# OpenAI 公测 Agents API，将 Codex harness 封装为一次 API 调用

- 来源：MarkTechPost（RSS）
- 作者：Asif Razzaq
- 发布时间：2026-09-11 05:21
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- AIHOT 链接：https://aihot.news/items/cmtw1lj3o03euro4vup6t2na1
- 原文链接：https://www.marktechpost.com/2026/09/10/openai-launches-the-agents-api-in-public-beta-putting-the-codex-harness-behind-one-api-call

## AI 摘要

OpenAI 发布 Agents API 公测版，向所有开发者开放运行 Codex 的托管 harness 与基础设施。

## 正文

OpenAI 已在公开测试版中发布 Agents API。它为开发者提供了与运行 Codex 相同的 harness 和基础设施。OpenAI 负责托管和维护该 harness。开发者可以在 OpenAI 管理的沙箱、自己的基础设施或合作伙伴沙箱中运行智能体的计算。

它可以部署吗？可以。它已在公开测试版中面向所有开发者上线。数据仅限美国境内，且不支持零数据保留。

OpenAI 发布了什么

Agents API 是一项基于开源 Codex harness 构建的托管服务。OpenAI 团队表示，为 Work 扩展 Codex 和 ChatGPT 的过程揭示了长时间运行的智能体需要什么。它们需要一个能够管理上下文、高效使用工具并协调子智能体的 harness。它们还需要能够让它们可靠运行数天的基础设施。

官方文档围绕 4 个概念来组织该 API：

Agent：模型、指令、工具以及可供其使用的 MCP 服务器。

Environment：一个可选的沙箱，智能体在其中访问文件、加载技能并运行命令。

Session：一个持久化的智能体实例，负责处理任务并响应输入。

事件与条目：发送给智能体的输入以及它产生的输出。

一个会话分 4 步运行。你创建会话并给它一个任务。然后你通过流式传输或 webhook 跟进进度。最后，你继续执行新任务或引导当前轮次。

一次 API 调用

OpenAI 的公告展示了一个通过单次调用创建的事故调查智能体：

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 设置。

智能体的运行位置

环境选择是主要的架构决策。Agents API 支持 3 种沙箱选项，也可以在没有沙箱的情况下运行。

OpenAI 托管的沙箱：使用 Codex 和 ChatGPT 背后的沙箱基础设施。你可以用文件、软件包、技能和插件来配置它。

自托管：你在自己的环境中运行 codex exec-server。它使用受限密钥注册，并通过 WebSocket 连接。所有连接都是出站的。

合作伙伴沙箱：Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 和 Vercel 均提供一等公民级集成。

Harness 负责处理的内容

OpenAI 与其模型一同维护该 harness，并在每次模型发布时提供带版本号的访问方式。

长会话：当会话接近其上限时，API 会自动压缩较早的上下文。开发者无需自行编写压缩逻辑。

高效工具使用：工具搜索仅在需要时加载工具定义。这降低了 token 用量和成本，同时保留了模型的缓存。程序化工具调用让智能体能够并行运行调用并串联操作。智能体在代码中筛选或合并结果，因此只有相关数据会返回上下文中。支持的工具包括 MCP、自定义函数以及网页搜索等内置工具。

子智能体：借助多智能体支持，主智能体将复杂任务拆分为相互独立的部分。每个子智能体保留自己的上下文。主智能体协调它们并合并结果。

Agents API 与 Agents SDK 与 Responses API 对比

OpenAI 的 运行时对比对这三种方案做了如下定位：

Agents APIAgents SDKResponses API

智能体运行位置OpenAI 运行托管的 Codex harness在你的应用程序内部你的应用程序，可选托管编排

集成工作量低中高

任务之间的状态保存的会话配置、轮次和条目你的存储和 SDK 会话手动历史记录、响应链式调用或 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 发布了这些由客户报告的数据。它们由厂商提供，并非独立基准测试。

Ciridae：评估分数从 0.71 升至 0.85，子智能体流程的延迟降低了 4 倍。

SafetyKit：迁移其案件审查工作流后，每案件成本降低 60%。

Hypha：将 harness 与沙箱分离后，智能体响应失败率降低 86%。

Nash.ai：在全球物流网络中运行数千个长时间运行的智能体。

核心要点

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

智能体可在 OpenAI 托管、自托管或 9 个合作伙伴沙箱中运行。

压缩、工具搜索、程序化工具调用和子智能体均为内置功能。

不收取额外费用；你只需为 token、工具和容器时间付费。

目前仅限美国数据驻留，且不支持 ZDR，这限制了对受监管工作负载的支持。
