Agents API 让你的应用通过 OpenAI 托管的 API，直接用上 Codex 的这套「智能体框架（harness）」。

会话、编排、上下文压缩、故障恢复，这些统统交给 OpenAI 打理；你的应用只负责两件事——提供工具，挑选执行环境。

智能体可以跑在「沙箱（sandbox）」里：执行代码、改文件、连 MCP 服务器，还能产出各种成果物。

模型用量按你所选模型的 API 价格计费。OpenAI 自家工具走标准费率，OpenAI 托管的沙箱走标准容器费率。

在 OpenAI 托管的沙箱里，写一个目录树脚本并跑起来。

派「子智能体（subagents）」分头对比发布说明，再把各自的发现汇总成一份答案。

事故响应智能体：排查告警，并就恢复操作申请审批。

Slack 机器人：调用已接入的办公工具，去把需求查清楚。

数据分析师：用只读 SQL 回答数据仓库相关的问题。

GitHub issue 排查员：复现用户上报的 bug，把结论直接发回 GitHub。

文档评审员：借助策略类「技能（skills）」和专家智能体来审文档。

Agents API 围绕四个核心概念搭建：

Agent（智能体）：模型、指令、工具，以及该智能体可用的 MCP 服务器。

Environment（环境）：可选的沙箱或计算机，智能体在这里访问文件、加载技能、执行命令。

Session（会话）：智能体的一个持久实例，负责处理任务、响应输入。

Events and items（事件与条目）：发给智能体的输入，以及会话期间产出的输出。

照着快速上手指南，从一个 OpenAI 托管的沙箱开始：

创建会话。你来配置智能体，环境由 OpenAI 负责开通。

给它一个任务。环境就绪后，用户输入即可开启一轮（turn）工作。

跟进进度。用流式输出，或者用 webhook，随时知道智能体是干完了还是在等你输入。

继续推进，或中途纠偏。你可以给同一个会话再发一个任务，也可以在它当前这一轮工作中直接引导它。

用 OpenAI 托管的会话时，你的应用只管发输入、收事件；跑智能体、开通并管理沙箱，都是 OpenAI 的事。具体配置和限制，见环境选项部分。

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这套托管 harness 到底给了你什么

托管版 Codex harness 支持：

在沙箱中运行命令和代码。

套用相关的技能和指令。

通过工具或 MCP 接入外部数据。

在它干活的过程中随时纠偏。

总结先前的工作，从而管好自己的上下文窗口。

把活儿拆成子任务，分派给子智能体。

从中断处恢复会话，接着干。

API key 权限和 SDK 配置，请查看快速上手的前置条件。创建会话时，就把这些能力配好：

Agents API 会帮你保存会话状态，所以多轮对话之间不用重新拼上下文，接着干就行。不需要的会话和已发布产物，随手删掉也行。不过有两个限制得说清楚：Agents API 目前只支持美国境内的数据驻留（data residency），且不支持零数据保留（Zero Data Retention，ZDR）。别指望换成自托管沙箱就能绕过——选自托管沙箱，Agents API 照样不满足 ZDR 条件。数据驻留和保留的具体细节，去看 OpenAI 平台的 Data controls 文档。