OpenAI Agents API 公测 把 Codex 的 Agent 能力开放给开发者
OpenAI 9 月 10 日发布 Agents API 公测，暴露 Codex 的托管 harness，支持会话编排、上下文压缩、MCP/自定义工具、多 Agent 协作和可配置沙箱环境。
2026 年 9 月 10 日，OpenAI 发布 Agents API 公测。这是 Codex 底层 harness 的托管 API 版本：OpenAI 负责会话编排、长任务上下文管理和恢复，开发者只需要定义 Agent 的工具、知识和执行环境。
Agents API 和 Codex CLI 的关系
Codex CLI 是面向开发者的终端工具。Agents API 是面向开发者的编程接口。两者共享同一个开源 Codex harness，但使用方式不同：
Codex CLI：你在终端里和 Agent 对话，OpenAI 运行 harness，你在 ChatGPT 订阅或 API key 下使用。
Agents API：你在代码里创建 Agent 实例，通过 API 调用启动任务，OpenAI 托管整个 Agent 生命周期。适合把 Agent 能力嵌入到自己的产品或服务里。
OpenAI 社区帖子里说得很直接："从想法到可运行的 Agent，更快。"
核心能力
会话编排和恢复：Agent 可以运行数小时甚至数天的任务，OpenAI 管理会话状态、上下文压缩和故障恢复。你不需要自己实现 checkpoint 机制。
工具集成：支持 MCP 服务器、自定义函数和内置工具（如 web search）。Tool search 按需加载工具定义，减少 token 消耗。Programmatic tool calling 让 Agent 并行执行多个工具调用，只把有用结果返回上下文。
沙箱选择：三种执行环境：
- OpenAI 托管沙箱（和 Codex/ChatGPT 用同一套基础设施）
- 自托管环境（你的 VPC 或本地机器）
- 合作伙伴沙箱（Blaxel AI、Cloudflare Dev、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle Cloud、Runloop AI、Vercel 等 10 家）
多 Agent 协作：可以在一个任务里编排多个 Agent，每个 Agent 有不同的工具和能力。
定价
Agents API 本身没有额外费用。你按实际使用的 model token、工具和 OpenAI 托管容器用量计费，费率见 OpenAI 定价页。
这和 Cursor 的 Cloud Agent 模式不同。Cursor 的 Agent 费用包含在 Cursor 订阅里；Agents API 是纯按量计费，适合需要精确控制成本的场景。
对 Cursor 用户的影响
OpenAI 已宣布 11 月 12 日切断对 Cursor 的模型供应。Agents API 提供了一个替代路径：如果你依赖 OpenAI 的 Agent 能力（长任务编排、工具调用、沙箱执行），可以通过 Agents API 在自己的基础设施上运行，不依赖 Cursor 的内置 Agent。
OpenAI Help Center 还建议了一个变通方案：在 Cursor 里安装 Codex IDE 扩展，用 ChatGPT 订阅或 API key 独立运行 Codex Agent。这和 Agents API 是两条不同的路径，前者是在 Cursor 里并行运行 Codex，后者是在自己的代码里调用 API。
和开源 Agents SDK 的区别
OpenAI 同时维护开源 Agents SDK 和托管 Agents API。SDK 让你自己运行 orchestration；API 让 OpenAI 运行。Codex harness 的源码是公开的，你可以 inspect 它的逻辑，但托管 API 的执行环境由 OpenAI 控制。
对于需要完全控制数据流和执行的团队（比如金融、医疗），自托管沙箱 + Agents API 可能是合适的组合。对于快速原型验证，OpenAI 托管沙箱更简单。