OpenAI Agent Builder: KI-Agenten erstellen

Lisa Ernst · 10.10.2025 · Technik · 5 min

Der OpenAI Agent Builder ermöglicht die schnelle Entwicklung verlässlicher Agenten, die über reine Chatfunktionen hinausgehen und eigenständig Aufgaben übernehmen. Diese visuelle Oberfläche, Teil des AgentKit-Ökosystems, erlaubt das Zusammenstellen, Versionieren und Einbetten von Agenten in eigene Anwendungen.

Quelle: Eigene Darstellung

Einführung in OpenAI Agent Builder

Agenten sind Systeme, die Aufgaben im Auftrag von Nutzenden eigenständig erledigen. Dazu gehören die Planung von Schritten, die Nutzung von Tools und die Übergabe an Menschen bei Bedarf. Der OpenAI Agent Builder ist eine visuelle Arbeitsfläche, um solche Agenten zu erstellen. Er ermöglicht das Drag-and-Drop-Verbinden von Modellen, Tools (z. B. Websuche, Dateisuche, Code), Guardrails (Sicherheitsregeln) und Entscheidungslogik. Zusammen mit dem AgentKit-Ökosystem, das den Agent Builder, die Connector Registry und ChatKit umfasst, lässt sich ein Agent von der Idee bis zur Einbettung in die eigene App durchgängig entwickeln.

Das ChatKit ist ein UI-Toolkit, um den fertigen Agenten als Chat-Erlebnis in Webseiten oder Apps einzubetten. Die Plattform bietet integrierte Tools wie Websuche, Dateisuche, Bildgenerierung, Code Interpreter und Computer-Use sowie Konnektoren zu gängigen Business-Systemen.

Funktionsweise und aktuelle Entwicklungen

OpenAI stellte im März 2025 erste Bausteine für Agenten vor und skizzierte seine Vision von „Agenten als Systeme, die Aufgaben eigenständig erledigen“. Im Oktober 2025 folgte AgentKit, ein umfassendes Set bestehend aus dem Agent Builder (visuelle Workflows), der Connector Registry (zentrale Verwaltung von Daten- und Tool-Zugängen) und ChatKit (Einbettung von Chat-UIs). Zusätzlich sind Evals zur Messbarkeit und Optimierung enthalten. Die Produktseite betont, dass Agenten entweder visuell mit dem Agent Builder oder code-zentriert mit dem Agents SDK gebaut werden können, basierend auf der Responses API. Die Seite beschreibt zudem Kundenerfahrungen, die schnellere Iterationen und kürzere UI-Implementierungszeiten belegen, und listet die integrierten Tools auf.

Der Agent Builder ist eine visuelle Oberfläche mit Versionierung, Preview-Runs und Guardrails-Integration. Die Plattform liefert integrierte Tools wie Websuche, Dateisuche, Bildgenerierung, Code Interpreter und Computer-Use. Die Einbettung erfolgt via ChatKit. Ein Praxisleitfaden von OpenAI beschreibt Agenten als Systeme, die Aufgaben eigenständig im Auftrag der Nutzenden erledigen, und behandelt Grundlagen, Muster sowie Sicherheitsaspekte.

Strategische Bedeutung und Vorteile

Der Ansatz des Agent Builders zielt darauf ab, die Herausforderungen bei der Entwicklung von Agenten zu lösen. Viele Teams verzetteln sich in Orchestrierung, Tool-Anbindung, Evaluierung und UI-Bau. Der Agent Builder integriert diese Komponenten und macht sie wiederholbar. Strategisch senkt dies die Hürde zwischen Prototyp und Produktion. Durch visuelles Entwerfen von Workflows und direkte Messung in Evals können Unternehmen schneller lernen und Risiken frühzeitig erkennen. Für Unternehmen ist die Kontrolle von Datenzugriffen und Tool-Nutzung über die Registry und Guardrails wichtig, um Betriebsrisiken in Multi-Agenten-Szenarien zu minimieren. Der technische Unterbau, bestehend aus Agents SDK, Tools, File Search und Function Calling, ermöglicht zudem tiefere Integrationen für komplexe Anwendungsfälle.

