文章讨论软件工程师在AI时代面临的身份危机与新机遇。随着多智能体系统从简单的人机对话发展为数千个持久协作的智能体，解决重大研究、发现和硬件设计问题，一系列新的工程问题浮现：基础设施需要为突发性、有状态的单实例工作负载演进；智能体身份认证与授权（尤其是代表人类OBO场景和智能体互信）亟待解决；不可信代码与内容要求更强的安全隔离和沙箱机制；还需跨智能体的链路追踪与紧急停止工具。作者认为工程师应深入这些领域，解锁多智能体系统的潜力。
本文系统对比了 AI 智能体两大组成层面：Agent Harness 与 Agent Runtime。Harness 是位于 LLM 之上的应用逻辑层，负责执行循环、提示拼装、上下文管理、工具调用、状态跟踪与错误处理，决定智能体“想什么、怎么做”；Runtime 是承载执行的基础设施层，负责沙箱隔离、资源限制、网络与凭证管控、持久化与并发调度，决定“在哪、如何安全执行”。文章从定义、职责、生命周期、接口、资源管理、安全隔离、可扩展性、可观察性、部署模型、性能、故障恢复和典型用例等方面逐一比较，并给出示例代码与部署模式总结，帮助读者全面理解并实践二者设计。
文章详细解读了 OpenAI Agents SDK 的新架构设计，即 Harness（可信层）与 Compute（计算层）分离模式。该架构将凭证管理与代码执行隔离，不仅解决了长时程 Agent 的安全与稳定性痛点，还实现了状态持久化、跨平台部署及简易审计，被视为企业级 Agent 开发的教科书级设计。
文章介绍了 OpenAI 在 Agents SDK 中新增的一体化沙盒支持功能。作者通过对比早期的 Structured Outputs 和自定义 Shell 工具，阐述了内置原生工具在模型分布和性能上的优势。新功能通过分离编排层与计算层，利用隔离环境安全地处理代码执行、文件操作和浏览器自动化等任务，确保 Agent 能够交付可追踪、可恢复且安全的工作成果，如 PR、迁移和数据分析报告。
