OpenAI正将驱动其旗舰编程助手Codex的核心代理架构向外部开发者开放，此举标志着该公司在AI代理基础设施商业化方面迈出重要一步。
OpenAI周三宣布，agents API即日起进入公开测试阶段，面向所有开发者开放。
该API将此前仅用于支撑Codex及企业版ChatGPT的代理框架与基础设施以编程接口形式对外提供，开发者无需额外付费即可接入，仅按实际消耗的token及工具调用量计费。
早期客户披露的数据显示，该产品已在成本、效率与可靠性层面带来显著改善。
其中，SafetyKit将案例审核工作流迁移至Agents API后，单案处理成本下降60%；Hypha通过将代理执行框架与沙箱环境解耦，将代理响应失败率压低86%；科技公司Cirridae则报告评估分数从0.71提升至0.85，并实现4倍延迟降低。
单次API调用即可创建生产级代理
Agents API的核心设计理念是降低构建长时运行代理的工程门槛。
开发者只需在一次API调用中指定任务、模型、工具与运行环境，即可创建可投入生产的代理，而无需自行搭建上下文管理、子代理编排等底层基础设施。
该API具备三项关键能力：
物流科技公司Nash表示，其平台通过Agents API部署了数千个长时运行的AI代理，负责管理全球数亿次配送任务， 代理运行周期可横跨数小时乃至数天。
环境选择灵活，生态合作伙伴覆盖多元需求
在计算环境层面，Agents API提供多种部署选项。
OpenAI提供自托管沙箱，与Codex及ChatGPT共用同一沙箱基础设施，支持快速启动与弹性扩展；
（Agents API 为AI代理提供与 Codex 相同的框架和基础架构）
同时，OpenAI已与Blaxel、Cloudflare、Daytona、DigitalOcean、E2B、Modal、甲骨文、Runloop及Vercel等生态合作伙伴达成一级集成协议，为开发者提供涵盖私有云部署、特定存储机制以及不同CPU、GPU与内存配置的差异化选项。
这一设计使Agents API得以覆盖从初创团队快速验证到企业级生产部署的全谱系需求。
建筑及居家服务领域的AI平台Long Lake表示，借助该API，其团队现可在数小时内跨行业部署代理，而非此前所需的数天周期。
开源框架与版本化更新降低迭代成本
Agents API基于开源的Codex执行框架构建，开发者可查阅其公开代码库以了解模型调用、工具协调与上下文管理的核心逻辑。
OpenAI负责维护并持续优化该框架，开发者在每次模型升级时可自动获益，无需自行重构代理架构。
OpenAI表示，Agents API当前处于公开测试阶段，将根据开发者反馈快速迭代，后续推进至正式发布。
OpenAI发布新版Codex：云端AI编程助手，可修Bug、改代码、自动调试
OpenAI在近期的一次直播发布会上，隆重推出了其新版功能——Codex，一个远程AI编程助手(Remote Software Agent)。 这一新功能不仅引起了业界的广泛关注，还因其独特的宣传方式而备受热议。
一、Codex是什么？
Codex是OpenAI发布的一款AI Agent（智能体），与已经发布的Operator和Deep Research类似，它同样具备强大的自主性和智能性。 但与Cursor、Windsurf等AI辅助编程工具不同，Codex不仅仅是一个集成在IDE中的辅助工具，它更像是一个具备“自主性”的编程伙伴。
Codex有两种形态：本地形态（Codex CLI）和云端形态（Codex云代理）。 本地形态的Codex可以直接在用户的本地终端运行，而云端形态的Codex则使用OpenAI云端的计算资源，能够同时处理多个任务，包括自动修复Bug、重构代码、优化性能，甚至根据用户的项目目标提出改进建议。
二、Codex系统概述
Codex的底层是Codex-1模型，这是OpenAI基于o3模型、专为软件工程优化的版本。 通过强化学习训练，该模型具备了高度贴近人类风格的代码编写能力。
基于云端的Codex能够直接读取、编辑代码文件，并可以执行多种任务，如代码编写、回答代码库问题、查找并修复bug、提交Pull Request、测试等。 每个Codex的任务都在独立的沙盒环境中运行，具备完全隔离的文件系统和计算资源，从而确保了任务的安全性和可靠性。
三、关于Codex-1模型
