OpenAI Agents API パブリックベータ版のリリース

TL;DR

OpenAIはAgents APIをパブリックベータ版としてリリースしました。これにより、マネージドなハーネスと柔軟なコンピューティング環境が提供され、開発者は単一のAPIコールで、本番環境向けの長期稼働型LLMエージェントを構築できるようになります。

1回のコールによるエージェント作成

Agents APIを使用すると、タスクの説明、使用する基盤モデル、エージェントが使用可能なツールのセット、および実行環境を指定する単一のリクエストを送信するだけで、完全なエージェントをインスタンス化できます。これにより、コンテキスト管理、ツールの読み込み、および実行オーケストレーションのための個別のコールを組み合わせる必要がなくなります。

ワークロードに合わせたコンピューティング環境の選択

OpenAI-hosted sandboxes – CodexやChatGPTの背後にあるインフラストラクチャを反映した、安全で事前プロビジョニングされた環境です。OpenAIがファイル、パッケージ、およびプラグインをプロビジョニングし、スケーリングとセキュリティを管理します。
Self-hosted or partner sandboxes – 自身のVPCや、Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop、Vercelなどのパートナープラットフォーム上でエージェントをデプロイできます。これらの統合により、カスタムストレージ、シークレット管理、およびさまざまなCPU/GPU/メモリ構成をサポートしており、ユースケースに合わせてパフォーマンス、コールドスタートのレイテンシ、およびコストを調整できます。

長期セッションにおいてエージェントの信頼性を維持するハーネス機能

自動コンテキスト圧縮

エージェントのセッションがモデルのコンテキスト制限に近づくと、APIは以前のメッセージを自動的に圧縮し、重要な情報を保持しながら新しいインタラクションのためのトークンを解放します。これにより、カスタムの圧縮ロジックなしで、複数のコンテキストウィンドウをまたぐワークフローが可能になります。

ツール検索とプログラムによる呼び出しによる効率的なツール使用

Tool search は、現在のステップに必要なツール定義のみをロードし、トークン消費量とコストを削減しつつ、モデルのキャッシュをウォーム状態に保ちます。
Programmatic tool calling は、並列実行、チェイニング、および結果のフィルタリングをサポートしており、エージェントが大量のデータを処理し、関連する結果のみを返却することを可能にします。APIはMCP、カスタム関数、およびウェブ検索などの組み込みツールをサポートしています。

サブエージェントによる並列化

マルチエージェント機能により、メインのエージェントが複雑なタスクを独立したサブタスクに分解し、それぞれを専用のコンテキストを持つ専用のサブエージェントが処理します。メインのエージェントは結果を調整し、並列実行のメリットがあるリサーチ、分析、およびコーディングタスクを加速させます。

内部で使用されているオープンソースのCodexハーネス

Agents APIは、公開されているCodexハーネスに基づいて構築されており、これはモデルのコール、ツールの呼び出し、およびコンテキスト管理を調整します。OpenAIはハーネスを維持・更新し、開発者はGitHub上でソースコードを検査して、その動作を理解し、改善に寄与することができます。

価格と可用性

Agents APIはパブリックベータ版であり、追加のサービス料金は発生しません。OpenAIの価格設定ページに詳細が記載されている通り、処理されたトークンと使用された外部ツールに対してのみ料金が発生します。OpenAIは、開発者がベータ期間中にフィードバックを提供し、一般提供に向けての道のりを形作ることを奨励しています。

なぜこれが重要なのか

CodexやChatGPT for Workを支えるものと同じ本番環境グレードのハーネスを公開することで、Agents APIは、信頼性の高い長期稼働型エージェントを構築するためのエンジニアリングのオーバーヘッドをなしにします。開発者は、ドメイン固有のツール、ナレッジベース、およびワークフローに集中し、数日間または数週間におよぶ自律的な動作を行う高度なAIアシスタントの作成を加速させることができます。