A OpenAI lançou uma API de Agentes que gerencia sessões, orquestração, compactação de contexto e recuperação para sistemas autônomos multi-etapas, enquanto aplicações fornecem ferramentas e escolhem seu ambiente de execução. A API suporta tanto sandboxes hospedados pela OpenAI quanto ambientes auto-hospedados, com agentes capazes de executar código, editar arquivos, conectar-se a servidores MCP e delegar trabalho a subagentes.
A API é construída em torno de quatro conceitos principais: um Agent (o modelo, instruções, ferramentas e servidores MCP), um Environment (um sandbox opcional ou computador onde o agente acessa arquivos e executa comandos), uma Session (uma instância durável que trabalha em tarefas e responde a entrada) e Events and Items (entradas e saídas durante uma sessão). De acordo com a documentação da OpenAI, o harness gerenciado suporta executar comandos e código em um sandbox, aplicar habilidades e instruções relevantes, conectar-se a dados externos por meio de ferramentas ou MCP, orientar o agente enquanto funciona, resumir trabalho anterior para gerenciar a janela de contexto, dividir trabalho em subtarefas e delegar a subagentes, e retomar uma sessão de onde parou.
Um fluxo de trabalho de sessão começa criando uma sessão e configurando o agente, após o qual a OpenAI provisiona o ambiente. O usuário então envia uma tarefa, que inicia um turno de trabalho assim que o ambiente está pronto. O progresso pode ser transmitido ou rastreado via webhooks. A mesma sessão pode receber tarefas adicionais ou ser orientada durante seu turno atual. Com uma sessão hospedada pela OpenAI, a aplicação envia entrada e recebe eventos enquanto a OpenAI executa o agente e gerencia seu sandbox.
A documentação da API mostra que agentes podem ser configurados com múltiplos tipos de ferramentas: chamada de ferramentas programáticas, servidores MCP (via transporte HTTP) e busca na web. O modo multi-agente pode ser ativado com um número máximo configurável de subagentes simultâneos. O exemplo na documentação usa gpt-6-astra como modelo e mostra que agentes podem receber instruções para delegar tarefas de pesquisa independente a subagentes quando útil. O preço segue as taxas da API do modelo selecionado, com ferramentas da OpenAI usando taxas padrão e sandboxes hospedados pela OpenAI usando taxas padrão de container, embora a documentação não especifique quais são essas taxas de container.
A API retém o estado da sessão entre turnos, eliminando a necessidade de reconstruir o contexto de conversa entre interações. Sessões e artefatos publicados podem ser deletados quando não forem mais necessários. Uma restrição operacional significativa: a API de Agentes atualmente suporta residência de dados apenas nos Estados Unidos e não suporta Zero Data Retention. Escolher um sandbox auto-hospedado não torna a API elegível para ZDR, o que significa que equipes com requisitos rigorosos de residência ou retenção de dados fora dos EUA não podem usar este serviço.
Para equipes avaliando se devem construir na plataforma da OpenAI ou auto-hospedar, a troca é clara: a OpenAI gerencia gerenciamento de sessão, compactação de contexto e recuperação, mas você aceita residência de dados apenas nos EUA e políticas de retenção padrão em troca.