AgentKit 简介 | OpenAI

来源: https://openai.com/index/introducing-agentkit/ 抓取时间: 2026-07-21 16:24:47

2025年10月6日 产品

AgentKit 简介

用于构建、部署和优化 Agent 的新工具。 加载中… 分享 使用 Agent Builder 设计工作流

• 使用 Agent Builder 设计工作流

• 使用 ChatKit 嵌入 Agentic 聊天体验

• 使用新的 Evals 功能测量 Agent 性能

• 通过强化微调推动 Agent 性能

• 定价和可用性

• 使用 Agent Builder 设计工作流

• 使用 ChatKit 嵌入 Agentic 聊天体验

• 使用新的 Evals 功能测量 Agent 性能

• 通过强化微调推动 Agent 性能

• 定价和可用性

** 2026年6月3日更新：**OpenAI 正在逐步停止 Agent Builder 和 Evals 产品。从 2026 年 11 月 30 日起，它们将不再在 OpenAI 平台上可用。对于应作为代码继续的工作流，我们推荐 Agents SDK ⁠(在新窗口中打开)。对于更适合自然语言提示的用例，我们推荐 ChatGPT 中的 Workspace Agent ⁠ 。

今天我们推出 AgentKit，这是一套完整的工具集，供开发人员和企业构建、部署和优化 Agent。到目前为止，构建 Agent 意味着要处理零散的工具——没有版本控制的复杂编排、自定义连接器、手动评估管道、提示调优，以及发布前数周的前端工作。借助 AgentKit，开发人员现在可以可视化设计工作流，并使用新的构建块更快地嵌入 Agentic UI，例如：

• Agent Builder： 用于创建和版本化多 Agent 工作流的可视化画布
• 连接器注册表： 管理员管理数据和工具如何跨 OpenAI 产品连接的中心位置
• ChatKit： 用于在产品中嵌入可定制的基于聊天的 Agent 体验的工具包

我们还在扩展评估功能，新增数据集、追踪评分、自动提示优化和第三方模型支持等功能，以测量和改进 Agent 性能。 自 3 月发布 Responses API 和 Agents SDK⁠ 以来，我们看到开发人员和企业为深度研究、客户支持等场景构建了端到端的 Agentic 工作流。Klarna 构建了一个支持 Agent⁠，处理了三分之二的工单，Clay 通过销售 Agent 实现了 10 倍增长⁠。AgentKit 建立在 Responses API 之上，帮助开发人员更高效、更可靠地构建 Agent。

使用 Agent Builder 设计工作流

随着 Agent 工作流变得越来越复杂，开发人员需要更清晰地了解它们的工作方式。Agent Builder ⁠(在新窗口中打开) 提供了一个可视化画布，用于通过拖放节点组合逻辑、连接工具和配置自定义防护措施。它支持预览运行、内联评估配置和完整版本控制——非常适合快速迭代。 构建者可以从空白画布或预构建模板开始。 在 Ramp，团队仅用几个小时就从空白画布构建了一个买家 Agent：

Agent Builder 将曾经需要数月的复杂编排、自定义代码和手动优化工作转变为仅需几个小时。可视化画布使产品、法律和工程保持在同一页面上，将迭代周期缩短了 70%，并在两个 sprint 内而不是两个季度内使 Agent 上线。” — Ramp 同样，LY Corporation——日本领先的技术和互联网服务公司——在不到两小时内用 Agent Builder 构建了一个工作助手 Agent。 “Agent Builder 允许我们以全新的方式编排 Agent，工程师和主题专家都在一个界面中协作。我们构建了第一个多 Agentic 工作流并在不到两小时内运行它，大大加快了创建和部署 Agent 的时间。” — LY Corporation 我们还推出了连接器注册表，供企业在多个工作空间和组织中管理和维护数据。连接器注册表 ⁠(在新窗口中打开) 将数据源整合到 ChatGPT 和 API 中的单个管理面板中。该注册表包括所有预构建连接器，如 Dropbox、Google Drive、Sharepoint 和 Microsoft Teams，以及第三方 MCP。 开发人员还可以在 Agent Builder 中启用 防护措施 ⁠(在新窗口中打开)——这是一个开源、模块化的安全层，有助于保护 Agent 免受意外或恶意行为的影响。防护措施可以屏蔽或标记 PII、检测越狱并应用其他安全保障，从而更容易构建和部署可靠、安全的 Agent。防护措施可以独立部署，也可以通过 Python ⁠(在新窗口中打开) 和 JavaScript ⁠(在新窗口中打开) 的防护措施库部署。

