OpenAI startet die Agents API
OpenAI Agents API
OpenAI hat eine Agents API veröffentlicht, mit der sich agentische Anwendungen direkt auf der Plattform aufbauen lassen. Die Dokumentation beschreibt Sessions, die sich starten und fortsetzen lassen, OpenAI-gehostete sowie selbst gehostete Sandboxes, Werkzeuge wie Web Search, Functions, MCP und Plugins, Multi-Agent-Setups sowie Tracing und Observability. Dazu kommen ein Agents SDK, ChatKit für Oberflächen und Hinweise zu Sicherheit und Betrieb.
For the complete documentation index, see llms.txt.
- bluesnowmonkey
Ich denke, wir sind immer noch dabei, die richtige Abstraktion für das Angebot von Agents als Produkt zu finden.
- LLMs sind eine großartige Grundlage, aber einen eigenen Harness zu bauen, ist ein riesiges Unterfangen, ein tiefes Kaninchenloch.
- Es gibt Harnesses als Open-Source-Bibliotheken, aber das ist immer noch an eine Umgebung gekoppelt. Wo werden die Zustände persistiert? Vielleicht bin ich ein Cloudflare Worker und habe nicht einmal ein Dateisystem.
Agent as a Service wie dieses ermöglicht es dir, die Tools einzubinden, die es braucht, um jede Art von Agent zu sein, die du willst. Aber sie können immer noch die wirklich tiefen Teile des Harness kapseln und weiterentwickeln, die alle Agents brauchen, wie Speicher- und Kontextverwaltung.
Allerdings setze ich im Moment nicht auf die Angebote von OpenAI und Anthropic, weil sie auf ihre eigenen proprietären Frontier-Modelle festgelegt sind und diese derzeit für die meisten Agents nicht wirklich die beste Wahl sind. Ein Wettbewerber, der kein LLM-Labor ist, kann sich jederzeit aus dem Markt bedienen. Zum Beispiel würdest du jetzt für die meisten agentischen Aufgaben GLM 5.3 Flash verwenden wollen.
- andrewchambers
Ich hatte kürzlich großen Erfolg damit, Codex in einer regulären QEMU-VM laufen zu lassen und die Codex-Fernsteuerung zu nutzen, um von meinem Handy aus mit ihm zu sprechen.
Ehrlich gesagt funktioniert es extrem gut als persönlicher Assistent.
Ich kann verstehen, warum es sinnvoll ist, es in eine API umzuwandeln, aber sei dir bewusst, dass du dich nicht unbedingt binden musst, wenn du deine eigenen VMs einrichten kannst.
- brap
Ich denke, die Grenze zwischen normalen LLM-"Endpunkten" und Agents/Harnesses wird immer verschwommener werden, bis es eine bedeutungslose Unterscheidung ist.
Wenn du ChatGPT/Claude/Gemini usw. benutzt, interagierst du im Grunde bereits mit einem Backend-Harness mit Tools usw., nicht mit einem rohen LLM. Gib ihm einfach einen Computer und fertig.
Ich benutze bereits Claude Code / Antigravity (über das Web) anstelle von Claude / Gemini, selbst für Aufgaben, die nichts mit Programmierung zu tun haben. Warum eine eingeschränkte Version verwenden?
- monneyboi
Anstatt auf mehr Vendor-Lock-in zu drängen, gebt uns die Reasoning-Tokens, für die wir bezahlen. Danke.
- 6thbit
Tief vergraben, aber beachte, dass du dich entscheiden kannst, deine Sandbox selbst zu hosten
https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/env...
Das macht das Ganze viel verlockender und könnte den Wechsel zwischen Anbietern erleichtern.
- varenc
Ihre Showcase-Beispiele[0] verlinken auf GitHub, aber die Links führen zu 404. Wie dieses hier für den Slack-Agent: https://github.com/OpenAI-Early-Access/agents-api-python-pre...
Ich vermute, das ist ein früher Release, der noch nicht ganz für die Öffentlichkeit bereit ist? Interessant, dass es einen GitHub-Nutzer 'OpenAI-Early-Access' gibt, allerdings natürlich ohne öffentliche Repos. Vermutlich werden sie, wenn es tatsächlich öffentlich ist, die Beispiel-Agent-Repos zu einem anderen GitHub-Nutzer verschieben.
[0] https://developers.openai.com/showcase/agents-api-slack-bot
edit: Vielleicht hat jemand von OAI meinen Kommentar gesehen, denn die Links sind jetzt repariert! Und sie verweisen auf ein öffentliches Repo unter der openai-Organisation: https://github.com/openai/openai-cookbook/tree/main/examples...
- chairhairair
Perfekt, wenn du willst, dass deine Daten programmatisch gestohlen werden.
- jumploops
Ich finde es interessant, dass die Agents-Vergleichsseite[0] den app-server von Codex nicht als Option auflistet.
Ich habe den app-server als am flexibelsten empfunden, verglichen mit der rohen Responses API oder dem Agents SDK.
Es scheint, als ob alle noch die richtige Schnittstelle hierfür finden müssen.
Außerdem bemerkenswert: Seit GPT-5.5 oder so verwendet Codex nicht einmal mehr die Responses API wie vorgesehen, sondern eine "Lite"-Version, bei der sie den Kontext manueller verwalten (z. B. das vollständige Transkript senden oder ein benutzerdefiniertes web.run-Tool anstelle des bereitgestellten `web_search`-Tools verwenden).
Wenn du der Dokumentation folgst, führt sie dich zu einer Menge gut gemeinter Funktionalität, aber das meiste davon wird in ihrem erfolgreichsten Harness weggeworfen.
[0]https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents#compare...