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AI-Papers

OpenAI Agents SDK進化版、ネイティブサンドボックス実行と長時間タスクに対応

(更新: 2026年9月6日)
OpenAI Agents SDK進化版、ネイティブサンドボックス実行と長時間タスクに対応
  • MCPやshell・apply patchツールを統合したモデルネイティブハーネスが追加され、ファイル横断の長時間エージェント動作を標準化
  • Blaxel・E2B・Cloudflareなど7プロバイダのサンドボックスをネイティブサポート。ManifestでAWS S3やGCSなどクラウドストレージとも一元連携
  • ハーネスとコンピュートの分離設計でプロンプトインジェクション対策を強化し、スナップショット機能で中断後も実行を自動再開

更新の背景と既存の限界

OpenAIは2026年4月15日、Agents SDKの大幅アップデートを発表した。開発者が実用的なエージェントを本番環境で動かすには、優れたモデルだけでなく、ファイル参照・コマンド実行・コード編集・多ステップ処理を支えるシステム基盤が不可欠だ。

これまで存在したシステムにはそれぞれ固有のトレードオフがあった。モデル非依存フレームワークは柔軟性が高い一方でフロンティアモデルの能力を引き出しきれず、モデルプロバイダ製SDKはモデルとの親和性が高いもののハーネスへの可視性が限定的だった。マネージドエージェントAPIはデプロイを簡略化するが、実行場所や機密データへのアクセス方法が制約される。今回のアップデートはこれらの課題に正面から取り組む。

モデルネイティブハーネスの強化

今回のリリースでAgents SDKのハーネスは、ドキュメント・ファイル・外部システムを横断して動作するエージェントに適した形へ刷新された。設定可能なメモリ、サンドボックス対応オーケストレーション、Codex風ファイルシステムツール、そして主要なフロンティアエージェントシステムで共通化が進む基本要素との標準統合が追加されている。

具体的には、MCP(Model Context Protocol)によるツール使用、スキルによる段階的な機能開示、AGENTS.mdによるカスタム指示、shellツールを使ったコード実行、apply patchツールを使ったファイル編集が含まれる。ハーネスは今後もエージェンティックなパターンを取り込み続ける設計になっており、開発者はコアインフラの更新作業から解放され、エージェントを有用にするドメイン固有のロジックに集中できる。

図1: Agents SDKにおけるハーネス、モデル、サンドボックスの構成
図1: Agents SDKにおけるハーネス、モデル、サンドボックスの構成

このハーネス設計は、フロンティアモデルが最も性能を発揮しやすい動作パターンに実行を合わせる狙いもある。特に長時間稼働するタスクや多様なツール群を横断して連携する処理で、信頼性と性能の向上が期待される。

ネイティブサンドボックス実行

更新されたAgents SDKはサンドボックス実行をネイティブにサポートする。エージェントは、タスクに必要なファイル・ツール・依存関係が揃った管理されたコンピュータ環境で動作できる。多くの実用的なエージェントにはファイルの読み書き・依存関係のインストール・コード実行・ツールの安全な使用が可能なワークスペースが必要であり、これをゼロから構築する手間が省ける。

開発者は自前のサンドボックスを持ち込むか、Blaxel、Cloudflare、Daytona、E2B、Modal、Runloop、Vercelの7プロバイダへの組み込みサポートを利用できる。プロバイダ間の移植性を確保するため、エージェントのワークスペースを記述するManifest抽象化も導入された。ローカルファイルのマウント、出力ディレクトリの定義、AWS S3・Google Cloud Storage・Azure Blob Storage・Cloudflare R2からのデータ取り込みが統一インターフェースで行える。これにより、ローカルのプロトタイプから本番デプロイまで一貫した方法で実行環境を整備できる。

なお、CloudflareのAgent CloudにOpenAI GPT-5.4とCodexが統合されたエッジ展開との組み合わせも視野に入る。CloudflareはサンドボックスプロバイダとしてもAgents SDKに参加しており、エッジとの連携が容易だ。

ハーネスとコンピュートの分離

エージェントシステムは、プロンプトインジェクションや情報漏えいの試みを前提として設計する必要がある。ハーネスとコンピュートを分離することで、モデル生成コードが実行される環境に認証情報が持ち込まれないようにできる。

分離設計はセキュリティにとどまらず、耐久性も高める。エージェントの状態が外部化されているため、サンドボックスコンテナが停止しても実行が失われない。組み込みのスナップショットとリハイドレーション機能により、元の環境が障害や期限切れで停止した場合でも、Agents SDKは新しいコンテナでエージェントの状態を復元し、最後のチェックポイントから処理を再開できる。

スケーラビリティの観点でも、1回の実行で複数のサンドボックスを利用したり、必要時だけサンドボックスを呼び出したり、サブエージェントを独立した環境にルーティングしたり、コンテナをまたいで作業を並列処理したりすることが可能だ。

図2: エージェント実行中のハーネスとサンドボックスのデータフロー
図2: エージェント実行中のハーネスとサンドボックスのデータフロー

料金と今後の展開

新しいAgents SDKの機能はAPI経由で全顧客に一般提供される。料金はトークンとツール使用量に基づく標準APIプライシングが適用されるため、追加の基本料金は発生しない。

現時点ではPython向けのリリースで、TypeScriptサポートは今後のリリースで予定されている。OpenAIはコードモードやサブエージェントを含む追加のエージェント機能についても両言語への提供を検討中だ。サンドボックスプロバイダの拡充や、開発者が既存のツールやシステムへSDKを組み込むためのインテグレーション追加も計画されている。

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