Luyện nói tiếng Anh bằng Shadowing qua video: Introducing the Agents API

Đang tải...
1
Getting a long-running agent into production takes a lot of work, even with a capable model.
2
You need to connect tools, track progress, manage context, and secure and maintain the infrastructure around it.
3
Today, we're launching the Agents API to handle that infrastructure for you.
4
The Agents API brings a hosted version of the Codex Harness to your applications.
5
OpenAI handles orchestration, sessions, and context management so that you can stay focused on building.
6
Let's look at an example.
7
Suppose we want to build an agent that helps investigate incidents in our production stack.
8
It would need access to observability data and recent code changes, along with our team's instructions for how to handle an outage.
9
We can connect all of our necessary tools through MCPs and give the agent our investigation runbook via a skill.
10
You control the agent's execution environment and the tools it has access to.
11
That includes connecting a sandbox, whether it's through through OpenAI, a third party provider, or using your own infrastructure.
12
In a situation like this, we'd also be working through a ton of logs, likely more than we could fit in the model's context window.
13
With programmatic tool calling, the agent can process those logs and filter the results in code,
14
meaning fewer tokens spent passing around raw data and more spent on the information the agent needs.
15
For the largest tasks, independent work can be delegated via multi-agent orchestration.
16
In this case, we might want one sub-agent to examine recent changes, another to check telemetry, and then have the lead agent unify their findings.
17
But even in a single agent session, long-running context windows still work really well with compaction.
18
It gives the model a summary of all prior work completed so the agent can continue its investigation.
19
Once the work is complete, the findings should be served as a report that the on-call team can review, a likely root cause, the supporting evidence,
20
and suggested next steps bundled into a single shareable file.
21
And there we have it.
22
With the agents API, we were able to drive an entire workflow without building or maintaining any of our own agent infrastructure.
23
Infrastructure that will continue to get better alongside new models and new capabilities.
24
We're excited to bring you an ever-improving harness behind one API.
25
Happy building.

Về Bài Học Này

Bạn đang luyện tập phát âm tiếng Anh với video "Introducing the Agents API" bằng phương pháp Shadowing — kỹ thuật được Dr. Alexander Arguelles phổ biến rộng rãi.

Hãy nghe kỹ từng câu, chú ý cách người nói nhấn âm và nối âm, rồi đọc lại to và tự tin. Mỗi ngày 15–30 phút luyện đều đặn, bạn sẽ thấy phát âm chuẩn hơn.

Phương Pháp Shadowing Là Gì?

Shadowing là kỹ thuật học ngôn ngữ có cơ sở khoa học, ban đầu được phát triển cho chương trình đào tạo phiên dịch viên chuyên nghiệp và được phổ biến rộng rãi bởi nhà đa ngôn ngữ học Dr. Alexander Arguelles. Nguyên lý cốt lõi đơn giản nhưng cực kỳ hiệu quả: bạn nghe tiếng Anh của người bản xứ và lặp lại to ngay lập tức — như một "cái bóng" (shadow) đuổi theo người nói với độ trễ chỉ 1–2 giây. Khác với luyện ngữ pháp hay học từ vựng bị động, Shadowing buộc não bộ và cơ miệng phải đồng thời xử lý và tái tạo ngôn ngữ thực tế. Các nghiên cứu khoa học xác nhận phương pháp này cải thiện đáng kể phát âm, ngữ điệu, nhịp điệu, nối âm, kỹ năng nghe và độ lưu loát khi nói — đặc biệt hiệu quả cho người luyện IELTS Speaking và muốn giao tiếp tiếng Anh tự nhiên như người bản ngữ.