OpenAI发布Agents API：将Codex核心能力服务化，Agent竞争进入“执行层”博弈

事件概述

2026年9月10日（美国时间），OpenAI正式发布Agents API公测版。该API将此前分散在Codex CLI、SDK及App Server中的核心能力统一打包，以云端托管形式提供给开发者。开发者只需定义任务、选择模型、配置工具及指定运行环境，即可创建具备长会话记忆、工具调度和子代理协作能力的Agent，无需自行维护复杂的底层基础设施。

核心信息与技术演进

• Codex能力的拆解与服务化历程：

  • 2025年4月：OpenAI开源Codex CLI，提供本地终端版的Agent开发工具，但需用户自行部署和维护。
  • 2025年5月：上线Codex云端版，提供独立沙盒环境，支持代码修改、测试及Bug修复。
  • 2025年10月：发布Codex SDK，允许开发者通过TypeScript代码将Agent集成至应用中，保留任务状态，但缺乏完整的交互界面支持。
  • 2026年2月：公开Codex App Server，明确“Codex Harness”概念（包含Agent Loop、Thread管理、工具执行等），通过JSON-RPC接口让第三方客户端直接驱动完整Codex逻辑，但仍需开发者自行维持进程。
  • 2026年8月-9月：将上述能力整合进平台叙事，最终通过Agents API实现完全托管。Harness由OpenAI维护，开发者仅按Token和使用量付费，若使用OpenAI托管沙盒则另计计算资源费。

• Agents API的核心机制：

  • 职责分离：OpenAI负责托管Harness（处理长上下文压缩、调度、状态管理），开发者决定Agent的执行环境（可使用OpenAI沙盒，也可接入Cloudflare、E2B、Modal等第三方环境）。
  • 成本结构：API本身免费，费用基于实际使用的模型Token和工具调用；若使用官方托管沙盒，需支付额外计算资源费用。

行业格局与竞争路线

当前Agent领域的竞争已从“模型智力”延伸至“执行能力”，主要形成两种技术路线：

1. 托管服务模式（Service Model）：

   • 代表玩家：OpenAI、Anthropic、Google。
   • 特点：将Harness作为托管服务提供，降低开发者门槛，强调稳定性和易用性。Anthropic早在2025年9月推出Claude Agent SDK，并于今年4月发布Managed Agents；Google在Gemini API中推出Managed Agents并共享Antigravity Harness底层系统。此类模式被比喻为“AWS”，旨在成为默认的基础设施层。

2. 开放生态模式（Open Ecosystem Model）：

   • 代表玩家：DeepSeek。
   • 特点：提出公式 Agent = Model + Harness，发布DeepSeek Harness (DSH)，强调高度模块化和插件化。模型、工具、Session、UI等均可替换，鼓励开发者自主组装，被比喻为“Linux”。

关键结论与影响

• 竞争维度转移：Agent能否完成任务不仅取决于模型的推理能力，更取决于Harness对文件路径、工具调用、错误恢复及权限管理的执行力。拥有丰富企业数据、文档和工具入口的平台型公司（如掌握Office套件或互联网生态的企业）在Agent落地中具有天然优势。
• 谷歌的潜在优势：Google凭借TPU、云基础设施、Gemini模型以及Search、Workspace、Chrome等庞大用户入口，构建了从底层到应用层的完整闭环。其正在将分散的Agent能力收敛至统一的Antigravity Harness系统，若能有效整合产品体验，可能重塑全球Agent市场竞争格局。
• 开发者策略：随着Harness的服务化，开发者重心将从底层架构搭建转向业务逻辑编排和环境适配。选择采用托管服务还是自建开源框架，将成为不同规模团队的技术决策关键点。