OpenAI 推出 Agents API 托管智能体服务

OpenAI 近日正式在其开发者文档中推出了全新的 Agents API，标志着其将 Codex 智能体运行框架（harness）以托管服务的形式对外开放。这一 API 的核心端点为 POST https://api.openai.com/v1/agents/sessions，调用时需携带 OpenAI-Beta: agents=v1 请求头，旨在简化开发者构建长期运行、具备状态记忆与任务拆解能力的 AI 智能体应用。

Agents API 围绕四个核心概念设计：Agent（由模型、指令、工具及 MCP 服务器组成）、Environment（可选 OpenAI 托管沙箱或自托管环境）、Session（持久化的智能体会话实例）以及 Events 和 Items（用于输入输出交互）。典型工作流包括创建会话、分配任务、通过流式响应或 Webhook 跟进执行状态，并支持在过程中人工干预或继续执行。

该 API 提供多项托管能力，如在隔离沙箱中运行代码与命令、加载预定义技能（skills）、连接外部数据源（通过 programmatic_tool_calling、MCP 或 web_search 工具）、上下文压缩、子任务委派给 subagent，以及断点续跑功能。多智能体协作可通过 agent.multi_agent 开启，并可配置最大并发子智能体数量。执行环境支持自托管或使用 OpenAI 提供的沙箱，后者在网络访问上提供 enabled、disabled 和 restricted 三种模式。

然而，该服务在数据合规方面存在限制：所有数据目前仅限存储于美国境内，且不支持 Zero Data Retention（ZDR）策略，即使选择自托管沙箱也无法满足 ZDR 要求。定价方面，模型调用按所选模型计费，OpenAI 工具按标准费率收费，沙箱则按容器资源计价。但社区对计费细节存疑，例如每次会话是否新建环境、环境是否按小时计费、能否主动关闭以节省成本等。

围绕是否采用该 API，开发者社区意见分化。质疑者认为此举强化了厂商锁定（vendor lock-in），而支持者则看重其免运维优势——无需自行维护沙箱虚拟机或会话状态管理。从架构角度看，Agents API 实质是将原本客户端侧的 Codex harness 能力服务端化，使复杂智能体成为可被任意后端系统调用的一等公民 API，但代价是将会话状态与执行环境控制权交予 OpenAI。

目前，官方 SDK 已覆盖 Python、TypeScript/JavaScript、Go、Java 和 Ruby，统一通过 client.beta.agents.sessions.create(...) 接口调用，为多语言开发者提供一致接入体验。