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OpenAI 已在开发者文档中正式推出 Agents API，将 Codex 所依赖的 harness 以 OpenAI 全托管的 REST API 形式开放。核心接口仅一个：POST https://api.openai.com/v1/agents/sessions，请求头需携带 OpenAI-Beta: agents=v1。语义清晰明确——OpenAI 全权承担会话管理、任务编排、上下文自动压缩与故障恢复；开发者则聚焦于提供工具集，并自主选定 agent 的执行环境。
四大核心抽象与一套开箱即用的托管能力
官方将整体架构归纳为四个关键概念：
- Agent（智能体）：由模型、系统指令、可用工具及 MCP 服务器共同定义；
- Environment（执行环境）：可选 OpenAI 托管沙箱、开发者自建基础设施，或通过合作方提供的沙箱（如 Blaxel、Cloudflare、DigitalOcean 等）；agent 在其中读写文件、加载 skills、执行命令；
- Session（会话）：一个持久化、有状态的 agent 实例，用于承接具体任务并响应用户输入；
- Events 与 items（事件与数据项）：记录整个 session 生命周期内的所有输入、输出、工具调用、日志等可观测信息。
典型工作流为：创建 session → 提交任务 → 通过流式响应或 webhook 实时跟进 → 按需继续执行或人工干预。
该托管 harness 内置多项关键能力：在隔离沙箱中安全执行任意代码与系统命令；动态加载并应用 skills 与指令；通过工具或 MCP 协议接入外部数据源；运行中支持实时人工介入；自动识别上下文膨胀并执行语义压缩；支持将复杂任务拆解后分发至多个 subagent 并行处理；以及断点续跑，保障长周期任务可靠性。多智能体协同通过启用 agent.multi_agent 标志开启，并可配置 max_concurrent_subagents 控制并发上限；工具调用类型涵盖 programmatic_tool_calling、mcp（基于 HTTP 传输）与 web_search；执行环境支持 self_hosted 或 OpenAI 托管沙箱两种模式。
数据驻留限定美国境内，暂不支持零数据保留（ZDR），引发社区对厂商锁定的讨论
计费策略延续 OpenAI 现有范式：模型推理按所选模型 token 计费，内置工具按标准价格结算，托管沙箱资源则按容器实际运行时长计费。但存在两项关键数据合规限制：所有数据默认仅存储于美国境内，且不支持 Zero Data Retention（ZDR）——即便采用自托管沙箱方案，也无法满足 ZDR 合规要求。
SDK 已覆盖主流语言：Python、TypeScript/JavaScript、Go、Java 与 Ruby，统一调用入口为 client.beta.agents.sessions.create(...)。
当前社区讨论集中于两个维度：一是信任边界问题——“是否应将长期会话与执行环境交由 OpenAI 托管”；二是计费透明度——有开发者实测发现沙箱网络策略分为 enabled / disabled / restricted 三级，受限模式下访问未授权域名将返回 Domain forbidden；另有用户追问：“每次 session 是否都新建独立环境？”“沙箱是否按小时起步计费？”“能否主动终止容器以控制成本？”
关于“为何选用此 API 而非自行部署 SDK”，社区观点两极分化：质疑者指出，“这实质是强化厂商绑定（vendor lock-in）”；而务实派则直言：“只为省去自己运维沙箱 VM 的全部开销”。从系统架构本质看，Agents API 是将 Codex 客户端侧那套成熟 harness 完全服务端化，使具备文件操作、代码执行、子任务分解能力的长时智能体，真正成为任何后端服务均可直接集成的标准 API 资源——其代价，是将会话状态与执行上下文交由 OpenAI 统一托管。
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