Agents SDK의 다음 진화

Agents SDK가 에이전트용 표준 인프라를 확장했다. 모델이 파일과 도구를 오가며 작업하는 model-native harness와, 작업을 안전하게 실행하는 native sandbox가 핵심이다.

새 harness는 문서와 파일, 시스템을 다루는 에이전트에 맞춰 더 강해졌다. configurable memory, sandbox-aware orchestration, Codex-like filesystem tools를 제공하며, MCP, skills, AGENTS.md, shell 도구, apply patch 도구 같은 프런티어 에이전트 패턴도 표준화해 흡수한다.

개발자는 에이전트에 제어된 작업공간과 명시적 지시를 주고, 필요한 파일을 읽고 근거를 확인하게 할 수 있다. OpenAI는 이런 방식이 장기 작업이나 여러 도구를 오가는 복잡한 작업에서 모델의 자연스러운 실행 방식에 더 가깝고, 신뢰성과 성능을 끌어올린다고 설명한다.

Native sandbox는 파일 읽기·쓰기, 의존성 설치, 코드 실행을 안전하게 처리한다. 사용자는 직접 sandbox를 구성할 수도 있고, Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop, Vercel 지원을 활용할 수도 있다.

환경 이식성을 위해 Manifest 추상화도 새로 들어갔다. 로컬 파일 마운트, 출력 디렉터리 정의, 그리고 AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage, Cloudflare R2 같은 저장소에서의 데이터 적재를 하나의 방식으로 다룰 수 있다.

보안과 복원력 측면에서는 harness와 compute를 분리한 점이 중요하다. 프롬프트 인젝션과 유출 시도를 염두에 두고 자격 증명을 분리하며, snapshotting과 rehydration으로 컨테이너가 죽어도 마지막 체크포인트부터 다시 이어갈 수 있다.

확장성도 강조했다. 하나 또는 여러 sandbox를 쓰고, 필요할 때만 sandbox를 띄우며, 서브에이전트를 격리된 환경으로 보내고, 컨테이너 간 병렬 실행으로 더 빠르게 작업할 수 있다.

가격은 generally available이며 API의 일반 가격 체계를 따른다. 현재는 Python에서 먼저 제공되고, TypeScript 지원은 추후 예정돼 있다. 이후에는 code mode와 subagents를 양쪽 언어에 추가할 계획이다.