OpenAI 最新升级的 Agents SDK，为开发者提供了一个强大的工具，帮助他们在受控沙箱环境中构建具备文件检查、命令执行、代码编辑及任务处理能力的智能 Agent。此次更新为 OpenAI 模型提供了标准化基础设施，包括让 Agent 能够操作计算机文件与工具的模型原生框架，以及保障任务安全执行的原生沙箱环境。

OpenAI Agents SDK 框架

框架架构创新

当开发团队从原型开发转向生产环境时，现有的系统往往面临诸多局限性。模型无关框架虽提供灵活性，却常导致无法充分利用前沿模型能力；模型供应商 SDK 虽紧贴模型特性，却会限制框架可见度；托管 Agent API 虽简化部署，却对 Agent 运行位置和敏感数据访问施加严格限制。

律商联讯首席 AI 官 Min Chen 表示：“OpenAI Agents SDK 通过内置安全措施的统一框架，以及安全隔离的数据处理和代码执行环境，实现了复杂法律文件起草与工作流构建。这让团队能专注于开发高价值、长期运行的法律 Agent，而非从零搭建基础设施。”

升级后的框架显著扩展了 Agent 处理文档、文件和系统的能力，包含可配置内存、沙箱感知编排、类似 Codex 的文件系统工具，以及与常见 Agent 系统原语的标准化集成。公司说明称：“这些原语包括通过 MCP 使用工具、借助 skills 实现渐进式披露、通过 AGENTS.md 定制指令、使用 shell 工具执行代码、运用 apply_patch 工具编辑文件等功能。”

该框架大幅缩短基础设施搭建时间，让开发者聚焦领域逻辑开发。未来还将持续扩展更多 Agent 模式与原语。其设计充分匹配模型执行与性能特征，确保 Agent 贴近模型原生运行模式，显著提升跨工具系统长期运行的可靠性和协同任务效率。

Building agentic AI applications with OpenAI Agents SDK

沙箱执行环境

新版 Agents SDK 内置沙箱执行功能，Agent 可在具备文件访问、工具调用及依赖项支持的受控环境中安全运行。该执行层彻底免除开发者自建环境的负担，支持使用自有沙箱，或选择 Blaxel、Cloudflare、Daytona 等七家厂商的预置方案。

公司技术说明指出：“为实现跨供应商环境的可移植性，SDK 引入了用于描述 Agent 工作空间的 Manifest 抽象层。开发者可挂载本地文件、定义输出目录，并连接 AWS S3、谷歌云存储等主流存储服务。”该 SDK 提供统一的环境定义方式，为模型构建包含明确输入输出及组织结构的可预测工作空间。

🤖 Understanding Agentic Systems and the Importance of Sandboxing | by Senthil Sivaramakrishnan | Medium

安全可靠与扩展能力

Agent 系统从设计之初即考虑提示注入和数据渗出风险，通过框架与计算层分离，确保凭证不会进入模型生成的执行环境。外部化 Agent 状态保障沙箱容器崩溃后任务仍能持续运行——SDK 通过内置快照与状态恢复机制，在新容器中从最后检查点继续执行。

Agent 运行支持单沙箱或多沙箱模式，可按需调用沙箱实例，将子 Agent 路由至隔离环境，还能跨容器并行执行任务，显著加速处理速度。