TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← Machinelearning
Machinelearning avatar

TGINSIGHT POST

Post #9916

@ai_machinelearning_big_data

Machinelearning

Просмотры15,700Количество просмотров
Опубликован19 апр.19.04.2026, 07:03
Содержимое поста

Содержимое

⚡️OpenAI обновила Agents SDK Вышло крупное обновление Agents SDK и главное изменение в том, что агенты теперь могут читать и записывать файлы, устанавливать зависимости, запускать код и обращаться к внешним инструментам, а не ограничиваться диалогом с пользователем. В обновлённый исполнительный каркас добавлены настраиваемая память, оркестрация с учётом песочниц и встроенные инструменты работы с файловой системой. Эти возможности ранее были характерны для Codex. Помимо этого, SDK поддерживает вызов инструментов через MCP, пользовательские инструкции AGENTS.md и прогрессивные объявления возможностей Skills. Из коробки SDK работает с 7 провайдерами песочниц: Blaxel, Cloudflare, Daytona, E2B, Modal, Runloop и Vercel. Есть возможность подключить и собственную инфраструктуру. Новая абстракция Manifest описывает рабочее пространство агента единообразно - позволяет монтировать локальные файлы, задавать каталоги вывода и подключаться к облачным хранилищам AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и Cloudflare R2. По заявлению компании, одна и та же конфигурация работает и при локальной разработке, и при развёртывании в рабочей среде. Архитектурно SDK отделяет логику управления агентом от среды, в которой выполняется его код, в результате чего: 🟢учётные данные не попадают в среду исполнения сгенерированного моделью кода, что снижает риски промпт-инъекций и утечек данных; 🟢вынесенное состояние агента позволяет делать снимки и восстанавливать работу при сбое контейнера песочницы; 🟢несколько субагентов могут выполнять задачи параллельно в разных контейнерах. Обновление доступно всем пользователям API и тарифицируется по стандартной схеме - за токены и вызовы инструментов. Пока поддерживается только Python. Выпуск TypeScript-версии, по словам OpenAI, запланирован на более поздний срок. @ai_machinelearning_big_data #news#ai#ml