Негізгі мазмұнға өту
OpenAI

2026 ж. 15 сәуір

Өнім

Agents SDK-тің келесі эволюциясы

Жаңартылған Agents SDK әзірлеушілерге файлдарды тексеріп, командаларды іске қосып, кодты өңдеп, басқарылатын sandbox орталарында ұзақ көкжиекті тапсырмалармен жұмыс істей алатын агенттер құруға көмектеседі.

Жүктелуде…

Біз әзірлеушілерге бастау оңай әрі OpenAI модельдері үшін дұрыс құрылған стандартталған инфрақұрылым беретін Agents SDK-ке жаңа мүмкіндіктер енгізіп отырмыз: агенттерге компьютердегі файлдар мен құралдар арасында жұмыс істеуге мүмкіндік беретін модельге тән harness, сондай-ақ бұл жұмысты қауіпсіз орындауға арналған native sandbox орындауы.

Мысалы, әзірлеушілер агентке бақыланатын жұмыс кеңістігін, нақты нұсқауларды және дәлелдерді тексеруге қажет құралдарды бере алады:

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

Пайдалы агенттер құру үшін әзірлеушілерге ең үздік модельдер ғана жеткіліксіз — оларға агенттердің файлдарды тексеруін, командаларды іске қосуын, код жазуын және көптеген қадамдар бойы жұмысын жалғастыруын қолдайтын жүйелер керек.

Бүгінде бар жүйелер командалар прототиптен өндірістік ортаға өткенде белгілі бір ымыраларға әкеледі. Модельге тәуелсіз фреймворктер икемді, бірақ озық модельдердің мүмкіндіктерін толық пайдаланбайды; модель провайдерінің SDK-лері модельге жақынырақ болуы мүмкін, бірақ көбіне harness туралы көрінуі жеткіліксіз; ал басқарылатын агент API-лері орналастыруды жеңілдеткенімен, агенттердің қайда жұмыс істейтінін және сезімтал деректерге қалай қол жеткізетінін шектейді.

Жаңа SDK-ні бізбен бірге сынаған кейбір клиенттердің пікірлері мынадай:

«Жаңартылған Agents SDK біз үшін бұрынғы тәсілдер жеткілікті сенімді орындай алмаған маңызды клиникалық жазбалар жұмыс ағынын автоматтандыруды өндірісте қолдануға жарамды етті. Біз үшін айырмашылық тек дұрыс метадеректерді шығаруда емес, ұзақ әрі күрделі жазбалардағы әрбір кездесудің шекарасын дұрыс түсінуде болды. Соның нәтижесінде біз белгілі бір қабылдау аясында әр пациентпен не болып жатқанын тезірек түсіне аламыз, бұл мүшелерге күтім қажеттіліктері бойынша көмектесіп, олардың бізбен тәжірибесін жақсартады.»
— Oscar Health

Агент циклі үшін анағұрлым қуатты harness

Бүгінгі релизбен бірге Agents SDK harness-і құжаттармен, файлдармен және жүйелермен жұмыс істейтін агенттер үшін қуаттырақ болды. Енді оған бапталатын жад, sandbox-ты ескеретін оркестрация, Codex тәрізді файлдық жүйе құралдары және озық агент жүйелерінде кең таралып келе жатқан примитивтермен стандартталған интеграциялар қосылды.

Бұл primatives қатарына MCP⁠(жаңа терезеде ашылады) арқылы құралдарды пайдалану, skills⁠(жаңа терезеде ашылады) арқылы прогрессивті ашу, AGENTS.md⁠(жаңа терезеде ашылады) арқылы custom нұсқаулар, shell⁠(жаңа терезеде ашылады) құралын пайдаланып код орындау, apply patch⁠(жаңа терезеде ашылады) құралы арқылы файлдарды өңдеу және тағы басқалар кіреді. Harness уақыт өте келе жаңа агенттік үлгілер мен примитивтерді қоса береді, сондықтан әзірлеушілер негізгі инфрақұрылымды жаңартуға азырақ уақыт жұмсап, агенттерін пайдалы ететін доменге тән логикаға көбірек көңіл бөле алады.

Agent SDK пайдаланушы енгізуі, модельдер және құралдарды байланыстырып, AI агенттерін қалай құратынын көрсететін диаграмма.
Agent SDK арқылы модельдер, құралдар және оркестрацияны пайдаланып AI агенттерін қалай құруға болатынын көрсететін диаграмма.

Harness сондай-ақ әзірлеушілерге орындауды сол модельдер ең жақсы жұмыс істейтін тәсілмен сәйкестендіру арқылы озық модель мүмкіндіктерін көбірек ашуға көмектеседі. Бұл агенттерді модельдің табиғи жұмыс үлгісіне жақындатады, соның арқасында күрделі тапсырмаларда — әсіресе жұмыс ұзаққа созылғанда немесе сан алуан құралдар мен жүйелер арасында үйлестірілгенде — сенімділік пен өнімділік жақсарады.

Бұған қоса, біз әр өнімнің бірегей екенін және сирек жағдайда дайын қалыпқа дәл сыйатынын түсінеміз. Біз Agents SDK-ті осы алуандықты қолдау үшін жобаладық. Әзірлеушілер дайын күйде іске қосылатын, бірақ икемді harness алады — оны өз стегіне, соның ішінде құралдарды пайдалану, жад және sandbox ортасына, оңай бейімдей алады.

