学习了一下 OpenAI 推出的 Agents API https://openai.com/index/introducing-the-agents-api/

众所周知 Agent 最核心的概念其实就是这么几行代码：

context = get_user_input()
loop:
resp, tools_calling = llm.generate_response(context, tools)
tools_result = execute_tools(tools_calling)
context = update_context(context, resp, tools_result)

OpenAI 将其拆分为三个部分：Harness、Application 和 Environment。
- Harness 是 Agent 的核心，包括对 LLM 的调用、上下文管理（记忆、压缩）、工具选择、sub-agents、可观测性等。
- 然后将对 tool 的执行拆分为两部分，一部分是和业务无关的纯计算逻辑，称为 Environment，比如执行 MCP 等；另一部分是和业务强相关的逻辑，称为 Application，比如执行用户数据查询等。不过你也可以不拆分，直接把 Application 和 Environment 合并。

Application 是整个调用链的起点，也就是用户自己的业务程序，准备好输入数据后，请求 OpenAI Agents API。OpenAI Agents API 会执行 harness loop，并且根据需求返回 application tools calling 的请求，获取 Application 侧的业务数据。对于其他计算需求则调度到 Environmentent 运行，你可以租用 OpenAI 托管的服务器，也可以通过 codex exec-server 将一台 self-hosted 的机器注册为 Environment。

简而言之，OpenAI Agents API 就是提供了一个分布式的抽象架构，以及一个 harness loop 的云端实现。如果你对 codex 很熟悉，实际上完全可以自己运行一个 codex app-server 来实现一个近乎类似的效果。如果能兼容 agents API 接口，再支持注册分布式的 Environment 机器，那就几乎就是一个 self-hosted 的 Agents API 了。

前阵子读了本很有趣的书，侯杨方的《这才是丝绸之路》。作者抛开抽象的文本溯源，而是采用实地考察的方式，重走了真实的丝绸之路。此书给我最大的感触就是：真实而且符合常理。

在我以前的想象中，丝绸之路的商队就是穿梭于大漠深处的商队，历经千辛万苦九死一生达到目的地。但实际上如果真是如此艰辛危险的道路，是不可能维系起一个庞大的贸易网络的。而作者经过探访后发现，丝队商旅走的绝大部分路途其实都是丰饶的绿洲，而边关烽燧的选址，也主要是为了控制绿洲和水源。

书中还提到，亚历山大大帝东征将以希腊为代表的地中海文明带入了亚洲，而丝绸之路的核心意义，就是连接了东方文明和地中海文明。

佛教传入犍陀罗后，与希腊雕刻技术融合形成佛教雕刻艺术，并继续向东传入中国和日本。佛教中的金刚，可能就起源于希腊神话中经受试炼的赫拉克勒斯。

作者还讲述了一个和余秋雨完全不一样的《道士塔》，王圆箓其实一个民间的虔诚信徒，募集了巨资修缮莫高窟。他将部分藏品赠送给伯希和与斯坦因是因为认为他们有情怀，懂得藏品的价值。王道士自发搞修缮花掉了二十多万两银子，根本就不缺伯希和与斯坦因给他的那点小钱。

斯坦因1916年又来到敦煌，再次见到了王道士。王道士对他说，他非常后悔，当时应该把文书全部给斯坦因，这样文书就不会在后来被政府以保护之名掠夺和破坏了。

王道士本身也是一个典型的中国式悲剧。他不求财不求名，花费三十年和巨资修缮莫高窟。可惜他是一个品味低下的文盲，他的“修缮”堪比最无情的破坏，没有被王道士发现的莫高窟无疑会保护的更好。 #book