10 กันยายน 2569

ขอแนะนำ Agents API

สร้างและเรียกใช้เอเจนต์บนคลาวด์ผ่าน Codex Harness พร้อมให้ OpenAI ดูแลการทำงานทั้งหมด

กำลังโหลด…

เมื่อ Codex และ ChatGPT for Work ขยายการใช้งานจนมีผู้ใช้หลายล้านคนทั่วโลก เราได้เรียนรู้ว่าต้องมีองค์ประกอบใดบ้างเพื่อให้เอเจนต์ที่ทำงานต่อเนื่องเป็นเวลานานทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสถานการณ์จริง เอเจนต์ที่ใช้งานได้จริงต้องมี Harness ที่ทรงประสิทธิภาพเพื่อจัดการบริบท ใช้เครื่องมืออย่างมีประสิทธิภาพ และประสานการทำงานระหว่างเอเจนต์ย่อย นอกจากนี้ ยังต้องมีโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้เอเจนต์ทำงานต่อเนื่องได้อย่างเสถียรนานหลายวัน พร้อมสภาพแวดล้อมที่รองรับการทำงานกับไฟล์ การเรียกใช้โค้ด และการบันทึกผลลัพธ์ระหว่างทาง

วันนี้เราเปิดตัว Agents API⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) รุ่นเบต้าสาธารณะ ซึ่งเปิดให้นักพัฒนาเข้าถึง Harness และโครงสร้างพื้นฐานเดียวกับที่ขับเคลื่อน Codex ผ่าน API ที่เรียบง่ายและยืดหยุ่น

ความคิดเห็นของลูกค้าเกี่ยวกับ Agents API

1 จาก 8

“Agents API ช่วยให้คะแนนการประเมินของเราเพิ่มขึ้นจาก 0.71 เป็น 0.85 ระบบรองรับเอเจนต์ย่อยของ API ช่วยให้เวิร์กโฟลว์ของเราทำงานได้เร็วขึ้นอย่างมาก ระบบเดิมทำให้การติดตามและประสานการทำงานของเอเจนต์ย่อยค่อนข้างยุ่งยาก แต่ API ใหม่ช่วยให้เวลาแฝงเหลือเพียง 25% ของเดิม เราใช้เวลามากในการพยายามปรับส่วนนี้ให้มีประสิทธิภาพ ดังนั้น เวิร์กโฟลว์สำหรับเอเจนต์ย่อยที่พร้อมใช้งานได้ทันทีจึงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้เราได้อย่างมาก”

Jack Weissenberger ซีทีโอจาก Ciridae

“การพลิกโฉมธุรกิจในโลกจริงหมายถึงการนำ AI ไปใช้กับเวิร์กโฟลว์ทุกรูปแบบ Agents API มอบ Harness ที่จำเป็นให้เรา ขณะที่สภาพแวดล้อม บริบท และ UX ยังคงอยู่ภายใต้การควบคุมของเรา ด้วย Nexus แพลตฟอร์ม AI ของเรา ตอนนี้เราสามารถสร้างและเปิดใช้งานเอเจนต์ได้ภายในไม่กี่ชั่วโมงในหลากหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่บริการสำหรับที่อยู่อาศัยไปจนถึงงานสถาปัตยกรรม”

Rasmus Wissmann ซีทีโอจาก Long Lake

“Agents API เปิดโอกาสให้เราคิดใหม่ว่าจะออกแบบเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนและมีหลายขั้นตอนอย่างไร เมื่อก่อนเราต้องเขียนพรอมต์เชื่อมต่อกันเป็นชุดและจัดการการเรียกใช้เครื่องมือเอง แต่ตอนนี้เราสามารถใช้เอเจนต์ในโค้ดได้โดยตรงในลักษณะเดียวกับที่ Codex ทำงานบนแล็ปท็อปของคุณ วิธีนี้ช่วยให้เราแก้ปัญหาได้หลายอย่างแล้ว ซึ่งเดิมเราจะต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับเอเจนต์ขึ้นมาเอง”

