2026-09-10 · 原文发布日

OpenAI推出Agents API公测，一次调用创建云端智能体

OpenAI把支撑Codex的智能体框架和基础设施打包成Agents API开放公测：开发者用一次API调用指定任务、模型、工具和运行环境，即可获得能跑数天的云端长任务智能体，内置上下文管理、工具调度、子智能体编排和文件代码执行环境，支持MCP工具接入。官方客户评价称在成本、延迟和子智能体协作上有明显改善（作者称），适合不想自建智能体基建的团队直接评估。

原文要点

OpenAI于2026年9月10日宣布Agents API公测：一次调用指定任务、模型、工具和环境即可创建云端智能体。能力包括上下文自动压缩、工具搜索、程序化工具调用、MCP接入、最多并行子代理编排，可选OpenAI托管沙箱或Blaxel、E2B等合作环境；harness为开源Codex同款。计费无额外API费，按token和工具用量计。文中模型示例为gpt-6-astra。

这次做成什么

用一次Agents API调用创建一个云端长任务智能体，让它分析一份本站合成的服务错误日志，把发现和缓解建议写入/workspace/outputs。这是本站设计的独立练习，不涉及真实生产系统。

准备什么

拥有API key且账号可使用公测beta接口的OpenAI账号
本地Node.js 18以上并安装openai官方npm包
本站提供的合成日志文件agent-demo-logs.csv
运行脚本前已设置环境变量OPENAI_API_KEY（用测试key，勿用生产key）

具体怎么做

准备合成日志
新建练习文件夹，把下方材料agent-demo-logs.csv保存进去。该文件含30行虚构的service-api访问日志，包含时间戳、状态码、延迟和依赖服务列，其中后段集中出现502错误，供智能体定位问题。
安装SDK并写脚本
在文件夹内执行npm init -y与npm install openai，然后新建run-agent.mjs，粘贴下方代码材料。代码调用client.beta.agents.sessions.create，在agent里指定model和multi_agent，environment选openai_hosted，input用中文描述任务：分析/workspace下的日志、可委派子代理分别看错误分布和依赖延迟、把结论写入/workspace/outputs/report.md。本文未给出MCP工具的url，练习版把tools留空数组。
运行并创建会话
执行node run-agent.mjs。成功时控制台打印返回的会话对象（含id和状态）。注意原文只展示创建调用，未给出查询进度和读取输出的具体字段；长任务状态轮询与产物读取方法请以官方quickstart页面实际字段为准，不要凭猜编写。
核对产物
会话结束后检查/workspace/outputs/report.md是否生成，内容应包含错误率统计、时间窗口定位和缓解建议三部分。若产物缺失，先确认input中明确写明了输出路径，再核对沙箱环境配置无误。

