OpenAI将Codex能力拆解上云，Agent底层框架争夺战悄然升温
OpenAI正式公测Agents API，把Codex背后的Harness能力拆解为云端服务，开发者只需定义任务、模型、工具和运行环境即可创建Agent。此举与Anthropic、DeepSeek、Google等厂商在Agent底层框架上的布局形成对照，行业竞争正从模型智力转向任务执行力。
从产品到平台：Codex的渐进式拆解
OpenAI在一天之内密集发布了Agents API、GPT-Live-1 API、Data agent以及ChatGPT for Financial Services四款产品，覆盖Agent、语音、数据和金融多条业务线。其中最具战略意味的，当属Agents API——它标志着Codex正式从一款独立产品被拆解为可供全体开发者调用的云端能力。
回看这条演进路径，OpenAI的拆解动作早已有迹可循。2025年4月，伴随o3与o4-mini的发布，Codex CLI以开源形式亮相，允许开发者在本地终端中运行并修改Agent逻辑。一个月后，Codex云端版上线，用户可将代码仓库交由独立沙盒处理，支持自动改代码、跑测试、修bug及多任务并行。2025年10月，Codex SDK发布，开发者能用数行TypeScript代码启动与Codex CLI相同的Agent，获取结构化输出并保留任务状态。2026年2月，Codex App Server公开，首次系统性地阐明Codex Web、CLI、IDE扩展与Mac App共享同一套Harness——即负责Agent Loop、Thread、工具执行、认证与状态管理的底层层。
到了8月19日，OpenAI将CLI、SDK、App Server统一纳入“开放Codex Harness”的平台叙事，明确把Codex从产品提升为平台。9月10日，Agents API正式开放公测。
Agents API的运作机制与定价逻辑
开发者只需向API提供四项信息——任务、模型、工具与运行环境——即可创建一个Agent。长会话上下文压缩、工具调度及subagent协作等Harness职责，全部由OpenAI托管和维护。执行环境的选择权则交给开发者，既可使用OpenAI沙盒，也可接入自有基础设施，或选择Cloudflare、E2B、Modal等第三方环境。
官方明确表示，Agents API本身不额外收费，Harness托管与长会话管理能力不单独收取平台费。开发者按实际消耗的模型Token和工具付费；若选用OpenAI托管沙盒，计算资源另行计费。
这条产品线的本质，是将Codex逐层拆解为可复用能力，同时持续降低开发者的运维负担。用行业惯用的比喻来说，它类似于SaaS模式，只不过这次被服务化的对象是Codex本身。
Harness层的两条路线分野
盯上Harness层的并非OpenAI一家。DeepSeek Harness发布时提出了一个简洁的等式：Agent ＝ Model + Harness。在DeepSeek的框架中，模型只占Agent的一半，另一半是负责理解环境、调用工具、管理状态与持续执行任务的Harness。DSH将Harness做成高度模块化的开放框架，模型、工具、Skills、Session、沙盒、存储、Agent Loop、调度乃至UI均可替换，主打“一切皆插件”。
这与OpenAI当前的方向形成鲜明对照。OpenAI虽也开源了Codex Harness，但Agents API的定位更偏向托管服务：Harness可以用自己的，也可以拿走开源的，如果嫌麻烦，还可以直接交给OpenAI打理。模型升级后Harness如何跟进，OpenAI也准备一并包办。
由此，Harness层隐约浮现出两条路线：以DeepSeek为代表的一方在建设开放生态，把每个零件做成插件供开发者自行组装；以OpenAI为代表的一方则押注云服务，开发者提供需求与预算，其余环节由平台解决。一个想让Harness更像Linux，另一个则想让Harness更像AWS。
先行者与后来者的竞合
在把Harness变成服务这件事上，Anthropic的起步比OpenAI更早。2025年9月，Anthropic推出Claude Agent SDK，开放Claude Code背后的工具、上下文管理、权限系统与subagent能力。今年4月，它又先于OpenAI推出Claude Managed Agents，将Session、Harness和沙盒拆为三个独立层：Anthropic托管Harness与长任务，沙盒可由Anthropic提供或接入其他执行环境。这一定义与今天的Agents API已相当接近。
Google同样在这条路线上有所布局。今年5月I/O大会上，Gemini API推出Managed Agents，将Antigravity Harness与沙箱做成托管服务。
竞逐Harness层的深层原因，在于Agent竞争维度正从“智力”转向“执行力”。模型决定Agent的能力上限，Harness则越来越决定任务能否被完整执行。当Agent真正开始干活，所需的邮件、文档、会议、通讯、账号权限等资源，往往掌握在传统平台公司手中。国内近期兴起的办公Agent竞争，本质上也是对这些平台资产调用权的重新整合。
谁先谁后或许并非决定性因素。最终能成为开发者默认那一层Harness的平台，才有机会切走最大的蛋糕。