Cole Striler ผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมจาก WithCoverage

“หลังจากย้ายเวิร์กโฟลว์การตรวจสอบเคสมาใช้ Agents API เราลดค่าใช้จ่ายต่อเคสได้ 60% ลดเวลาแฝง และใช้โทเค็นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด โดยยังคงประสิทธิภาพการทำงานไว้ในระดับเดิม”

Bhavyansh Sabharwal สมาชิกฝ่ายเทคนิคจาก SafetyKit

“สิ่งที่เราประทับใจจากการทดสอบคือ Agents API รองรับปริมาณงานที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วเป็นช่วงๆ ได้อย่างราบรื่น เราสามารถกระจายงานให้เอเจนต์หลายร้อยตัวทำพร้อมกันแบบอะซิงโครนัส แล้วค่อยรวบรวมผลลัพธ์ในภายหลัง โดยไม่ต้องคงโครงสร้างพื้นฐานไว้โดยไม่ได้ใช้งานในช่วงที่ปริมาณงานลดลง”

Dmitry Khanukov ผู้ร่วมก่อตั้งและซีทีโอจาก Dwelly

“การสร้างความไว้วางใจจากลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งในบริการทางการเงิน Agents API ของ OpenAI ช่วยให้เราสร้างเอเจนต์ที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น ทำให้ลูกค้ามั่นใจที่จะนำไปใช้ในระบบจริง การแยก Harness ของเอเจนต์ออกจากแซนด์บ็อกซ์ช่วยให้เราลดการตอบกลับที่ล้มเหลวของเอเจนต์ได้ 86%”

Serhii Shchoholiev วิศวกรหัวหน้าทีมจาก Hypha

“Agents API จัดการทั้งการนำไปใช้ การตรวจสอบโดยอิสระ การแก้ไขปัญหา และการตรวจสอบยืนยันผ่านเบราว์เซอร์จริงใน Repository ที่เปิดใช้งานอยู่จริง โดยรวมแล้ว คุณภาพด้านวิศวกรรมของเอเจนต์แข็งแกร่งมาก”

Maks Operlejn วิศวกร ML อาวุโสจาก deepsense.ai

“ที่ Nash เราใช้เอเจนต์ AI ที่ทำงานต่อเนื่องหลายพันตัวเพื่อบริหารจัดการการจัดส่งหลายร้อยล้านรายการในเครือข่ายโลจิสติกส์ทั่วโลก Agents API ของ OpenAI มอบระบบเซสชันที่ทำงานได้อย่างต่อเนื่องและระบบประสานการทำงานที่เราต้องการ เพื่อให้เอเจนต์ทำงานในระบบจริงได้อย่างต่อเนื่อง ทั้งการจัดการบริบท การกู้คืนเมื่อเกิดปัญหา และการดำเนินงานหลายขั้นตอน ขณะที่ Nash มีเครื่องมือและสภาพแวดล้อมสำหรับการดำเนินงานที่เชื่อมเอเจนต์เหล่านี้เข้ากับโลกจริง ด้วยเหตุนี้ เอเจนต์ของเราจึงสามารถคิดวิเคราะห์ ลงมือทำ รับมือและฟื้นตัวจากปัญหา รวมถึงทำงานร่วมกันในเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนซึ่งอาจดำเนินต่อเนื่องนานหลายชั่วโมงหรือหลายวัน เอเจนต์เหล่านี้เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้งานจริงและทำหน้าที่ดูแลงานด้านโลจิสติกส์ที่สำคัญต่อธุรกิจของพาร์ทเนอร์ของเรา”

Aziz Alghunaim ผู้ร่วมก่อตั้งและซีทีโอจาก Nash.ai

สร้างเอเจนต์บนคลาวด์ด้วยการเรียก API เพียงครั้งเดียว

Agents API ช่วยให้คุณสร้างเอเจนต์ที่พร้อมใช้งานจริงได้ด้วยการเรียก API เพียงครั้งเดียว โดยระบุงาน โมเดล เครื่องมือ และสภาพแวดล้อม ดังนี้

