# OpenAI 推出 Agents API 公開 beta，託管 Codex harness 管理雲端 Agent 執行流程

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> 原作者：OpenAI Developers (@OpenAIDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥🔥🔥🔥 · 日期：2026-09-11

> 原始來源：https://x.com/OpenAIDevs/status/2098130570048045453

## 證據與延伸閱讀

- [OpenAI 推出 Agents API 公開 beta，託管 Codex harness 管理雲端 Agent 執行流程。](https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents-api/overview) — 官方文件 · 最後核對：2026-09-11 · 支持主張：The documentation describes OpenAI-managed orchestration, long-running sessions, compaction, and context management for the managed Codex harness.；Developers configure tools and choose between OpenAI-hosted and self-hosted sandboxes.；The supplied excerpts do not specify pricing, quotas, model availability, or public-beta enrollment rules.；The documentation summary names hosted and self-hosted sandboxes but does not provide their detailed security, lifecycle, or operational requirements.
- [OpenAI 推出 Agents API 公開 beta](https://x.com/OpenAIDevs/status/2098130570048045453)
- [影片畫面示範多 Agent 協作調查](https://video.twimg.com/amplify_video/2098130464334868480/vid/avc1/1280x720/Z2XFSrvzAS7sf5Do.mp4?tag=16)

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

OpenAI 推出 Agents API 公開 beta，託管 Codex harness 管理雲端 Agent 執行流程。

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![OpenAI 管理 Agent 迴圈，開發者選擇工具與 hosted 或 self-hosted sandbox 的分工圖](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1789108128589-35b1w5w1.png)
> Agents API 管理 Agent 迴圈，工具與執行環境仍由開發者選擇。
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<video src="https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/1789093277154-6xqfiot3.mp4" poster="https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/3fce841e969e9af0.jpg" controls playsinline preload="metadata" style="max-width:100%;height:auto;display:block;margin:1rem 0"></video>
> 一名講者正介紹 OpenAI 推出能處理基礎設施的 Agents API。

**運作方式** Agents API 讓開發者設定工具，並在 OpenAI 託管或自行託管的沙盒之間選擇；OpenAI 負責 harness 的 orchestration、長時間 session、compaction 與 context management。這種分工把 Agent 的執行框架交給 OpenAI 管理，同時保留開發者對工具與執行環境的選擇。

**展示內容** 影片畫面示範以 capability directories 掛載 Datadog、GitHub plugin 與 investigation runbook，並展示多 Agent 協作調查部署事件的流程；其中畫面出現 `max_concurrent_subagents: 2`，以及產生包含時間線、證據、建議處置與交接資訊的 PDF 報告。這些是展示流程中的設定與結果，不是公告文字另行承諾的產品規格。

**資料處理效率** 示範也比較直接呼叫工具與 Programmatic tool calling（PTC）處理大量日誌的差異：直接呼叫 `get_logs()` 將 5,000 筆記錄載入 model context，產生 `170,126` 個 Tool-result tokens；PTC 則先執行篩選，回傳 `{"scanned": 5000, "matched": 42}`，畫面顯示只使用 `11` 個 Tool-result tokens。這反映 PTC 可先在工具端縮減資料，再把結果交給 Agent。

**適用範圍與缺口** Agents API 已標示為 public beta，但提供內容沒有說明可用模型、配額、定價或 beta 申請規則。文件只列出 OpenAI-hosted 與 self-hosted sandboxes，未交代兩者詳細的安全性、生命週期或操作要求；因此這些部署差異仍須以正式文件與實際 beta 條件判讀。

