עדכון מ-3 ביוני 2026: OpenAI מפסיקה בהדרגה את פעילות המוצרים Agent Builder ו-Evals. החל מ-30 בנובמבר 2026, הם לא יהיו זמינים עוד בפלטפורמת OpenAI. לתהליכי עבודה שצריכים להמשיך לפעול כקוד, אנחנו ממליצים על Agents SDK(נפתח בחלון חדש). למקרים שבהם עדיף להשתמש בפרומפטים בשפה טבעית, אנחנו ממליצים על סוכני workspace ב-ChatGPT.
היום אנחנו משיקים את AgentKit, חבילת כלים מקיפה למפתחים ולארגונים לבנייה, לפריסה ולאופטימיזציה של סוכנים. עד היום, בניית סוכנים חייבה תמרון בין כלים נפרדים — תזמור מורכב ללא ניהול גרסאות, מחברים מותאמים אישית, תהליכי הערכה ידניים, כוונון פרומפטים ושבועות של פיתוח צד לקוח לפני ההשקה. עם AgentKit, מפתחים יכולים כעת לתכנן תהליכי עבודה באופן חזותי ולהטמיע ממשקי משתמש אג'נטיים מהר יותר, בעזרת אבני בניין חדשות כגון:
Agent Builder: משטח עבודה חזותי ליצירת תהליכי עבודה מרובי סוכנים ולניהול הגרסאות שלהם
Connector Registry: מקום מרכזי שבו מנהלי מערכת יכולים לנהל את חיבור הנתונים והכלים בין מוצרי OpenAI
ChatKit: ערכת כלים להטמעת חוויות סוכן מבוססות צ'אט הניתנות להתאמה אישית במוצר שלכם
אנחנו גם מרחיבים את יכולות ההערכה עם תכונות חדשות כמו מערכי נתונים, מתן ציונים לעקבות ביצוע, אופטימיזציה אוטומטית של פרומפטים ותמיכה במודלים של צד שלישי, כדי למדוד ולשפר את ביצועי הסוכנים.
מאז שהשקנו במרץ את Responses API ו-Agents SDK, ראינו מפתחים וארגונים בונים תהליכי עבודה אג'נטיים מקצה לקצה למחקר מעמיק, לתמיכת לקוחות ועוד. Klarna בנתה סוכן תמיכה שמטפל בשני שלישים מכלל הפניות, ו-Clay הגדילה פי 10 את הצמיחה שלה בעזרת סוכן מכירות. AgentKit מבוסס על Responses API ומסייע למפתחים לבנות סוכנים ביעילות ובאמינות גבוהות יותר.
ככל שתהליכי העבודה של סוכנים נעשים מורכבים יותר, מפתחים זקוקים לתמונה ברורה יותר של אופן פעולתם. Agent Builder(נפתח בחלון חדש) מספק משטח עבודה חזותי לבניית לוגיקה באמצעות גרירה ושחרור של חוליות, לחיבור כלים ולהגדרת מנגנוני הגנה מותאמים אישית. הוא תומך בהרצות תצוגה מקדימה, בהגדרת הערכות ישירות בממשק ובניהול גרסאות מלא — שילוב אידיאלי למחזורי פיתוח מהירים.
אפשר להתחיל לבנות ממשטח עבודה ריק או מתבניות מוכנות מראש.
ב-Ramp, הצוות עבר ממשטח עבודה ריק לסוכן רכש בתוך שעות ספורות בלבד:
עם Agent Builder, עבודה שדרשה בעבר חודשים של תזמור מורכב, קוד מותאם אישית ואופטימיזציות ידניות הצטמצמה לשעתיים בלבד. משטח העבודה החזותי שומר על תיאום בין צוותי המוצר, המשפטים וההנדסה, מקצר את מחזורי השיפור ב-70% ומאפשר להעלות סוכן לאוויר בשני ספרינטים במקום בשני רבעונים."
בדומה לכך, LY Corporation — חברה יפנית מובילה לטכנולוגיה ולשירותי אינטרנט — בנתה סוכן עוזר לעבודה באמצעות Agent Builder בפחות משעתיים.
"Agent Builder אפשר לנו לתזמר סוכנים בדרך חדשה לגמרי, כשמהנדסים ומומחי תחום משתפים פעולה בממשק אחד. בנינו והפעלנו את תהליך העבודה הרב-אג'נטי הראשון שלנו בפחות משעתיים, וקיצרנו באופן דרמטי את הזמן הדרוש ליצירה ולפריסה של סוכנים."
אנחנו משיקים גם את Connector Registry, שמאפשר לארגונים לקבוע מדיניות לניהול נתונים ולתחזק אותם בכמה סביבות workspace וארגונים. Connector Registry(נפתח בחלון חדש) מרכז את מקורות הנתונים ב-ChatGPT וב-API בלוח ניהול אחד. המרשם כולל את כל המחברים המובנים, כגון Dropbox, Google Drive, Sharepoint ו-Microsoft Teams, וכן שרתי MCP של צד שלישי.
