OpenAI Agents API: harness Codexa jako usługa
OpenAI Agents API to harness Codexa sprzedawany jako usługa. OpenAI prowadzi za Ciebie sesje, orkiestrację i kontekst, a po awarii wznawia pracę agenta. Ty dajesz narzędzia i wybierasz, gdzie agent uruchamia kod. Publiczna beta ruszyła 10 września, a DevDay dodał computer use. Firma z UE powinna jednak zacząć od jednego zdania z dokumentacji: dane tylko w USA, bez Zero Data Retention.
W zapowiedziach z DevDay 2026 Agents API pojawiło się z nową funkcją. Sam produkt ma już jednak prawie trzy tygodnie. Rozkładam je tu na dwie części: co harness robi za Ciebie i co dalej zostaje na Twojej głowie. Jeszcze go nie uruchamiałem, więc piszę na podstawie dokumentacji OpenAI i AWS.
Modele, Codex i ChatGPT dla firm opisuję w osobnych tekstach serii, a całość zbiera przegląd wszystkich zapowiedzi z DevDay 2026 w jednym miejscu.
Czym jest OpenAI Agents API?
Dokumentacja definiuje je krótko: Twoja aplikacja dostaje harness Codexa przez API, którym zarządza OpenAI. Harness to wszystko, co otacza model. Pętla, która woła model i narzędzia, do tego kontekst i sesja. OpenAI hostuje tę instancję Codexa i to w niej żyje sesja Twojego agenta. Ty dajesz mu narzędzia i decydujesz, gdzie pracuje.
Do wyboru masz trzy tryby środowiska. W trybie none agent nie ma komputera, więc nie ma też Basha ani plików. W trybie openai_hosted sandbox tworzy i utrzymuje OpenAI. W trybie self_hosted Twój kod sam uruchamia środowisko i łączy je z sesją, a może to być laptop, kontener Docker albo funkcja AWS Lambda. Sandbox dają też partnerzy OpenAI, na przykład Cloudflare, E2B, Modal i Vercel.
Co harness robi teraz za Ciebie?
Agent uruchamia polecenia i kod w sandboxie. Stosuje skills i instrukcje, a do danych sięga przez narzędzia albo serwery MCP. Możesz go poprawić w trakcie pracy. Gdy kontekst się zapełnia, streszcza to, co już zrobił. Dzieli zadanie na części, oddaje je subagentom i wraca do sesji tam, gdzie przerwał.
Każdy z tych punktów to dziś kod, który ktoś u Ciebie musi utrzymać. Najwięcej nerwów kosztuje zwykle awaria w połowie zadania, bo wtedy ktoś odtwarza stan agenta ręcznie. Tu robi to OpenAI. Z serwerem MCP łączy się infrastruktura OpenAI albo Twoje środowisko, a serwer możesz też uruchomić w sandboxie jako proces stdio. Stałe hasła i klucze trzymasz w vaultach.
Subagentów włączasz jednym polem w konfiguracji. Domyślnie naraz działa ich najwyżej sześciu, nie licząc koordynatora, i wszyscy dzielą pliki jednego środowiska. Nie obsługują jednak function tools, więc Twoje funkcje wywoła tylko główny agent. Zanim to włączysz, sprawdź, kiedy podział pracy między kilku agentów się opłaca, a kiedy mnoży źródła błędów.
Computer use: co doszło 29 września?
Agent dostaje przeglądarkę, która działa w środowisku OpenAI. Dodajesz mu narzędzie computer_use, wybierasz sandbox OpenAI i włączasz w nim pulpit. Od tej chwili agent może pracować na stronach w tej przeglądarce.
Najwięcej uwagi wymagają zgody. Zanim agent wejdzie na nowy origin, przeglądarka pyta o to użytkownika, i to także przy stronach publicznych. Sam dostęp do sieci niczego tu nie zatwierdza. Zgoda na origin nie wymusza jednak potwierdzenia każdej akcji. Gdy agent ma dostęp do panelu sklepu, API samo go nie zatrzyma, zanim kliknie „Zamów”. Tę bramkę musisz zbudować sam.
Logowanie obsługuje Twoja aplikacja i poprosić o nie może tylko główny agent. Działa e-mail, hasło i kod weryfikacyjny, ale passkey i kod QR już nie. To, co wpiszesz, nie trafia do modelu ani do historii sesji. Recap OpenAI wymienia przy computer use plany Pro 500 i Enterprise. Czytam to jako warunek dla Codexa i ChatGPT Work.
Co zostaje po Twojej stronie i w co się wiążesz?
Harness zdejmuje z Ciebie infrastrukturę, ale decyzje zostają przy Tobie. To Ty ustalasz, z jakich narzędzi agent korzysta, na które strony wchodzi i kiedy musi zapytać człowieka. Testy, które pokażą, czy robi to dobrze, też piszesz sam.
