Agents API 指南

Core 在 /v1 提供 OpenAI Agents API。可以使用官方 OpenAI SDK 或普通 HTTP。本指南针对每项常见操作同时展示这两种方式，并说明 Core 与 OpenAI 存在差异的地方。

初次使用此 API？请先运行快速入门。

准备开始

基础 URL 和密钥。 管理员会为你提供 API 基础 URL，例如 https://core.example/v1，以及 Project API 密钥。

export OPENAI_BASE_URL=https://core.example/v1
read -rs OPENAI_API_KEY && export OPENAI_API_KEY

SDK。 使用固定版本：

pip install openai==3.13.0

python

from openai import OpenAI

client = OpenAI()  # reads OPENAI_BASE_URL and OPENAI_API_KEY

HTTP。 每个请求都需要 Bearer 密钥。/agents 和 /vaults 下的路由还需要 OpenAI-Beta: agents=v1；/files 和 /skills 则不需要。SDK 会同时设置这两者。下面的 HTTP 示例使用以下 shell 辅助函数：

oac() {  # oac PATH [curl options]: call /agents or /vaults with the required headers
  curl -sS "$OPENAI_BASE_URL$1" \
    -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
    -H "OpenAI-Beta: agents=v1" \
    -H "Content-Type: application/json" "${@:2}"
}
oac /agents

在共享主机上，-H @<(printf 'Authorization: Bearer %s\n' "$OPENAI_API_KEY") 可以避免密钥出现在进程列表中。

资源概览

资源	路径	用途
Agents	`/agents`	可复用配置：模型、指令、工具和 harness
Sessions	`/agents/sessions`	一次 Agent 对话及其独立的 Environment
输入事件	`/agents/sessions/{id}/events`（POST）	消息、取消和工具结果
事件流	`/agents/sessions/{id}/events`（GET）	实时的服务器发送事件
Turns 和 Items	`/agents/sessions/{id}/turns`、`/items`	持久化历史
Files	`/files`、`/agents/environments/{id}/files`、`/agents/sessions/{id}/artifacts`	上传内容、工作区文件和输出
Skills	`/skills`	带版本的能力捆绑包
Environment Templates	`/agents/environments/templates`	可复用的工作区设置
Vaults	`/vaults`	MCP 服务器的只写凭据
Subagents	`/agents/sessions/{id}/subagents`	只读的子任务；请参阅 subagents

Core 的路由与固定版本 SDK 中的路由完全一致，完整列表见 upstream-routes.json。Core 不添加任何路由；其扩展内容位于 x_agents_core。

常见任务

目标	使用方式
继续对话或引导正在运行的 Turn	向同一 Session 发送消息。如果需要使用不同配置或工作区，请创建新的 Session
实时查看输出	流式传输事件
停止当前 Turn，或在响应丢失后恢复	取消、幂等性
从 Agent 调用你自己的代码	函数工具
为 Agent 提供 Skills、软件包、文件和设置命令	Skills、Environment Templates
连接需要凭据的 MCP 服务器	Vaults 和 execution tools
在自己的计算机上使用 Skill 或 Plugin 目录	本地能力目录
将文件放入工作区，或下载 Agent 生成的内容	Files
读取对话和工具结果	Turns 和 Items
查明 Session 或 Turn 失败的原因	诊断故障

约定

分页

列表返回：

json

{"object": "list", "data": [...], "has_more": true, "first_id": "...", "last_id": "..."}

参数	含义
`limit`	1–100，默认值为 20
`order`	`desc`（默认值）或 `asc`
`after`	传入上一页的 `last_id`

SDK 会自动为你分页：

python

for session in client.beta.agents.sessions.list(limit=100):
    print(session.id, session.status)

oac "/agents/sessions?limit=100&after=$LAST_ID"

有两个列表存在差异：GET /files 一次最多返回 10,000 个文件；工作区文件使用不透明的 page 令牌（请参阅工作区文件）。

幂等性

创建 Session 或发送输入时，请发送 Idempotency-Key（最长 128 字节）。使用相同密钥和正文重试时，会返回原始结果，而不会重复执行工作。相同密钥搭配不同正文会失败，并返回 409 idempotency_conflict。

python

import uuid

key = str(uuid.uuid4())  # store it before sending, reuse it on retry
client.beta.agents.sessions.events.create(session_id, events=[...], idempotency_key=key)
client.beta.agents.sessions.create(environment=..., extra_headers={"Idempotency-Key": key})