מפתחים יכולים גם להפעיל את Guardrails(נפתח בחלון חדש) ב-Agent Builder — שכבת בטיחות מודולרית בקוד פתוח, שמסייעת להגן על סוכנים מפני התנהגות לא מכוונת או זדונית. Guardrails יכול להסתיר מידע אישי מזהה או לסמן אותו, לזהות פרצות ולהחיל אמצעי הגנה נוספים, וכך להקל על בנייה ופריסה של סוכנים אמינים ובטוחים. אפשר לפרוס את Guardrails באופן עצמאי או דרך ספריית guardrails עבור Python(נפתח בחלון חדש) ו-JavaScript(נפתח בחלון חדש).
פריסת ממשקי צ'אט לסוכנים יכולה להיות מורכבת באופן מפתיע — טיפול בתשובות המוזרמות בהדרגה, ניהול שרשורים, הצגת תהליך החשיבה של המודל ועיצוב חוויות מעוררות עניין בתוך הצ'אט. ChatKit(נפתח בחלון חדש) מקל על הטמעת סוכנים מבוססי צ'אט שמרגישים כמו חלק טבעי מהמוצר שלכם. אפשר להטמיע אותו באפליקציות או באתרי אינטרנט ולהתאים אותו לעיצוב או למותג שלכם.
ChatKit כבר משמש למגוון יישומים, מעוזרי ידע פנים-ארגוניים ומדריכי קליטה ועד סוכני תמיכת לקוחות ומחקר. סוכן תמיכת הלקוחות של HubSpot(נפתח בחלון חדש) הוא דוגמה אחת:
בניית סוכנים אמינים שמוכנים לסביבת ייצור מחייבת הערכות ביצועים קפדניות. בשנה שעברה השקנו את Evals(נפתח בחלון חדש) כדי לעזור למפתחים לבדוק פרומפטים ולמדוד את התנהגות המודלים. כעת אנחנו מוסיפים ארבע יכולות חדשות שמקלות עוד יותר על בניית הערכות:
מערכי נתונים — בנייה מהירה של הערכות לסוכנים מאפס והרחבתן לאורך זמן בעזרת מעריכי ביצועים אוטומטיים ותיוגים אנושיים.
מתן ציונים לעקבות ביצוע — הערכת תהליכי עבודה אג'נטיים מקצה לקצה ואוטומציה של מתן הציונים לאיתור נקודות תורפה.
אופטימיזציה אוטומטית של פרומפטים — יצירת פרומפטים משופרים על סמך תיוגים אנושיים ופלטים של מעריכי ביצועים.
תמיכה במודלים של צד שלישי — הערכת מודלים של ספקים אחרים בתוך פלטפורמת Evals של OpenAI.
כבר ראינו שיפורים משמעותיים בביצועים אצל לקוחות שמשתמשים ב-Evals.
כוונון עדין עם למידת חיזוק(נפתח בחלון חדש) (RFT) מאפשר למפתחים להתאים אישית את מודלי ה-reasoning שלנו. הוא זמין לכלל המשתמשים ב-OpenAI o4-mini ובגרסת בטא סגורה עבור GPT‑5. אנחנו עובדים בשיתוף פעולה הדוק עם עשרות לקוחות כדי לשפר את RFT עבור GPT‑5 לפני הרחבת הזמינות שלו.
היום אנחנו מציגים שתי תכונות חדשות בגרסת הבטא הזו של RFT, שנועדו לשפר עוד יותר את ביצועי הסוכנים:
קריאות לכלים מותאמים אישית — אימון מודלים לקרוא לכלים הנכונים בזמן הנכון כדי לשפר את יכולת ה-reasoning
מעריכי ביצועים מותאמים אישית — הגדרת קריטריונים להערכה לפי מה שחשוב ביותר במקרה השימוש שלכם
החל מהיום, ChatKit והיכולות החדשות של Evals זמינים לכל המפתחים. Agent Builder זמין בגרסת בטא, ו-Connector Registry מתחיל להיפתח בגרסת בטא לחלק מלקוחות ה-API, ChatGPT Enterprise ו-Edu שיש להם מסוף ניהול גלובלי(נפתח בחלון חדש) (שבו בעלי הרשאות בעלים גלובליות יכולים לנהל דומיינים, SSO וארגוני API מרובים). מסוף הניהול הגלובלי הוא תנאי מקדים להפעלת Connector Registry. כל הכלים האלה כלולים בתמחור הרגיל של מודלי ה-API.
אנחנו מתכננים להוסיף בקרוב Workflows API עצמאי ואפשרויות לפריסת סוכנים ב-ChatGPT.
אנחנו כבר מחכים לראות מה תבנו.
