Kurz erklärt: AgentKit bündelt alles, was du für produktionsreife KI‑Agenten brauchst. Diese AgentKit Anleitung für Entwickler zeigt, wie du mit Agent Builder, Connector Registry und ChatKit Workflows visuell baust, sichere Datenanbindungen steuerst, Chat‑UIs einbettest und mit Evals sowie Reinforcement Fine‑Tuning die Performance messbar verbesserst. OpenAI stellt mit AgentKit ein vollständiges Werkzeug‑Set vor, das die zerstreuten Bausteine des Agentenbaus zusammenführt. Statt vieler Einzeltools bekommst du eine einheitliche Umgebung für Entwurf, Deployment, Auswertung und Optimierung. Im Mittelpunkt stehen drei Bausteine: Agent Builder für visuelle Orchestrierung, Connector Registry für zentrale Daten- und Toolverbindungen und ChatKit für schnelle, anpassbare Chat‑Erlebnisse. Ergänzend erweitern neue Evals‑Funktionen die Evaluation von Agenten, und Reinforcement Fine‑Tuning (RFT) eröffnet zusätzliche Optimierungspfade für Reasoning‑Modelle. Klarna betreibt bereits einen Support‑Agenten, der zwei Drittel der Tickets übernimmt, Clay erreichte mit einem Sales‑Agenten ein starkes Wachstum, und LY Corporation baute einen Arbeitsassistenten in unter zwei Stunden. Diese Beispiele zeigen, wie sich Entwicklungszeit und Betrieb spürbar verkürzen.

AgentKit Anleitung für Entwickler: Überblick und Start

Was ist AgentKit?

AgentKit ist ein Paket aus Tools, mit denen Entwickler und Unternehmen Agenten schneller erstellen, sicher verwalten und kontinuierlich verbessern. Die Kernelemente:

Agent Builder: visuelle Canvas zum Erstellen und Versionieren von Multi‑Agent‑Workflows

Connector Registry: zentrales Admin‑Panel für Datenquellen und Tools in ChatGPT und der API

ChatKit: Toolkit zum Einbetten anpassbarer, Chat‑basierter Agent‑Erlebnisse

Dazu kommen erweiterte Evals‑Funktionen wie Datasets, Trace Grading, automatisierte Prompt‑Optimierung und Unterstützung für Drittanbieter‑Modelle.

Warum jetzt?

Seit der Einführung von Responses API und Agents SDK im März setzen Teams End‑to‑End‑Workflows für Recherche, Support und mehr um. AgentKit baut auf dieser Basis auf und schließt Lücken: Es bringt Übersicht in komplexe Abläufe, bündelt Datenanbindungen zentral, reduziert Frontend‑Aufwand und macht Evaluation zum festen Bestandteil des Entwicklungszyklus.

Agent Builder: Visuelles Orchestrieren und schneller iterieren

Kernfunktionen im Überblick

Der Agent Builder bietet eine visuelle Oberfläche, um Agentenlogik aus Bausteinen zusammenzusetzen:

Drag‑and‑Drop‑Nodes, um Agenten, Tools, Verzweigungen und Guardrails zu verbinden

Konfiguration eigener Guardrails direkt im Flow

Preview‑Runs für schnelle Checks ohne Kontextwechsel

Inline‑Eval‑Konfiguration, damit Tests zum Teil des Workflows werden

Vollständiges Versioning, um Änderungen nachvollziehbar auszurollen

Mit dieser Arbeitsweise beschleunigst du Iterationen, hältst Produkt, Legal und Engineering auf einer Linie und minimierst Risiko beim Rollout.

Praxisbeispiele und Effekte

Kunden berichten von deutlich kürzeren Iterationszyklen. Eine Referenz spricht von rund 70% weniger Iterationszeit und einem Go‑Live in zwei Sprints statt zwei Quartalen. LY Corporation, ein führendes Technologie‑ und Internet‑Unternehmen aus Japan, hat einen Arbeitsassistenten in weniger als zwei Stunden erstellt. Das zeigt: Visuelle Orchestrierung und integrierte Evals sparen Zeit und reduzieren Komplexität.

Connector Registry: Datenquellen und Tools zentral steuern

Ein Panel für alle Verbindungen

Die Connector Registry bündelt Daten- und Toolanbindungen über Workspaces und Organisationen hinweg – in ChatGPT und der API. Enthalten sind vorgefertigte Connectoren wie:

Dropbox

Google Drive

SharePoint

Microsoft Teams

Außerdem lassen sich Drittanbieter‑MCPs einbinden. Admins sehen so zentral, welche Quellen angebunden sind, und steuern Zugriffe konsistent.

