OpenAI Agents API：把 Codex Harness、長任務與多 Agent 編排變成受管 API
OpenAI Agents API 已進入 public beta，將支撐 Codex 的 agent harness 與長時間執行基礎設施提供給開發者。它涵蓋自動 context compaction、tool search、programmatic tool calling、多 Agent、sessions、webhooks、MCP，以及 OpenAI-hosted／自架／合作夥伴 sandbox。官方表示 API 本身不另收費，但模型 token、工具與運算環境仍有成本；它是受管 runtime，不等於把整個 Codex 產品完整開源。
OpenAI / Agent Runtime / Codex Harness / Public Beta
OpenAI Agents API 把打造長時間自主 Agent 時最難維護的一層——context 管理、工具載入與執行、多 Agent 協作、session 持續性、sandbox 與可觀測性——包成受管 API。OpenAI 表示這套 API 使用與 Codex 相同的 harness 與基礎設施，開發者則決定任務、模型、工具、知識、流程與執行環境。
官方這次真正開放了什麼
長任務 Session
Agent 可跨長時間工作，保存中間結果，並透過 session、events、items、webhooks 與 artifacts 管理執行生命週期。
Context Compaction
接近 context 上限時自動壓縮早期內容，讓工作跨越多個 context windows，而不必由應用自行實作整套摘要與續跑邏輯。
工具效率
Tool search 按需載入相關工具定義；programmatic tool calling 可平行、串接、過濾與彙整工具結果，減少把大量原始輸出塞回模型。
Multi-agent
主 Agent 可把獨立工作拆給各自持有 context 的 subagents 平行處理，再集中整合結果。
多種 Sandbox
可選 OpenAI-hosted、自己基礎設施，或 Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop、Vercel 等合作夥伴。
工具與整合
官方文件列出 web search、custom functions、MCP、plugins、vaults、tracing、observability 與 usage 管理。
一個 API call 的定位
官方公告主張，建立 Agent 時可在單一 API call 中指定 。這裡的「production-ready」應理解為已有可用的受管執行底座，而不是應用自動獲得企業級治理。正式上線仍要補上身分驗證、最小權限、人工核准、工具輸入驗證、重試與冪等、預算上限、資料保留、稽核及 domain evals。