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OpenAI

2026年9月10日

产品API

推出 Agents API

使用由 OpenAI 全面托管的 Codex 执行框架构建并运行云端智能体

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随着我们将 Codex 和“ChatGPT 工作”推广至全球数百万用户，我们逐渐掌握了让长期运行的智能体在实际应用中高效运作的关键。实用的智能体需要一个强大的执行框架，用于管理上下文、高效使用工具并协调子智能体。它们还需要可靠支持其连续运行数天的基础设施，以及能让它们处理文件、运行代码并保存中间结果的环境。

今天，我们推出公测版 Agents API⁠（在新窗口中打开），通过简单灵活的 API，将支持 Codex 的同款执行框架和基础设施带给开发者。

执行框架由 OpenAI 托管和维护。智能体的计算环境由你选择：OpenAI 管理的沙箱、自有基础设施，或我们沙箱合作伙伴提供的环境。Agents API 以我们优化后的智能体执行框架和基础设施为基础，为构建智能体提供坚实根基，让你可以专注于打造智能体独有的工具、知识和工作流。

“使用 Agents API 后，我们的评估分数从 0.71 提升至 0.85。API 提供的子智能体支持非常出色，大幅加快了我们的工作流。过去，在旧架构中观测和编排子智能体相当繁琐，而新 API 将延迟降至原来的四分之一。我们为优化这一点投入了大量时间，而开箱即用的子智能体工作流带来了巨大提升。”
Jack Weissenberger，Ciridae CTO
应用向 Agents API 发送任务，并接收事件和输出。Agents API 运行托管的 Codex 执行框架，向沙箱发送工具调用并接收工具结果。应用控制自行托管的计算资源。

Agents API 采用支持 Codex 的同款执行框架和基础设施，为你的智能体赋能。

只需一次 API 调用，即可构建云端智能体

借助 Agents API，只需指定任务、模型、工具和环境并进行一次 API 调用，即可创建可投入生产的智能体：

JavaScript

1
import OpenAI from "openai";
2

3
const client = new OpenAI();
4

5
const 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
});

听听客户如何评价 Agents API

1 条/ 共 8 条
“使用 Agents API 后，我们的评估分数从 0.71 提升至 0.85。API 提供的子智能体支持非常出色，大幅加快了我们的工作流。过去，在旧架构中观测和编排子智能体相当繁琐，而新 API 将延迟降至原来的四分之一。我们为优化这一点投入了大量时间，而开箱即用的子智能体工作流带来了巨大提升。”
Jack Weissenberger，Ciridae CTO

选择智能体环境

不同工作负载需要不同的计算、存储和部署选项。Agents API 让你可以选择适合自身应用的沙箱。

我们正与 Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 和 Vercel 等生态系统提供商合作⁠（在新窗口中打开），针对多种需求提供一流的集成方案：

  • 全托管环境或在你的 VPC 内部署
  • 特定的文件和机密信息存储机制
  • 提供多种 CPU、GPU 和内存配置，在性能、冷启动表现和成本方面满足公司的工作流需求。
沙箱合作伙伴：Modal、Cloudflare、Daytona、Blaxel、Runloop、Vercel、Oracle、E2B 和 DigitalOcean。

Agents API 与热门生态系统提供商实现一流集成。

OpenAI 托管的沙箱

对于希望快速上手并高效扩展的开发者，我们还推出了 OpenAI 托管的沙箱⁠（在新窗口中打开）。它采用了为 Codex 和 ChatGPT 提供支持的同款沙箱基础设施。

OpenAI 负责配置和管理沙箱，为你的智能体提供安全、高性能的环境，以运行代码、处理文件并生成成果。这些沙箱可灵活配置你的文件、软件包、技能和插件，为智能体提供完成任务所需的一切。

借助持续演进的 Codex 执行框架进行构建

要发挥模型的新能力，往往需要重新设计执行框架，挤占原本可用于改进应用的宝贵时间。每次发布新模型时，Agents API 都会以版本化方式提供这些能力。我们会与模型同步维护并持续改进执行框架，帮助你的智能体通过每次升级获得更出色的性能。例如，近期对执行框架的改进包括：

让智能体在长会话中持续工作

为了支持模型连续工作数小时，我们构建了上下文管理机制，帮助智能体在更长的会话中保留相关信息。当会话接近上下文上限时，Agents API 会自动压缩⁠（在新窗口中打开）较早的上下文，同时保留智能体继续工作所需的信息。开发者无需自行实现压缩逻辑，即可构建跨越多个上下文窗口的工作流。

帮助智能体高效使用更多工具

Agents API 可帮助智能体找到合适的工具并高效使用。工具搜索⁠（在新窗口中打开）会按需加载相关工具定义，在保留模型缓存的同时减少 Token 用量和成本。工具就绪后，程序化工具调用⁠（在新窗口中打开）可让智能体并行执行调用、串联相关操作，并通过代码筛选或合并结果，从而处理海量数据，同时只将相关结果送回上下文。Agents API 支持 MCP、自定义函数以及网页搜索等内置工具。

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
}

让智能体通过子智能体并行处理工作

借助多智能体支持⁠（在新窗口中打开），Agents API 可将复杂任务拆分为相互独立的部分，并委派给多个子智能体并行处理。每个子智能体都维护各自的上下文，以便专注于分配到的任务；主智能体则协调它们的工作并汇总结果。对于适合并行处理的研究、分析和编码任务，这可以提升速度，且无需你自行构建编排系统。

JSON

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

An open-source foundation

The Agents API is powered by the open-source Codex harness, giving developers visibility into the core logic that coordinates model calls, tools, and context. With the Agents API, OpenAI operates and maintains that harness while developers can inspect and learn from its public codebase⁠（在新窗口中打开）.

Start building

Agents API is available in public beta today to all developers. There are no additional fees for using the Agents API – you simply pay for the tokens and tools your agents use, as outlined on our pricing page⁠（在新窗口中打开）.

Explore the Agents API overview⁠（在新窗口中打开） to learn more, or follow the quickstart⁠（在新窗口中打开） to get started and bring the harness behind Codex into your own agents.

During the public beta, we’ll iterate quickly based on your feedback as we work toward general availability. Let us know what’s working, where you’re running into friction, and what you need to build and run your agents in production.

作者

OpenAI

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