OpenAI 近日在其开发者文档中正式推出 Agents API，将 Codex 的底层能力通过托管 REST 接口对外开放。开发者可通过单一端点 POST https://api.openai.com/v1/agents/sessions 调用服务，需在请求头中添加 OpenAI-Beta: agents=v1 标识。该接口将会话管理、任务编排、上下文优化等复杂功能交由 OpenAI 处理，开发者仅需关注工具集成与执行环境配置。
新接口围绕四大核心概念构建：Agent 作为智能体单元，整合模型参数、操作指令、工具集及 MCP 数据连接器；Environment 提供可选执行环境，支持沙箱隔离或直接访问宿主系统文件；Session 维持持久化任务实例，处理输入并生成响应；Events 与 Items 则记录会话全流程的交互数据。典型工作流程包含创建会话、分配任务、流式接收结果或通过 Webhook 回调、实时干预任务执行等环节。
托管服务具备多项关键能力：在安全沙箱中执行代码与命令，动态加载技能模块，通过工具或 MCP 协议接入外部数据源，支持任务执行中的实时干预，运用上下文压缩技术优化长会话性能，可将复杂任务拆解为子任务并分配给子智能体，甚至实现断点续跑功能。多智能体协作通过 agent.multi_agent 参数启用，开发者可设置最大并发子智能体数量。工具支持分为三类：程序化工具调用、MCP 数据传输协议及网页搜索，执行环境提供自托管与 OpenAI 托管沙箱两种选择。
定价体系延续模型使用量计费模式，开发者需为所选模型、OpenAI 官方工具及托管沙箱资源分别付费。值得注意的是数据合规限制：当前仅支持美国地区数据驻留，且不提供零数据保留（ZDR）选项，即便选择自托管环境仍需遵守该限制。SDK 已覆盖 Python、Typescript/Javascript、Go、Java、Ruby 等主流语言，调用方式统一为 client.beta.agents.sessions.create() 方法。
社区讨论聚焦两大争议点：部分开发者质疑将会话控制权交予第三方服务商可能加剧供应商锁定风险，另一派则认为这能有效降低自建沙箱环境的运维成本。有用户测试发现沙箱网络配置存在三种模式，在受限模式下访问外部域名会返回"Domain forbidden"错误，同时对计费规则提出疑问：每次会话是否都会创建新环境实例、环境资源是否按整小时计费、能否主动释放资源节省费用。支持者与反对者在技术架构层面展开辩论，前者认为该服务将 Codex 客户端能力服务端化，使具备文件操作、子任务拆分能力的智能体成为标准化 API，后者则担忧会话状态与执行环境的托管模式可能带来不可控因素。
