Hoje, estamos lançando o AgentKit, um conjunto completo de ferramentas que ajuda desenvolvedores e empresas a criar, implantar e otimizar agentes. Até agora, para criar agentes era preciso lidar com ferramentas heterogêneas: orquestração complexa sem controle de versão, conectores e pipelines de avaliação manual, ajuste de prompts e semanas de trabalho de front-end antes do lançamento. Com o AgentKit, os desenvolvedores já podem acelerar a criação visual de fluxos de trabalho e a incorporação de IUs agênticas usando novas ferramentas de criação, como:
- Agent Builder: uma interface visual para criação e controle de versão de fluxos de trabalho multiagente
- Connector Registry: recurso que permite gerenciar de forma centralizada a conexão entre dados e ferramentas nos produtos da OpenAI
- ChatKit: um kit de ferramentas para incorporar aos produtos experiências de agente baseadas em chat e personalizáveis
Além disso, estamos ampliando as funções de avaliação com novos recursos, como conjuntos de dados, pontuação de rastreio, otimização automática de prompts e suporte a modelos de terceiros para medir e aprimorar o desempenho de agentes.
Desde o lançamento da API Responses e o SDK Agents em março, desenvolvedores e empresas criaram fluxos de trabalho agênticos completos de deep research, atendimento ao cliente e muitos outros recursos. A Klarna desenvolveu um agente de suporte que resolve dois terços dos tíquetes, e a Clay cresceu dez vezes com um agente de vendas. O AgentKit usa a API Responses para ajudar os desenvolvedores a criar agentes com mais eficiência e confiabilidade.
Com a crescente complexidade dos fluxos de trabalho, os desenvolvedores precisam de uma visibilidade mais clara dos processos de trabalho. O Agent Builder(abre em uma nova janela) oferece uma interface visual para compor lógica com nós usando recursos de arrastar e soltar, além de conectar ferramentas e configurar proteções personalizadas. Ele permite execuções de prévias, configuração de avaliações em linha e controle completo de versões, recursos ideais para iterações rápidas.
Os desenvolvedores podem começar com uma tela em branco ou usar modelos incorporados.
Partindo de uma tela em branco, a equipe da Ramp desenvolveu um agente de compras em apenas algumas horas:
O Agent Builder transformou meses de orquestração complexa, programação personalizada e otimizações manuais em um trabalho de apenas algumas horas. A interface visual mantém as equipes de produtos, jurídica e de engenharia alinhadas, reduzindo em 70% os ciclos de interação e implementando um agente em produção em dois sprints, em vez de dois trimestres."
Da mesma forma, a LY Corporation, empresa líder de serviços de tecnologia e internet no Japão, usou o Agent Builder para criar um agente de assistente de trabalho em menos de duas horas.
"Com o Agent Builder, podemos inovar na orquestração de agentes, com engenheiros e especialistas colaborando na mesma interface. Criamos e executamos o nosso primeiro fluxo de trabalho multiagêntico em menos de duas horas, acelerando drasticamente a criação e implantação de agentes."
Além disso, estamos lançando um Connector Registry para que empresas controlem e mantenham dados em diversos espaços de trabalho e organizações. O Connector Registry(abre em uma nova janela) consolida fontes de dados em um único painel de administração para o ChatGPT e as APIs. O registro inclui todos os conectores incorporados, como Dropbox, Google Drive, Sharepoint e Microsoft Teams, além de MCPs de terceiros.
Os desenvolvedores também podem habilitar proteções(abre em uma nova janela) no Agent Builder, uma camada de segurança modular de código aberto que ajuda a proteger agentes contra comportamentos acidentais ou maliciosos. As proteções podem mascarar ou sinalizar dados pessoalmente identificáveis (PII), detectar jailbreaks e aplicar outras proteções, facilitando o desenvolvimento e a implantação de agentes confiáveis e seguros. Elas podem ser implantadas independentemente ou usando a biblioteca de proteções para Python(abre em uma nova janela) e JavaScript(abre em uma nova janela).
A implantação de interfaces de usuário de chat para agentes pode apresentar uma complexidade inesperada: lidar com fluxos de respostas, gerenciar tópicos, expor o pensamento dos modelos e desenvolver experiências de chat envolventes. O ChatKit simplifica a incorporação de agentes de chat que aparentam ser nativos do seu produto. Os agentes podem ser incorporados em aplicativos ou sites e personalizados de acordo com um tema ou marca.
O ChatKit já viabiliza diversos casos de uso, desde assistentes de conhecimento interno e guias de integração até agentes de atendimento ao cliente e pesquisa. O agente de atendimento ao cliente do HubSpot(abre em uma nova janela) é um exemplo:
A criação de agentes confiáveis e adequados para produção exige avaliações de desempenho rigorosas. Lançamos as avaliações(abre em uma nova janela) no ano passado para ajudar os desenvolvedores a testar prompts e medir o comportamento de modelos. Agora, estamos adicionando quatro novos recursos que facilitam ainda mais a criação de avaliações:
- Conjuntos de dados: crie rapidamente avaliações de agentes a partir do zero e amplie-as ao longo do tempo com avaliadores automatizados e anotações humanas.
- Pontuação de rastreio: realize análises completas de fluxos de trabalho agênticos e automatize as pontuações para identificar insuficiências.
- Otimização automática de prompts: gere prompts aprimorados com base em anotações humanas e resultados de avaliadores.
- Suporte a modelos de terceiros: avalie modelos de outros provedores na plataforma de avaliações da OpenAI.
Já observamos ganhos de desempenho importantes nos clientes que usam as avaliações.
O ajuste fino por reforço(abre em uma nova janela) (RFT) permite que os desenvolvedores personalizem nossos modelos de raciocínio. Ele está disponível para o público em geral no OpenAI o4-mini e em beta privado no GPT‑5. Estamos trabalhando em conjunto com dezenas de clientes no refinamento do RFT para o GPT‑5 antes do lançamento para um público mais amplo.
Hoje, estamos apresentando dois novos recursos dessa versão beta do RFT para aumentar ainda mais o desempenho dos agentes:
- Chamadas personalizadas de ferramentas: treine modelos para chamar as ferramentas adequadas no momento certo para aprimorar a reflexão
- Avaliadores personalizados: defina critérios de avaliação personalizados para os aspectos mais importantes do seu caso de uso
A partir de hoje, o ChatKit e os novos recursos de avaliações estão disponíveis para todos os desenvolvedores. O Agent Builder está disponível na versão beta. Iniciamos o lançamento do Connector Registry na versão beta para alguns clientes de APIs, ChatGPT Enterprise e Edu com um console global do administrador (que permite aos proprietários globais gerenciar domínios, logins únicos e várias organizações de API). O console global do administrador é um (abre em uma nova janela)pré-requisito para habilitar o Connector Registry. Todas essas ferramentas estão incluídas no preço dos modelos de API padrão.
Pretendemos adicionar em breve ao ChatGPT uma API Workflows independente e opções de implantação de agentes.
Estamos ansiosos para ver o que você vai desenvolver!
