OpenAI запускает Agents API с песочницами и сессиями
OpenAI Agents API
OpenAI представила Agents API — новый набор инструментов для создания автономных агентов. API включает управление сессиями, изолированные песочницы (как облачные, так и собственные), подключение инструментов через MCP, функции и плагины, а также поддержку мультиагентных сценариев. Документация описывает архитектуру, конфигурацию, наблюдаемость и трассировку. Для разработчиков доступны SDK и CLI, а также руководства по миграции с устаревшего Agent Builder.
Agents API — это новый способ создавать агентов с сессиями, песочницами и инструментами.
- bluesnowmonkey
Мне кажется, мы всё ещё ищем правильную абстракцию для предоставления агентов как продукта.
- LLM — отличная основа, но построение собственной обвязки — огромная задача, глубокая кроличья нора.
- Есть обвязки в виде open source библиотек, но они всё ещё привязаны к окружению. Где хранится состояние? Может, я — Cloudflare worker и у меня даже нет файловой системы.
Агент как сервис, подобный этому, позволяет подключить нужные инструменты, чтобы он стал любым агентом, каким вы хотите. Но они всё ещё могут инкапсулировать и продолжать итерировать над самыми глубокими частями обвязки, которые нужны всем агентам, такими как управление памятью и контекстом.
Тем не менее, мои деньги сейчас не на предложениях от OpenAI и Anthropic, потому что они застряли на использовании своих проприетарных frontier-моделей, а те на самом деле не лучший выбор для большинства агентов прямо сейчас. Конкурент, не являющийся LLM-лабораторией, может выбрать лучшее на рынке в любой момент. Например, сейчас для большинства агентных задач вы бы хотели использовать GLM 5.3 Flash.
- andrewchambers
Недавно я добился больших успехов, запуская codex в обычной qemu VM и используя codex remote control, чтобы общаться с ним с телефона.
Честно говоря, как персональный ассистент работает чрезвычайно хорошо.
Я понимаю, почему превращение этого в API имеет смысл, просто имейте в виду, что вам, возможно, не нужно запирать себя, если вы можете настроить свои собственные VM.
- brap
Думаю, граница между обычными LLM «эндпоинтами» и агентами/обвязками будет становиться всё более и более размытой, пока не станет бессмысленным различием.
Когда вы используете ChatGPT/Claude/Gemini и т.д., вы по сути уже взаимодействуете с какой-то бэкенд-обвязкой с инструментами и т.п., а не с сырой LLM. Просто дайте ей компьютер и дело с концом.
Я уже ловлю себя на том, что использую Claude Code / Antigravity (через веб) вместо Claude / Gemini, даже для задач, не связанных с программированием. Зачем использовать ограниченную версию?
- monneyboi
Вместо этого стремления к большему vendor lock-in, дайте нам reasoning-токены, за которые мы платим. Спасибо.
- 6thbit
Спрятано там, обратите внимание, вы можете выбрать self-host своей песочницы
https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/env...
Это делает предложение гораздо более заманчивым и потенциально облегчает переход между провайдерами.
- varenc
Их примеры витрины[0] ссылаются на GitHub, но ссылки возвращают 404. Как эта для Slack-агента: https://github.com/OpenAI-Early-Access/agents-api-python-pre...
Предполагаю, это ранний релиз, ещё не совсем готовый для публики? Интересно, что есть пользователь GitHub 'OpenAI-Early-Access', хотя, конечно, без публичных репозиториев. Вероятно, когда это действительно станет публичным, они перенесут репозитории с примерами агентов на другого пользователя GitHub.
[0] https://developers.openai.com/showcase/agents-api-slack-bot
edit: Может, кто-то из OAI увидел мой комментарий, потому что ссылки теперь исправлены! И они указывают на публичный репозиторий под организацией openai: https://github.com/openai/openai-cookbook/tree/main/examples...
- chairhairair
Идеально подходит, когда вы хотите, чтобы ваши данные крали программно.
- jumploops
Мне интересно, что на странице сравнения агентов[0] не указан app-server от codex как опция.
Я нашёл app-server наиболее гибким по сравнению с сырым Responses API или Agents SDK.
Определённо, похоже, все всё ещё ищут правильный интерфейс здесь.
Также стоит отметить, что начиная с GPT-5.5 или около того, Codex даже не использует Responses API по назначению, а вместо этого «облегчённую» версию, где они управляют контекстом более вручную (например, отправляют полную расшифровку или используют кастомный инструмент web.run вместо предоставленного инструмента `web_search`).
Если следовать документации, она приведёт вас к множеству благонамеренных функций, но большинство из них отбрасывается в их самой успешной обвязке.
[0]https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents#compare...