Codex-1是一款专为软件工程设计的模型，其性能强劲。 在SWE-Bench（软件工程基准测试）中，Codex-1的通过率表现始终优于其基础模型o3-high，且随着尝试次数的增加，其表现也在逐步提升。
在OpenAI内部的SWE任务测试中，Codex-1的表现同样优异，准确率达到了75%，明显超越了其他模型，如o1-high（仅为11%）、o4-mini-high（67%）和o3-high（70%）。 值得注意的是，这些测试是在没有任何文件或自定义环境配置的情况下进行的。 此外，测试中的Codex-1使用了192K上下文长度和中等“推理强度”，这也是用户在产品环境中实际可用的配置。
四、Codex的功能与应用
Codex具备多种高频使用场景，包括但不限于：
五、Codex的使用方法
目前，Codex已开始向ChatGPT Pro、Enterprise和Team用户陆续推送。 ChatGPT Plus和Edu教育用户也将很快获得使用权限。
用户可以通过ChatGPT侧边栏访问Codex，并在云端创建新任务。 在价格方面，OpenAI表示当前阶段为免费试用期（实际上是项目还处于研究预览阶段），用户无需额外付费。 而后续将推出按需付费模式，允许用户购买额外的使用额度。
对于本地版Codex CLI专用的codex-mini-latest模型（轻量化版本），开发者已经可以在Responses API中体验。 codex-mini-latest API的定价为每百万输入tokens 1.5美元，每百万输出tokens 6美元。
结语
Codex无疑是一款强大的AI编程助手，它不仅能够提高开发者的编程效率，还能在一定程度上减轻他们的工作负担。 然而，由于其目前仅向部分用户开放，并且后续将采用按需付费模式，因此其普及程度和使用成本仍需进一步观察。 但无论如何，Codex的推出都标志着AI在软件工程领域的应用又迈出了重要的一步。
（图片为Codex功能展示，展示了其强大的代码编写与调试能力）
OpenAI在DevDay 2025发布的四大核心工具（AgentKit、Codex正式版、Apps SDK、Sora 2 API）标志着AI技术从模型能力向可调用生态系统的转型，覆盖智能体开发、代码生成、应用生态和视频创作四大领域，推动生产力范式升级。
一、AgentKit：AI智能体开发的“民主化”工具核心功能AgentKit通过模块化工具集将智能体开发周期从数月缩短至分钟级，构建于OpenAI Responses API之上，包含四大核心模块：
技术突破
行业影响
二、Codex正式版：从编码助手到“软件自编程”引擎核心功能作为GPT-5家族的专业分支，Codex正式版以agentic coding为核心定位，实现全流程软件工程协作：
技术突破
行业影响
三、Apps SDK：ChatGPT的“操作系统化”革命核心功能Apps SDK基于MCP开放标准构建，推动ChatGPT从对话工具向AI原生应用平台转型：
技术突破
行业影响
四、Sora 2 API：多模态创作的“全感官”进化核心功能Sora 2 API在物理真实性、音视频协同与创作可控性上实现突破：
技术突破
行业影响
总结：OpenAI的生态化战略与行业未来四大工具的发布体现了OpenAI从模型提供者向智能操作系统平台的转型：
未来，OpenAI可能通过标准化接口、开发者激励计划和企业级服务进一步巩固生态优势，而竞争对手需在垂直领域深度或开源生态上寻求差异化突破。
OpenAI的Agents SDK已全面支持MCP协议，ChatGPT桌面客户端和API也将陆续兼容，MCP正成为智能体开发的行业标准。
图：MCP协议在智能体开发中的架构示意图
图：MCP服务数量一周内增长46%
总结：OpenAI对MCP的支持标志着智能体开发进入标准化时代。 MCP通过统一协议解决了工具碎片化问题，其生态的爆发式增长（如服务数量周增46%）印证了市场需求。 开发者可通过OpenAI官方文档（）快速上手，或加入交流群探索实践案例。
标签： 沙箱、 调用、 高吞吐量内核、 agents、 codex、 openai、本文地址： https://h89.5slw.cn/article/1644.html
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