Суть обновления: Managed-сервис на базе Codex
OpenAI официально выпустила Agents API в статусе публичной беты. Это управляемый сервис, построенный на базе открытого фреймворка Codex. Главная цель релиза — устранить сложность создания долгосрочных (long-running) агентов, которые могут работать днями, управляя контекстом и координируя подзадачи.
Разработчики получают готовую «арматуру» (harness), которую поддерживает сама OpenAI. Вычислительные мощности могут размещаться в песочнице OpenAI, на собственной инфраструктуре или у партнеров. Важно отметить: данные остаются только в США, а функция Zero Data Retention (полное отсутствие хранения данных) в текущей бете не поддерживается.
Архитектура: 4 ключевых концепта
Документация API структурирована вокруг четырех основных понятий, которые определяют жизненный цикл агента:
- Agent (Агент): Конфигурация, включающая модель, инструкции, инструменты и серверы MCP.
- Environment (Среда): Опциональная песочница для доступа к файлам, загрузки навыков и выполнения команд.
- Session (Сессия): Долговременный экземпляр агента, который сохраняет состояние при работе над задачами.
- Events and Items (События и элементы): Входные данные и выходные результаты взаимодействия.
Работа сессии состоит из 4 шагов: создание с задачей, отслеживание прогресса (через стриминг или вебхуки), продолжение работы или передача управления новой задачей.
Пример кода: Инцидент-менеджмент в одном вызове
OpenAI демонстрирует мощь API на примере агента для расследования сбоев. Весь процесс — от настройки модели gpt-6-astra до делегирования задач подагентам — реализуется в одном методе client.beta.agents.sessions.create.
Ключевые возможности в коде:
- Интеграция с MCP: Подключение сервера наблюдаемости (observability) через HTTP-транспорт.
- Мультиагентность: Включена поддержка подагентов с лимитом до 3 одновременных процессов (
max_concurrent_subagents: 3). - Автоматизация: Агент сам делегирует анализ развертывания, ошибок и зависимостей, сохраняя выводы в указанную директорию.
Где запускается агент: 3 варианта среды
Выбор среды выполнения — главное архитектурное решение при использовании Agents API. OpenAI предлагает три пути:
| Тип среды | Описание | Кому подходит |
|---|---|---|
| OpenAI-hosted | Песочница на базе инфраструктуры Codex/ChatGPT. Настраивается файлами, пакетами и плагинами. | Быстрый старт, прототипирование, стандартные задачи. |
| Self-hosted | Запуск codex exec-server внутри своей инфраструктуры. Связь через WebSocket (только исходящие соединения). |
Компании с жесткими требованиями к безопасности и изоляции данных. |
| Partner Sandboxes | Интеграция с Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop, Vercel. | Разработчики, уже использующие эти платформы для хостинга. |
Что делает «под капотом»: Оптимизация и субагенты
OpenAI берет на себя сложную логику управления ресурсами:
- Управление контекстом: API автоматически сжимает (compacts) ранний контекст по мере приближения к лимиту. Разработчикам не нужно писать собственную логику сжатия.
- Эффективное использование инструментов: Определения инструментов загружаются только при необходимости, что снижает расход токенов и сохраняет кэш модели.
- Параллельное выполнение: Поддержка многоагентности позволяет главному агенту разбивать сложные задачи на независимые части. Каждый субагент имеет свой контекст, а главный агрегирует результаты.
Agents API vs Agents SDK vs Responses API
OpenAI четко разграничивает три подхода к созданию AI-приложений:
- Agents API: Полностью управляемый сервис. Агент работает на стороне OpenAI в среде Codex. Идеально для сложных, долгосрочных сценариев.
- Agents SDK: Агент работает внутри вашего приложения. Дает полный контроль, но требует самостоятельной оркестрации.
- Responses API: Классический подход, где оркестрация происходит в вашем приложении, с опциональной хостинговой поддержкой. Подходит для простых диалоговых сценариев.
Источник: MarkTechPost ↗