Rollout und Governance

Die Connector Registry startet in einer Beta‑Rollout‑Phase für ausgewählte API‑, ChatGPT Enterprise‑ und Edu‑Kunden mit Global Admin Console. Diese Konsole ist Voraussetzung, um die Registry zu aktivieren. In der Global Admin Console können Global Owners unter anderem Domains, SSO und mehrere API‑Organisationen verwalten. So werden Sicherheit, Compliance und Datenzugriff sauber geregelt.

Guardrails: Sicherheit und Verlässlichkeit als Standard

Schutz vor Missbrauch und Fehlverhalten

Guardrails ist eine offene, modulare Sicherheitsschicht, die du im Agent Builder aktivieren kannst. Sie hilft, Agenten gegen unerwünschtes oder bösartiges Verhalten zu schützen:

PII maskieren oder markieren

Jailbreaks erkennen

Weitere Schutzmaßnahmen anwenden

Guardrails funktioniert eigenständig oder über Bibliotheken für Python und JavaScript. Damit erhöhst du die Zuverlässigkeit, ohne selbst eine komplexe Safety‑Pipeline zu bauen.

ChatKit: Chat‑UIs schnell einbetten und anpassen

Nahtlose Nutzererlebnisse

Chat‑Interfaces für Agenten sind in der Praxis aufwendiger als gedacht: Streaming‑Antworten, Thread‑Management, das Anzeigen des Denkprozesses des Modells und interaktive Elemente sollen stabil laufen und gut aussehen. ChatKit nimmt dir diese Arbeit ab. Du kannst es in Webseiten oder Apps einbetten und das Erscheinungsbild an Marke und Thema anpassen.

Beispiele und Einsatzfelder

ChatKit unterstützt heute viele Szenarien: interne Wissensassistenten, Onboarding‑Guides, Kundenservice und Research‑Agenten. Ein Beispiel ist der Kundenservice bei HubSpot. Ein weiteres Zitat verweist auf den Einsatz bei Canva: Das Team sparte über zwei Wochen Entwicklungszeit beim Support‑Agenten für die Canva‑Developers‑Community und integrierte ChatKit in unter einer Stunde. Solche Ergebnisse zeigen, wie sich Entwicklungszeit und UX‑Qualität verbessern lassen.

Evals neu aufgestellt: Datasets, Trace Grading, Prompt‑Optimierung

Vier neue Bausteine für belastbare Messung

OpenAI erweitert Evals um vier Funktionen, die die Qualitätssicherung vereinfachen:

Datasets: Agent‑Evals schnell aufsetzen und mit automatischen Gradern sowie menschlichen Annotationen ausbauen

Trace Grading: End‑to‑End‑Bewertungen ganzer Workflows, um Schwächen präzise zu finden

Automatisierte Prompt‑Optimierung: verbesserte Prompts auf Basis von Annotationen und Grader‑Ergebnissen generieren

Drittanbieter‑Modelle: auch Modelle anderer Anbieter innerhalb der Evals‑Plattform bewerten

Was bedeutet das für den Alltag?

Du verankerst Tests direkt in deinem Entwicklungszyklus. Mit Datasets und Trace Grading bewertest du nicht nur die finale Antwort, sondern auch Zwischenschritte. So findest du Engpässe in Tool‑Auswahl, Routing oder Prompting. Die automatisierte Prompt‑Optimierung hilft, Verbesserungen schnell zu prüfen. Drittanbieter‑Support macht Vergleiche transparent, ohne Toolwechsel.

Reinforcement Fine‑Tuning (RFT): Reasoning‑Modelle gezielt anpassen

Verfügbarkeit und Fokus

RFT ist allgemein verfügbar für OpenAI o4‑mini und als private Beta für GPT‑5. OpenAI arbeitet mit Dutzenden Kunden zusammen, um RFT für GPT‑5 vor einer breiteren Freigabe weiter zu verfeinern.

Neue Beta‑Funktionen

Neu in der RFT‑Beta:

Custom Tool Calls: Modelle gezielt darin trainieren, die richtigen Tools zur richtigen Zeit aufzurufen – ein wichtiger Hebel für bessere Reasoning‑Ergebnisse

Mit RFT richtest du Agenten stärker auf deine Aufgaben aus und verbesserst die Tool‑Nutzung im Kontext komplexer Workflows.

Verfügbarkeit und Kostenrahmen

ChatKit und die neuen Evals‑Funktionen sind ab sofort für alle Entwickler allgemein verfügbar.

Agent Builder ist in der Beta verfügbar.

Connector Registry startet die Beta‑Einführung für ausgewählte API‑, ChatGPT Enterprise‑ und Edu‑Kunden mit Global Admin Console.