JavaScript

1import OpenAI from "openai";
2
3const client = new OpenAI();
4
5const session = await client.beta.agents.sessions.create({
6  agent: {
7    model: "gpt-6-astra",
8    tools: [
9      {
10        type: "mcp",
11        server_label: "observability",
12        transport: {
13          type: "http",
14          server_url: "https://observability.example.com/mcp",
15        },
16      },
17    ],
18    multi_agent: { enabled: true, max_concurrent_subagents: 3 },
19  },
20  vault_ids: ["vault_YOUR_VAULT_ID"],
21  environment: {
22    type: "openai_hosted",
23    capability_directories: ["/workspace/capabilities/skills"],
24  },
25  input:
26    "Investigate service-api’s elevated 5xx rate over the last 30 minutes. " +
27    "Delegate deployment, error, and dependency analysis to subagents. " +
28    "Save findings, evidence, and recommended mitigation in /workspace/outputs.",
29});

OpenAI เป็นผู้โฮสต์และดูแล Harness ส่วนคุณเลือกสภาพแวดล้อมการประมวลผลของเอเจนต์ได้เอง ไม่ว่าจะเป็นแซนด์บ็อกซ์ที่ OpenAI ดูแล โครงสร้างพื้นฐานของคุณเอง หรือบริการจากพาร์ทเนอร์ด้านแซนด์บ็อกซ์ของเรา Agents API มอบรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการสร้างเอเจนต์บน Harness และโครงสร้างพื้นฐานที่เราปรับแต่งมาให้มีประสิทธิภาพ คุณจึงมุ่งพัฒนาเครื่องมือ องค์ความรู้ และเวิร์กโฟลว์ที่ทำให้เอเจนต์ของคุณโดดเด่นได้อย่างเต็มที่

แอปพลิเคชันส่งงานให้ Agents API และรับอีเวนต์และผลลัพธ์กลับมา จากนั้น Agents API จะเรียกใช้ Codex harness ที่มีการจัดการให้ โดยส่งคำขอเรียกใช้เครื่องมือไปยังแซนด์บ็อกซ์และรับผลลัพธ์กลับมา ขณะที่แอปพลิเคชันเป็นผู้ควบคุมระบบประมวลผลที่โฮสต์เอง — Agents API ขับเคลื่อนเอเจนต์ของคุณด้วย Harness และโครงสร้างพื้นฐานเดียวกับที่อยู่เบื้องหลัง Codex

เลือกสภาพแวดล้อมสำหรับเอเจนต์ของคุณ

เวิร์กโหลดแต่ละแบบต้องการตัวเลือกด้านการประมวลผล พื้นที่เก็บข้อมูล และการนำไปใช้งานที่แตกต่างกัน Agents API ให้คุณเลือกแซนด์บ็อกซ์ที่เหมาะกับแอปพลิเคชันของคุณ

เราร่วมมือกับผู้ให้บริการในระบบนิเวศ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)หลายราย เช่น Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop และ Vercel เพื่อให้สามารถผสานการทำงานได้อย่างราบรื่นสำหรับความต้องการที่หลากหลาย ดังนี้

สภาพแวดล้อมที่มีการจัดการให้อย่างครบวงจร หรือการนำไปใช้งานภายใน VPC ของคุณ
กลไกเฉพาะสำหรับจัดเก็บไฟล์และข้อมูลลับ
ตัวเลือกการกำหนดค่า CPU, GPU และหน่วยความจำที่หลากหลาย พร้อมระดับประสิทธิภาพ เวลาเริ่มทำงานจากสถานะพัก และค่าใช้จ่ายที่เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ของบริษัทคุณ

พาร์ทเนอร์แซนด์บ็อกซ์: Modal, Cloudflare, Daytona, Blaxel, Runloop, Vercel, Oracle, E2B และ DigitalOcean — Agents API ผสานการทำงานกับผู้ให้บริการยอดนิยมในระบบนิเวศได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

