OpenAI lanza una API para construir agentes con sandboxes y sesiones persistentes
OpenAI Agents API
OpenAI publica la Agents API, una interfaz para crear agentes que ejecutan tareas en sandboxes alojados por OpenAI o autoalojados, con sesiones que se pueden reanudar, eventos, webhooks y conexiones MCP. Incluye herramientas como búsqueda web, funciones, plugins y vaults, además de soporte multiagente, trazabilidad y observabilidad. La documentación cubre configuración, ciclo de vida de los sandboxes, seguridad y gestión de archivos y artefactos.
Los sandboxes alojados por OpenAI permiten ejecutar código y herramientas en entornos aislados, mientras que los sandboxes autoalojados dan control total sobre la infraestructura.
- bluesnowmonkey
Creo que todavía estamos descifrando la abstracción correcta para ofrecer agentes como producto.
- Los LLM son una base excelente, pero construir tu propio harness es una empresa enorme, una madriguera profunda.
- Hay harnesses disponibles como librerías de código abierto, pero eso sigue estando acoplado a un entorno. ¿Dónde persiste el estado? Como que quizá soy un worker de Cloudflare y ni siquiera tengo un sistema de archivos.
Agente como servicio, como este, te permite conectar las herramientas que necesita para ser el tipo de agente que quieras. Pero ellos todavía pueden encapsular y seguir iterando en las partes realmente profundas del harness que todos los agentes necesitan, como la gestión de memoria y contexto.
Dicho esto, mi dinero ahora mismo no está en las ofertas de OpenAI y Anthropic porque están atascados usando sus propios modelos frontera propietarios y esos no son realmente la mejor opción para la mayoría de los agentes ahora mismo. Un competidor que no sea un laboratorio de LLM puede elegir del mercado en cualquier momento dado. Como que querrías estar usando GLM 5.3 Flash ahora mismo para la mayoría de cosas agénticas.
- andrewchambers
Recientemente he tenido mucho éxito ejecutando codex en una VM qemu normal y usando el control remoto de codex para hablar con él desde mi teléfono.
Honestamente, funciona extremadamente bien como asistente personal.
Puedo ver por qué convertirlo en una API tiene sentido, solo ten en cuenta que quizá no necesites encerrarte si puedes configurar tus propias VMs.
- brap
Creo que la línea entre los "endpoints" normales de LLM y los agentes/harnesses se va a volver cada vez más difusa hasta que sea una distinción sin sentido.
Cuando usas ChatGPT/Claude/Gemini etc., básicamente ya estás interactuando con algún harness de backend con herramientas etc., no con un LLM crudo. Solo dale un ordenador y ya está.
Ya me encuentro usando Claude Code / Antigravity (vía web) en lugar de Claude / Gemini, incluso para tareas no relacionadas con programación. ¿Por qué usar una versión limitada?
- monneyboi
En lugar de este empuje hacia más vendor lock-in, danos los tokens de razonamiento que pagamos. Gracias.
- 6thbit
Enterrado ahí, fíjate que puedes optar por autoalojar tu sandbox
https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/env...
Eso hace esto mucho más atractivo, y potencialmente facilita la transición entre proveedores.
- varenc
Sus ejemplos de showcase[0] enlazan a GitHub pero los enlaces dan 404. Como este para el agente de Slack: https://github.com/OpenAI-Early-Access/agents-api-python-pre...
Supongo que es un lanzamiento temprano que aún no está listo para el público. Interesante que haya un usuario de GitHub 'OpenAI-Early-Access', aunque por supuesto sin repos públicos. Presumiblemente cuando sea realmente público moverán los repos de agentes de ejemplo a otro usuario de GitHub.
[0] https://developers.openai.com/showcase/agents-api-slack-bot
edición: Quizá alguien de OAI vio mi comentario porque ¡los enlaces ya están arreglados! Y apuntan a un repo público bajo la organización openai: https://github.com/openai/openai-cookbook/tree/main/examples...
- chairhairair
Perfecto para cuando quieres que tus datos sean robados programáticamente.
- jumploops
Me parece interesante que la página de comparación de agentes[0] no liste el app-server de codex como opción.
He encontrado que el app-server es el más flexible, comparado con la API Responses cruda o el Agents SDK.
Ciertamente parece que todos todavía están descifrando la interfaz correcta aquí.
También cabe destacar que, desde GPT-5.5 más o menos, Codex ni siquiera usa la API Responses como se pretende, sino una versión "lite" donde gestionan el contexto más manualmente (como enviar la transcripción completa o usar una herramienta web.run personalizada en lugar de la herramienta `web_search` proporcionada).
Si sigues la documentación, te llevará por un montón de funcionalidad bien intencionada, pero la mayor parte se descarta en su harness más exitoso.
[0]https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents#compare...