**响应丢失后，**请使用相同密钥重试，然后读取 Session、Turns 和 Items。绝不要在没有密钥的情况下重新发送。即使 Session 已删除，Core 仍会保留创建时使用的密钥。

有关比较规则及其与 OpenAI 的差异，请参阅创建重试。

错误

json

{"error": {"type": "invalid_request_error", "message": "...", "code": "model_provider_required", "param": "x_agents_core.model_provider"}}

状态	常见代码	含义
400	`invalid_request_error`、`invalid_beta`、`model_provider_required`、`unsupported_or_invalid_configuration`	修正请求。`invalid_beta` 表示 `OpenAI-Beta` 请求头缺失或错误
401	`invalid_api_key` 或无代码	密钥错误或缺失，或者使用了其他命名空间中的密钥
404	Beta 路由返回 `not_found_error`	对象不存在，或属于其他 Project。这两种情况看起来完全相同
405	`unsupported_operation`	Core 不支持此操作
409	`conflict_error`、`idempotency_conflict`	状态冲突，例如删除正在繁忙运行的 Session
413	`request_too_large`	正文过大
503	`authentication_unavailable`、`execution_unavailable`	暂时无法确定状态；重试前应先读取状态

每个响应都包含 X-Request-Id；报告问题时请包含该值。

Core 扩展：`x_agents_core`

Core 可以运行多种 harness，并允许接入你自己的模型访问方式。这些设置是对 OpenAI 数据结构仅有的扩展，位于 x_agents_core 内：

字段	所在位置	值
`harness`	Agent，或 Session 的内联 `agent`	`codex`、`claude_sdk` 或 `mcode`
`model_provider`	Agent，或 Session 创建请求（顶层）	`protocol`、`base_url`、`api_key`；对于 `mcode`，还包括 `context_window` 和 `max_output_tokens`。协议必须是该 harness 的原生协议之一
`harness_config`	Agent、内联 `agent`，或 Session 创建请求（顶层，优先）	harness 的原生模型参数，例如 Codex 的 `model_reasoning_effort`
`environment`	`openai_hosted` 或 `self_hosted` Session 创建请求（顶层）	可移植的准备配置：`environment_template_id`、`files`、`env`、`packages`、`setup_commands`、`skills`、`plugins`、`capability_directories`。同一字段不能也出现在 `environment` 中；请参阅 Environments
`installation`	只读，适用于 `self_hosted` Session	在你的计算机上运行的短期安装命令；请参阅 self-hosted execution

任何其他成员都会导致 400 错误。api_key 为只写字段；读取时会返回 api_key_configured。harness_config 会替换整个对象；传入 {} 可将其清除。使用 SDK 时，请通过 extra_body 传入这些字段。

选择 harness 和模型

harness 是运行 Session 的 Agent 程序：Codex（codex）、Claude Code（claude_sdk）或 MiniMax Code（mcode）。请在 Agent 或内联 agent 上设置 x_agents_core.harness；如果未设置，则使用安装的默认 harness（core.default_harness，除非操作员另行更改，否则为 Codex）。

模型。 model 是提供商给出的准确模型 ID。openai_hosted 或 none Session 上的内联 Agent 可以省略此字段，以使用其 harness 的默认模型配置。保存的 Agent 始终必须指定模型。
提供商。 harness 会使用其原生协议之一直接调用你的提供商；系统不会进行转换，不匹配时会在创建 Session 阶段拒绝请求。Model execution 列出了每个 harness 的协议，以及各类 Environment 上 Session 使用的提供商。Session 会在创建时冻结其提供商。
原生参数。 harness_config 承载 harness 自身的模型设置；请参阅原生模型参数。

并非每种 harness、部署位置和操作组合都受支持；Harness capabilities 列出了受支持的组合。

Agents（智能体）

Agent 是保存的配置。Session 启动时会复制该配置，因此编辑 Agent 只会影响新的 Session。

python

agent = client.beta.agents.create(
    model="your-model-id",
    name="Reviewer",
    instructions="Review code changes and report problems.",
    extra_body={"x_agents_core": {"harness": "codex"}},
)

oac "/agents" -d '{
  "model": "your-model-id",
  "name": "Reviewer",
  "instructions": "Review code changes and report problems.",
  "x_agents_core": {"harness": "codex"}
}'

json

{"id": "00000000-0000-4000-8000-000000000001", "object": "agent", "model": "your-model-id", "name": "Reviewer",
 "instructions": "...", "tools": [], "metadata": {}, "created_at": 1790000000,
 "x_agents_core": {"harness": "codex"}}

