# OpenAI Agents SDK 把 harness 和 sandbox 做进 SDK，和 Anthropic 路线相反
**作者**: Jason Zhu
**日期**: 2026-04-17T04:08:51.000Z
**来源**: [https://x.com/GoSailGlobal/status/2044991453496254668](https://x.com/GoSailGlobal/status/2044991453496254668)
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OpenAI 在 2026 年 4 月 15 日给 Agents SDK 做了一次大升级，核心是把 harness 和 sandbox 这两件事做进了 SDK。过去开发 agent 要自己 wire agent loop、自己维护 tool integration、自己处理 retry 和 state，现在这些全由 SDK 托管。Anthropic Claude Agent SDK 走的路线刚好是对立的方向
## 从自己造轮子到 SDK 托管全流程
OpenAI 官方用一张对比图把这次升级的核心价值说清楚了。左边是传统做法，开发者要自己搭建 Agent Loop（接收请求、路由到模型、调用工具、更新上下文、生成响应），还要自己集成 Web Search、File Search、MCP、Code Interpreter、Skills、Remote MCP 等一堆工具，最后还要自己写 Message Handling、Model Interface、Tool Manager、Context Management 这些组件
右边是用 Agents SDK 的效果。Agent Loop 由 SDK 处理，Built-in Tools 一个 SDK 连接所有工具，Key Components 全部预置。开发者只需要关注业务逻辑本身。OpenAI 在图里用了一条警告横幅："Retries, auth, state, and edge cases are on you"（重试、认证、状态和边界情况都归你管），这一行直接点出了传统做法的痛点
更关键的是 SDK 支持 100+ 非 OpenAI 模型，只要暴露 Chat Completions 兼容端点就能接入。这不是绑死 OpenAI 自家模型的封闭工具链
## Harness 架构的根本性重构
这次升级里最技术性的改动是 harness 和 compute 的分离。OpenAI 给出了 before/after 对比图，能直观看出架构演进
左边的 "Harness in compute" 是传统设计：Server/Agent Harness 把编码 agent 作为工具启动，直接扔进 Sandbox 里执行。Harness、Agent Loop、MCPs/Tools 全部挤在 Sandbox 内部。Filesystem 和外部数据访问都要经过 Gateway Service 拦截，防止编码 sandbox 执行不可信的 HTTP 请求。整个设计的问题在于：harness 和 compute 耦合在一起，一旦 sandbox 崩溃，整个 agent 状态就丢了
右边的 "Harness separate from compute" 才是新架构。HARNESS（包含 AGENT LOOP 和 MCPS/TOOLS）被抽到 Sandbox 外部，可以跑在任何地方（Temporal、AWS、Azure）。Sandbox 变成纯执行环境，集成了 OpenAI、E2B、Daytona、Cloudflare、Vercel、Modal、Runloop、Blaxel 等多家提供商。Filesystem 支持本地挂载或 AWS S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storage 这些云存储
分离后的好处很明显。Secrets 由 Server 管理，不会进入模型生成的执行环境，安全边界更清晰。Server 可以从可信环境访问数据库和 Web，编码 sandbox 只负责执行 shell 命令、grep 文件、写代码这些计算任务。Harness 崩溃重启不影响 Sandbox 里的执行状态，通过内置的 snapshotting 和 rehydration 实现长时任务的状态恢复
## Sandbox 原生集成 7 家提供商
sandbox 执行没有走 OpenAI 自建一套的路线，直接把 7 家云服务商接进来让开发者自选。Blaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Runloop、Vercel 都在首批集成名单里。开发者可以继续用自己的 sandbox 基础设施，也可以直接用这些托管方案
配套推出的 Manifest 抽象是个关键设计。它让 sandbox 环境变成可移植的，开发者可以声明要挂载的本地文件、输出目录、连接的云存储，然后换一家 sandbox 提供商也不用改代码。这种抽象层对企业很重要，因为合规和成本会让企业在不同云之间切换
## Subagents 和 Code Mode 即将推出
OpenAI 还预告了两个新能力：subagents 和 code mode，两个都会同时支持 Python 和 TypeScript
Subagents 让编排 agent 可以 spawn 专用的子 agent，实现模块化、可并行的任务分解。传统做法是在一个 agent 内部处理所有事情，subagents 允许把不同专长拆开，比如一个子 agent 专门做网页抓取，另一个专门做数据清洗，主 agent 负责协调
Code Mode 给 agent 加了专业的代码执行和生成能力，让开发者能在 SDK 里直接构建 coding agent。这是把 Codex 这种产品级能力下沉到 SDK 层面
## 工具集成：MCP + Skills + AGENTS.md + apply_patch
新 harness 对工具集成做了统一。Model Context Protocol（MCP）负责工具调用的标准化协议，这个是 Anthropic 提出的开放标准，现在 OpenAI 也全面采纳。Skills 负责渐进式披露，agent 不需要一次性加载所有工具，而是按需调用
AGENTS.md 是自定义指令的载体，类似 CLAUDE.md 的概念，开发者把项目特定规则写进这个文件，agent 启动时自动加载。apply_patch 工具专门做文件修改，shell 工具做代码执行
这套组合直接对标 Claude Code 的工具链。Anthropic 这边是 CLAUDE.md + Skills + Tools，OpenAI 这边是 AGENTS.md + Skills + apply_patch。两家在 agent 工具链的设计哲学上正在快速收敛
## 和 Anthropic 走了完全相反的路
OpenAI 这次升级和 Anthropic 10 月发布的 Claude Agent SDK 路线差别很大。Anthropic 把 Claude Code 的核心能力抽出来做成 SDK，让开发者自己组装 agent loop，思路是"给你工具箱你自己搭"。OpenAI 这次相反，把 agent loop 做进 SDK，开发者只管配置不管实现，思路是"SDK 帮你搭好你只管用"
这两种路线没有优劣之分，适用场景不同。想要深度定制、对 agent 执行过程有完全控制的开发者，Anthropic 的路线更合适。想要快速上手、不想操心底层架构的企业团队，OpenAI 的新 SDK 更省心
Python SDK 已经可用，TypeScript 支持稍后推出。定价按标准 API token 和工具使用量计费，没有额外的 harness 费用
原文链接：openai.com/index/the-next-evolution-of-the-agents-sdk/
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