Ao disponibilizarmos o Codex e o ChatGPT for Work a milhões de pessoas em todo o mundo, aprendemos o que é necessário para que os agentes de longa duração funcionem bem na prática. Os agentes úteis precisam de um harness avançado que gira o contexto, utilize ferramentas de forma eficiente e coordene subagentes. Também precisam de infraestrutura que os mantenha a funcionar de forma fiável durante vários dias, com ambientes onde possam trabalhar com ficheiros, executar código e guardar resultados intermédios.
Hoje, apresentamos a API de Agentes(abre numa nova janela) em versão beta pública, disponibilizando aos programadores, através de uma API simples e flexível, o mesmo harness e a mesma infraestrutura que sustentam o Codex.
Com a API de Agentes, pode criar um agente pronto para produção com uma única chamada à API, especificando a tarefa, o modelo, as ferramentas e o ambiente:
A OpenAI aloja e mantém o harness. Pode escolher o ambiente computacional do agente: uma sandbox gerida pela OpenAI, a sua própria infraestrutura ou um dos nossos parceiros de sandbox. A API de Agentes oferece uma base sólida para criar agentes sobre a nossa infraestrutura e o nosso harness otimizado para agentes, para que possa concentrar-se nas ferramentas, no conhecimento e nos fluxos de trabalho que tornam o seu agente único.
A API de Agentes disponibiliza aos seus agentes o mesmo harness e a mesma infraestrutura que sustentam o Codex.
Diferentes cargas de trabalho exigem diferentes opções de computação, armazenamento e implementação. A API de Agentes permite-lhe escolher uma sandbox adequada à sua aplicação.
Estamos a estabelecer parcerias com fornecedores do ecossistema(abre numa nova janela), incluindo Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop e Vercel, para oferecer integrações de primeira classe para diversas necessidades:
Ambientes totalmente geridos ou implementações na sua VPC
Mecanismos específicos para armazenar ficheiros e segredos
Diferentes configurações de CPU, GPU e memória, com perfis de desempenho, arranque a frio e custos adequados ao fluxo de trabalho da sua empresa.
A API de Agentes oferece integrações de primeira classe com fornecedores populares do ecossistema.
Para os programadores que pretendem começar rapidamente e escalar de forma eficiente, apresentamos também a sandbox alojada pela OpenAI(abre numa nova janela). Esta utiliza a mesma infraestrutura de sandbox que sustenta o Codex e o ChatGPT.
A OpenAI aprovisiona e gere a sandbox, proporcionando ao seu agente um ambiente seguro e eficiente para executar código, trabalhar com ficheiros e produzir artefactos. Estas sandboxes podem ser configuradas de forma flexível com os seus ficheiros, pacotes, competências e plug-ins, para dar ao agente tudo o que precisa para concluir a tarefa.
Tirar partido das novas capacidades dos modelos implica muitas vezes reformular o seu harness, desviando tempo valioso da melhoria da sua aplicação. A API de Agentes fornece acesso com controlo de versões a estas capacidades a cada lançamento de um modelo. Mantemos e melhoramos continuamente o harness em paralelo com os nossos modelos, ajudando os seus agentes a obter melhor desempenho com cada atualização. Por exemplo, as melhorias recentes no harness incluem:
Para apoiar modelos que trabalham durante horas, criámos uma gestão de contexto que ajuda os agentes a manter as informações relevantes ao longo de sessões mais longas. A API de Agentes compacta automaticamente(abre numa nova janela) o contexto anterior quando uma sessão se aproxima do respetivo limite de contexto, preservando as informações de que o agente precisa para continuar. Os programadores podem criar fluxos de trabalho que abrangem várias janelas de contexto sem implementarem a sua própria lógica de compactação.
A API de Agentes ajuda os agentes a encontrar as ferramentas certas e a utilizá-las de forma eficiente. A pesquisa de ferramentas(abre numa nova janela) carrega as definições das ferramentas relevantes conforme necessário, ajudando a reduzir a utilização de tokens e os custos, sem invalidar a cache do modelo. Quando as ferramentas estão disponíveis, a chamada programática de ferramentas(abre numa nova janela) permite aos agentes executar chamadas em paralelo, encadear operações relacionadas e filtrar ou combinar resultados em código. Assim, podem processar grandes volumes de dados e devolver ao contexto apenas os resultados relevantes. A API de Agentes é compatível com MCP, funções personalizadas e ferramentas integradas, como a pesquisa na Web.
Com o suporte multiagente(abre numa nova janela), a API de Agentes pode dividir tarefas complexas em partes independentes e delegá-las a subagentes que trabalham em paralelo. Cada subagente mantém o seu próprio contexto, o que o ajuda a concentrar-se na tarefa atribuída, enquanto o agente principal coordena o trabalho e reúne os resultados. Isto pode acelerar tarefas de investigação, análise e programação que beneficiam do trabalho em paralelo, sem exigir que crie a sua própria orquestração.
A API de Agentes é sustentada pelo harness Codex de código aberto, dando aos programadores visibilidade sobre a lógica central que coordena as chamadas ao modelo, as ferramentas e o contexto. Com a API de Agentes, a OpenAI opera e mantém esse harness, enquanto os programadores podem consultar e aprender com a respetiva base de código pública(abre numa nova janela).
A API de Agentes está disponível a partir de hoje em versão beta pública para todos os programadores. Não existem custos adicionais pela utilização da API de Agentes — paga apenas pelos tokens e pelas ferramentas que os seus agentes utilizam, conforme indicado na nossa página de preços(abre numa nova janela).
Explore a visão geral da API de Agentes(abre numa nova janela) para saber mais ou siga o guia de início rápido(abre numa nova janela) para começar e integrar o harness por trás do Codex nos seus próprios agentes.
Durante a versão beta pública, vamos iterar rapidamente com base no seu feedback, enquanto trabalhamos para alcançar a disponibilidade geral. Diga-nos o que está a funcionar, onde está a encontrar dificuldades e o que precisa para criar e operar os seus agentes em produção.
