OpenAI Agents API、Codexの実行フレームワークをマネージドサービス化――サンドボックスは自社環境にもデプロイ可能

OpenAIは9月10日、Codexを支えるエージェント実行フレームワークをAgents APIとしてパッケージ化し、公開ベータ版を提供開始した。呼び出し側はタスク、モデル、ツール、環境を指定するだけでよく、サービス側が複数ターンにわたって継続できるsessionの保存、進捗のストリーミング、障害からの復旧、コンテキスト上限に近づいた際の自動圧縮を担う。一般的なResponses APIとの違いは、単にエージェントオブジェクトが1つ追加されたことではない。長時間稼働する制御ループを、プロバイダーが継続的に運用するステートフルサービスへと変えた点にある。

ツール層はMCP、カスタム関数、Web検索に対応する。tool searchは必要に応じて定義を読み込めるため、ツール一覧全体をプロンプトへ繰り返し詰め込まずに済む。プログラムによるツール呼び出しでは、コード内で処理を並列実行して結果を絞り込み、必要な内容だけをモデルへ返せる。マルチエージェントモードではサブタスクごとに個別のコンテキストを作成し、メインエージェントが割り当てと集約を担当する。APIには、同時並行で動作できるサブエージェントの最大数などの制限も用意されている。

コンピュートプレーンとコントロールプレーンは意図的に分離されている。OpenAIはハーネスをホストできる一方、コードはOpenAIのホステッドサンドボックス、自社環境、またはCloudflare、E2B、Modal、Vercelなどの提携サンドボックスで実行できる。ホステッドサンドボックスでは、パッケージのインストール、ファイルやskillsの読み込み、ワークスペース状態の保持が可能だ。また、オープンソースのCodex repositoryにより、チームは中核となるオーケストレーションロジックを確認できる。

それでもエンジニアリングチームは、「マネージド」を運用不要と同一視すべきではない。公開ベータ期間中はインターフェースやデフォルト値が変更される可能性があり、モデル、ツール、コンテナリソースの料金もそれぞれ発生する。外部MCP、ネットワークへのアウトバウンド通信、シークレットの注入、ファイル権限も実際のセキュリティ境界を構成する。導入前には、バージョン固定、再生可能なトレース、ツールの許可リスト、コスト上限を用いて検証し、sessionデータの保持方針とデプロイ先のリージョンが自社要件を満たすことを確認する必要がある。