使用 ChatKit 嵌入 Agentic 聊天体验

为 Agent 部署聊天 UI 可能会非常复杂——处理流式响应、管理线程、显示模型思考以及设计引人入胜的聊天内体验。ChatKit⁠(在新窗口中打开) 使嵌入感觉像产品原生的基于聊天的 Agent 变得简单。它可以嵌入到应用程序或网站中，并可自定义以匹配您的主题或品牌。 CanvaLegalOnHubSpot

“我们使用 ChatKit 为 Canva 开发者社区构建支持 Agent 节省了两周多的时间，并在不到一小时内完成了集成。这个支持 Agent 将通过将文档转变为对话体验，彻底改变开发者与我们文档的互动方式，使在 Canva 上构建应用程序和集成变得容易。” — Canva ChatKit 已经支持了一系列用例，从内部知识助手和入职指南到客户支持和研究 Agent。HubSpot ⁠(在新窗口中打开) 的客户支持 Agent 就是一个例子： RampAlbertsonsHubSpotCanvaActivelyLegalOnEvernoteTaboola

使用新的 Evals 功能测量 Agent 性能

构建可靠、生产就绪的 Agent 需要严格的性能评估。去年，我们推出了 Evals ⁠(在新窗口中打开) 来帮助开发人员测试提示和测量模型行为。我们现在添加了四个新功能，使构建评估变得更加容易：

• 数据集 — 从零开始快速构建 Agent 评估，并随着时间的推移使用自动评分器和人工注释扩展它们。
• 追踪评分 — 运行 Agentic 工作流的端到端评估，并自动评分以 pinpoint 缺点。
• 自动提示优化 — 基于人工注释和评分器输出生成改进的提示。
• 第三方模型支持 — 在 OpenAI Evals 平台中评估来自其他提供商的模型。

我们已经看到使用 Evals 的客户获得了重大的性能提升。 CarlyleRipplingBoxBain & Company

“评估平台将我们的多 Agent 尽职调查框架的开发时间缩短了 50% 以上，并将 Agent 准确性提高了 30%。” — Carlyle 数据集提示优化器追踪评分

通过强化微调推动 Agent 性能

强化微调 ⁠(在新窗口中打开) (RFT) 允许开发人员自定义我们的推理模型。它在 OpenAI o4-mini 上正式可用，并在 GPT‑5 上进行私有测试。我们正在与数十家客户密切合作，在更广泛发布之前完善 GPT‑5 的 RFT。 今天，我们在该 RFT 测试版中推出两个新功能，旨在进一步推动 Agent 性能：

• 自定义工具调用 — 训练模型在正确的时间调用正确的工具，以获得更好的推理
• 自定义评分器 — 为您的用例中最重要的事情设置自定义评估标准

定价和可用性

从今天开始，ChatKit 和新的 Evals 功能对所有开发人员正式可用。Agent Builder 以测试版提供，连接器注册表开始向一些 API、ChatGPT Enterprise 和 Edu 客户进行测试版推出，这些客户拥有 全球管理控制台⁠(在新窗口中打开)（全球所有者可以在其中管理域、SSO、多个 API 组织）。全球管理控制台是启用连接器注册表的先决条件。所有这些工具都包含在标准 API 模型定价中。 我们计划很快向 ChatGPT 添加独立的工作流 API 和 Agent 部署选项。 我们迫不及待地想看看您构建的作品。

• 2025
• DevDay

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OpenAI

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