Alle genannten Tools sind in der Standard‑API‑Modellbepreisung enthalten.

Schritt für Schritt vom Konzept zum Agenten

Diese AgentKit Anleitung für Entwickler führt dich in sinnvollen Etappen vom ersten Entwurf bis zum Go‑Live:

Ziel definieren: Welche Aufgabe soll der Agent übernehmen (z. B. Support, Recherche, Onboarding)? Welche Datenquellen und Tools braucht er?

Workflow entwerfen: Öffne den Agent Builder und setze die Logik aus Nodes zusammen. Verbinde Tools, füge If/Else‑Logik ein und platziere Guardrails an kritischen Punkten.

Daten verbinden: Richte Quellen in der Connector Registry ein. Nutze vorgefertigte Connectoren wie Dropbox, Google Drive, SharePoint, Microsoft Teams oder binde Drittanbieter‑MCPs an. So steuerst du Datenzugriff zentral.

Sicherheit aktivieren: Nutze Guardrails, um PII zu maskieren oder zu markieren und potenzielle Jailbreaks zu erkennen. Das erhöht Verlässlichkeit im Betrieb.

UI einbetten: Baue mit ChatKit eine Chat‑Oberfläche ein, die zu App oder Website passt. Profitiere von Streaming, Thread‑Management und klarer Darstellung des Modell‑Denkens.

Evaluieren: Lege Datasets für Tests an, führe Trace Grading durch und setze automatisierte Prompt‑Optimierung ein. Prüfe auch Drittanbieter‑Modelle, wenn ein Vergleich sinnvoll ist.

Optional feinabstimmen: Nutze RFT auf o4‑mini (allgemein verfügbar) oder nimm an der privaten Beta für GPT‑5 teil. Trainiere Custom Tool Calls, damit das Modell Tools präziser wählt.

Versionieren und veröffentlichen: Verwende die Versionierung im Agent Builder für nachvollziehbare Releases. Teste mit Preview‑Runs und rolle Änderungen schrittweise aus.

Governance sichern: Falls nötig, aktiviere die Connector Registry über die Global Admin Console. So bekommst du SSO, Domain‑Kontrolle und Multi‑Org‑Verwaltung in den Griff.

Kreislauf schließen: Beobachte Verhalten, erweitere Datasets, optimiere Prompts und passe Tool‑Strategien an. Mache Evals zum festen Bestandteil jeder Änderung.

Best Practices für robuste, skalierbare Agenten

Klein starten, fokussiert erweitern: Beginne mit einem eng abgegrenzten Use Case. Baue Datasets Schritt für Schritt aus und lerne aus Trace‑Ergebnissen.

Guardrails früh integrieren: Plane Schutzmechanismen nicht als Nachtrag ein. Lege PII‑Regeln und Jailbreak‑Erkennung direkt im Flow fest.

Versionierung diszipliniert nutzen: Eine klare Release‑Strategie mit Preview‑Runs und Evals reduziert Risiken beim Ausrollen.

Tool‑Nutzung sichtbar machen: Mit Trace Grading erkennst du, ob und wann Tools falsch gewählt werden. Ggf. RFT mit Custom Tool Calls einsetzen.

Datenzugriff zentral steuern: Halte Konnektoren in der Registry sauber dokumentiert. So bleiben Compliance, Rechte und Wartung überschaubar.

UX priorisieren: ChatKit sorgt für konsistente Erlebnisse. Nutze Streaming, Threads und gut strukturierte Antworten für klare Dialoge.

Multi‑Agent‑Muster nutzen: Zerlege komplexe Aufgaben in spezialisierte Agenten (z. B. Klassifikation, Informationssuche, Retention), die im Builder zusammenarbeiten. Guardrails sichern die Übergänge.

Vergleiche ermöglichen: Prüfe Drittanbieter‑Modelle in Evals, wenn du Alternativen bewerten willst. So triffst du fundierte Modellentscheidungen.

Am Ende zählt, wie schnell du von der Idee zu verlässlichen Ergebnissen kommst. AgentKit liefert die Bausteine, um Workflows transparent zu entwerfen, Daten sicher zu verbinden, Chat‑Erlebnisse sauber zu integrieren und Qualität messbar zu steigern. Mit den neuen Evals‑Funktionen und RFT beschleunigst du die Optimierung – und bleibst gleichzeitig unter Kontrolle, dank Versionierung, Guardrails und zentralem Admin‑Zugriff. Wenn du heute mit produktionsreifen Agenten starten willst, bietet dir diese AgentKit Anleitung für Entwickler eine klare Orientierung: visuell bauen, fundiert testen, sicher ausrollen und kontinuierlich verbessern.

(Source: https://openai.com/index/introducing-agentkit/)

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