OpenAI 宣布 Agents API 进入公测，将支撑 Codex 的同一套 harness 和基础设施通过 API 开放给开发者。文章提出 Agent ≈ Model + Harness 的简化框架，解释了 Harness 如何组织上下文、工具调用、Session 状态和子 Agent，使模型能够持续执行长任务。文章以老项目依赖升级为例，说明长任务并非让模型持续思考，而是通过工具调用循环、留下可复用的工作产物来推进。同时强调工具权限应按任务开放、子 Agent 适合并行独立工作、验收标准应写入任务目标。Codex 是现成的 Agent 工作环境，而 Agents API 让开发者把这种能力接入自己的产品。
作者对 OpenAI 发布的 Agents API 公测版进行了端到端实测，通过两次 POST /v1/agents/sessions 调用，体验了托管沙箱中的文件读写和 Skill 任务执行。文章介绍了 Agents API 开放的 Codex 背后托管 Agent Harness 的能力，以及 Agent 的三个层次（模型与 Harness、沙箱执行环境、工具与工作流），并详细记录了 Session 创建、SSE 事件流、Agent 在沙箱中的真实执行过程，包括命令失败后的自主恢复、CSV 数据校验与 JSON 输出，以及通过 Artifacts API 取回任务产物的完整流程。
作者分享参加外滩大会的见闻，重点记录了关于 Agent 上下文管理和记忆的讨论。文章提到 OpenAI 新发布的 Agents API 把 Codex 背后的 Harness 做成托管 API，并围绕"记忆是新时代的个人网盘"的观点，畅想云端记忆、跨设备共享和知识交接的可能性。作者还引出圆桌上"妈生感"的有趣概念，期待 AI 通过记忆积累与自进化形成默契，强调验证、纠正和用户掌控权的重要性，最后期待 AI 的主动性与分寸感。
OpenAI正式发布Agents API，将Codex背后的Agent Harness能力以API形式开放。开发者只需定义任务、模型、工具和执行环境，Agent Loop、上下文管理、工具调用、多Agent协作和沙箱等均可交由OpenAI处理。该API支持长任务自动压缩恢复、原生MCP与Web Search、Sub-Agent并行、Linux Sandbox及私有环境接入。作者认为这标志着模型正从产品变为组件，Harness等通用能力正被云厂商基础设施化，Agent创业需向业务、数据和Workflow上移。
