OpenAI剛剛發佈了全新的Agents API公測版。
現在只用一次API呼叫，就能在雲端啟動一個可以直接上生產環境的AI智能體。
要想讓智能體穩定運行幾天幾夜，需要極其複雜的底層支援：管理長上下文、高效呼叫工具、協調多個子智能體分工，還要有能跑程式碼、讀寫檔案、保存中間結果的安全運行沙箱。
現在，OpenAI把支撐Codex和ChatGPT企業版運行的這套完整底座與基礎設施，直接開放了出來。
一次呼叫搞定雲端智能體
開發者只要在API請求裡指定任務目標、模型、工具和環境，智能體就能立刻開始工作。
程式碼底座的運行和維護由OpenAI全權負責。
建立會話的程式碼極其直接：
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.",
});你可以根據業務需求，自由選擇智能體的計算環境：直接使用OpenAI官方沙箱、運行在自己的私有架構上，或者接入第三方沙箱夥伴。
底層髒活累活被徹底接管，開發者只需要專注在自己獨有的工具、知識庫和工作流上。
算力環境支援自由定製
不同的任務，需要的算力、記憶體和部署方式完全不同。
OpenAI聯合了一眾生態夥伴，包括Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop以及Vercel。
這些夥伴提供了多樣的接入支援：
直接部署在企業自己的VPC私有網路中。
支援指定專屬的檔案和金鑰記憶體機制。
支援靈活選擇CPU、GPU和記憶體配置，精準匹配性能、冷啟動速度與成本預算。
如果你想快速上手，OpenAI還提供了官方託管沙箱。
它和Codex、ChatGPT背後的沙箱完全同款，具備高安全性與強性能，智能體可以在裡面運行程式碼、操作檔案、生成結果，也能靈活配置你自己的檔案、依賴包、技能與外掛。
同步升級的Codex核心能力
過去大模型一升級，開發者就得跟著重構一遍調度邏輯。
Agents API把這套能力做成了版本化支援，底層能力隨著模型升級自動進化。
它帶來了三大關鍵能力提升：
第一，支援超長會話自動壓縮。
為了支援智能體連續運行數小時，系統內建了上下文管理機制。
當會話接近上下文上限時，Agents API會自動壓縮早期歷史，保留繼續工作所必需的核心資訊。
開發者不用自己寫任何壓縮演算法，就能直接跑跨越多個上下文窗口的超長任務。
第二，更高效地使用海量工具。
系統引入了工具搜尋機制，只在需要時動態載入對應的工具定義，大幅降低Token消耗和成本，同時保護模型快取。
支援程序化工具呼叫，智能體可以平行發起呼叫、把相關操作串成執行鏈，並在程式碼裡過濾或合併海量資料，只把提煉後的有效結果塞回上下文。
它全面支援MCP協議、自訂函數以及網頁搜尋等內建工具。
配置MCP工具的方式非常簡潔：
"agent": {
"tools": [
{
"type": "mcp",
"server_label": "openai_docs",
"transport": {
"type": "http",
"server_url": "https://developers.openai.com/mcp"
}
}
]
}第三，多智能體平行協作。
面對複雜大任務，Agents API支援自動拆解，分發給多個子智能體平行處理。
每個子智能體維護自己獨立的上下文，專心完成眼前的一項子任務。
主智能體負責整體協調並彙總所有產出。
整個調度編排無需開發者從零搭建，只需要在參數里開啟多智能體配置：
"agent": {
"model": "gpt-6-astra",
"multi_agent": {
"enabled":true,
"max_concurrent_subagents": 3
}
}這極大加速了程式碼開發、調研和資料分析等複雜流程。
開源底座與計費規則
Agents API的底層核心來自開放原始碼的Codex架構。
OpenAI負責線上運行和日常維護，開發者也可以直接查看公開的程式碼庫，研究其底層調度邏輯。
費用方面，Agents API本身沒有任何附加平台費。
開發者只需要為你呼叫的模型Token和使用的具體工具付費。
目前Agents API已經對所有開發者開放公測。
source：
https://openai.com/index/introducing-the-agents-api/
(AI寒武紀)