在推出“Apps in ChatGPT”之后，OpenAI通过发布AgentKit继续推进其面向企业和开发者的开放战略。AgentKit是一套旨在简化自主智能体创建、部署与优化的完整工具集。该举措顺应了能够主动执行复杂任务的“智能体”（agents）这一类人工智能的发展脉络，旨在使其设计过程如同其在专业环境中的集成一样流畅。
以下是这款新工具的视频介绍：
构建AI代理的完整平台
AgentKit围绕三大技术支柱构建：
- Agent Builder是一个可视化编辑器，允许开发者在交互式画布上创建和版本控制多智能体工作流。开发者可以在不离开界面的情况下连接工具、配置护栏、预览结果并管理版本，从而大幅缩短开发时间。据试点合作伙伴Ramp称，设计周期缩短了70%，使得开发时间从两个季度缩减为两个冲刺周期。
- 连接器注册表：一个集中式注册表，有助于管理OpenAI产品内部数据与工具之间的连接。企业可以在其中管理对Dropbox、Google Drive、SharePoint或Microsoft Teams等平台的访问权限，同时通过模型上下文协议（MCP）标准添加自己的连接器。
- ChatKit是一个前端集成套件，用于将定制化的聊天界面直接嵌入产品或网站中。ChatKit负责处理对话线程、响应流式传输以及上下文交互。例如，Canva表示借助ChatKit，在创建其社区辅助智能体时节省了超过两周的工作量。
一种视觉化和协作的方法
Agent Builder成为整个方案的核心。过去构建智能体属于繁重的开发工作，而OpenAI引入了一种专为工程师、产品经理和业务专家协作设计的无代码/低代码方法。
据OpenAI称，日本数字服务巨头LY Corporation能够在“不到两小时内”构建出一个可运行的内部助手。
该界面还允许集成Guardrails，这是一个开源模块，充当行为防火墙：检测越狱尝试，隐藏个人数据，并确保智能体遵守伦理和监管准则。
评估、调整和优化代理性能
OpenAI还强调性能评估，这是大规模部署中的关键问题。Evals工具已被Carlyle、Rippling和Bain & Company等企业使用，现已新增多种能力：
- 数据集：用于快速创建评估数据集；
- 追踪评分：可跟踪代理在整个处理链中的表现；
- 提示词自动优化：基于人类反馈和评估分数；
- 多模型支持：允许比较不同大型语言模型（LLM）的性能，包括其他供应商的模型。
据OpenAI称，一些合作伙伴在集成Evals后，其代理工作流中实现了30%的准确率提升。
通过“强化微调”打造更强大的智能体
另一项新功能是开放强化微调（RFT），现已在o4-mini模型上可用，并在GPT-5上处于私密测试阶段。
该方法使企业能够根据特定业务标准训练自己的推理模型。引入了两项全新选项：
- 自定义工具调用：教模型在正确的时间使用正确的工具；
- 自定义评分器：允许开发者定义自己的成功指标。
面向企业的战略与标准化
超越技术层面，AgentKit体现了更宏大的愿景：围绕共同基础标准化专业AI代理的创建。该套件基于模型上下文协议（MCP），这是一种旨在使代理在不同环境之间实现互操作性的开放标准。
OpenAI还计划很快集成一个工作流API，以便直接在ChatGPT中部署代理，以及一个面向企业的全局管理控制台，以集中管理访问、域名和单点登录（SSO）。
已确定的具体用例
多家试点企业已开始使用AgentKit工具：
- Klarna开发了一个支持代理，能够自主处理三分之二的客户请求。
- Clay通过自动化销售代理实现了十倍增长。
- Canva和HubSpot使用ChatKit为其专业用户提供集成的对话式体验。
这些反馈凸显了一个强劲趋势：SaaS平台的代理化，它能够在客户互动中结合自动化与个性化。
可用性与定价
OpenAI明确指出，ChatKit和新的Evals功能今天起对所有开发者开放。
代理构建器处于测试阶段，而连接器注册表开始向拥有全局管理控制台的API客户、ChatGPT Enterprise和教育版用户部署。
所有这些工具都包含在API的标准定价中。
该集团计划很快推出一个代理目录，以及一个针对希望在ChatGPT中发布作品的开发者的变现系统。