Quelle: accesspath.com

Der OpenAI Agent Builder ermöglicht die visuelle Konfiguration von AI-Agenten-Workflows.

Kundenzitate auf den OpenAI-Seiten betonen verkürzte Iterationen und schnellere Bereitstellung, was den Produktnutzen illustriert. Diese sind jedoch als Erfahrungen einzelner Firmen zu verstehen. Entwickler:innen begrüßen die visuelle Transparenz, stellen aber Fragen zur Handhabung von Secrets und Environment-Variablen sowie zu Governance-Details, was die Relevanz von Betriebsfragen unterstreicht (Community-Diskussion, Community-Diskussion).

Es ist zu beachten, dass der Agent Builder nicht nur ein weiteres Chat-UI ist. Er orchestriert Workflows und Tools, während ChatKit für die UI-Einbettung zuständig ist.

Praktische Anwendung und Bewährte Praktiken

Für die Entwicklung eines Agenten, der nicht nur antwortet, sondern handelt, empfiehlt sich folgende Roadmap:

1. Anwendungsfall schärfen: Definieren Sie, welche Schritte der Agent eigenständig erledigt und wo Tools oder Freigaben nötig sind. Der Praxisleitfaden bietet Kriterien und Muster.
2. Im Agent Builder starten: Erstellen Sie einen leeren Workflow oder ein Template, definieren Sie Ziele, Eingaben und erwartete Outputs im Agent Builder.
3. Tools anbinden: Aktivieren Sie Websuche, Dateisuche, Code, Computer-Use oder eigene Funktionen. Prüfen Sie Rechte und Konnektoren (OpenAI Agent Platform, File Search, Function Calling).
4. Guardrails setzen: Legen Sie fest, was erlaubt ist (z. B. PII-Filter, Jailbreak-Schutz), und dokumentieren Sie Ausnahmen (Agent Builder Safety).
5. Evaluieren: Richten Sie Datasets und Trace-Grading ein, bewerten Sie Antworten, Tool-Aufrufe und Nebenwirkungen. Iterieren Sie systematisch (Trace Grading).
6. Einbetten: Integrieren Sie mit ChatKit eine Chat-UI in Ihre App, verknüpfen Sie die Workflow-ID und schließen Sie die Telemetrie an.
7. Produktion: Beachten Sie Best Practices für Skalierung, Kostenkontrolle, Monitoring und Sicherheit (Production Best Practices).

Quelle: newspiner.com

Eine Roadmap illustriert die Schritte von der Ideenfindung bis zur Optimierung im AI Agent Building.

Offene Fragen betreffen die zuverlässigsten Modelle und Tool-Kombinationen sowie deren Kosten in spezifischen Fachgebieten, die eigene Evals erfordern (Trace Grading). Die Governance, Secrets und Compliance über Teams und Workspaces hinweg müssen geklärt werden, wobei die Connector Registry und dokumentierte Prozesse helfen, Details jedoch organisationsspezifisch sind. Zudem ist zu definieren, welche Grenzen dem Agenten im Live-Betrieb gesetzt werden (z. B. Freigabeschritte). OpenAIs Sicherheitsleitfaden skizziert Risikotypen und Gegenmaßnahmen, konkrete Policies müssen jedoch selbst definiert werden.

Der OpenAI Agent Builder bündelt das Wesentliche: Workflows sichtbar entwerfen, Tools sicher verbinden, Verhalten messen und verbessern – und das Ergebnis direkt in Produkte bringen (OpenAI Agent Platform). Entscheidend bleibt die Sorgfalt: Ein klarer Use Case, saubere Guardrails und realistische Evals sind unerlässlich. So wird aus einem Graphen ein verlässlicher Agent, der Arbeit abnimmt, statt neue Baustellen zu schaffen (Praxisleitfaden, Production Best Practices).