados intermedios.
Hoy presentamos en beta pública la API de agentes(se abre en una ventana nueva), que pone a disposición de los desarrolladores el mismo arnés y la misma infraestructura que impulsan Codex mediante una API sencilla y flexible.
Con la API de agentes, puedes crear un agente listo para producción con una sola llamada a la API especificando la tarea, el modelo, las herramientas y el entorno:
OpenAI aloja y mantiene el arnés. Tú eliges el entorno informático del agente: un entorno aislado gestionado por OpenAI, tu propia infraestructura o uno de nuestros socios de entornos aislados. La API de agentes te ofrece una base sólida para crear agentes sobre nuestro arnés optimizado y nuestra infraestructura, de modo que puedas centrarte en las herramientas, el conocimiento y los flujos de trabajo que hacen único a tu agente.
La API de agentes dota a tus agentes del mismo arnés y la misma infraestructura que impulsan Codex.
Cada carga de trabajo requiere distintas opciones de computación, almacenamiento y despliegue. La API de agentes te permite elegir un entorno aislado adecuado para tu aplicación.
Estamos colaborando con proveedores del ecosistema(se abre en una ventana nueva), como Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop y Vercel, para ofrecer integraciones de primer nivel para distintas necesidades:
Entornos totalmente gestionados o despliegues dentro de tu VPC
Mecanismos específicos para almacenar archivos y secretos
Distintas configuraciones de CPU, GPU y memoria, con perfiles de rendimiento, arranque en frío y coste adaptados al flujo de trabajo de tu empresa.
La API de agentes ofrece integraciones de primer nivel con proveedores populares del ecosistema.
Para los desarrolladores que quieren empezar rápidamente y escalar con eficiencia, también presentamos el entorno aislado alojado por OpenAI(se abre en una ventana nueva). Utiliza la misma infraestructura de aislamiento que impulsa Codex y ChatGPT.
OpenAI aprovisiona y gestiona el entorno aislado, lo que proporciona a tu agente un entorno seguro y eficiente para ejecutar código, trabajar con archivos y generar artefactos. Estos entornos aislados se pueden configurar de forma flexible con tus archivos, paquetes, habilidades y complementos para que el agente disponga de lo necesario para completar la tarea.
Aprovechar las nuevas capacidades de los modelos suele exigir modificar el arnés, lo que resta un tiempo valioso a la mejora de tu aplicación. La API de agentes proporciona acceso con control de versiones a estas capacidades con cada lanzamiento de un modelo. Mantenemos y mejoramos continuamente el arnés junto con nuestros modelos para que tus agentes obtengan un mayor rendimiento con cada actualización. Por ejemplo, entre las mejoras recientes del arnés se incluyen:
Para que los modelos puedan trabajar durante horas, hemos creado un sistema de gestión del contexto que ayuda a los agentes a conservar la información relevante durante sesiones más largas. La API de agentes compacta automáticamente(se abre en una ventana nueva) el contexto anterior cuando una sesión se acerca a su límite de contexto, conservando la información que el agente necesita para continuar. Los desarrolladores pueden crear flujos de trabajo que abarquen varias ventanas de contexto sin implementar su propia lógica de compactación.
La API de agentes ayuda a los agentes a encontrar las herramientas adecuadas y utilizarlas de forma eficiente. La búsqueda de herramientas(se abre en una ventana nueva) carga las definiciones pertinentes cuando se necesitan, lo que ayuda a reducir el uso de tokens y el coste sin invalidar la caché del modelo. Cuando las herramientas están disponibles, la llamada programática a herramientas(se abre en una ventana nueva) permite a los agentes ejecutar llamadas en paralelo, encadenar operaciones relacionadas y filtrar o combinar resultados mediante código. Así pueden procesar grandes volúmenes de datos e incorporar al contexto solo los resultados relevantes. La API de agentes admite MCP, funciones personalizadas y herramientas integradas, como la búsqueda web.
Gracias a la compatibilidad con varios agentes(se abre en una ventana nueva), la API de agentes puede dividir tareas complejas en partes independientes y delegarlas en subagentes que trabajan en paralelo. Cada subagente mantiene su propio contexto para centrarse en su tarea, mientras el agente principal coordina el trabajo y reúne los resultados. Esto puede acelerar las tareas de investigación, análisis y programación que se benefician del trabajo en paralelo, sin que tengas que crear tu propio sistema de orquestación.
La API de agentes utiliza el arnés de código abierto de Codex, lo que permite a los desarrolladores conocer la lógica central que coordina las llamadas al modelo, las herramientas y el contexto. Con la API de agentes, OpenAI opera y mantiene ese arnés, mientras que los desarrolladores pueden inspeccionar su código fuente público(se abre en una ventana nueva) y aprender de él.
La API de agentes está disponible desde hoy en versión beta pública para todos los desarrolladores. No hay costes adicionales por usar la API de agentes: solo pagas por los tokens y las herramientas que usan tus agentes, tal como se indica en nuestra página de precios(se abre en una ventana nueva).
Consulta la descripción general de la API de agentes(se abre en una ventana nueva) para obtener más información o sigue la guía rápida(se abre en una ventana nueva) para empezar e integrar el arnés que impulsa Codex en tus propios agentes.
Durante la versión beta pública, iteraremos rápidamente basándonos en tus comentarios mientras trabajamos para lograr la disponibilidad general. Cuéntanos qué funciona, dónde encuentras dificultades y qué necesitas para desarrollar y ejecutar tus agentes en producción.
