OpenAI 于当地时间 9 月 10 日推出 Agents API 公测版，把原本只在自家产品内部使用的 Codex 智能体执行框架和云基础设施，变成了一项所有开发者都能直接调用的托管服务。

过去搭建一个能跑在生产环境里的 AI 智能体，团队往往需要自己拼装模型调用、工具协议、状态存储、重试逻辑和沙盒环境，工程量不小。Agents API 的思路是把这些”脏活”收拢到一个接口后面：开发者只需要指定任务、模型、工具以及运行环境，OpenAI 在自己的基础设施上负责跑通整个智能体循环。

一次调用创建生产级智能体

按照官方说法，开发者只需一次 API 调用，就能创建出达到生产环境水准的智能体。智能体可以在云端运行代码、处理文件、保存中间结果，并持续执行跨越数小时甚至数天的任务。

这种长时运行能力依赖两项关键设计。其一是上下文管理：当会话接近上下文窗口上限时，系统会自动压缩早期信息，保留关键内容，让任务能够跨越多个上下文窗口连续推进。其二是工具搜索与程序化工具调用：智能体按需加载工具定义，可以并行发起调用、串联多个操作，或先对返回结果做筛选再写入模型上下文，从而减少无效 Token 消耗。

多智能体协同也是首发能力之一。开发者可以把复杂任务拆成若干独立子任务，交给子智能体并行处理，再由主智能体协调汇总。OpenAI 给出的示例中，最多可配置 3 个并发子智能体。

沙盒可以自己选，也可以交给 OpenAI

在执行环境上，Agents API 提供了三条路径：使用 OpenAI 托管的沙盒、部署在开发者自有基础设施或虚拟私有云中，或者接入合作方提供的沙盒。

首批合作方包括 Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 和 Vercel，各家提供不同的 CPU、GPU、内存以及文件与密钥存储配置。把”编排层”和”沙盒层”分开设计，意味着模型侧的智能体循环由 OpenAI 运维，而代码执行和数据文件可以留在开发者自己的环境里。

同步推出的 OpenAI Hosted Sandbox 服务，则面向不想自己搭沙盒的团队。开发者可以直接为智能体配置环境文件、软件包、技能和插件，用于运行代码、处理文件和生成产物，底层采用与 Codex 和 ChatGPT 相同的沙盒基础设施。需要注意的是，托管沙盒默认开启网络访问，开发者可关闭出站访问或改为白名单；闲置一小时的非活跃沙盒会被自动删除。

开源内核与两项现实约束

Agents API 基于开源的 Codex 执行框架打造。开发者可以查看公开代码库，了解协调模型调用、工具和上下文的核心逻辑，OpenAI 则负责维护这套框架，并随模型更新持续改进智能体能力。

计费方面，Agents API 本身不额外收费，开发者只需为实际消耗的模型 Token 和工具调用付费；若使用 OpenAI 托管沙盒，则按标准容器费率单独计费。

不过有两项限制值得提前评估。其一是数据驻留目前仅支持美国区域；其二是 Agents API 不支持零数据保留（ZDR），且改用自托管沙盒也不会让工作负载获得 ZDR 资格——对于处理受监管数据或高敏感数据的团队，这是实质性约束。

从产品节奏看，Agents API 承接了 OpenAI 此前的路线调整。今年 4 月，OpenAI 在 Agents SDK 中加入原生沙盒执行和更强的执行框架，但开发者仍需自行运维智能体进程；今年 6 月，OpenAI 宣布 Agent Builder 与 Evals 产品将在 11 月 30 日后从平台下线，引导基于代码的工作流转向 Agents SDK。如今 Agents API 的公测，等于给这批开发者补上了一个托管部署选项。

目前 Agents API 已向所有持有 OpenAI API 密钥的开发者开放公测，官方表示将在公测期间依据反馈持续迭代，并逐步推进正式发布。