OpenAI 於 2026 年 4 月發佈了 Agents SDK 的重大更新，這是自 Swarm 實驗專案以來的最大升級。新功能包括原生沙盒執行、模型原生執行框架、MCP 協議支援等。本文將帶你從入門到生產，全面掌握 OpenAI Agents SDK 2026 的核心特性與實戰技巧。

什麼是 OpenAI Agents SDK？

OpenAI Agents SDK 是 OpenAI 官方推出的 Python 庫，用於構建生產級的 AI Agent 應用。它提供了一套簡潔而強大的 API，讓開發者能夠快速建立具備工具呼叫、多輪對話、安全防護等能力的智慧體。

從 Swarm 到 Agents SDK 的演進

2024 年，OpenAI 發佈了 Swarm 作為實驗性多智慧體框架。雖然 Swarm 展示了多 Agent 協作的可能性，但在生產環境中缺乏必要的安全機制和持久化支援。

2026 年 4 月，OpenAI 推出了全新的 Agents SDK，徹底重構了架構：

原生沙盒執行：程式碼在隔離環境中執行，防止惡意操作
模型原生 Harness：配置化記憶和編排能力
MCP 協議支援：與外部工具生態無縫整合
企業級安全：內建 Guardrails 和輸入驗證

核心設計原則

Agents SDK 遵循以下設計原則：

簡潔優先：用最少的程式碼實現複雜功能
安全第一：預設啟用安全防護機制
可擴充套件：支援自訂工具和中間件
生產就緒：內建追蹤、監控和錯誤處理

2026 年 4 月重大更新詳解

沙盒執行（Sandbox Execution）

沙盒執行是 Agents SDK 2026 最重磅的功能。它允許 Agent 在隔離環境中安全地執行程式碼，無需擔心安全風險。

核心特性：

隔離環境：每個 Agent 執行在獨立的容器中
檔案系統存取：可讀寫臨時檔案，支援依賴安裝
網路控制：可配置網路存取權限
資源限制：CPU、記憶體、執行時間均可限制

Agents SDK 目前支援多家沙盒提供商：

模型原生 Harness 架構

Harness 是 Agents SDK 的核心編排層，它負責管理 Agent 的執行流程：

配置化記憶（Configurable Memory）：

from agents import Agent, Runner, Memory

# 配置持久化記憶
memory = Memory(
    type="persistent",
    storage="redis",  # 支援 redis、postgres、sqlite
    ttl=3600  # 記憶過期時間
)

agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="You are a helpful assistant",
    memory=memory
)

沙盒感知編排：

Harness 能夠智慧判斷何時需要啟動沙盒環境，自動管理資源生命週期。

MCP 協議原生支援

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 推出的開放協議，用於標準化 AI 模型與外部工具的互動。OpenAI Agents SDK 2026 原生支援 MCP，這意味著你可以：

使用任何相容 MCP 的工具
與 Claude Code 共享工具生態
構建可移植的 Agent 應用

from agents import Agent, MCPTools

# 連線到 MCP 伺服器
mcp_tools = MCPTools.from_server("http://localhost:3000/sse")

agent = Agent(
    name="MCP Agent",
    instructions="Use available tools to help the user",
    tools=mcp_tools.get_tools()
)

快速入門：構建你的第一個 Agent

環境安裝與配置

首先，確保你有一個 OpenAI API Key。然後安裝 Agents SDK：

pip install openai-agents

設定環境變數：

export OPENAI_API_KEY="your-api-key-here"

Hello World 範例

建立一個最簡單的 Agent：

from agents import Agent, Runner

# 建立 Agent
agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="You are a helpful assistant"
)

# 執行 Agent
result = Runner.run_sync(agent, "Write a haiku about recursion.")
print(result.final_output)

輸出範例：

Code calls itself deep,
Infinite mirrors reflect—
Base case breaks the loop.

