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OpenAI 推出 Agents API 公開測試：Codex 背後的代理引擎開放給開發者，API 本身不另收費
OpenAI 把 Codex 用的代理引擎（harness）做成 Agents API，開放公開測試。一個 API 呼叫就能建立會寫程式、跑指令、接 MCP 的 AI 代理，可選 OpenAI 代管沙盒、自家機器或 9 家合作廠商；API 不另收費，只付模型與工具用量。
- 發布
- 2026-09-11
- 篇幅
- 約 4 分鐘 · 1,742 字
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- 7 節 + 3 題常見問題
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一句話看懂：OpenAI 把 Codex 背後的 AI 代理引擎做成 Agents API 開放公開測試，一個 API 呼叫就能做出會寫程式、跑指令的代理，API 本身不另收費。
先用白話講：「代理引擎（harness）」是什麼？
AI 模型本身像一位很聰明、但每次只回答一句話的顧問。要讓它真的「把一件事做完」，例如改程式、跑測試、看結果再修，旁邊還需要一位專案經理：記住做到哪、決定下一步用哪個工具、對話太長時幫忙整理重點、出錯時重試，必要時把工作拆給好幾位助手同時做。
這位專案經理就是 harness（代理引擎）。以前開發者要自己寫這一層，很花時間；OpenAI 這次把 Codex 在用的那一套直接做成服務開放出來。
發生什麼事
OpenAI 在 2026 年 9 月 10 日推出 Agents API 公開測試版，所有開發者都能使用：
- 一個 API 呼叫建立代理：指定任務、模型、工具與執行環境即可
- 引擎由 OpenAI 維護：負責對話管理、上下文壓縮與錯誤復原，跟著新模型持續升級
- 工具：支援 MCP、自訂函式，以及網路搜尋等內建工具
- 子代理：可以把大任務拆給多個子代理平行處理，每個子代理有自己的上下文
- 開源基礎：引擎本身就是開源的 Codex harness，程式碼放在 GitHub
代理要在哪裡跑？
| 選項 | 適合誰 |
|---|---|
| OpenAI 代管沙盒 | 想最快上手，不想管機器 |
| 自家基礎架構 | 資料不能離開自己的網路 |
| 合作廠商沙盒 | 需要特定 CPU、GPU、記憶體或部署方式 |
合作廠商共 9 家：Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop、Vercel。
給開發者的技術細節
官方快速入門的最小範例（JavaScript）：
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI();
const events = await client.beta.agents.sessions.create({
agent: {
model: "gpt-6-astra",
instructions: "Write clean code, run it, and report the actual output.",
},
environment: { type: "openai_hosted" },
input: "Create tree.py and show me the output.",
stream: true,
});
- API 金鑰權限：要開
api.agents.read、api.agents.write，以及模型推論用的api.responses.write - 測試版標頭：直接用 cURL 呼叫要帶
OpenAI-Beta: agents=v1，官方 SDK 會自動加 - 金鑰別放進沙盒：官方特別提醒，API 金鑰要放在代理的沙盒外面
- 收費：API 本身免費，模型、工具、代管沙盒各依標準費率計費
範例取自官方快速入門目前版本，測試期間介面可能調整，實作前以最新文件為準。
我的看法
做 AI 代理最難的從來不是呼叫模型，而是外面那一層：對話太長怎麼辦、工具失敗怎麼重試、要不要拆給多個助手做。小團隊自己寫這層，常常花掉大半開發時間，還很難跟上新模型的特性。
Agents API 把這層交給 OpenAI 維護，對想快速做出產品原型的接案者很有吸引力。不過要注意兩件事：第一，這是測試版，正式上線前介面可能還會改；第二，代理一旦能執行指令，權限就要收緊，金鑰、資料庫連線字串這些都不該放進沙盒。可以先用代管沙盒做個小工具試水溫，再決定要不要搬到自家環境。
名詞小辭典
- AI 代理（Agent）：不只回答問題，還能自己規劃步驟、使用工具、把任務做完的 AI 程式。
- 沙盒（Sandbox）：隔離的執行環境，代理在裡面跑程式、改檔案，不會影響外面的系統。
- MCP：讓 AI 連接外部工具與資料的開放協定，可以想成 AI 的萬用插座。
- 子代理（Subagent）：主代理把工作拆出去，交給另一個專心處理某一塊的代理。