แซนด์บ็อกซ์ที่โฮสต์โดย OpenAI

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเริ่มต้นอย่างรวดเร็วและปรับขนาดอย่างมีประสิทธิภาพ เรายังเปิดตัวแซนด์บ็อกซ์ที่โฮสต์โดย OpenAI⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) อีกด้วย บริการนี้ใช้โครงสร้างพื้นฐานแซนด์บ็อกซ์เดียวกับที่ขับเคลื่อน Codex และ ChatGPT

OpenAI จัดเตรียมและบริหารแซนด์บ็อกซ์ เพื่อให้เอเจนต์ของคุณมีสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับเรียกใช้โค้ด จัดการไฟล์ และสร้างชิ้นงาน แซนด์บ็อกซ์เหล่านี้กำหนดค่าได้อย่างยืดหยุ่นด้วยไฟล์ แพ็กเกจ ทักษะ และปลั๊กอินของคุณ เพื่อให้เอเจนต์มีสิ่งที่จำเป็นต่อการทำงานให้เสร็จ

สร้างด้วย Codex Harness ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง

การนำความสามารถใหม่ๆ ของโมเดลมาใช้มักต้องปรับ Harness ใหม่ ซึ่งทำให้คุณต้องเสียเวลาอันมีค่าที่ควรนำไปใช้พัฒนาแอปพลิเคชัน Agents API ช่วยให้คุณเข้าถึงความสามารถเหล่านี้ตามเวอร์ชันทุกครั้งที่มีการเปิดตัวโมเดลใหม่ เราดูแลและพัฒนา Harness อย่างต่อเนื่องควบคู่ไปกับโมเดล เพื่อช่วยให้เอเจนต์ของคุณทำงานได้ดียิ่งขึ้นจากการอัปเกรดทุกครั้ง ตัวอย่างการปรับปรุง Harness ในช่วงที่ผ่านมา ได้แก่

ช่วยให้เอเจนต์ทำงานต่อเนื่องได้ตลอดเซสชันที่ยาวนาน

เพื่อรองรับโมเดลที่ต้องทำงานต่อเนื่องนานหลายชั่วโมง เราได้พัฒนาระบบจัดการบริบทที่ช่วยให้เอเจนต์นำข้อมูลที่เกี่ยวข้องไปใช้ต่อได้ตลอดเซสชันที่ยาวนานขึ้น เมื่อเซสชันใกล้ถึงขีดจำกัดของบริบท Agents API จะย่อบริบทก่อนหน้าโดยอัตโนมัติ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) พร้อมเก็บรักษาข้อมูลที่เอเจนต์จำเป็นต้องใช้เพื่อทำงานต่อ นักพัฒนาจึงสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ทำงานต่อเนื่องข้ามหน้าต่างบริบทหลายช่วงได้ โดยไม่ต้องพัฒนากลไกย่อบริบทขึ้นมาเอง

ช่วยให้เอเจนต์ใช้เครื่องมือได้มากขึ้นอย่างมีประสิทธิภาพ

Agents API ช่วยให้เอเจนต์ค้นหาเครื่องมือที่เหมาะสมและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ การค้นหาเครื่องมือ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)จะโหลดคำจำกัดความของเครื่องมือที่เกี่ยวข้องเมื่อจำเป็น ช่วยลดการใช้โทเค็นและค่าใช้จ่ายโดยยังคงแคชของโมเดลไว้ เมื่อเครื่องมือพร้อมใช้งานแล้ว การเรียกใช้เครื่องมือผ่านโปรแกรม⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)จะช่วยให้เอเจนต์เรียกใช้เครื่องมือหลายรายการพร้อมกัน เชื่อมโยงการดำเนินงานที่เกี่ยวข้อง และใช้โค้ดกรองหรือรวมผลลัพธ์ได้ เอเจนต์จึงจัดการข้อมูลปริมาณมากได้โดยนำกลับเข้าสู่บริบทเฉพาะผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง Agents API รองรับ MCP ฟังก์ชันที่กำหนดเอง และเครื่องมือในตัว เช่น การค้นหาเว็บ