## 媒體內容

**一名講者正介紹 OpenAI 推出能處理基礎設施的 Agents API。**

**逐字稿**

- `00:00` 要讓長時間執行的 Agent 上線，得投入很多工夫，（Getting a long-running agent into production takes a lot of work,）
- `00:03` 即使使用的是能力很強的模型。（even with a capable model.）
- `00:04` 你需要串接工具、追蹤進度、管理上下文，（You need to connect tools, track progress, manage context,）
- `00:08` 並保護及維護周邊系統，（and secure and maintain the）
- `00:09` 包括基礎架構。（infrastructure around it.）
- `00:11` 今天，我們推出 Agents API，替你處理這些基礎架構工作。（Today, we're launching the Agents API to handle that infrastructure for you.）
- `00:15` Agents API 將代管版本的 Codex harness 帶進你的應用程式。（The Agents API brings a hosted version of the Codex Harness to your applications.）
- `00:20` OpenAI 會處理編排、工作階段，（OpenAI handles orchestration, sessions,）
- `00:22` 以及上下文管理，（and context management so that you can stay focused）
- `00:25` 讓你能專注於建置。（on building.）
- `00:25` 我們來看看一個範例。（Let's look at an example.）
- `00:27` 假設我們想建置一個協助調查（Suppose we want to build an agent that helps investigate）
- `00:30` 正式環境堆疊中事故的 Agent。（incidents in our production stack.）
- `00:32` 它需要存取可觀測性資料和最近的程式碼（It would need access to observability data and recent code）
- `00:36` 變更，還有團隊對於如何處理服務中斷的指示。（changes, along with our team's instructions for how to handle an outage.）
- `00:40` 我們可以透過 MCP 串接所有必要工具，（We can connect all of our）
- `00:41` 並透過 skill 將調查作業手冊交給 Agent。（necessary tools through MCPs and give the agent our investigation runbook via a skill.）
- `00:47` 你可以控制 Agent 的執行環境與可用工具。（You control the agent's execution environment and the tools it has access to.）
- `00:51` 其中包括連接沙盒，（That includes connecting a sandbox,）
- `00:53` 無論是透過 OpenAI、第三方供應商，（whether it's through OpenAI, a third-party provider,）
- `00:56` 或是使用你自己的基礎架構。（or using your own infrastructure.）
- `00:58` 在這種情況下，我們還會處理大量的日誌，（In a situation like this, we'd also be working through a ton of logs,）
- `01:02` 日誌量很可能大到（likely more than we could）
- `01:04` 無法全部放進模型的上下文視窗。（fit in the model's context window.）
- `01:06` 透過程式化工具呼叫，Agent 可以處理這些日誌，並（With programmatic tool calling, the agent can process those logs and）
- `01:10` 在程式碼中篩選結果，（filter the results in code,）
- `01:11` 也就是花更少 token 傳遞原始資料，（meaning fewer tokens spent passing around raw data and more spent on the）
- `01:16` 把更多 token 用在 Agent 所需的資訊上。（information the agent needs.）
- `01:17` 對於規模最大的工作，可以透過多 Agent（For the largest tasks, independent work can be delegated by a multi-agent）
- `01:22` 編排來委派獨立作業。（orchestration.）
- `01:23` 在這個案例中，我們可能會讓一個 subagent 檢查最近的變更，（In this case, we might want one sub-agent to examine recent changes,）
- `01:27` 另一個 subagent 則檢查（another to check）
- `01:28` 遙測資料，再由主 Agent 彙整調查結果。（telemetry, and then have the lead agent unify their findings.）
- `01:32` 但即使是在單一 Agent 工作階段中，（But even in a single agent session,）
- `01:35` 長時間執行的上下文視窗搭配壓縮功能，依然運作得非常好。（long-running context windows still work really well with compaction.）
- `01:38` 它會提供模型一份先前工作的摘要，（It gives the model a summary of）
- `01:40` 讓 Agent 能繼續調查。（all prior work completed so the agent can continue its investigation.）
- `01:44` 工作完成後，（Once the work is complete, the）
- `01:46` 調查結果應以報告形式提供，讓值班團隊可以檢閱，（findings should be served as a report that the on-call team can review,）
- `01:50` 內容可能包括最可能的根本原因、（a likely root cause, the）
- `01:51` 佐證資料，（supporting evidence,）
- `01:52` 以及建議的後續步驟，全部整合在一個可分享的文件中。（and suggested next steps bundled into a single shareable file.）
- `01:56` 這樣就完成了。（And there we have it.）
- `01:57` 透過 Agents API，（With the Agents API,）
- `01:58` 我們得以驅動完整工作流程，不必建置或維護任何自己的（we were able to drive an entire workflow without building or maintaining any of our）
- `02:03` Agent 基礎架構。（own agent infrastructure.）
- `02:04` 而且這套基礎架構會隨著新模型和新功能持續改進。（Infrastructure that will continue to get better alongside new models and new capabilities.）
- `02:10` 我們很期待透過單一 API，為你帶來持續改進的 harness。（We're excited to bring you an ever-improving harness behind one API.）
- `02:15` 祝你開發愉快。（Happy building.）

## 標籤

新產品, 教學資源, OpenAI