# OpenAI Agents SDK升級，提供沙盒執行與自訂harness，助開發者建構長時程Agent

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> 原作者：OpenAI Developers (@OpenAIDevs) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-04-16

> 原始來源：https://x.com/OpenAIDevs/status/2044466699785920937

## 證據與延伸閱讀

- [OpenAI Agents SDK升級，提供沙盒執行與自訂harness，助開發者建構長時程Agent。](http://openai.com/index/the-next-evolution-of-the-agents-sdk/)

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## 中文摘要

OpenAI Agents SDK升級，提供沙盒執行與自訂harness，助開發者建構長時程Agent。

OpenAI於2026年4月15日發布Agents SDK更新版，針對現有框架從原型到生產的權衡（如模型無關框架未充分利用前沿模型能力、模型供應商SDK缺乏harness可見度、管理型Agent API限制執行環境與敏感資料存取），推出標準化基礎設施，讓Agent能安全檢視檔案、執行指令、編輯程式碼，並處理長時程任務。

**harness升級強化Agent迴圈**  
Agents SDK的harness更適合處理文件、檔案與系統的Agent，新增可配置記憶、沙盒感知協調、類似Codex的檔案系統工具，以及與前沿Agent系統常見原語法整合，包括：  
- 透過MCP的工具使用  
- 透過skills的漸進式揭露  
- 透過AGENTS.md的自訂指令  
- 使用shell工具的程式碼執行  
- 使用apply patch工具的檔案編輯  
harness持續融入新Agent模式，讓開發者少花時間更新核心基礎設施，多聚焦領域特定邏輯；它對齊前沿模型的最佳執行模式，提升長時程或跨多工具系統任務的可靠性和效能，避免偏離模型自然運作模式。

**原生沙盒執行支援自訂環境**  
Agents SDK原生支援沙盒執行，讓Agent在受控電腦環境中存取所需檔案、工具與依賴；開發者可自帶沙盒，或使用內建支援如Blaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Runloop與Vercel。  
引入Manifest抽象描述Agent工作空間，可掛載本地檔案、定義輸出目錄，並從AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、Cloudflare R2等儲存提供者引入資料，從本地原型到生產部署皆一致；這為模型提供可預測工作空間，維持長時程任務組織。

**分離harness與運算提升安全與擴展**  
將harness與運算分離，假設提示注入與資料外洩風險，將憑證排除在模型生成程式碼執行的環境外。  
- 提升耐久性：外部化Agent狀態，即使沙盒容器遺失也能透過內建快照與再水合，從最後檢查點在新建容器恢復。  
- 強化擴展：單一或多沙盒、僅需時呼叫沙盒、將子Agent路由至隔離環境、跨容器平行化加速執行。

**客戶回饋與實際應用**  
測試客戶Oscar Health的員工工程師暨AI技術領袖Rachael Burns表示：「更新Agents SDK讓我們將關鍵臨床記錄工作流程自動化，過去方法無法可靠處理；不僅提取正確中繼資料，還精準理解長複雜記錄中各就診邊界，加速了解患者每次就診狀況，提升會員照護體驗。」

**定價可用性與未來規劃**  
新功能對所有API客戶通用可用，按token與工具使用計標準API定價。  
Python版率先推出TypeScript支援，未來新增程式碼模式與子Agent；持續擴展沙盒提供者、整合與插件方式，減少自訂基礎設施，保留開發者對環境的彈性控制。

## 標籤

Agent, SDK, 功能更新, 新產品, OpenAI