OpenAI Agents API 更新：命令执行前自动审查、异步压缩与跨会话缓存

命令执行前先过 Auto Review：给智能体加一道刹车

让智能体接管命令行或外部工具时，最容易出事故的就是“模型生成了命令并直接敲下回车”的那一瞬间。在 10 月 30 日由 OpenAI Developers 发布的本周更新中，排在首位的就是命令执行前的自动审查机制（Auto Review）。它会在智能体真正下发并执行命令之前自动介入检查，把有破坏性或偏离预期的操作拦在执行动作之前。

过去开发者往往要在外层自己写一套正则拦截或双模型复核逻辑，现在这一步被直接收进了 Agents API 原生管线里。配合此次同步推出的工具更新（Tool updates），开发团队可以在不牺牲多步自动化流畅度的前提下，收紧智能体调用外部环境的权限边界。

后台异步压缩与跨会话缓存：专治长任务卡顿和账单膨胀

跑长程任务的智能体会不断往上下文里塞入工具返回结果、日志和中间推理，跑着跑着就会撞上上下文上限。以往触发历史压缩时，主任务往往得停下来等摘要生成；新上线的 Async Compaction 将上下文压缩改成了后台异步执行，一边跑主流程一边在后台把旧记录压薄，减少长会话里的明显停顿。

另一项直接替开发者省钱的改动是跨会话提示词缓存（prompt-cache）。在生产环境里，成千上万次独立的智能体会话往往共用同一份冗长的系统提示词（System Prompt）和工具定义；现在系统提示词会自动跨会话缓存，新开会话时不必每次都为重复的系统设定重新掏一遍全额 token 费用。

• Auto Review（自动审查）

  在命令执行前自动完成安全与合理性审查，降低智能体误跑危险指令的风险。

• Async Compaction（后台异步压缩）

  在后台异步压缩不断膨胀的上下文历史，不阻塞前台正在推进的智能体任务。

• 跨会话 prompt-cache（系统提示缓存）

  系统提示词自动跨不同会话共享缓存，减少高频启动智能体时的重复 token 消耗。

• 时间感知与工具更新

  引入实验性的 Time awareness（时间感知），并同步升级 API 内置工具能力。

实验性“时间感知”上线，补齐智能体的时间坐标

传统的无状态模型调用对“现在是几点、距离上一步过去了多久”毫无概念，除非开发者在每轮对话里手动拼接时间戳。本次周更在 Agents API 中加入了实验性的“时间感知（Time awareness）”特性，让智能体在执行任务的过程中具备对时间流逝与当前时间节点的感知能力。

把这五项更新放在一起看，OpenAI 本周在 Agents API 上的动作完全围绕生产级工程痛点展开：用 Auto Review 管住命令执行安全，用 Async Compaction 解决长程记忆阻塞，用跨会话缓存压低系统提示成本，再用时间感知与工具更新补齐运行时的细节短板。