OpenAI запускает Agents API в публичной бете, предоставляя доступ к Codex harness через один вызов API

OpenAI выпустила Agents API в режиме публичного бета-тестирования. Она предоставляет разработчикам тот же управляющий контур и инфраструктуру, на которых работает Codex. OpenAI размещает и обслуживает управляющий контур. Разработчики запускают вычисления агента в управляемой OpenAI песочнице, собственной инфраструктуре или песочнице партнёра.

Можно ли её развернуть? Да. Она доступна всем разработчикам в режиме публичного бета-тестирования. Данные хранятся только в США, а режим Zero Data Retention не поддерживается.

Что выпустила OpenAI

Agents API — это управляемый сервис, созданный на базе открытого управляющего контура Codex. По словам команды OpenAI, масштабирование Codex и ChatGPT for Work показало, что нужно агентам, работающим в течение длительного времени. Им нужен управляющий контур, который управляет контекстом, эффективно использует инструменты и координирует субагентов. Также им нужна инфраструктура, обеспечивающая надёжную работу в течение нескольких дней.

Официальная документация строит API вокруг 4 концепций:

• Агент: доступные ему модель, инструкции, инструменты и MCP-серверы.
• Окружение: необязательная песочница, в которой агент получает доступ к файлам, загружает навыки и выполняет команды.
• Сессия: постоянный экземпляр агента, который работает над задачами и отвечает на вводимые данные.
• События и элементы: входные данные, отправляемые агенту, и создаваемый им результат.

Сессия выполняется в 4 этапа. Вы создаёте её и передаёте ей задачу. Затем отслеживаете прогресс через потоковую передачу или вебхуки. Наконец, продолжаете работу с новой задачей или направляете текущий ход выполнения.

Один вызов API

В анонсе OpenAI показано, как агент для расследования инцидентов создаётся одним вызовом:

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.",
});

В кратком руководстве описаны разрешения для ключей API и настройка SDK.

Где работает агент

Выбор окружения — главное архитектурное решение. Agents API поддерживает 3 варианта песочницы, а также может работать без песочницы.

• Песочница OpenAI: использует инфраструктуру песочниц, лежащую в основе Codex и ChatGPT. Её можно настроить с помощью файлов, пакетов, навыков и плагинов.
• Собственная инфраструктура: вы запускаете codex exec-server внутри своего окружения. Она регистрируется с помощью ограниченного ключа и подключается через WebSocket. Все подключения являются исходящими.
• Песочницы партнёров: Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop и Vercel имеют готовые интеграции.

За что отвечает управляющий контур

OpenAI поддерживает управляющий контур наряду со своими моделями, предоставляя версионированный доступ при каждом запуске модели.

• Длительные сессии: API автоматически сжимает предыдущий контекст по мере приближения сессии к лимиту. Разработчикам не нужно самостоятельно писать логику сжатия.
• Эффективное использование инструментов: поиск инструментов загружает определения инструментов только при необходимости. Это снижает расход токенов и стоимость, сохраняя кэш модели. Программный вызов инструментов позволяет агентам выполнять вызовы параллельно и объединять операции в цепочки. Агенты фильтруют или объединяют результаты в коде, поэтому в контекст возвращаются только релевантные данные. Поддерживаются MCP, пользовательские функции и встроенные инструменты, например веб-поиск.
• Субагенты: благодаря поддержке нескольких агентов главный агент разбивает сложные задачи на независимые части. Каждый субагент сохраняет собственный контекст. Главный агент координирует их и объединяет результаты.

Agents API, Agents SDK и Responses API

Сравнение сред выполнения OpenAI описывает эти 3 варианта следующим образом:

Первые результаты клиентов

OpenAI опубликовала эти показатели, предоставленные клиентами. Они получены от поставщика и не являются независимыми бенчмарками.

• Ciridae: оценочный балл вырос с 0,71 до 0,85, а задержка в рабочих процессах с субагентами сократилась в 4 раза.
• SafetyKit: стоимость обработки одного случая снизилась на 60% после переноса рабочего процесса проверки случаев.
• Hypha: количество неудачных ответов агентов сократилось на 86% после отделения управляющего контура от песочницы.
• Nash.ai: запускает тысячи долгоживущих агентов в глобальных логистических сетях.

Основные выводы

• Agents API от OpenAI предоставляет управляющий контур Codex в виде API публичной бета-версии.
• Агенты работают в песочницах OpenAI, в собственной инфраструктуре или в одной из 9 песочниц партнёров.
• Сжатие, поиск инструментов, программный вызов инструментов и субагенты встроены по умолчанию.
• Дополнительной платы нет; вы платите за токены, инструменты и время работы контейнера.
• Резидентность данных только в США и отсутствие ZDR пока ограничивают использование в регулируемых рабочих процессах.

Ознакомьтесь с техническими подробностями. Также подписывайтесь на нас в Twitter и не забудьте присоединиться к нашему сабреддиту о машинном обучении с более чем 150 тыс. участников и подписаться на нашу рассылку. Стоп! Вы пользуетесь Telegram? Теперь вы также можете присоединиться к нам в Telegram.

Хотите сотрудничать с нами для продвижения своего репозитория GitHub, страницы Hugging Face, релиза продукта, вебинара и т. д.? Свяжитесь с нами