OpenAI cytuje w poście startowym klientów, na przykład SafetyKit z kosztem sprawy niższym o 60%. To liczby od klientów, które opublikował dostawca. Ile to da u Ciebie, pokaże dopiero Twój zestaw testów na Twoich danych. Monitoring też jest Twój. API wysyła webhooki sesji i eksportuje ślady w formacie OTLP, a Ty decydujesz, co ma podnieść alarm.
Zostaje uzależnienie. Sesje, ich konfiguracja i historia żyją po stronie OpenAI. Pętla to Codex, a model rozliczasz według stawek API OpenAI. Kod harnessu jest publiczny w repozytorium openai/codex, ale usługę prowadzi jeden dostawca. Rozpisałem już pięć warstw integracji, od formatu narzędzi po telemetrię, które przepisujesz przy zmianie dostawcy. Agents API dodaje szóstą: stan sesji.
Ile kosztuje Agents API?
Za samo API OpenAI nic nie dolicza. Płacisz za tokeny według stawek modelu, który wybierzesz. Narzędzia OpenAI kosztują tyle co zwykle, a sandbox od OpenAI liczy się jak kontener.
Ile to jest? Najmniejszy kontener, 1 GB, kosztuje 0,03 USD za 20 minut. Domyślny sandbox ma 2 vCPU i 4 GB, więc za te same 20 minut zapłacisz 0,12 USD. Największy, 16 GB, kosztuje 0,48 USD. Kwalifikujące się sesje OpenAI liczy co minutę, z minimum pięciu minut. Za przeglądarkę osobnej stawki nie podaje. Na dziś widzisz więc tylko tokeny i to, jak długo działa kontener.
Czy firma z UE może użyć Agents API?
Dokumentacja mówi to wprost. Agents API obsługuje rezydencję danych tylko w Stanach Zjednoczonych i nie obsługuje Zero Data Retention. Konfiguracja agenta i historia sesji leżą więc u OpenAI, w USA, i nie włączysz trybu, w którym OpenAI ich nie przechowuje. Własny sandbox tego nie zmienia, bo sesję i tak prowadzi harness OpenAI.
Dla części polskich firm to zamyka temat. Jeśli umowa powierzenia, polityka bezpieczeństwa albo klient z branży regulowanej wymaga danych w UE lub zerowej retencji, Agents API dziś odpada. Zostaje własny harness na zwykłym API. Jego region Europe (EOG i Szwajcaria) obsługuje GPT-6.1 Sol, GPT-6 Sol i GPT-6 Luna. Najpierw jednak OpenAI musi zatwierdzić Twoją firmę do kontroli monitoringu nadużyć, a Ty podpisujesz aneks o retencji. Stawki rosną wtedy o 10%. Tak czy inaczej, zanim wyślesz dane osobowe, pokaż to zdanie z dokumentacji inspektorowi ochrony danych.
Projektujesz albo wdrażasz agentów u klientów? W naszym kolektywie konsultantów AI przygotujesz się do certyfikacji partnerskich dostawców AI i będziesz uczyć się z innymi. Gdy pojawi się pasujące zlecenie, możemy zaprosić Cię do projektu.
Czym jest Decisions API?
W Decisions API model GPT-6 Luna odpowiada na pytania, które sam definiujesz, i wybiera odpowiedź z zamkniętej listy. Kontekst podajesz tekstem albo obrazem. Wynik ma Ci pomóc sklasyfikować treść, skierować zapytanie albo wybrać kolejny krok agenta.
Na razie to limited preview, a szerszy start OpenAI zapowiada na najbliższe dni. Nie ma jeszcze dokumentacji ani cennika. Według OpenAI zadanie zajmuje tu 150 ms, a przez zwykłe API GPT-6 Luna 1,6 s. Wykres nie mówi, jak to zmierzono, więc traktuję te liczby jako deklarację dostawcy.
Wybór z zamkniętej listy to stary wzorzec. Gdy masz trzy kategorie i tysiąc oznaczonych przykładów, często wystarczy mały model, którego wywołanie po treningu kosztuje grosze. Zanim zapłacisz za Decisions API, sprawdź, kiedy klasyfikator wytrenowany na własnych etykietach wygrywa z modelem językowym.
Bedrock Managed Agents: harness OpenAI w AWS
Pełna nazwa brzmi Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI. AWS ogłosił ją 28 kwietnia 2026 jako limited preview i wciąż oznacza jako Preview. Na DevDay OpenAI opisało ją jako rdzeń Agents API, który dopasowano do AWS.
Harness OpenAI i model działają tu w Amazon Bedrock. Polecenia i narzędzia uruchamia AgentCore Runtime albo Twoja infrastruktura, a dostęp dajesz przez AWS IAM. AWS pisze, że runtime agenta i inferencja zostają w AWS. OpenAI pisze, że agenci działają w całości w AWS, a po szczegóły odsyła do zasad AWS dla sesji, plików i logów.
