Agents 201: The Unit Shrank
文章探讨了 AI Agent 架构的演变。作者认为传统的单体 Agent 因 Token 成本过高和缺乏专业化而失效,基本单元应从“Agent”转变为更小的“Worker”。文章介绍了由 Worker、Function 和 Trigger 组成的全新编排模型,实现了更高效的模块化开发、灵活的架构模式以及安全运行时。
文章探讨了 AI Agent 架构的演变。作者认为传统的单体 Agent 因 Token 成本过高和缺乏专业化而失效,基本单元应从“Agent”转变为更小的“Worker”。文章介绍了由 Worker、Function 和 Trigger 组成的全新编排模型,实现了更高效的模块化开发、灵活的架构模式以及安全运行时。
OpenAI 于 2026 年 4 月 15 日升级 Agents SDK,核心是将 Harness 和 Sandbox 做进 SDK 并实现架构分离。新架构将 Agent Loop 托管化,解耦计算与控制逻辑,支持 100+ 模型及多云 Sandbox 环境。对比 Anthropic 的工具箱路线,OpenAI 选择了全托管方案,降低开发门槛。
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。