TRAE-AI编程
OpenAI 架构
OpenAI 运行智能体执行框架（harness），应用向它提交任务并接收结果。智能体需要计算能力或文件时，再为它配置执行环境。
组成部分
- 执行框架：OpenAI 托管的 Codex 实例，运行模型与工具循环，维护智能体会话。
- 环境：智能体运行命令、执行代码及处理文件的位置，可以是远程沙箱、笔记本电脑、Docker 容器或 AWS Lambda 函数。
- 应用服务器：把智能体接入产品的应用代码，提交任务、接收事件、处理函数工具。环境由你提供时，应用也管理其生命周期。
按任务需要选择组成部分。没有执行环境时，框架仍可工作；应用可以通过流式事件或 webhook 接收进度。
从无环境模式开始
只回答问题或通过工具访问外部服务的智能体，未必需要独立计算环境或文件。把 environment.type 设为 none。下面只展示环境配置片段；创建会话还需要智能体配置与初始输入：
来源示例 1（json）：
{
"environment": {
"type": "none"
}
}应用向会话发送输入，框架调用模型、使用已配置工具并返回结果。OpenAI 保留会话，供后续任务继续使用。
框架可以直接调用远程 MCP 工具。函数工具则由应用接收调用、执行函数，再返回结果。
无环境模式不提供内置 Bash、补丁应用工具、工作区文件或执行器 MCP。
图中的可选虚拟运行时，通过应用的函数工具提供文件操作和 shell 命令。
添加 OpenAI 托管环境
智能体需要运行脚本、编辑文件或创建产物时，把 environment.type 设为 openai_hosted。OpenAI 为会话创建并管理沙箱。
配置任务需要的软件包、初始文件及网络访问权限。框架直接在沙箱运行命令，应用继续提交任务、接收事件并处理函数工具。
虚线箭头只适用于下面由你自行管理环境的情况。配置选项见 OpenAI 托管沙箱。
连接自己的环境
智能体需要访问自己的基础设施、私有网络或定制软件时，使用 environment.type: "self_hosted"。
应用启动环境，并把执行器连接到会话。执行器运行框架请求的命令和工具；应用管理连接与生命周期，无需逐条转发命令。
环境创建、重新连接、关闭及文件保存都由你负责，可以由应用服务器或 webhook 处理器管理。
停止计算资源前，要协调新到达的任务，并确认没有待执行操作。
接收进度与结果
任何环境模式都可单独或同时采用以下方式：
- 流式传输：在智能体工作时接收详细事件，例如用于产品界面展示的输出。
- Webhook：无需持续保持流式连接即可接收会话状态变化。处理器可读取结果、运行函数工具或管理自托管环境。
函数工具必须有接收调用并返回结果的处理器。处理器不可用时，智能体可能一直等待结果。事件或生命周期处理器失败，也可能中断进度更新及环境管理。
接入详情见运行与继续会话和会话 Webhook。
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