4月15日，OpenAI 发布 Agents SDK 重大更新，正式推出 Sandbox Agents 能力，让 AI 智能体可以在隔离的沙箱环境中安全执行代码、操作文件，并支持跨运行持久化工作状态。这是 OpenAI 在智能体基础设施领域迈出的重要一步。

从模型到系统：智能体开发的新基础设施

开发者要构建真正有用的智能体，光有强大的模型是不够的。智能体需要检查文件、运行命令、编写代码，并在多个步骤之间保持工作状态。

现有的解决方案各有取舍：模型无关框架灵活但无法充分利用前沿模型能力；模型提供商 SDK 贴近模型但缺乏足够的执行层可见性；托管智能体 API 简化了部署但限制了运行位置和数据访问方式。

OpenAI 此次更新正是为了解决这些痛点，提供一套开箱即用但足够灵活的智能体执行基础设施。

Sandbox Agents 的核心能力

Sandbox Agents 在原有 Agents SDK 基础上新增了多个关键功能：

沙箱执行环境：智能体可以在隔离的计算环境中安全运行，拥有完成任务所需的文件、工具和依赖。原生支持 Blaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Runloop 和 Vercel 等多家沙箱提供商。

Manifest 工作区抽象：开发者可以通过 Manifest 描述智能体的工作区，包括挂载本地文件、定义输出目录、引入 AWS S3、Google Cloud Storage、Azure Blob Storage 和 Cloudflare R2 等云存储数据。

沙箱记忆：让后续运行能够学习前次运行的经验，通过渐进式披露机制，智能体可以在需要时深入搜索更详细的执行摘要。

快照与恢复：当沙箱容器失败或过期时，可以从最后一个检查点恢复并继续执行，实现持久化运行。

对开发者的实际意义

这次更新解决了智能体从原型到生产过程中的几个关键问题：

安全性：将凭证与模型生成代码执行环境分离，有效防范提示注入和数据泄露风险。

可靠性：外部化的智能体状态意味着丢失沙箱容器不等于丢失运行进度。

可扩展性：智能体运行可以使用一个或多个沙箱，仅在需要时调用，将子智能体路由到隔离环境，或跨容器并行化工作以加速执行。

如何开始使用

Sandbox Agents 已正式发布，通过 OpenAI API 向所有客户开放，采用标准 API 定价（基于 token 和工具使用量）。目前 Python 版本首发，TypeScript 支持计划在未来推出。

开发者可以访问 [OpenAI 官方文档](https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents) 或 [GitHub 仓库](https://github.com/openai/openai-agents-python) 开始使用。

总结

Sandbox Agents 的推出，标志着 OpenAI 正在为智能体开发构建更完善的基础设施层。开发者可以更专注于业务逻辑和应用场景，而非底层运维和安全配置。对于正在探索智能体应用的企业和开发者来说，这是一个值得关注的更新。

---

*信息来源：OpenAI 官方博客、GitHub Release*