A Agents API da OpenAI terceiriza o loop do agente. O resto continua com a empresa.
Harness gerenciado, subagentes, compactação de contexto e agora computer use. O que dá para entregar ao provedor do modelo, e o que não dá.
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Narração completa do artigo, gerada por IA.
Durante quase dois anos, construir um agente significou construir um loop: chamar o modelo, interpretar o pedido de ferramenta, executar a ferramenta, devolver o resultado, administrar a janela de contexto, se recuperar de falhas e repetir. Cada time sério escreveu a sua versão, e a maioria era frágil.
A Agents API da OpenAI, em beta público desde 10 de setembro, se oferece para operar esse loop. No DevDay de 29 de setembro, a OpenAI adicionou computer use. Juntos, os anúncios deixam clara a fronteira entre o que um provedor de modelo já consegue operar e o que continua sendo responsabilidade da empresa.
O que a OpenAI passa a operar
Segundo a OpenAI, a Agents API expõe o mesmo harness e a mesma infraestrutura que sustentam o Codex:
- Um harness gerenciado, operado e mantido pela OpenAI, que cuida da orquestração da sessão, da compactação de contexto e da recuperação de falhas.
- Sessões duráveis, que continuam o trabalho entre interações.
- Busca de ferramentas e chamadas programáticas, com suporte a MCP, funções próprias e ferramentas nativas como busca na web.
- Subagentes, que dividem uma tarefa em partes paralelas, cada uma com seu contexto.
- Escolha do ambiente de execução: sandbox hospedado pela OpenAI, infraestrutura própria ou parceiros de sandbox.
O harness é open source, o que permite inspecionar a lógica que coordena modelo, ferramentas e contexto. Não há taxa adicional além de tokens e ferramentas. A API está em beta público.
O changelog de 29 de setembro traz o detalhe mais importante para empresas: o computer use da Agents API roda em um navegador hospedado pela OpenAI, com as aprovações de acesso a sites e o login “a cargo da sua aplicação”.
Essa frase descreve bem a fronteira. A OpenAI opera o navegador. A sua aplicação decide quais sites o agente pode usar e como ele se autentica.
Onde fica a linha de responsabilidade
Camadas centrais
- Aplicação de negócio e experiência
- Runtime do agente: orquestração e estado
- Ferramentas, ações e integrações
- Contexto corporativo: dados e grounding
- Modelos
Controles transversais
- Identidade e autorização
- Políticas e segurança
- Avaliação
- Aprovação humana
- Observabilidade e auditoria
- Ciclo de vida e implantação
- Responsabilidade operacional: quem responde depois do go-live
Passa a ser operado pelo provedor (beta)Continua com a empresa
Identidade. Quando o agente chama os seus sistemas, com a credencial de quem? Um harness gerenciado não responde isso. O login no computer use fica explicitamente com a sua aplicação, e a mesma lógica vale para cada servidor MCP e função que você conectar.
Autorização. O harness chama as ferramentas que tiver à disposição. Quais ferramentas existem, com quais escopos e para quais usuários, é desenho seu. A busca de ferramentas torna barato expor muitas delas, e é exatamente por isso que a lista precisa de revisão.
Dados corporativos. Escolher entre sandbox da OpenAI, infraestrutura própria ou parceiro é uma decisão sobre dados, não só sobre computação. Arquivos, resultados intermediários e estado da sessão ficam onde você os colocar. Para dados pessoais de brasileiros, isso inclui avaliar com o time de privacidade onde a execução acontece e se há transferência internacional, que a LGPD trata com regras próprias.
Auditoria. Os seus auditores vão querer os seus registros do que o agente fez nos seus sistemas, e não os registros de um fornecedor. Planeje registrar chamadas de ferramentas e ações do seu lado, com o contexto de negócio que as explica.
Avaliação. A OpenAI diz que melhora o harness a cada lançamento de modelo. Isso é útil e também significa que o comportamento pode mudar numa atualização. Mantenha uma suíte de regressão e execute antes de trocar de versão.
Controles da aplicação. Etapas de aprovação, limites de gasto, limites por usuário e botões de desligamento são lógica da aplicação. A API oferece os pontos de encaixe; não escolhe os limites.
Computer use: poder e nova superfície de ataque
O computer use permite que agentes trabalhem com sistemas que não têm API: portais legados, sites de fornecedores, ferramentas internas que ninguém vai integrar. Em muitas empresas brasileiras, é justamente aí que está o trabalho manual, em portais de órgãos, bancos e parceiros.
Também significa um agente clicando em interfaces com credenciais reais. Três regras práticas:
- Prefira uma API quando ela existir. Computer use é alternativa, não padrão.
- Mantenha uma lista de sites permitidos e exija aprovação para novos, que é o que o desenho da OpenAI já espera da sua aplicação.
- Use contas dedicadas e com privilégio mínimo para o login do agente, nunca a credencial pessoal de alguém.
O que repensar agora
Se o seu time mantém o próprio loop de agente, a pergunta deixou de ser se vocês conseguem construir um. Passou a ser se mantê-lo ainda é um bom uso do tempo de engenharia. Para muitos times, não será.
O que não deve ser terceirizado é o que torna o sistema seu: em nome de quem ele age, o que pode tocar, que evidências deixa, como você sabe que funciona e quem responde por ele. Descrevemos essas camadas no nosso guia do stack de 2026.