操作	SDK	HTTP
创建	`agents.create(...)`	`POST /agents`
读取	`agents.retrieve(id)`	`GET /agents/{id}`
更新	`agents.update(id, ...)`	`POST /agents/{id}`
列出	`agents.list()`	`GET /agents`
删除	`agents.delete(id)`	`DELETE /agents/{id}`

（全文中的 agents 均指 client.beta.agents。）

更新只会更改你发送的字段。metadata 会替换所有键值对；null 会清除 name 或 instructions。
删除不会影响现有 Session。
工具包括函数、MCP 服务器、tool_search（Claude）以及设置了 mode: "disabled" 的 web_search。支持情况取决于 harness 和 Environment；请参阅 execution tools。

Sessions（会话）

Session 是一次使用固定配置并拥有独立 Environment 的对话。

创建 Session

python

session = client.beta.agents.sessions.create(
    environment={"type": "openai_hosted"},
    agent_id=agent.id,
    input="Review the files in /workspace and summarize the risks.",
    metadata={"ticket": "T-123"},
)

oac "/agents/sessions" -H "Idempotency-Key: $(uuidgen)" -d '{
  "environment": {"type": "openai_hosted"},
  "agent_id": "00000000-0000-4000-8000-000000000001",
  "input": "Review the files in /workspace and summarize the risks.",
  "metadata": {"ticket": "T-123"}
}'

返回 201 和 Session：

json

{"id": "00000000-0000-4000-8000-000000000002", "object": "agent.session", "status": "idle",
 "agent": {"model": "...", ...}, "environment": {"id": "env_...", "type": "openai_hosted", ...},
 "metadata": {"ticket": "T-123"}, "required_actions": [], "vault_ids": [],
 "created_at": 1790000000, "last_active_at": 1790000000}

字段	含义
`environment`	必填。Agent 的工作位置；请参阅下表
`agent_id` 或 `agent`	已保存的 Agent，或内联 Agent 对象（字段与 Agent 创建操作相同）。`openai_hosted` 或 `none` 上的内联 Agent 可以省略 `model`，以使用安装的默认模型
`input`	第一条消息：字符串或消息数组。在 `none` 上为必填；在 `self_hosted` 之外使用 `stream: true` 时也为必填（初始输入）
`metadata`	你自己的字符串键值对
`vault_ids`	MCP 服务器可使用其凭据的 Vaults
`stream`	`true` 时返回服务器发送事件，而不是 JSON
`x_agents_core.model_provider`	如果未从 Agent 或默认值继承，则指定此 Session 的模型访问方式。在 `none` 上会被拒绝

`environment.type`	运行位置	备注
`openai_hosted`	Core 在某个节点或 E2B 上创建的沙箱；容量由管理员提供	可选 `network`、`packages`、`files`、`skills`、`plugins`、`env`、`capability_directories`、`setup_commands`，也可指定模板
`self_hosted`	你自己的 Linux、macOS 或 Windows 计算机	要求提供绝对路径 `workspace_directory`。Skills、软件包、文件或模板应放在 `x_agents_core.environment` 中。响应会在 `x_agents_core.installation` 中携带安装命令；请参阅 self-hosted execution。Session 会自带自己的 `model_provider`
`none`	由操作员注册的设备连接，无工作区	`input` 为必填。模型来自安装的默认配置；如果未配置默认模型，则来自设备

新建的 openai_hosted Session 在 Core 准备沙箱期间会读取到 idle；Environment 准备就绪后，其首个 Turn 才会启动。Environment contract 负责部署位置、过期和准备过程。

Session 状态

读取 status、error 和 required_actions，以决定是发送输入、返回函数结果、连接计算机还是诊断故障。Session status 定义了所有状态，以及哪些故障允许发送新输入。

更新、列出和删除

python

client.beta.agents.sessions.update(session.id, metadata={"ticket": "T-124"})
for s in client.beta.agents.sessions.list(agent_id=agent.id):
    print(s.id)
client.beta.agents.sessions.delete(session.id)

操作	HTTP	备注
读取	`GET /agents/sessions/{id}`
更新	`POST /agents/sessions/{id}`	仅支持 `metadata`
列出	`GET /agents/sessions?agent_id=...`	可选按 Agent 筛选
删除	`DELETE /agents/sessions/{id}`	仅当状态为 `idle` 或 `failed` 且没有待处理项时可用；否则返回 409。请先取消

