概要
- Agents API はOpenAIが管理するAPIでCodex harnessへのアクセスを提供
- セッション管理・環境構築・コンテキスト管理 はOpenAIが自動処理
- サンドボックス でのコード実行やファイル編集、MCPサーバー接続が可能
- 課金体系 はモデル/API/サンドボックスごとに標準料金適用
- 主な利用例・概念 とAPI利用手順を解説
Agents APIの概要
- Agents API は、アプリケーションから Codex harness へアクセスするためのOpenAI提供API
- OpenAI がセッション管理・オーケストレーション・コンテキスト圧縮・リカバリを担当
- アプリケーション側は ツール提供 や 実行環境選択 を担当
- Agent はサンドボックス内でコード実行・ファイル編集・MCPサーバー接続・成果物生成が可能
- モデル利用料 は選択モデルのAPI料金で課金
- OpenAIツール、 OpenAIホストサンドボックス もそれぞれ標準料金で課金
- 代表的なサンプル
- サンドボックスでディレクトリツリースクリプトの作成・実行
- サブエージェントを用いたリリースノートの比較と統合回答
- 完全なアプリケーション例
- インシデント対応エージェント：アラート調査・リカバリアクション承認依頼
- Slackボット：職場ツールと連携したリクエスト調査
- データアナリスト：SQLでデータウェアハウス質問への回答
- GitHubイシュー調査：バグ再現・調査結果共有
- ドキュメントレビュワー：ポリシースキルや専門エージェントによるレビュー
Agents APIの主要概念
- Agent ：モデル、指示、ツール、MCPサーバーの組み合わせ
- Environment ：ファイルアクセス・スキルロード・コマンド実行が可能な任意のサンドボックスやコンピューター
- Session ：タスク処理や入力応答を行うエージェントの持続的インスタンス
- Events and items ：エージェントへの入力やセッション中の出力
セッションの流れ
- OpenAIホストサンドボックス でのクイックスタート例
- セッション作成
- エージェント設定（OpenAIが環境を準備）
- タスク付与（ユーザー入力で作業開始）
- 進捗追跡（出力ストリーム/Webhooksで完了や入力要求を検知）
- 継続・誘導（同一セッションでタスク追加や誘導が可能）
- OpenAIホストセッション では、アプリケーションが入力送信・イベント受信し、OpenAIがエージェント実行・環境管理
- 環境オプション や制限事項は公式ドキュメント参照
Codex harnessの機能
- サンドボックス内での コマンド・コード実行
- 関連スキル・指示 の適用
- ツールやMCP 経由での外部データ接続
- 作業中の エージェント誘導
- 過去作業の要約 によるコンテキスト管理
- サブエージェント への作業分割・委任
- セッションの再開
API利用例と設定
- 利用前提： APIキー権限・SDKセットアップ が必要
- セッション作成時の設定例（Python SDK）
- モデル名、指示、利用ツール、マルチエージェント設定
- 環境タイプ（例：self_hosted）、ワークスペースディレクトリ、スキルディレクトリ指定
- 入力例（MCPサーバー接続方法・最新情報・推奨セットアップ要約の調査指示）
- セッションID出力で管理可能
- Agents overview でランタイム比較も参照可能
セッション管理・データ保持
- セッション状態 を保持し、会話コンテキストを再構築せずに作業継続が可能
- 不要になったセッションや成果物は 削除可能
- データレジデンシー は現時点で米国内のみ
- Zero Data Retention（ZDR）未対応 （self-hostedでもZDR非対応）
- 詳細はOpenAIプラットフォームの データコントロール 参照