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OpenAI Agents API 將 Codex 執行框架變成託管服務，沙箱仍可部署在自有環境
公開測試版代管工作階段、上下文壓縮、工具協調與子代理分工，讓開發者不必自行維護代理迴圈。執行環境可選 OpenAI 沙箱、自有基礎設施或合作供應商，但版本、權限與用量成本仍須個別控制。
OpenAI 9 月 10 日把支撐 Codex 的代理執行框架封裝成 Agents API 公開測試版。呼叫端只需指定任務、模型、工具與環境，服務端便負責保存可跨回合延續的 session、串流進度、失敗恢復，以及接近上下文上限時的自動壓縮。這與一般 Responses API 的差異不只是多一個代理物件，而是把長時間工作的控制迴圈變成由供應商持續運行的狀態服務。
工具層支援 MCP、自訂函式和網路搜尋；tool search 可按需要載入定義，避免把完整工具清單反覆塞進提示。程式化工具呼叫則可在程式碼中平行執行、篩選結果，再只把必要內容送回模型。多代理模式會替子任務建立各自的上下文，主代理負責分派與彙整，API 亦提供最大並行子代理數等邊界。
運算與控制面刻意分離：OpenAI 可代管 harness，但程式可在其託管沙箱、自有環境或 Cloudflare、E2B、Modal、Vercel 等合作沙箱執行。託管沙箱能安裝套件、載入檔案與 skills，並保存工作區狀態；開源 Codex repository 則讓團隊檢視核心協調邏輯。
工程團隊仍不應把「託管」等同於免維運。公開測試期間的介面與預設值可能改變；模型、工具及容器資源仍各自計費。外部 MCP、網路出口、祕密注入和檔案權限也構成真正的安全邊界。採用前應以固定版本、可重播軌跡、工具允許清單和成本上限驗證，並確認工作階段資料保存與部署地區是否符合自身要求。