发送输入

所有输入都通过同一个端点以事件列表形式发送。输入持久化受理后、交给原生逻辑处理前，接口会返回 202。在空闲的 openai_hosted 或 self_hosted Session 上，消息请求最多可以等待五分钟，等待其 Turn 启动；请求可能因超时、取消或 Environment 错误而以 409 结束。客户端超时设置应涵盖这段等待时间（Environment 输入）。

发送消息

python

client.beta.agents.sessions.events.create(
    session.id,
    events=[{
        "type": "agent.session.input.message",
        "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Now fix the first risk."}]}],
    }],
    idempotency_key=key,
)

oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/events" -H "Idempotency-Key: $KEY" -d '{
  "events": [{"type": "agent.session.input.message",
              "input": [{"role": "user", "content": [{"type": "input_text", "text": "Now fix the first risk."}]}]}]
}'

**处于空闲状态时，**消息会启动一个新 Turn。**Turn 运行时，**消息会加入该 Turn（进行引导），而不会启动并行任务。
内容使用 input_text，也可以使用 input_image 并以内联 PNG 或 JPEG 数据 URI 提供。Codex 和 Claude Code 接受图像；MiniMax Code 会拒绝图像。整个请求限制为 1 MiB。
完整规则请参阅消息内容。

取消

python

client.beta.agents.sessions.events.create(session.id, events=[{"type": "agent.session.input.cancel"}])

oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/events" -d '{"events": [{"type": "agent.session.input.cancel"}]}'

Turn 到达 cancelled 状态时才会被取消，而不是请求返回时立即取消。在空闲状态下发送取消时，如果没有待处理输入，则不会执行任何操作；如果 Environment 输入预留仍处于待处理状态，则返回 409。重启同一 installation 时，自托管计算机上的工作区和历史记录会保留；请参阅操作 installation。

流式传输事件

GET /agents/sessions/{id}/events 是服务器发送事件流。它仅提供实时数据：断连期间发送的事件不会重放。请在发送输入前打开该流，并通过 Turns 和 Items 补齐缺失内容。

python

with client.beta.agents.sessions.events.stream(session.id) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "agent.session.turn.output_text.delta":
            print(event.delta, end="", flush=True)
        elif event.type in {"agent.session.turn.completed", "agent.session.turn.failed", "agent.session.turn.cancelled"}:
            break

oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/events" -N

text

event: agent.session.turn.output_text.delta
data: {"type": "agent.session.turn.output_text.delta", "item_id": "item_...", "delta": "Hello", ...}

事件	发生时机
`agent.session.turn.created`、`.in_progress`	Turn 启动
`agent.session.turn.item.added`、`.item.done`	Item（消息、工具调用等）开始或完成
`agent.session.turn.output_text.delta`、`.done`	逐段输出助手文本
`agent.session.turn.completed`、`.failed`、`.cancelled`	Turn 结束。携带 `usage`
`agent.session.in_progress`、`.idle`、`.requires_action`、`.failed`	Session 状态发生变化
`agent.session.subagent.*`	子任务开始或结束
`error`	流级错误

该流会在多个 Turn 之间保持打开。要流式传输单个 Turn 并自动处理函数调用，SDK 的 sessions.stream 辅助函数可以同时完成这两项操作。

**流式传输创建过程本身：**在 sessions.create 中传入 stream=True。你会先收到 agent.session.created，流会在首次出现 idle 或 failed 时结束。

**重新连接：**重新订阅，然后读取 Items，并按 ID 丢弃已经拥有的 Item。当流所属的 Project 密钥被吊销或 Project 被归档时，打开的流会关闭。详细信息请参阅恢复模型。

Turns 和 Items（轮次和条目）

Turn 是由输入启动的一项工作。Items 是其中记录的内容：消息、推理、工具调用及其结果。两者都是持久化的；你可以读取它们来检查结果或在断连后恢复。

python

turns = client.beta.agents.sessions.turns.list(session.id, order="desc")
latest = turns.data[0]
print(latest.status, latest.usage)
for item in client.beta.agents.sessions.items.list(session.id, order="asc"):
    print(item.type)

oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/turns?order=desc&limit=1"
oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/items?order=asc"

Turn `status`	含义
`queued`、`in_progress`	尚未完成
`waiting`	正在等待函数结果
`completed`、`failed`、`cancelled`	已完成

