OpenAI Agents API 公開測試版發佈

TL;DR

OpenAI 推出了 Agents API 公開測試版，提供託管式框架與靈活的運算環境，讓開發者只需透過單次 API 呼叫即可構建具備生產力、可長期運行的 LLM agent。

一次呼叫即可建立 agent

Agents API 讓您能透過發送單次請求來實例化一個完整的 agent，該請求會指定任務描述、底層模型、agent 可能使用的工具集以及執行環境。這消除了將上下文管理、工具載入與執行編排拆分為多次呼叫的需求。

選擇適合您工作負載的運算環境

• OpenAI‑hosted sandboxes – 安全且預先配置好的環境，鏡像了 Codex 與 ChatGPT 背後的基礎設施。OpenAI 會配置檔案、套件與插件，並處理擴展性與安全性。
• Self‑hosted or partner sandboxes – 在您自己的 VPC 或在 Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 與 Vercel 等合作夥伴平台上部署 agent。這些整合支援自定義儲存、密鑰管理以及一系列 CPU/GPU/記憶體配置，讓您能根據使用場景匹配效能、冷啟動延遲與成本。

利用框架功能確保 agent 在長對話期間的可靠性

自動上下文壓縮 (Automatic context compaction)

當 agent 的對話期間接近模型的上下文限制時，API 會自動壓縮早期的訊息，在保留關鍵資訊的同時釋出 token 供新互動使用。這使得工作流能夠跨越多個上下文窗口，而無需自定義壓縮邏輯。

透過工具搜尋與程式化呼叫實現高效工具使用

• Tool search 僅載入目前步驟所需的工具定義，在保持模型快取熱度（warm cache）的同時，減少 token 消耗與成本。
• Programmatic tool calling 支援平行執行、鏈結與結果過濾，讓 agent 能處理大量數據並僅回傳相關結果。API 支援 MCP、自定義函數與內建工具（如 web search）。

透過子 agent (subagents) 實現平行化

多 agent 能力讓主 agent 能將複雜任務分解為獨立的子任務，每個子任務由具備獨立上下文的專屬子 agent 處理。主 agent 會協調結果，加速需要平行執行優勢的研究、分析與程式碼編寫任務。

底層採用開源的 Codex harness

Agents API 是建立在公開可用的 Codex harness 之上，該框架負責協調模型呼叫、工具調用與上下文管理。OpenAI 維護並更新此框架，而開發者可以在 GitHub 上檢查源碼以了解其行為並貢獻改進。

價格與可用性

Agents API 目前處於公開測試版，不收取額外的服務費；您只需根據 OpenAI 價格頁面上的詳細說明，為處理的 token 與使用的任何外部工具支付費用。OpenAI 邀請開發者在測試期間提供回饋，以協助塑造邁向正式發佈的發展路徑。

為什麼這很重要

透過公開與驅動 Codex 與 ChatGPT for Work 的同等級生產力框架，Agents API 移除了構建可靠、長期運行 agent 的工程開銷。開發者可以專注於領域特定的工具、知識庫與工作流，加速開發能在數天或數週內自主運行的複雜 AI 助手。