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OpenAI

2026年9月10日

产品API

推出 Agents API

使用由 OpenAI 全托管的 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，我们推出公开测试版 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。

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

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，即可创建可用于生产环境的智能体：

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
});

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 立足于我们优化后的智能体执行框架和基础设施，为构建智能体提供坚实根基，让你可以专注于工具、知识和工作流，打造独具特色的智能体。

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。

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。你可以灵活地为这些沙箱配置文件、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。我们会在持续改进模型的同时，维护并不断优化执行框架，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
}

以开源为基础

Agents API 由开源的 Codex 执行框架提供支持，让开发者可以了解协调模型调用、工具和上下文的核心逻辑。使用 Agents API 时，OpenAI 负责运行和维护该执行框架，开发者则可以查看其公开代码库⁠（在新窗口中打开）并从中学习。

开始构建

Agents API 公开测试版现已面向所有开发者开放。使用 Agents API 无需支付额外费用。你只需为智能体使用的 Token 和工具付费，详情请参阅我们的定价页面⁠（在新窗口中打开）。

阅读 Agents API 概览⁠（在新窗口中打开）了解更多信息，或参照快速入门指南⁠（在新窗口中打开）开始使用，将 Codex 背后的执行框架引入你自己的智能体。

在公开测试期间，我们将根据你的反馈快速迭代，同时推进正式发布。请告诉我们哪些方面运行良好、你遇到了哪些阻碍，以及你在生产环境中构建和运行智能体需要什么。

作者

OpenAI

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