OpenAI開放Agents API！Codex代理框架全面向開發者開放

OpenAI正將支撐旗下程式設計代理Codex的底層技術進一步對外開放，將過去累積於內部產品與企業服務的人工智慧（AI）代理開發經驗，轉化為開發者可直接使用的API。

OpenAI近日宣布，Agents API正式進入公開測試階段，現在所有開發者均可使用。過去這套代理框架及相關基礎設施主要應用於Codex與企業版ChatGPT，如今則以API形式開放，開發者不需額外支付訂閱費，只須按照實際使用的token及工具呼叫量付費。

隨著Codex及ChatGPT for Work過去一年觸及全球數百萬名使用者，OpenAI在實際應用中發現，讓AI代理長時間執行複雜任務，單靠模型本身並不足夠。

代理還需要能夠管理上下文、使用工具、協調其他代理，以及在能讀寫檔案、執行程式碼並保存中間結果的環境中持續運作。

早期客戶的使用結果也顯示，這套架構已帶來一定效益。SafetyKit將案件審核流程移轉至Agents API後，單一案件的處理成本降低60%；Hypha透過將代理執行框架與沙箱環境分離，使代理回應失敗率降低86%；科技公司Cirridae的評估分數則由0.71提升至0.85，同時延遲降低4倍。

單次API呼叫即可建立長時間運作代理

Agents API的主要目的，是降低企業及開發者打造長時間運作AI代理所需的工程成本。

過去每當新的AI模型推出，開發者往往需要重新調整甚至重建自己的代理執行框架，才能使用模型新增的能力。

OpenAI希望透過版本化的Agents API，讓模型更新能直接對應相應的能力，而不必由開發者自行重新打造底層架構。

根據OpenAI的設計，開發者只要在API呼叫中指定任務、模型、工具及執行環境，即可建立可用於生產環境的代理，無須自行處理上下文管理及子代理協調等底層工作。

Agents API目前具備3項主要能力。

首先是自動壓縮上下文。當對話內容接近模型上下文容量上限時，系統會自動壓縮較早期的資訊，使代理能夠持續執行數小時甚至數天。

其次是工具搜尋與平行呼叫。系統可依照任務需求載入相關工具定義，降低token使用量，同時允許多項工具呼叫平行執行。

第三則是多代理協作。主要代理可以將複雜工作拆解後交給多個子代理平行處理，每個子代理各自維持上下文，再由主要代理整合最終結果。

物流科技公司Nash表示，目前透過Agents API部署數千個長時間運作的AI代理，用於管理全球數億次配送任務，單次代理執行時間可持續數小時甚至數天。

自託管沙箱與多家雲端業者提供部署選項

除了代理框架本身，Agents API也提供不同的執行環境選擇。

OpenAI提供自託管沙箱，並與Codex及ChatGPT採用相同的沙箱基礎設施，讓代理能夠快速啟動並進行彈性擴展。

此外，OpenAI已與Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、甲骨文（Oracle）、Runloop及Vercel等合作夥伴進行一級整合，提供不同的部署選項，包括私有雲、特定儲存需求，以及不同CPU、GPU與記憶體配置。

OpenAI表示，這種架構可涵蓋從新創團隊快速驗證產品，到企業級正式部署等不同需求。

建築及居家服務AI平台Long Lake表示，透過Agents API，團隊目前可在數小時內將AI代理部署至不同產業，過去則可能需要數天。

開源Codex執行框架　模型升級可直接受惠

Agents API是建立在開源Codex執行框架之上，開發者可以透過公開程式碼庫了解模型呼叫、工具協調及上下文管理等核心運作方式。

OpenAI則負責持續維護及更新這套框架。換言之，當新模型推出時，開發者可直接取得更新後的能力，而不必自行重新設計整套代理架構。

OpenAI指出，Agents API目前仍處於公開測試階段，後續將根據開發者回饋持續調整，並朝正式發布推進。

在工具支援方面，Agents API支援MCP協定、自訂函式及網頁搜尋等內建工具。定價方面，API本身不另收訂閱費，開發者則依實際token消耗及工具使用量支付費用。