OpenAI presentó Agents API, una interfaz disponible en beta pública que permite crear y ejecutar agentes en la nube con el mismo harness utilizado por Codex. Los desarrolladores pueden definir la tarea, el modelo, las herramientas y el entorno de ejecución, mientras OpenAI administra la capa encargada de coordinar el agente.
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Agents API incorpora contexto, herramientas y subagentes
Los agentes pueden ejecutarse en un sandbox administrado por OpenAI, infraestructura propia o entornos de proveedores asociados. La plataforma incorpora gestión automática del contexto para sesiones prolongadas, búsqueda de herramientas, llamadas programáticas en paralelo y soporte multiagente, donde cada subagente mantiene su propio contexto mientras el agente principal coordina los resultados.
La base tecnológica corresponde al harness de Codex, cuyo código es abierto. Durante la beta pública, OpenAI no aplica un cargo adicional por Agents API y el costo depende de los tokens y herramientas utilizados.
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OpenAI publica resultados obtenidos por ocho clientes
Las pruebas presentadas incluyen a Ciridae, Long Lake, WithCoverage, SafetyKit, Dwelly, Hypha, deepsense.ai y Nash.ai. Entre los resultados cuantificados, SafetyKit informó una reducción de 60% en el costo por caso, mientras Hypha reportó una disminución de 86% en las respuestas fallidas de sus agentes.
Ciridae también midió mejoras después de adoptar la nueva API. Jack Weissenberger, CTO de Ciridae, señaló que aumentaron sus resultados de evaluación y redujeron los tiempos asociados a la coordinación de subagentes.
“Con Agents API, nuestra puntuación de evaluación pasó de 0,71 a 0,85 [...] las nuevas API nos dieron una reducción de latencia de 4x”.
Long Lake destacó la posibilidad de desplegar agentes en pocas horas, mientras WithCoverage señaló que pudo reemplazar cadenas de prompts y coordinación manual de herramientas. Dwelly probó cargas distribuidas entre cientos de agentes y deepsense.ai utilizó la API para implementar, revisar y validar cambios dentro de un repositorio activo.
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Nash.ai, por su parte, indicó que utiliza miles de agentes de larga duración asociados a operaciones logísticas y que Agents API aporta la capa de sesiones persistentes y orquestación necesaria para procesos que pueden extenderse durante horas o días.