Czy da się to uruchomić w UE? Nie znalazłem tego w materiałach AWS. Samouczek pokazuje tylko us-east-1, a sesja działa tam, gdzie stoi runtime. Cennika też nie ma, a samouczek wymienia opłaty za Runtime, CodeBuild i wywołania modelu. Bedrock pasuje więc firmie, która już pracuje w AWS i chce trzymać agenta na swoim koncie.
The Agentic Architect
Praktyczne wzorce, case studies i nowinki o AI. Zero spamu, raz w tygodniu.
Dostaniesz jednego maila z prośbą o potwierdzenie. Wypiszesz się jednym kliknięciem. Polityka prywatności
Agents API, własny harness czy Bedrock?
OpenAI porównuje te trzy warstwy wprost. Agents API wymaga najmniej pracy przy integracji. Agents SDK trzyma pętlę w Twojej aplikacji. Responses API wymaga najwięcej pracy. Tak wybieram między tymi drogami.
| Droga | Wybierz, gdy | Uważaj na |
|---|---|---|
| Agents API | Chcesz szybko dać klientowi agenta z sandboxem, subagentami i przeglądarką. Dane mogą leżeć w USA, a ZDR nie jest wymagane. | Publiczna beta. Dane tylko w USA, bez ZDR. Sesje i historia u OpenAI. |
| Własny harness (Agents SDK, Responses API lub inny) | Wymogi dotyczące danych wykluczają Agents API albo chcesz sam sterować pętlą i wyborem modelu. | Sesje, kontekst i powrót po awarii piszesz i utrzymujesz sam. Region UE w API OpenAI wymaga zgody OpenAI i dopłaty 10%. |
| Bedrock Managed Agents | Firma pracuje w AWS i chce harnessu OpenAI z runtime'em i inferencją w AWS oraz dostępem przez IAM. | Preview. W samouczku tylko us-east-1. Brak cennika samej usługi. |
Ten sam harness pracuje w Codexie. Chcesz zobaczyć go w akcji przed pisaniem integracji? Zacznij od Codexa w chmurze, gdzie zadania startują ze wspólnego dla zespołu środowiska.
Na ten tydzień mam dla Ciebie jedno zadanie. Weź agenta, którego dziś utrzymujesz sam, i wypisz, ile kodu idzie w nim na sesje, kontekst, awarie i subagentów. Potem zapytaj inspektora ochrony danych, czy te dane mogą trafić do USA bez ZDR. Jeśli tak, masz kandydata na pilotaż. Jeśli nie, zostań przy swoim harnessie.
Źródła i data sprawdzenia
- OpenAI: ogłoszenie Agents API w publicznej becie
- OpenAI: przegląd Agents API, ceny i rezydencja danych
- OpenAI: computer use w Agents API
- OpenAI: rezydencja i retencja danych w API
- OpenAI: podsumowanie DevDay 2026
- AWS: Amazon Bedrock Managed Agents, powered by OpenAI
Stan na 29 września 2026.
Najczęstsze pytania
Czym jest OpenAI Agents API?
To API, które daje Twojej aplikacji harness Codexa zarządzany przez OpenAI. OpenAI prowadzi sesje, orkiestrację i kontekst, a po awarii wznawia pracę agenta. Ty dajesz narzędzia i wybierasz środowisko: sandbox OpenAI, własne albo żadne. Publiczna beta działa od 10 września 2026.
Ile kosztuje Agents API?
OpenAI nie pobiera dodatkowej opłaty za samo API. Płacisz za tokeny wybranego modelu, za narzędzia według ich zwykłych stawek i za sandbox według stawek kontenerów. Domyślny sandbox 4 GB kosztuje 0,12 USD za 20-minutową sesję, a kwalifikujące się sesje OpenAI liczy co minutę.
Czy Agents API działa z Zero Data Retention?
Nie. Według dokumentacji Agents API obsługuje rezydencję danych tylko w USA i nie obsługuje Zero Data Retention. Własny sandbox tego nie zmienia. Jeśli firma wymaga danych w UE albo zerowej retencji, Agents API dziś tego wymogu nie spełni.
Czym różni się Agents API od Agents SDK i Responses API?
W Agents API pętlę agenta prowadzi OpenAI, a sesje i ich historia zostają po stronie usługi. Agents SDK działa w Twojej aplikacji i to Ty sterujesz pętlą. Responses API wymaga najwięcej pracy, bo orkiestrację piszesz sam, z opcjonalną pomocą OpenAI.
Czym jest Decisions API?
To nowe API OpenAI, w którym model GPT-6 Luna wybiera odpowiedź z listy, którą sam ustalasz. Służy do klasyfikacji treści, kierowania zapytań i wyboru kolejnego kroku agenta. Działa jako limited preview. Na 29 września 2026 nie ma dokumentacji ani cennika.
