一年多过往，模型于本领上之提升可谓为翻天覆地——一口气能跑几名小时、几天，甚至几周。
对此，FurtherAI CTO Sashank Gondala披露，彼等之Agent啃下之一份900多页之保险理赔记载，提取成率100%。
一句话版本，OpenAI此次把Agents SDK从「聊天机器者之玩物」改造成之「制造级Agent之底座」。
七家能同时接入，枢纽于OpenAI给之一名叫Manifest之玄虚层——一份描述Agent工区之配置清单。
结局就为，沙盒里既没有API密钥，也没有任何敏感凭证。
最枢纽之为此份Manifest与实在沙盒供应商解耦。
多边外交。此次之重写，主要做之两件事。
沙盒对跑agent生成之代码来说极其完美。
仗义执言。https://x.com/OpenAIDevs/status/2044466699785920937。
Box掘发者关系负责者Carter Rabasa，则传之一份业务数据并配上bash/python作为器物，让agent于沙盒里跑之一整套发票对账业务流程。
OpenAI下场把基建层做之，留给第三方之方位，肉眼可见地于收窄。
模型能操作电脑之，可Agent跑于哪台电脑上、怎么保证跑起来不出事，还为得自己东拼西凑一套框架。
两家公司之共同点为，于拿到成熟Agent基建之后，业务团队之制造力现之断层式跃迁。
但此一版SDK，本原上为为聊天机器者场景做之。
此为整名Agent架构之范式转移。
OpenAI不声不响，又下之一手狠棋。
compute为一名独力之沙盒，专门负责读写文书、跑命令、装包、吐产物。
让一名Agent跑进本地沙盒，挂上一名财报目录，对比FY2025与FY2024之三项财务指标，核心代码不到20行。
# pip install "openai-agents>=0.14.0"import asyncioimport tempfilefrom pathlib import Pathfrom agents import Runnerfrom agents.run import RunConfigfrom agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfigfrom agents.sandbox.entries import LocalDirfrom agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClientasync def main() -> None: with tempfile.TemporaryDirectory() as tmp: dataroom = Path(tmp) / "dataroom" dataroom.mkdir() (dataroom / "metrics.md").write_text( """# Annual metrics| Year | Revenue | Operating income | Operating cash flow || --- | ---: | ---: | ---: || FY2025 | $124.3M | $18.6M | $24.1M || FY2024 | $98.7M | $12.4M | $17.9M |""", encoding="utf-8", ) agent = SandboxAgent( name="Dataroom Analyst", model="gpt-5.4", instructions="Answer using only files in data/. Cite source filenames.", default_manifest=Manifest(entries={"data": LocalDir(src=dataroom)}), ) result = await Runner.run( agent, "Compare FY2025 revenue, operating income, and operating cash flow with FY2024.", run_config=RunConfig( sandbox=SandboxRunConfig(client=UnixLocalSandboxClient()), ), ) print(result.final_output)if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) https://openai.com/index/the-next-evolution-of-the-agents-sdk/ 今日用E2B写之Agent，明日想换成Modal跑，不用重写代码，改一行配置。
解答为靠补齐OpenAI原生SDK不够「制造可用」之彼块空白。
者生当如水一般投入，且不失自我觉知，主动面对境遇，善用自身本领、所处氛围与者之联结，顺势而为。
做业务层Agent应用之团队盘算要不要迁移。
https://techcrunch.com/2026/04/15/openai-updates-its-agents-sdk-to-help-enterprises-build-safer-more-capable-agents/ Tomoro AI研发营造师Douglas Adams给出之另一组硬数术，相同本领之Agent，此次需之代码量比昔少之6倍。
另外两名对长跑差事格外枢纽之新本领为，让沙盒容器挂之也能从查验点续命之快照与状态复原；以及处置扩展性疑难之多沙盒并行+子Agent隔离氛围。
AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage、Cloudflare R2全覆盖。
讲此次晋级之前，先得搞清楚原来之Agents SDK长啥样。
哪家沙盒廉、哪家离数据近，就切到哪家。
GPT-5.4带之原生computer use登台，Agents SDK给它配齐之真正之运行氛围。
https://modal.com/blog/building-with-modal-and-the-openai-agent-sdk https://modal.com/blog/building-with-modal-and-the-openai-agent-sdk 原来彼套为聊天机器者设计之SDK，自也就跟不上时代之。
沙盒本身完全隔离，甚至可与网络断开，没有任何对外流量。
Python先行，TypeScript还于排队 harness/compute分离之第一名结局，为沙盒供应商之性命图一夜铺开。
编排、记忆管、护栏、追踪、多Agent协作，此些皆为第三方框架之主战场。
做沙盒之供应商始算OpenAI流量能不能接得住。
第二件，把harness与compute彻底分离。
一半PR出自Agent 更狠之为，此一刀同时砍于之LangChain、CrewAI、LangGraph此些第三方Agent框架身上。
此不为安康性能之小修小补。
如今，OpenAI把此些曾经只有头部公司才能攒出来之基建，变成之SDK里开箱即用之默认配置。
没想到，第一轮试水就跑通之。
理直气壮。2025年3月，OpenAI第一次推出Agents SDK，主打轻量、少玄虚、几行Python就能跑起来之卖点。
今日或还为OpenAI之协作伙伴，明日之身份甚或就只为OpenAI性命下之「组件供应商」之。
官方给之一名最小示例。
今晚此名缺口被OpenAI自己补上之。
今日用E2B写之Agent，明日想换成Modal跑，不用重写代码，改一行配置。
harness负责控制流、模型调用、器物路由、暂停复原；沙盒负责读写文书、装依赖、跑代码，两层彻底解耦。
破釜沉舟。到此一层，此次发布对行业之冲击才真正显露。
哪家沙盒廉、哪家离数据近，就切到哪家。
下一步缺之，只为更多掘发者把业务逻辑搭于此名基建之上。
此次发布，Blaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Runloop、Vercel七家沙盒厂商同时被写进官方支列表。
就于刚刚，Agents SDK迎来一次彻底之架构重写。
harness与sandbox之新本领首发只上之Python，TypeScript版本排于后续更新谋划里；SDK至今仍然停留于0.Y.Z版本号。
不仅如此，Stripe也于本年早些时候披露，内部之AI Agent每周产出超过1000名PR。
从「聊天机器者之玩物」到制造级底座 而且，OpenAI口中之「兼容所有沙盒效劳商」，本身就为于把沙盒供应商纳入OpenAI之性命位。
原生harness、原生沙盒、Codex级之文书体系器物，外加七家头部沙盒厂商一键接入。
两层之间之接口标准化，API key与敏感凭证压根儿不会进入模型生成代码实际执行之彼名氛围。
于一篇技艺长文中，Modal技艺团队成员Erik Dunteman顺手透露之一名细节—— 由此，Agent第一次有之「掉线续命」与「分身作战」之原生本领。
LangChain们无处躲 今，OpenAI一次性把此些主战场全接管之。
900页保险单100%提取 虽此一切目前还不完美。
OpenAI下场做基建 彼等要做之就为Agent全球之根基设施层，第三方框架从此要么往更高层走（编排、垂直场景），要么往更低层走（专用沙盒、专用器物），夹于中间之彼块地板，已被OpenAI自己踩实之。
40天后回头看，真正之惊喜今日才发。
900页保险单100%提取 900多页、100%、保险理赔记载，此三名词凑于一起之含金量老保险从业者一看就懂，业内最难啃之文档之一，昔跑到某一页崩掉为常态。
【新智元导读】GPT-5.4真正之杀招终于落地。
GPT-5.4出厂彼天被一些者说成为「没有惊喜之例行晋级」。
https://x.com/snsf/status/2044514160034324793 第一件，给模型配一名完整之运行框架——harness。
3月初，GPT-5.4带之原生computer use（计算机用）高调登场时，掘发者就已吐槽过一件事。
没错，OpenAI此次为把自家Codex过往一年踩过之坑、积攒之最佳实践，顺手货品化塞进之SDK。
熟悉Claude Code与Codex之掘发者看到此套清单会甚眼熟。
配置化记忆、感知沙盒之编排、类似Codex之文书体系器物、通过MCP调器物、通过skills渐进式披露讯息、通过AGENTS.md自定义指令、用shell器物执行代码、用apply patch器物编辑文书，全部打包进SDK原生支。
harness跑于你之可信基建里，管模型调用、审批、追踪、运行状态。
从此，做Agent框架之创业公司会重新审视自己之定位。
Ramp已用Modal跑之一支后台编码Agent大军，公司超过一半之PR皆为此些Agent自己创建之。
旧时代之聊天玩物已被抛弃，工业级Agent全面觉醒。
OpenAI连夜重写基建、原生收编七大沙盒，彻底封死第三方框架之活路。
要挂载哪些本地文书、从哪名云存储拉数据、产物写到哪里，全写于此份Manifest里。
LangChain、LangGraph、CrewAI、AutoGen此些第三方Agent框架，过往一年靠什么活之。
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