OpenAI 在開發者文檔里正式上線了 Agents API，把 Codex 的 harness 通過一個 OpenAI 託管的 REST API 暴露出來。核心端點只有一個：POST https://api.openai.com/v1/agents/sessions，需帶 OpenAI-Beta: agents=v1 頭。語義很直白——OpenAI 負責會話、編排、上下文壓縮和恢復，應用負責提供工具、決定執行環境。

四個核心概念與一套託管能力

文檔把概念拆成四個：Agent（模型 + 指令 + 工具 + MCP 服務器）、Environment（可選沙箱或計算機，agent 在其中讀寫文件、加載 skills、跑命令）、Session（一個持久的 agent 實例，處理任務並響應輸入），以及 Events 和 items（會話期間的輸入輸出）。工作流即創建會話 → 分配任務 → 流式或 webhook 跟進 → 繼續或干預。

託管的 harness 能力包括在沙箱裏運行命令和代碼、應用 skills 和指令、通過工具或 MCP 連接外部數據、工作過程中隨時干預、壓縮之前的上下文、把子任務委派給 subagent，以及斷點續跑。多智能體通過 agent.multi_agent 開啓，可設置 max_concurrent_subagents；工具支持 programmatic_tool_calling、mcp（HTTP transport）、web_search 三類，環境可選 self_hosted 或 OpenAI 託管沙箱。

數據僅限美國、不支持 ZDR，社區質疑廠商鎖定

定價跟隨模型走：模型用量按所選模型計費，OpenAI 工具按標準價，託管沙箱按容器價。但有兩個數據層面的限制值得注意——數據駐留目前僅限美國，且不支持 Zero Data Retention（ZDR），即便選擇自託管沙箱也不會因此變成 ZDR 合規。SDK 覆蓋 Python、TS/JS、Go、Java、Ruby，統一爲 client.beta.agents.sessions.create(...)。

社區討論主要圍繞兩點：是否值得把會話交給 OpenAI 託管，以及定價的模糊。有用戶測試沙箱網絡訪問配置，發現 enabled / disabled / restricted 三種模式，受限網絡下訪問外部域名會返回“Domain forbidden”；他同時質疑計費方式——每次執行 agent session 是否都新建環境、環境是否至少按一小時計費、能否主動關閉以省錢。

關於爲什麼用這個 API 而不是自己跑 SDK，社區分兩派：質疑方認爲“這更像是加強 vendor lock-in”；支持者則很實際——“爲了省掉自己維護一個沙箱 VM 的麻煩”。從架構角度看，Agents API 的實質是把 Codex 客戶端那套 harness 服務端化，讓長期運行、能讀寫文件、能拆子任務的 agent 成爲任何後端程序都能調用的一等公民 API，代價則是把會話狀態和執行環境交給 OpenAI。