OpenAI 於 2026 年 9 月 10 日宣布推出 Agents API，以公開測試（public beta）形式向所有開發者開放。這套介面把驅動 Codex 與 ChatGPT for Work 的代理框架（harness）連同執行基礎設施一併產品化，開發者只要在一次 API 呼叫中指定任務、模型、工具與執行環境，即可建立可投入生產的雲端代理。OpenAI 在公告中說明，該公司在把 Codex 與 ChatGPT for Work 擴展至數百萬用戶的過程中，累積了大量讓長時間運行代理穩定工作的實務經驗，如今選擇把這層能力對外開放。
OpenAI 在 2026 年 9 月 10 日推出 Agents API 公開測試版，把 Codex 的代理框架與執行基礎設施開放給開發者，以單次呼叫建立長時間運行的雲端代理。
這項發布的關鍵並非又一個模型端點，而是把「代理要跑得好」所需的周邊工程一併標準化。過去開發者若要讓代理連續運作數天，必須自行處理上下文溢出、工具檢索、子代理協調與沙盒生命週期；Agents API 把這些工作收進 OpenAI 維護的框架之中，並隨模型版本持續更新。框架本身以開源專案 Codex 為基礎，開發者可檢視其協調模型呼叫、工具與上下文的核心邏輯。
Agents API 是什麼？
Agents API 是 OpenAI 推出的代理建構介面，把 Codex 的代理框架與沙盒基礎設施打包成單一 API，開發者指定任務、模型、工具與環境即可建立生產級代理。
Agents API 的定位是一個「代理即服務」的建構層。開發者不再需要從零組裝模型呼叫、工具執行與狀態保存的流程，而是在單次請求中宣告任務內容、使用的模型、可調用的工具，以及代理運行的環境，其餘由 OpenAI 代管的框架負責。這套框架與 Codex 共用同一套底層，官方形容它是「Codex 背後的框架與基礎設施」，並強調一切以版本化方式提供，模型升級時框架亦會同步演進。
Agents API 有哪些核心功能？
四項核心能力：跨工作階段的上下文自動壓縮、工具搜尋與程式化工具呼叫、可平行作業的多代理支援，以及隨每次模型發布同步更新的 Codex 框架。
第一項能力針對長時間工作階段。當對話接近上下文上限時，Agents API 會自動壓縮先前的內容，保留代理繼續執行所需的資訊，開發者不必自行實作壓縮邏輯，即可建立跨越數個上下文視窗的工作流程。
第二項能力在於工具使用效率。框架提供工具搜尋機制，按需要載入相關的工具定義，藉此降低權杖消耗並保留模型的快取；程式化工具呼叫則允許代理在程式碼中平行執行呼叫、串接相關操作，以及過濾或合併結果，只把關鍵資訊帶回上下文。此層支援 MCP、自訂函式與網頁搜尋等內建工具。
第三項能力是多代理支援。Agents API 可以把複雜任務拆解為獨立片段，交由多個子代理平行處理，每個子代理保有自己的上下文以維持專注，主代理則負責協調與彙整結果。這對研究、分析與程式開發等可平行化的工作特別有利，開發者無須自行建構協作機制。
支援哪些沙盒與執行環境？
開發者可選 OpenAI 代管沙盒、自有基礎設施或第三方夥伴，涵蓋 Cloudflare、Vercel、E2B 等九家；亦可指定檔案與密鑰儲存方式。
不同工作負載對運算、儲存與部署方式的需求各異，因此 Agents API 把執行位置的決定權交還給開發者。官方宣布與多家生態系供應商合作，包括 Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、Oracle、Runloop 與 Vercel，提供在自有虛擬私有雲內部署、指定檔案與密鑰儲存機制，以及各種 CPU、GPU 與記憶體組合等選項，讓冷啟動時間與成本結構得以貼合企業既有流程。
對於希望快速起步的開發者，OpenAI 亦推出代管沙盒，沿用支撐 Codex 與 ChatGPT 的沙盒基礎設施，由 OpenAI 負責佈建與維運。
對開發者有什麼影響？
開發者不必自行實作上下文管理與多代理協調，可直接沿用 Codex 框架；Agents API 在公開測試期間不額外收費，使用者只需支付模型與工具的實際用量。
最直接的影響是自建成本的下降。過去團隊若要把代理推向生產環境，多半得自行維護沙盒生命週期、上下文壓縮與工具路由，這些工作與業務邏輯無關，卻佔用大量工程時間。Agents API 把這層抽象化之後，團隊可以專注在代理的知識、工具與工作流程之上。
收費方面，OpenAI 表示使用 Agents API 不收取額外費用，開發者僅需依照定價頁支付代理實際消耗的模型權杖與工具費用。這種計價方式降低了試用門檻，也讓成本與用量直接掛鉤。值得注意的是，官方把此次發布定位為公開測試，並表明會依開發者回饋快速迭代，在邁向正式可用（general availability）之前，介面與行為仍可能調整。
與既有代理框架相比有何差異？
差異在於執行環境與框架由 OpenAI 代管並持續維護，開發者選用版本化能力而不必重建框架，且可混用 OpenAI 代管沙盒與第三方沙盒。
市面上已有不少開源代理框架，多數要求團隊自行部署執行環境、處理狀態保存與維運。Agents API 的差異化在於把這層工作交由平台方承擔，並以版本化方式隨模型更新。開發者若不想被單一供應商綁定，仍可選擇在自有基礎設施或第三方沙盒上運行代理，保留對資料與執行環境的控制權。
出處連結有哪些？
本文資訊整理自 OpenAI 官方公告「Introducing the Agents API」，該文於 2026 年 9 月 10 日發布，內容涵蓋功能說明、沙盒夥伴與收費方式。
常見問題有哪些？
Agents API 免去自建代理執行環境與協調機制，目前為公開測試、不另收費，可選 OpenAI 代管沙盒或自有基礎設施，適合已驗證代理價值、不想長期維運底層的團隊。
Agents API 目前可以直接在生產環境使用嗎？
目前為公開測試階段，OpenAI 表示會依回饋快速迭代，正式可用之前介面與行為仍可能變動，建議團隊先以非關鍵流程試用。
使用 Agents API 需要額外付費嗎？
不需要。OpenAI 說明 Agents API 本身不收取額外費用，開發者只須支付代理實際消耗的模型權杖與工具費用。
可以使用自己既有的基礎設施運行代理嗎？
可以。開發者可選擇 OpenAI 代管沙盒、自有基礎設施，或經由 Cloudflare、Vercel、E2B、Modal 等第三方夥伴提供的沙盒。
框架與模型升級時需要自行改寫嗎？
框架由 OpenAI 維護並以版本化方式提供，模型升級時框架會同步演進，可減少開發者重新調整代理架構的工作量。
總結：Agents API 適合什麼團隊？
適合已驗證代理價值、卻不想長期維護執行環境與協調機制的團隊；若需求高度客製或需完全掌控底層，自建框架仍是合理選擇。
Agents API 把代理從示範推向生產時最耗時的一層工程收攏起來，讓團隊把資源投注在真正差異化的工具與工作流程。對於希望快速驗證商業場景、又缺乏專職平台工程人力的團隊，這是一條門檻較低的路徑；至於對底層執行環境有嚴格合規要求、或需要深度改造協調邏輯的組織，仍可透過自架沙盒或開源框架保有彈性。