OpenAI ha lanzado una API de Agentes que gestiona sesiones, orquestación, compactación de contexto y recuperación para sistemas autónomos multietapa, mientras que las aplicaciones proporcionan herramientas y eligen su entorno de ejecución. La API admite tanto sandboxes alojados en OpenAI como entornos autohospedados, con agentes capaces de ejecutar código, editar archivos, conectarse a servidores MCP y delegar trabajo a subagentes.
La API se construye alrededor de cuatro conceptos centrales: un Agent (el modelo, instrucciones, herramientas y servidores MCP), un Environment (un sandbox opcional o computadora donde el agente accede a archivos y ejecuta comandos), una Session (una instancia duradera que trabaja en tareas y responde a entrada), y Events e Items (entradas y salidas durante una sesión). Según la documentación de OpenAI, el arnés gestionado admite ejecutar comandos y código en un sandbox, aplicar habilidades e instrucciones relevantes, conectarse a datos externos a través de herramientas o MCP, dirigir el agente mientras trabaja, resumir trabajo anterior para gestionar la ventana de contexto, dividir el trabajo en subtareas y delegar a subagentes, y reanudar una sesión donde se quedó.
Un flujo de trabajo de sesión comienza creando una sesión y configurando el agente, después de lo cual OpenAI aprovisiona el entorno. El usuario luego envía una tarea, que inicia un turno de trabajo una vez que el entorno está listo. El progreso puede transmitirse o rastrearse a través de webhooks. La misma sesión puede recibir tareas adicionales o ser dirigida durante su turno actual. Con una sesión alojada en OpenAI, la aplicación envía entrada y recibe eventos mientras OpenAI ejecuta el agente y gestiona su sandbox.
La documentación de la API muestra que los agentes pueden configurarse con múltiples tipos de herramientas: llamadas de herramientas programáticas, servidores MCP (vía transporte HTTP) y búsqueda web. El modo multiagente puede habilitarse con un número máximo configurable de subagentes concurrentes. El ejemplo en la documentación utiliza gpt-6-astra como modelo y muestra que los agentes pueden recibir instrucciones para delegar tareas de investigación independientes a subagentes cuando sea útil. Los precios siguen las tasas de API del modelo seleccionado, con herramientas de OpenAI usando tasas estándar y sandboxes alojados en OpenAI usando tasas de contenedor estándar, aunque la documentación no especifica cuáles son esas tasas de contenedor.
La API retiene el estado de la sesión entre turnos, eliminando la necesidad de reconstruir el contexto de conversación entre interacciones. Las sesiones y artefactos publicados pueden eliminarse cuando ya no sean necesarios. Una restricción operativa significativa: la API de Agentes actualmente admite data residency solo en Estados Unidos y no admite Zero Data Retention. Elegir un sandbox autohospedado no hace que la API sea elegible para ZDR, lo que significa que los equipos con requisitos estrictos de data residency o retención fuera de EE.UU. no pueden usar este servicio.
Para equipos que evalúan si construir en la plataforma de OpenAI o autohospedar, la compensación es clara: OpenAI maneja la gestión de sesiones, compactación de contexto y recuperación, pero aceptas data residency solo en EE.UU. y políticas de retención estándar a cambio.