新增工具呼叫

讓 Agent 具備實際能力：

from agents import Agent, Runner, function_tool
from pydantic import BaseModel

# 定義工具參數
class WeatherInput(BaseModel):
    city: str
    unit: str = "celsius"

@function_tool
async def get_weather(input: WeatherInput) -> str:
    """Get weather information for a city."""
    # 這裡可以呼叫真實的天氣 API
    return f"The weather in {input.city} is 22°{input.unit[0].upper()}"

# 建立帶工具的 Agent
agent = Agent(
    name="Weather Assistant",
    instructions="You help users with weather information.",
    tools=[get_weather]
)

# 執行
result = Runner.run_sync(agent, "What's the weather like in Tokyo?")
print(result.final_output)

實戰：構建一個帶沙盒的程式碼審查 Agent

場景描述

我們將構建一個能夠審查 Python 程式碼的 Agent，它可以：

在沙盒環境中執行程式碼
檢查程式碼風格和潛在問題
生成詳細的審查報告

完整程式碼實現

import asyncio
from agents import Agent, Runner, SandboxAgent, function_tool
from pydantic import BaseModel
from typing import List

class CodeReviewInput(BaseModel):
    code: str
    filename: str = "script.py"

class CodeReviewResult(BaseModel):
    issues: List[str]
    suggestions: List[str]
    execution_output: str
    passed: bool

@function_tool
async def run_code_in_sandbox(input: CodeReviewInput) -> str:
    """Execute Python code in a secure sandbox environment."""
    # 使用 SandboxAgent 執行程式碼
    sandbox = SandboxAgent(
        provider="e2b",  # 使用 E2B 沙盒
        timeout=30,  # 30 秒超時
        memory_limit="512mb",
        cpu_limit=1.0
    )
    
    # 寫入程式碼檔案
    await sandbox.write_file(f"/home/user/{input.filename}", input.code)
    
    # 執行程式碼
    result = await sandbox.execute(
        f"python /home/user/{input.filename}",
        env={"PYTHONUNBUFFERED": "1"}
    )
    
    return result.stdout + result.stderr

@function_tool
async def analyze_code_style(code: str) -> List[str]:
    """Analyze code style using pylint in sandbox."""
    sandbox = SandboxAgent(provider="e2b")
    
    # 安裝 pylint
    await sandbox.execute("pip install pylint -q")
    
    # 寫入程式碼
    await sandbox.write_file("/home/user/temp.py", code)
    
    # 執行 pylint
    result = await sandbox.execute("pylint /home/user/temp.py --output-format=text")
    
    issues = []
    for line in result.stdout.split("\n"):
        if ":" in line and any(severity in line for severity in ["E", "W", "C", "R"]):
            issues.append(line.strip())
    
    return issues

# 建立程式碼審查 Agent
code_reviewer = Agent(
    name="Code Reviewer",
    instructions="""You are an expert Python code reviewer. Your task is to:
1. Run the code in a sandbox to check for runtime errors
2. Analyze code style and best practices
3. Provide actionable suggestions for improvement
4. Generate a comprehensive review report

Be thorough but constructive in your feedback.""",
    tools=[run_code_in_sandbox, analyze_code_style],
    model="gpt-4o"  # 使用更強的模型進行程式碼分析
)

async def review_code(user_code: str, filename: str = "script.py"):
    """Review code using the Code Reviewer Agent."""
    prompt = f"""Please review the following Python code:

Filename: {filename}

```python
{user_code}

Please:

Run the code and report any execution errors
Check code style issues
Provide specific suggestions for improvement
Give an overall assessment (PASS or FAIL)

Format your response as a structured code review report."""

result = await Runner.run(code_reviewer, prompt)
return result.final_output

範例程式碼進行審查

sample_code = ''' def calculate_sum(numbers): total = 0 for n in numbers: total = total + n return total

result = calculate_sum([1, 2, 3, 4, 5]) print(f”Sum: {result}”) '''

執行審查

if name == “main”: review = asyncio.run(review_code(sample_code, “calculate_sum.py”)) print(review)


### 執行與測試

執行上述程式碼，Agent 將：

1. 在 E2B 沙盒中執行程式碼
2. 使用 pylint 檢查程式碼風格
3. 生成包含執行結果、風格問題和改進建議的完整報告

**輸出範例**：

Code Review Report for calculate_sum.py

Execution Results ✅

Status: Success
Output: Sum: 15
Runtime: 0.23s

Style Analysis ⚠️

Missing module docstring
Function lacks type hints
Variable ‘total’ could use augmented assignment (total += n)

Suggestions for Improvement

Add type hints: def calculate_sum(numbers: List[int]) -> int:
Use built-in sum() function for simplicity
Add docstring explaining the function’s purpose
Consider handling empty list edge case

Overall Assessment: PASS with recommendations


## 安全防護與最佳實踐

### Guardrails 配置

Agents SDK 提供多層安全防護：

