Codex, l'eina d'OpenAI per a agents de programació autònoms, funciona gràcies a una infraestructura interna complexa que gestiona sessions llargues, coordina diversos passos i sap recuperar-se quan alguna cosa falla; construir aquest tipus de «cablejat» des de zero és car i lent, i fins ara cada empresa que volia crear els seus propis agents autònoms havia de fer-ho pel seu compte.
OpenAI va anunciar el 10 de setembre l'obertura en beta pública de l'Agents API, que posa a l'abast de qualsevol desenvolupador, a través d'una sola crida, el mateix sistema que hi ha darrere de Codex: gestió de sessions, orquestració de passos, compactació del context i recuperació automàtica d'errors. L'eina inclou execució de codi en entorns aïllats (sandboxes), edició de fitxers, connexions amb el protocol obert MCP, generació d'artefactes i delegació de tasques entre diversos agents, i els desenvolupadors poden triar si el còmput s'executa en un entorn gestionat per OpenAI, en la seva pròpia infraestructura o en un entorn d'un soci extern. Segons l'empresa, no hi ha cap cost addicional més enllà del preu dels testimonis del model i de les eines de pagament que s'hi facin servir; per ara, les dades es mantenen només als Estats Units i l'opció de retenció zero de dades encara no hi és disponible.
La notícia és rellevant perquè converteix en un producte a l'abast de qualsevol una infraestructura que fins ara era pròpia i interna d'OpenAI, la qual cosa pot accelerar que altres empreses construeixin els seus propis agents autònoms —no només per programar, sinó per a tasques d'atenció al client, recerca o operacions internes— i intensifica la competència amb altres eines similars per construir agents, com les que ja ofereix Anthropic.
El producte és, de moment, una beta pública, sense garanties de producció, i la manca de l'opció de retenció zero de dades pot ser un obstacle per a empreses europees subjectes a normatives estrictes de protecció de dades; OpenAI tampoc detalla encara com de fiable és l'orquestració quan els agents encadenen tasques llargues i complexes a gran escala, més enllà del que ja s'ha vist amb Codex.