用量（input_tokens、output_tokens、total_tokens、……）未知时为 null，绝不会为零。Turn 运行期间，Session 的用量会保持为 null；Claude Code 和 MiniMax Code 不报告用量（用量规则）。
Turn 列表只包含顶层 Turn。要读取 /subagents 下的子任务，请使用该路径。

函数工具

在 Agent 上声明函数。当模型调用该函数时，Session 会进入 requires_action 状态，Turn 会进入 waiting 状态，直到你返回结果。

python

agent = client.beta.agents.create(
    model="your-model-id",
    tools=[{
        "type": "function",
        "name": "get_weather",
        "description": "Current weather for a city",
        "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]},
    }],
)

def get_weather(args):
    return f"Sunny in {args['city']}"

session = client.beta.agents.sessions.create(
    environment={"type": "openai_hosted"}, agent_id=agent.id,
)

with client.beta.agents.sessions.stream(
    session.id, input="What's the weather in Paris?", tool_handlers={"get_weather": get_weather}
) as stream:
    for event in stream:
        pass  # the helper submits each result and stops when the Turn ends

如果不使用该辅助函数，请从 session.required_actions 读取调用，然后发送：

oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/events" -d '{
  "events": [{"type": "agent.session.input.tool_result",
              "turn_id": "turn_...", "call_id": "call_...", "success": true, "output": "Sunny in Paris"}]
}'

重新发送相同结果是安全的。为同一次调用发送不同结果，或在取消后发送结果，都会失败并返回 409。MiniMax Code 不支持公共函数。

Files（文件）

三种文件具有不同用途：

类型	用途	路径
源文件	一次性上传字节，并通过 ID 引用	`/files`
工作区文件	将文件放入正在运行的 Session 工作区，或列出其中的文件	`/agents/environments/{id}/files`
Artifacts（产物）	下载 Agent 生成的内容	`/agents/sessions/{id}/artifacts`

源文件

python

f = client.files.create(file=open("data.csv", "rb"), purpose="user_data")

curl "$OPENAI_BASE_URL/files" -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -F purpose=user_data -F file=@data.csv

仅接受 purpose=user_data，最大为 512 MiB。不需要 Beta 请求头。其内容无法再次下载；请在工作区文件或模板中使用其 ID。

工作区文件

将文件复制到 Session 的 Environment 工作区（session.environment.id）：

python

env_id = session.environment.id
client.beta.agents.environments.files.create(env_id, type="file_id", file_id=f.id, path="/workspace/data.csv")
client.beta.agents.environments.files.create(env_id, type="inline", data="aGVsbG8K", path="/workspace/hello.txt")
page = client.beta.agents.environments.files.list(env_id, path="/workspace")

oac "/agents/environments/$ENV_ID/files" -d '{"type": "file_id", "file_id": "file-...", "path": "/workspace/data.csv"}'

inline 数据使用 base64，解码后最大为 5 MiB；file_id 最大为 50 MiB。
系统会创建父目录。已有文件绝不会被覆盖（400）。
列表显示单个目录中的普通文件，不会递归列出内容。列表使用 page 令牌分页，并返回 next。

Artifacts（产物）

Turn 完成时，Core 会捕获工作区 outputs/ 目录下的普通文件。即使 Environment 消失，Artifacts 仍可读取。

python

for a in client.beta.agents.sessions.artifacts.list(session.id):
    data = client.beta.agents.sessions.artifacts.content(a.id, session_id=session.id)
    data.write_to_file(a.path.rsplit("/", 1)[-1])

oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/artifacts"
oac "/agents/sessions/$SESSION_ID/artifacts/$ARTIFACT_ID/content" -o report.md

每个 Artifact 都有 path、size_bytes、turn_id 和 environment_id。删除 Artifact 不会删除工作区文件。

Skills（技能）

Skill 是 Agent 可使用的、包含指令和文件的带版本捆绑包。可以上传目录或 ZIP；每次上传都会创建一个版本。

curl "$OPENAI_BASE_URL/skills" -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" -F files=@my-skill.zip

python

skill = client.skills.create(files=[("my-skill/SKILL.md", open("my-skill/SKILL.md", "rb"))])
client.skills.versions.create(skill.id, files=[...], default=True)

不需要 Beta 请求头。每个 Environment 最多可选择 50 个 Skills；每个归档压缩后最大为 5 MiB，展开后最大为 20 MiB。
SDK 3.13.0 会上传内容中丢弃唯一的 ZIP 文件；上传 ZIP 时请使用 HTTP。
可通过 Session 的 environment.skills 或模板为其附加 Skills。