可直接复制的材料

agent-demo-logs.csv（合成练习日志，完整30行）

本站虚构合成的练习数据，全部为主机名与时间均为演示用途，可直接保存为UTF-8 CSV使用

timestamp,endpoint,status,latency_ms,dependency
2026-09-08T10:00:01Z,/api/orders,200,112,postgres
2026-09-08T10:00:07Z,/api/orders,200,98,postgres
2026-09-08T10:01:12Z,/api/cart,200,143,redis
2026-09-08T10:02:45Z,/api/orders,200,121,postgres
2026-09-08T10:03:19Z,/api/pay,200,230,payments-gw
2026-09-08T10:04:02Z,/api/orders,200,105,postgres
2026-09-08T10:05:33Z,/api/cart,200,156,redis
2026-09-08T10:06:47Z,/api/pay,200,245,payments-gw
2026-09-08T10:08:11Z,/api/orders,200,118,postgres
2026-09-08T10:09:26Z,/api/orders,200,109,postgres
2026-09-08T10:10:03Z,/api/pay,502,3102,payments-gw
2026-09-08T10:10:41Z,/api/pay,502,2987,payments-gw
2026-09-08T10:11:15Z,/api/orders,200,124,postgres
2026-09-08T10:11:58Z,/api/pay,502,3310,payments-gw
2026-09-08T10:12:22Z,/api/cart,200,149,redis
2026-09-08T10:13:05Z,/api/pay,502,3054,payments-gw
2026-09-08T10:13:47Z,/api/pay,500,2876,payments-gw
2026-09-08T10:14:19Z,/api/orders,200,117,postgres
2026-09-08T10:15:02Z,/api/pay,502,3201,payments-gw
2026-09-08T10:15:38Z,/api/pay,502,2965,payments-gw
2026-09-08T10:16:21Z,/api/cart,200,138,redis
2026-09-08T10:17:04Z,/api/pay,502,3420,payments-gw
2026-09-08T10:17:55Z,/api/orders,200,122,postgres
2026-09-08T10:18:31Z,/api/pay,200,260,payments-gw
2026-09-08T10:19:12Z,/api/pay,200,238,payments-gw
2026-09-08T10:20:03Z,/api/orders,200,115,postgres
2026-09-08T10:21:44Z,/api/cart,200,151,redis
2026-09-08T10:22:19Z,/api/pay,200,241,payments-gw
2026-09-08T10:23:50Z,/api/orders,200,108,postgres
2026-09-08T10:25:07Z,/api/pay,200,249,payments-gw

run-agent.mjs（基于原文创建调用改写的练习脚本）

依据原文公开的创建调用结构改写；模型名以你账号实际可用为准；查询进度与读取产物的字段原文未给出，需在官方quickstart核对；tools留空，如需MCP请填真实可达的server_url

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI();

const session = await client.beta.agents.sessions.create({
  agent: {
    model: "gpt-6-astra",
    tools: [],
    multi_agent: { enabled: true, max_concurrent_subagents: 2 },
  },
  environment: {
    type: "openai_hosted",
  },
  input:
    "在 /workspace 下读取 agent-demo-logs.csv，分析 service-api 的错误情况。" +
    "把错误状态码分布统计和依赖服务延迟分析分别委派给两个子代理并行处理。" +
    "汇总定位 5xx 集中的时间窗口与相关依赖，把发现、证据和缓解建议写入 " +
    "/workspace/outputs/report.md，用中文输出。",
});

console.log(JSON.stringify(session, null, 2));

输入与输出示例

本站虚构演示输出，基于上述合成日志的统计事实推导，非实际调用结果，未运行

输入

把agent-demo-logs.csv放入/workspace后运行脚本，任务指令为：分析该日志的5xx错误，委派两个子代理分别统计错误码分布与依赖延迟，把结论写入/workspace/outputs/report.md。

对应输出

report.md应包含如下关键行：5xx错误共8次（502七次、500一次），全部集中在/api/pay且依赖为payments-gw；时间窗口2026-09-08T10:10:03Z至10:17:04Z；同期postgres与redis请求全部200且延迟低于160ms；建议检查payments-gw上游可用性并为其配置重试与熔断。

做完检查这些

CSV保存后为30行数据加1行表头，用编辑器确认无乱码
脚本中model、multi_agent、environment、input四个字段齐全且tools为数组
控制台打印的会话对象包含id字段，无401或权限报错
report.md同时包含错误统计、时间窗口、缓解建议三部分内容

容易卡住的地方

Agents API处于公测阶段，beta命名空间和字段可能随版本调整，脚本跑不通时先核对官方文档
原文明确无额外API费但按token和工具用量计费，长任务跑数天会产生相应费用，练习时控制规模
tools中填写的MCP server_url必须真实可访问，本练习因无可用服务而留空，照抄原文示例url会失败
max_concurrent_subagents并非越大越好，小任务开过多子代理只会增加token消耗

原文与作者资料 ↗

本站借助AI整理来源事实，独立编写中文操作指南与示例。示例不代表实际运行结果；来源效果尚未由本站独立复现。付费模板与模型、服务费用分别计算。

原文标题: Introducing the Agents API
原作者: OpenAI
原始发布日期: 2026-09-10T00:00:00+00:00
来源: https://openai.com/index/introducing-the-agents-api