```python
from agents import Agent, Guardrails, InputGuardrail, OutputGuardrail

# 輸入驗證
def validate_input(context) -> bool:
    """Check if input is safe to process."""
    forbidden_patterns = ["rm -rf", "exec(", "eval("]
    return not any(pattern in context.user_input for pattern in forbidden_patterns)

# 輸出過濾
def filter_output(response) -> str:
    """Filter sensitive information from output."""
    # 移除可能的 API keys、密碼等
    import re
    response = re.sub(r'sk-[a-zA-Z0-9]{48}', '[API_KEY_REDACTED]', response)
    return response

agent = Agent(
    name="Safe Agent",
    instructions="You are a helpful assistant",
    guardrails=Guardrails(
        input_guardrails=[InputGuardrail(check=validate_input)],
        output_guardrails=[OutputGuardrail(filter=filter_output)]
    )
)

輸入驗證

使用 Pydantic 進行嚴格的輸入驗證：

from pydantic import BaseModel, Field, validator

class SafeCodeInput(BaseModel):
    code: str = Field(..., max_length=5000)
    language: str = Field(default="python", regex="^(python|javascript|bash)$")
    
    @validator('code')
    def check_forbidden_patterns(cls, v):
        forbidden = ['import os', 'import subprocess', '__import__']
        for pattern in forbidden:
            if pattern in v.lower():
                raise ValueError(f"Forbidden pattern detected: {pattern}")
        return v

錯誤處理

生產環境中必須做好錯誤處理：

from agents import Agent, Runner
from agents.exceptions import AgentError, ToolError, SandboxError

async def safe_run(agent: Agent, prompt: str):
    try:
        result = await Runner.run(agent, prompt)
        return result.final_output
    except SandboxError as e:
        # 沙盒執行失敗
        return f"Sandbox execution failed: {e.message}"
    except ToolError as e:
        # 工具呼叫失敗
        return f"Tool execution error: {e.message}"
    except AgentError as e:
        # Agent 內部錯誤
        return f"Agent error: {e.message}"
    except Exception as e:
        # 未知錯誤
        return f"Unexpected error: {str(e)}"

Agents SDK vs 其他框架

vs LangGraph

特性	Agents SDK	LangGraph
學習曲線	低	高
多 Agent 編排	內建	需配置
沙盒支援	原生	需整合
MCP 支援	原生	需適配
視覺化	內建追蹤	LangSmith
適用場景	快速開發	複雜工作流

選擇建議：快速原型開發選 Agents SDK，複雜企業工作流選 LangGraph。

vs CrewAI

CrewAI 專注於多 Agent 協作場景：

Agents SDK：單 Agent 能力強，沙盒執行是優勢
CrewAI：多 Agent 角色扮演和任務委託更成熟

選擇建議：需要角色扮演和 Agent 協作選 CrewAI，需要安全程式碼執行選 Agents SDK。

vs Claude Code SDK

Anthropic 的 Claude Code 也提供 Agent 能力：

Agents SDK：與 OpenAI 模型深度整合，工具生態豐富
Claude Code：與 Claude 3.5/3.7 Sonnet 配合最佳，程式碼理解能力強

選擇建議：使用 OpenAI 模型選 Agents SDK，使用 Claude 模型選 Claude Code。

生產環境部署建議

持久化與狀態管理

生產環境中需要持久化 Agent 狀態：

from agents import Agent, Memory, RedisStorage

# 使用 Redis 作為狀態儲存
storage = RedisStorage(
    host="localhost",
    port=6379,
    db=0,
    password="your-password"
)

#OpenAI #Agents SDK #AI Agent #沙盒執行 #MCP #Python #智慧體開發 #2026