OpenAI 通過 AgentKit 簡化人工智能代理的設計

Publié le 8 10 月 2025 à 10h04
modifié le 8 10 月 2025 à 10h05

OpenAI 革新了人工智能代理的设计方式,推出了 AgentKit,这是一个前所未有的数字套件。这个宏伟的设备通过直观的图形界面大幅简化了复杂自动化的开发。 开发者因此能够创建增强的工作流,同时享受与第三方解决方案的流畅集成。AgentKit 的每个组件,如 Agent Builder 和 Connector Registry,都通过优化专门代理的部署来催化创新。 集中式数据管理有助于提高效率,同时最小化错误风险。 AgentKit 定义了自动化的新标准,并推动该行业向未知的领域发展。

AgentKit 介绍

OpenAI 最近推出了 AgentKit,这是一个用于设计、部署和优化人工智能代理的 SDK。这个数字套件于 10 月 6 日 推出,革命性地改变了开发者设计复杂自动化的方式。它借鉴了 N8N 和 Zapier 等工具,提供了直观且功能强大的图形界面。

AgentKit 的关键组件

AgentKit 包含三个基本元素,每个元素都有助于在人工智能领域构建复杂的编排。

Agent Builder

整个系统的核心工具是 Agent Builder。它提供了一个基于连接节点的可视化创建界面。每个节点表示工作流的一个关键步骤。无论是涉及特定代理、外部工具还是控制规则,用户都可以通过简单的拖放轻松构建他们的模型。

该组件还允许针对每个元素进行精确的输入和输出配置,同时提供实时测试功能。内置的 guardrails 模块不仅确保代理的安全性,还能提高其效率。一旦工作流完成,开发者可以选择两种方式进行部署:将其导出为代码进行集成,或直接使用 ChatKit。

Connector Registry

第二个组件 Connector Registry,集中管理工作流中的数据。管理员可以轻松管理预配置的连接器,如 Dropbox 或 Google Drive。集中管理提供了多个工作区内数据管理的一致性,同时通过 API 保持可访问性。

ChatKit

对于基于聊天的代理部署,ChatKit 扮演着关键角色。该模块简化了连续响应的管理,以及模型推理的显示。与 Agent Builder 的集成通过工作流标识符进行,从而实现聊天界面的个性化定制。ChatKit 的目标是提供可以在生产环境中使用的聊天代理。

高级功能

AgentKit 还包括 Evals,这是一个专门用于评估工作流能力的平台。该模块可以迅速创建评估数据集,并分析代理的摩擦点。这些功能自动化了提示的优化,同时提供了其他供应商模型的评估。

模型优化

reinforcement fine-tuning 模块允许优化 OpenAI 的模型。这种方法奖励符合预期结果的模型,从而引导其行为向特定需求靠拢。可与 o4-mini 和 GPT-5 模型一起使用的这些调整,有助于在执行工作流时进行适应性工具调用,从而清晰定义最佳响应标准。

可用性和定价

OpenAI 已经向所有开发者提供了 AgentKit。ChatKit 和 Evals 组件已经最终版本,而 Agent Builder 和 Connector Registry 仍处于 Beta 阶段。使用该工具无需额外费用,因为 OpenAI 仅按其常规定价收取对模型的 API 调用费用。

常见问题解答

什么是 AgentKit 及其主要目标是什么?
AgentKit 是 OpenAI 开发的一个 SDK,旨在简化人工智能代理的创建、部署和优化。其主要目标是通过直观的图形界面便捷地设计复杂自动化。

AgentKit 中的 Agent Builder 如何工作?
Agent Builder 允许开发者通过基于连接节点的可视化界面创建代理工作流。每个节点代表工作流中的一步,开发者可以通过拖放系统轻松构建流程,同时配置每个组件的输入和输出。

Connector Registry 提供哪些类型的连接器?
Connector Registry 集中管理各种预配置连接器,如 Dropbox、Google Drive、SharePoint 和 Microsoft Teams,从而在代理工作流中实现高效的数据管理。

如何使用 ChatKit 部署聊天代理?
要使用 ChatKit 部署聊天代理,只需传递在 Agent Builder 中创建的工作流标识符。这可以定制聊天用户界面,并实时管理响应。

AgentKit 中的 Evals 平台是什么?
Evals 是一个评估代理工作流性能的平台,可以快速构建评估数据集,并分析摩擦点以优化代理的运行。

AgentKit 中的 reinforcement fine-tuning (RFT) 如何工作?
RFT 通过为模型产生预期结果时给予奖励来优化模型。这一技术有助于将模型行为调整为代理工作流的特定需求,并提升其性能。

使用 AgentKit 是否有额外费用?
不,OpenAI 仅按标准定价收取模型的 API 调用费用,使用 AgentKit 不会产生额外费用。

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