Native sandbox орындауы

Жаңартылған Agents SDK native түрде sandbox орындауын қолдайды, сондықтан агенттер тапсырмаға қажет файлдары, құралдары және тәуелділіктері бар бақыланатын компьютерлік орталарда жұмыс істей алады.

Көптеген пайдалы агенттерге файлдарды оқып-жаза алатын, тәуелділіктерді орната алатын, кодты іске қосатын және құралдарды қауіпсіз пайдаланатын жұмыс кеңістігі қажет. Native sandbox қолдауы әзірлеушілерге осы орындау қабатын дайын күйде береді, оны өздері бөліктерден құрастыруға мәжбүрлемейді.

Әзірлеушілер өз sandbox-ын қоса алады немесе Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop және Vercel үшін кірістірілген қолдауды пайдалана алады.

Осы орталарды провайдерлер арасында тасымалданатын ету үшін SDK агенттің жұмыс кеңістігін сипаттайтын Manifest абстракциясын да енгізеді. Әзірлеушілер жергілікті файлдарды қоса алады, шығыс каталогтарын анықтай алады және AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage және Cloudflare R2 сияқты сақтау провайдерлерінен деректерді тарта алады.

Бұл әзірлеушілерге агент ортасын жергілікті прототиптен өндірістік орналастыруға дейін бірізді түрде құруға мүмкіндік береді. Сондай-ақ бұл модельге болжамды жұмыс кеңістігін береді: кірістерді қайдан табу, шығыстарды қайда жазу және ұзақ орындалатын тапсырма барысында жұмысты қалай реттеп ұстау керек екенін.

Daytona, E2B, Modal, Cloudflare, Vercel, Blaxel, Runloop логотиптері

Қауіпсіздік, тұрақтылық және ауқым үшін harness-ті есептеуден бөлу

Агент жүйелері көмексөз инъекциясы мен деректерді сыртқа шығаруға талпыныстар болады деген болжаммен жобалануы тиіс. Harness пен есептеуді бөлу модель жасаған код орындалатын орталардан тіркелгі деректерін тыс ұстауға көмектеседі.

Бұл сондай-ақ тұрақты орындауды қамтамасыз етеді. Агент күйі сыртқа шығарылғанда, sandbox контейнерін жоғалту орындалымның жоғалуын білдірмейді. Кірістірілген snapshot жасау және rehydration мүмкіндіктерімен Agents SDK бастапқы орта істен шықса немесе мерзімі аяқталса, агент күйін жаңа контейнерде қалпына келтіріп, соңғы бақылау нүктесінен жалғастыра алады.

Соңында, бұл агенттерді жақсырақ ауқымдауға мүмкіндік береді. Агент орындалымдары бір sandbox-ты да, бірнешеуін де пайдалана алады, sandbox-тарды қажет кезде ғана шақыра алады, субагенттерді оқшауланған орталарға бағыттай алады және тезірек орындау үшін жұмысты контейнерлер арасында параллельдей алады.

Agent SDK AI агенттеріне күрделірек тапсырмалар үшін қосымша есептеу ресурстарын пайдалануға қалай мүмкіндік беретінін көрсететін ағын диаграммасы.
Agent SDK көмегімен жасалған AI агенттері бөлек есептеу жүйелерін оркестрлеп, жүктемелердің тәуелсіз орындалуына мүмкіндік беріп, сонымен бірге күрделірек тапсырмаларды қолдайтынын бейнелейтін диаграмма.

Баға және қолжетімділік

Agents SDK-тің бұл жаңа мүмкіндіктері API арқылы барлық клиенттерге жалпы қолжетімді және токендер мен құралдарды пайдалануға негізделген стандартты API бағасын қолданады.

Келесі қадамдар

Agents SDK-ті дамытуды жалғастыра отырып, біз онымен әзірлеушілер не құра алатынын кеңейте береміз, осылайша қабілеті жоғары агенттерді өндіріске аз custom инфрақұрылыммен шығаруды жеңілдетеміз, сонымен бірге әзірлеушілерге агенттерді өз орталарына бейімдеуге қажет икемділік пен бақылауды сақтаймыз.

Жаңа harness пен sandbox мүмкіндіктері алдымен Python тілінде іске қосылады, ал TypeScript қолдауы болашақ релизге жоспарланған. Сондай-ақ код режимі мен субагенттерді қоса алғанда, қосымша агент мүмкіндіктерін Python мен TypeScript-ке қатар әкелу бағытында жұмыс істеп жатырмыз.

Бұған қоса, уақыт өте келе кеңірек агент экожүйесін біріктіруге көмектескіміз келеді: көбірек sandbox провайдерлерін, көбірек интеграцияларды және әзірлеушілерге SDK-ні өздері қазірдің өзінде қолданып жүрген құралдар мен жүйелерге қосудың көбірек жолдарын қолдау арқылы.

Автор

OpenAI

Оқуды жалғастырыңыз

Барлығын қарау
Art Card 1080x1080 (3)
Better memory for a more helpful ChatGPT
ChatGPT жады үшін мықтырақ негіз

Зерттеу

Rosalind5.5 ArtCard
Introducing new capabilities to GPT-Rosalind

Өнім

1 1 Art Card
Codex for every role, tool, and workflow

Өнім