OpenAI a rendu public en version bêta l’Agents API, qui met à la disposition des développeurs le harness open source et l’infrastructure qui font fonctionner Codex. L’API permet de créer des agents prêts pour la production en définissant, en un seul appel, la tâche, le modèle, les outils et l’environnement d’exécution. OpenAI héberge et assure la maintenance du harness ; les développeurs peuvent quant à eux choisir le sandbox géré par OpenAI, leur propre infrastructure ou les environnements de leurs partenaires.
Des intégrations avec Blaxel, Cloudflare, Daytona, DigitalOcean, E2B, Modal, Oracle, Runloop et Vercel sont proposées pour l’Agents API. Pour ceux qui souhaitent démarrer rapidement, le sandbox hébergé par OpenAI présenté s’appuie sur l’infrastructure de sandbox utilisée dans Codex et ChatGPT. Dans cet environnement fourni et géré par OpenAI, les agents peuvent exécuter du code, manipuler des fichiers et produire des résultats. Le sandbox peut être configuré avec des fichiers, des packages, des capacités et des extensions.
L’API fournit un accès versionné aux capacités en même temps qu’aux versions des modèles et fait évoluer continuellement le harness avec les modèles. Lors des sessions longues, la gestion du contexte aide l’agent à poursuivre son travail en compressant automatiquement les informations précédentes lorsque le contexte approche de sa limite. Il est ainsi indiqué que les développeurs pourront créer des flux de travail s’étendant sur plusieurs fenêtres de contexte sans avoir à mettre en place leurs propres mécanismes de compression du contexte.
La fonctionnalité de recherche d’outils vise à réduire l’utilisation de tokens et les coûts en chargeant au besoin les définitions des outils nécessaires. Les appels d’outils programmatiques permettent quant à eux aux agents d’exécuter les opérations en parallèle, d’enchaîner les opérations liées et de filtrer et fusionner les résultats à l’aide de code. Agents API prend en charge des outils intégrés tels que MCP, les fonctions personnalisées et la recherche web.
L’architecture multi-agents divise les tâches complexes en parties indépendantes et les distribue en parallèle à des sous-agents. Chaque sous-agent conserve son propre contexte, tandis que l’agent principal coordonne les résultats. Cette fonctionnalité peut être utilisée dans les processus de recherche, d’analyse et de codage.
Agents API repose sur le harness Codex open source, qui gère les appels aux modèles, les outils et le contexte. OpenAI exploite et maintient le système, tandis que les développeurs peuvent examiner le code source. Le service est ouvert à tous les développeurs pendant la période bêta ; aucun frais supplémentaire n’est facturé, seuls les tokens et les outils utilisés sont facturés.
Pourquoi est-ce important
Cette ouverture vise à éviter que les développeurs aient à mettre en place dès le départ les charges opérationnelles liées à l’environnement d’exécution, à la gestion des outils et à la préservation du contexte lors des tâches longues dans les applications agentiques. Les différentes options de sandbox et les intégrations d’infrastructure permettent d’exécuter les applications dans un environnement géré par OpenAI ou sur l’infrastructure choisie par le développeur. Le caractère open source du harness Codex permet d’examiner la manière dont sont gérées les interactions avec les modèles ainsi que les outils et le contexte, tandis que le fait qu’OpenAI reste responsable de l’exploitation et de la maintenance distingue les différents modes d’utilisation. L’absence de frais supplémentaires pendant la période bêta facilite l’accès, mais le coût total dépendra des tokens et des outils utilisés ; la manière dont les coûts évolueront, notamment lors des longues sessions, des opérations parallèles et des flux multi-agents, reste une question ouverte.
Contexte
API n’est pas un nouveau nom dans les archives de FikirPilot : nous avons publié au cours des 90 derniers jours un article dans lequel ce nom est mentionné ; cet article est daté du 13 septembre 2026.
Terme : agent
Un agent d’intelligence artificielle est un logiciel qui, au lieu de produire une seule réponse, appelle des outils et exécute un travail en plusieurs étapes afin d’atteindre un objectif.