OpenAI Agents API 公开 Beta：一个 API 调用即拥有 Codex 同款 Agent 能力

OpenAI 已正式发布 Agents API 公开测试版。它向开发者提供了与驱动 Codex 相同的工具链和基础设施。OpenAI 负责托管和维护这套工具链，开发者则可以在 OpenAI 托管的沙箱、自有基础设施或合作伙伴沙箱中运行 Agent 的计算。

能否部署？答案是肯定的。公开测试版已面向所有开发者开放。数据仅限美国境内存储，Zero Data Retention（零数据保留）暂不支持。

Agents API 是构建在开源 Codex harness 上的托管服务。OpenAI 团队表示，在扩展 Codex 和 ChatGPT for Work 的过程中，他们认识到长时间运行的 Agent 需要什么：需要一个能管理上下文、高效使用工具并协调子 Agent 的工具链，以及能保证这些任务持续稳定运行数天的基础设施。

官方文档围绕 4 个核心概念组织这个 API：

Agent：可用的模型、指令、工具和 MCP 服务器。

Environment：可选的沙箱环境，Agent 在其中访问文件、加载技能并执行命令。

Session：一个持久的 Agent 实例，负责处理任务并响应输入。

Events and items：发送给 Agent 的输入，以及它产生的输出。

一个 Session 的运行分为 4 个步骤：创建它并赋予任务，通过流或 Webhook 跟踪进度，最后用新任务继续或引导当前轮次。

OpenAI 的公告展示了一个通过单次调用创建的事件调查 Agent：

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const session = await client.beta.agents.sessions.create({
  agent: {
    model: "gpt-6-astra",
    tools: [
      {
        type: "mcp",
        server_label: "observability",
        transport: {
          type: "http",
          server_url: "https://observability.example.com/mcp",
        },
      },
    ],
    multi_agent: { enabled: true, max_concurrent_subagents: 3 },
  },
  vault_ids: ["vault_YOUR_VAULT_ID"],
  environment: {
    type: "openai_hosted",
    capability_directories: ["/workspace/capabilities/skills"],
  },
  input:
    "Investigate service-api's elevated 5xx rate over the last 30 minutes. " +
    "Delegate deployment, error, and dependency analysis to subagents. " +
    "Save findings, evidence, and recommended mitigation in /workspace/outputs.",
});

快速入门涵盖了 API 密钥权限和 SDK 配置。

环境选择是主要的架构决策。Agents API 支持 3 种沙箱选项，也可以不使用沙箱运行。

OpenAI 托管沙箱：使用 Codex 和 ChatGPT 背后的沙箱基础设施。你可以用文件、包、技能和插件对其进行配置。

自托管：你在自己的环境中运行 codex exec-server。它用受限密钥注册，通过 WebSocket 连接，所有连接均为出站。

合作伙伴沙箱：Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 和 Vercel 都提供了一级集成。

工具链负责处理的事项

OpenAI 与其模型一起维护这个工具链，在每次模型发布时提供版本化访问。

长会话：当会话接近其限制时，API 会自动压缩更早的上下文。开发者无需编写自己的压缩逻辑。

高效的工具使用：工具搜索仅在需要时加载工具定义。这减少了 token 使用量和成本，同时保留了模型的缓存。程序化工具调用让 Agent 可以并行运行调用并链式操作。Agent 在代码中过滤或合并结果，因此只有相关数据会被返回到上下文中。支持的工具包括 MCP、自定义函数以及内置工具（如网络搜索）。

子 Agent：通过多 Agent 支持，主 Agent 将复杂任务拆分为独立的部分。每个子 Agent 保持自己的上下文，主 Agent 协调它们并合并结果。

Agents API vs Agents SDK vs Responses API

OpenAI 的运行时对比将这三个选项的定位如下：

	Agents API	Agents SDK	Responses API
Agent 运行位置	OpenAI 运行托管的 Codex 工具链	在你的应用内部	你的应用，可选托管编排
集成工作量	低	中	高
任务间状态	保存会话配置、轮次和 items	你的存储和 SDK 会话	手动历史、响应链接或 Conversations
执行环境	OpenAI 托管、自托管或无沙箱	你的运行时和沙箱提供商	你自己的环境

早期客户成果

OpenAI 公布了这些客户报告的数据。它们来自供应商提供，并非独立基准测试。

Ciridae：评估分数从 0.71 上升到 0.85，子 Agent 流程延迟降低 4 倍。

SafetyKit：将案例审查工作流迁移后，每个案例成本降低 60%。

Hypha：将工具链与沙箱分离后，Agent 响应失败次数减少 86%。

Nash.ai：在全球物流网络上运行着数千个长时间运行的 Agent。

OpenAI 的 Agents API 将托管的 Codex 工具链作为公开测试版 API 开放。

Agent 运行在 OpenAI 托管、自托管或 9 个合作伙伴沙箱中。

压缩、工具搜索、程序化工具调用和子 Agent 功能均为内置。

无需额外费用；只需为 token、工具和容器时间付费。

目前仅支持美国数据驻留，且无 ZDR（零数据保留）限制的受监管工作负载。