JSON

1"agent": {
2  "tools": [
3    {
4      "type": "mcp",
5      "server_label": "openai_docs",
6      "transport": {
7        "type": "http",
8        "server_url": "https://developers.openai.com/mcp"
9      }
10    },
11  ]
12}

ให้เอเจนต์กระจายงานไปยังเอเจนต์ย่อยและทำงานหลายอย่างพร้อมกัน

การรองรับการทำงานแบบหลายเอเจนต์⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)ช่วยให้ Agents API แบ่งงานที่ซับซ้อนออกเป็นส่วนๆ ที่ทำงานแยกจากกันได้ แล้วมอบหมายให้เอเจนต์ย่อยทำงานพร้อมกัน เอเจนต์ย่อยแต่ละตัวจะมีบริบทของตัวเอง จึงมีสมาธิกับงานที่ได้รับมอบหมายได้อย่างเต็มที่ ขณะที่เอเจนต์หลักทำหน้าที่ประสานการทำงานและรวบรวมผลลัพธ์เข้าด้วยกัน วิธีนี้ช่วยให้งานค้นคว้า วิเคราะห์ และเขียนโค้ดที่เหมาะกับการทำงานแบบขนานเสร็จเร็วขึ้น โดยคุณไม่จำเป็นต้องสร้างระบบประสานการทำงานขึ้นมาเอง

JSON

1"agent": {
2  "model": "gpt-6-astra",
3  "multi_agent": {
4    "enabled": true,
5    "max_concurrent_subagents": 3,
6  }
7}

มูลนิธิโอเพนซอร์ส

Agents API ขับเคลื่อนด้วย Harness โอเพนซอร์สของ Codex ทำให้นักพัฒนามองเห็นตรรกะหลักที่ประสานการเรียกโมเดล เครื่องมือ และบริบท เมื่อใช้ Agents API ทาง OpenAI จะดำเนินการและดูแลรักษา Harness ขณะที่นักพัฒนาสามารถตรวจสอบและเรียนรู้จากโค้ดเบสสาธารณะ⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)ได้

เริ่มต้นสร้างสรรค์

Agents API เปิดให้บริการแบบ Public Beta สำหรับนักพัฒนาทุกคนแล้ววันนี้ การใช้ Agents API ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม โดยคุณชำระเฉพาะค่าโทเค็นและเครื่องมือที่เอเจนต์ของคุณใช้เท่านั้น ตามรายละเอียดที่ระบุไว้ในหน้าราคา⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)ของเรา

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในภาพรวม Agents API⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่) หรือทำตามคู่มือเริ่มต้นใช้งาน⁠(เปิดในหน้าต่างใหม่)เพื่อเริ่มต้นและนำระบบเบื้องหลัง Codex มาใช้กับเอเจนต์ของคุณเอง

ตลอดช่วงทดลองใช้แบบสาธารณะ เราจะนำความคิดเห็นของคุณมาปรับปรุงและพัฒนาอย่างต่อเนื่องและรวดเร็ว เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการเปิดให้ใช้งานทั่วไป กรุณาแจ้งให้เราทราบว่าไหนตอบโจทย์ ส่วนไหนที่ยังใช้งานได้ไม่ราบรื่น และคุณต้องการความสามารถอะไรเพิ่มเติมเพื่อสร้างและนำเอเจนต์ไปใช้งานจริง

ผู้เขียน

OpenAI

อ่านต่อ

ดูทั้งหมด

Building advertising for the way people use AI

ผลิตภัณฑ์5 ต.ค. 2569

A model guide for the GPT-6 family — Card image

คู่มือการพัฒนาด้วย GPT-6 ที่ใช้ได้จริง

ผลิตภัณฑ์2 ต.ค. 2569

สรุปงาน DevDay 2026

บริษัท29 ก.ย. 2569