OpenAI выпустила крупное обновление своего фреймворка для создания агентов. Версия 0.14.0 не ломает обратную совместимость, но добавляет принципиально новую бета-функцию — Sandbox Agents, а также всю необходимую инфраструктуру для запуска агентов в локальных, контейнеризированных и облачных средах. По сути, это превращение относительно базового, «неопинированного» способа создавать агентов в полноценный инструментарий для вывода агентов в продакшен.

Что такое Sandbox Agents

Sandbox Agents — новинка версии 0.14.0. Sandbox-агент работает в компьютерной среде, выполняя реальную работу с файловой системой в контролируемом окружении, которое разработчик настраивает сам. Другими словами, агент получает изолированное «рабочее место» вместо прямого доступа ко всей системе.

Добавлена новая бета-поверхность sandbox runtime на основе SandboxAgent, Manifest и SandboxRunConfig — агенты могут работать в персистентных изолированных рабочих пространствах с файлами, директориями, Git-репозиториями, точками монтирования, снапшотами и поддержкой возобновления задач.

ℹ Почему это важно
До появления sandbox-режима отсутствие изоляции было реальным барьером для внедрения автономных агентов в корпоративной среде: IT-службы просто не могли одобрить агентов с широким доступом к продакшен-системам.

Разработчики могут использовать собственную контейнерную инфраструктуру или выбрать из готовых интеграций: Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop и Vercel.

Для переносимости сред между провайдерами SDK вводит абстракцию Manifest: разработчики могут монтировать локальные файлы, определять выходные директории и подключать облачные хранилища — AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и Cloudflare R2.

Быстрый старт с Sandbox Agent

from agents import Runner
from agents.run import RunConfig
from agents.sandbox import Manifest, SandboxAgent, SandboxRunConfig
from agents.sandbox.entries import GitRepo
from agents.sandbox.sandboxes import UnixLocalSandboxClient

agent = SandboxAgent(
    name="Workspace Assistant",
    instructions="Inspect the sandbox workspace before answering.",
    default_manifest=Manifest(
        entries={
            "repo": GitRepo(
                repo="openai/openai-agents-python",
                ref="main",
            ),
        }
    ),
)

result = Runner.run_sync(
    agent,
    "Inspect the repo README and summarize what this project does.",
    run_config=RunConfig(
        sandbox=SandboxRunConfig(client=UnixLocalSandboxClient())
    ),
)
print(result.final_output)
💡 Для начала работы
Требуется Python 3.10+. Установка: pip install openai-agents. Для голосовых агентов: pip install 'openai-agents[voice]', для Redis-сессий: pip install 'openai-agents[redis]'.

Ключевые возможности SDK

OpenAI Agents SDK — легковесный, но мощный фреймворк для построения multi-agent (многоагентных) рабочих процессов. Он провайдер-агностичен: поддерживает Responses API и Chat Completions API от OpenAI, а также более 100 других LLM (больших языковых моделей).


graph TD
    A[Agent — агент с инструкциями и инструментами] --> B[Tools — функции, MCP, hosted tools]
    A --> C[Guardrails — проверка входа и выхода]
    A --> D[Handoffs — передача задачи другому агенту]
    D --> E[Sandbox Agent — работа в изолированной среде]
    E --> F[Filesystem / Git / Cloud Storage]
    A --> G[Sessions — история диалога]
    A --> H[Tracing — отладка и мониторинг]
    A --> I[Realtime Agents — голосовые агенты]

Сравнение режимов установки

ВозможностьБазовая установка+voice+redis
Текстовые агенты✅✅✅
Голосовые агенты (gpt-realtime-1.5)❌✅✅
Redis-сессии❌❌✅
Sandbox Agents✅✅✅
MCP-инструменты✅✅✅
Команда установкиpip install openai-agentspip install 'openai-agents[voice]'pip install 'openai-agents[redis]'

Устойчивость и долгие задачи

Состояние агента экстернализировано: если sandbox-контейнер теряется, SDK восстанавливает состояние в новом контейнере и продолжает с последней контрольной точки благодаря встроенным механизмам снапшотов и регидратации.

Запуски агентов могут использовать один или несколько sandbox-контейнеров, вызывать их по необходимости, направлять субагентов в изолированные среды и выполнять задачи параллельно для ускорения работы.

⚠ Текущие ограничения
Новые возможности sandbox и harness пока доступны только в Python-версии SDK. Поддержка TypeScript запланирована на следующий релиз. Также в разработке: code mode и subagents для обоих языков.

Контекст: от Swarm до продакшена

OpenAI Agents SDK позволяет строить агентные AI-приложения в легковесном пакете с минимальным числом абстракций. Это production-ready преемник экспериментального Swarm.

SDK был запущен в марте 2025 года как готовое к продакшену развитие экспериментального проекта Swarm от OpenAI. С тех пор он получил MCP-интеграции, поддержку голосовых агентов и теперь — полноценную sandbox-среду.

Sandbox-подход напрямую решает одну из главных проблем AI-систем — контроль и безопасность при автономной работе агентов.

Новые возможности Agents SDK доступны всем клиентам через API по стандартным ценам. Фреймворк остаётся open source, а OpenAI обязуется продолжать развивать Agents SDK как open-source проект, чтобы сообщество могло расширять его возможности.