2026年4月15日

Agents SDK 的下一步進化

更新後的 Agents SDK 協助開發者建置智慧體，讓其可在受控的沙盒環境中檢查檔案、執行指令、編輯程式碼，並處理長時間運行的任務。

載入中…

我們為 Agents SDK 推出新功能，提供開發者一套標準化基礎設施，容易上手，並針對 OpenAI 模型最佳化：包含模型原生的執行框架，讓智慧體可在電腦上跨檔案與工具運作，以及可安全執行這些工作的原生沙盒環境。

例如，開發者可以為智慧體提供受控的工作區、明確的指示，以及檢查證據所需的工具：

Python

1# pip install "openai-agents>=0.14.0"
2
3import asyncio
4import tempfile
5from pathlib import Path
6
7from agents import Runner
8from agents.run import RunConfig
9from agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfig
10from agents.sandbox.entries import LocalDir
11from agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClient
12
13
14async 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)
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45
46if __name__ == "__main__":
47    asyncio.run(main())
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開發人員要打造實用的智慧體，光靠最佳模型還不夠，還需要能支援智慧體檢查檔案、執行指令、撰寫程式碼，並在多個步驟中持續運作的系統。

現有系統在團隊從原型開發邁向正式上線時，往往需要在各種條件之間做取捨。與模型無關的框架具備彈性，但無法充分發揮前沿模型的能力；模型供應商的 SDK 雖然更貼近模型，但往往缺乏對運作框架的足夠掌握；代管式智慧體 API 雖可簡化部署，卻會限制智慧體的執行位置，以及存取敏感資料的方式。

以下是部分與我們一同測試新版 SDK 的客戶回饋：

「GPT-5.4 為文件密集型法律工作訂立了新標準。在我們的 BigLaw Bench 評估中，GPT-5.4 的得分為 91%。與其他模型相比，GPT-5.4 目前更擅長整理複雜的交易分析結構、在冗長合約中維持準確性，並交付法律從業人員所需的精準細節。」

— Niko Grupen，Harvey 應用研究部門主管

更強大的智慧體運作循環機制

隨著本次發布，Agents SDK 的運作框架在處理文件、檔案與系統時的能力進一步提升。現在新增可設定的記憶、具沙盒感知的協調機制、類似 Codex 的檔案系統工具，以及與前沿智慧體系統常見基礎元件的標準化整合。

這些基礎元件包括透過 MCP⁠(在新視窗中開啟) 使用工具、透過技能⁠(在新視窗中開啟)進行漸進式揭露、透過 AGENTS.md⁠(在新視窗中開啟) 提供自訂指示，以及使用 shell⁠(在新視窗中開啟) 工具執行程式碼、使用 apply patch⁠(在新視窗中開啟) 工具編輯檔案等。這個執行協調機制會隨時間持續納入新的智慧體模式與基礎元件，讓開發人員減少花在核心基礎架構更新上的時間，並把更多精力投入在讓智慧體真正發揮價值的領域邏輯。