详细信息请参阅 Files and Skills。Session 会在准备期间一次性安装其 Skills、Plugins 和软件包；之后编辑源文件不会影响正在运行的 Session。准备错误会在任何工作开始前导致 Session 失败：请修复原因，而不是在新 Session 中重试。

Environment Templates（环境模板）

模板用于保存工作区设置以供复用。openai_hosted Session 在 environment 中引用模板；self_hosted Session 则在 x_agents_core.environment 中引用：

python

template = client.beta.agents.environments.templates.create(
    name="python-data",
    packages={"python": ["pandas"]},
    setup_commands=[{"command": "mkdir -p /workspace/outputs"}],
)

字段	含义
`network`	`access` 可设为 `enabled`（默认值）、`disabled` 或 `restricted`；设为 `restricted` 时，可将网络限制为 `allowed_domains` 中 1–100 个精确主机。Session 只能进一步缩小范围。请参阅受限网络策略中的执行限制
`packages`	软件包设置；请参阅软件包准入
`setup_commands`、`env`	在准备期间运行和设置。读取时从不返回
`files`、`skills`、`plugins`	初始内容。最多 50 个文件，内联数据总计最多 10 MiB

Session 启动时会冻结模板。详细信息请参阅 Environment Templates。

Vaults（凭据库）

Vaults 保存 HTTP MCP 服务器的凭据：static_bearer 令牌，或支持可选刷新的 mcp_oauth 令牌。令牌为只写字段。

python

vault = client.beta.agents.vaults.create(name="github")
client.beta.agents.vaults.credentials.create(
    vault.id, name="github-token",
    auth={"type": "static_bearer", "token": "ghp_...", "mcp_server_url": "https://api.githubcopilot.com/mcp/"},
)
session = client.beta.agents.sessions.create(environment={"type": "none"}, input="...", vault_ids=[vault.id], agent_id=agent.id)

HTTP 路径为 /vaults，需要 Beta 请求头。Session 从其 vault_ids 中选择凭据，也可以通过 credential_id 指定具体凭据；无论采用哪种方式，MCP 服务器的 URL 都必须与所选凭据的 mcp_server_url 完全匹配。Vaults contract 负责选择、错误、OAuth 刷新和删除。MCP 工具的 connection_origin 决定由 Core 端还是工作区连接服务器，而且每个 harness 支持的取值集合不同；请参阅 MCP connection origin。

诊断故障

读取 Session 的 status 和 error，以及最新 Turn 的 error。失败的 Turn 只会报告通用的 internal_error。
检查 Environment 是否已连接，以及其 harness 是否可用。
在 Harness capabilities 中检查 harness、模型和工具的组合。
向管理员索取 Session 的诊断信息，其中会指出故障类别；同时请查看故障排除，了解服务日志、凭据和节点就绪状态。

401 通常表示使用了其他命名空间中的密钥；请参阅 API 命名空间与凭据。

与 OpenAI 的差异

Core 在某些行为上与 OpenAI 服务不同，例如 Session 创建的幂等性和特定 harness 的工具支持。覆盖情况清单列出了所有差异及各资源的状态；公共 OpenAPI 包含准确的模式定义。

准备开始 ​

资源概览 ​

常见任务 ​

约定 ​

分页 ​

幂等性 ​

错误 ​

Core 扩展：x_agents_core ​

选择 harness 和模型 ​

Agents（智能体） ​

Sessions（会话） ​

创建 Session ​

Session 状态 ​

更新、列出和删除 ​

发送输入 ​

发送消息 ​

取消 ​

流式传输事件 ​

Turns 和 Items（轮次和条目） ​

函数工具 ​

Files（文件） ​

源文件 ​

工作区文件 ​

Artifacts（产物） ​

Skills（技能） ​

Environment Templates（环境模板） ​

Vaults（凭据库） ​

诊断故障 ​

与 OpenAI 的差异 ​

准备开始

资源概览

常见任务

约定

分页

幂等性

错误

Core 扩展：`x_agents_core`

选择 harness 和模型

Agents（智能体）

Sessions（会话）

创建 Session

Session 状态

更新、列出和删除

发送输入

发送消息

取消

流式传输事件

Turns 和 Items（轮次和条目）

函数工具

Files（文件）

源文件

工作区文件

Artifacts（产物）

Skills（技能）

Environment Templates（环境模板）

Vaults（凭据库）

诊断故障

与 OpenAI 的差异