OpenAI Agent Builder : créer des agents d'IA

Lisa Ernst · 10.10.2025 · Technique · 5 min

Le OpenAI Agent Builder permet le développement rapide d'agents fiables qui vont au-delà des simples fonctions de chat et accomplissent des tâches de manière autonome. Cette interface visuelle, faisant partie de l'écosystème AgentKit, permet l'assemblage, la gestion des versions et l'intégration des agents dans vos propres applications.

Quelle: Affichage personnalisé

Introduction à OpenAI Agent Builder

Les agents sont des systèmes qui accomplissent des tâches de manière autonome pour le compte des utilisateurs. Cela comprend la planification des étapes, l'utilisation d'outils et le transfert à des humains en cas de besoin. Le OpenAI Agent Builder est une interface graphique pour créer de tels agents. Il permet le glisser-déposer de connexions entre modèles, outils (par ex. recherche Web, recherche de fichiers, code), garde-fous (règles de sécurité) et logique de décision. En collaboration avec le AgentKit-Ökosystem, , qui comprend l'Agent Builder, le Connector Registry et ChatKit, peut développer un agent de l'idée à son intégration dans votre propre application de manière continue.

ChatKit est un kit d'interface utilisateur (UI) pour intégrer l'agent fini sous forme d'expérience de chat dans des sites Web ou des applications. La plateforme offre des outils intégrés tels que recherche Web, recherche de fichiers, génération d'images, interpréteur de code et utilisation informatique, ainsi que des connecteurs vers des systèmes métier courants.

Fonctionnement et évolutions actuelles

OpenAI a présenté en März 2025 erste Bausteine für Agenten et esquissé sa vision des « agents en tant que systèmes qui accomplissent des tâches de manière autonome ». Dans Oktober 2025 folgte AgentKit, , un ensemble complet comprenant l'Agent Builder (flux de travail visuels), le Connector Registry (gestion centrale des accès aux données et des outils) et ChatKit (intégration des interfaces de chat). De plus, des Evals pour la mesure et l'optimisation sont inclus. Les Die Produktseite met en avant que les agents peuvent être construits soit visuellement avec l'Agent Builder, soit centré sur le code avec l'Agent SDK, en se basant sur l'API de réponses. La page décrit également des retours clients montrant des itérations plus rapides et des temps d'implémentation UI plus courts, et liste les outils intégrés.

L'Agent Builder est une interface visuelle avec gestion de versions, exécutions d'aperçu et intégration des guardrails. La plateforme fournit des outils intégrés tels que recherche Web, recherche de fichiers, génération d'images, interpréteur de code et utilisation d'ordinateur. L'intégration se fait via ChatKit. Un Ein Praxisleitfaden von OpenAI décrit les agents comme des systèmes qui accomplissent des tâches de manière autonome pour le compte des utilisateurs, et aborde les bases, les modèles et les aspects de sécurité.

Importance stratégique et avantages

L'approche de l'Agent Builder vise à résoudre les défis du développement d'agents. De nombreuses équipes se perdent dans l'orchestration, l'intégration d'outils, l'évaluation et la construction d'UI. Le Der Agent Builder intègre ces composants et les rend répétables. Stratégiquement, cela réduit l'obstacle entre prototype et production. En concevant visuellement des workflows et en mesurant directement dans les Evals, les entreprises peuvent apprendre plus rapidement et identifier les risques tôt. Pour les entreprises, le contrôle des accès aux données et de l'utilisation des outils au travers de la Für Unternehmen ist die Kontrolle von Datenzugriffen und Tool-Nutzung über die Registry und Guardrails est crucial pour minimiser les risques opérationnels dans des scénarios multi-agents. L'infrastructure technique, composée d'Agent SDK, d'outils, File Search et Function Calling, permet également des intégrations plus approfondies pour des cas d'utilisation complexes.

Quelle: accesspath.com

Le OpenAI Agent Builder permet la configuration visuelle des flux de travail d'agents IA.

Les témoignages de clients sur les pages OpenAI mettent en évidence des itérations plus rapides et un déploiement plus rapide, ce qui illustre l'utilité du produit. Cependant, ceux-ci doivent être compris comme des expériences individuelles d'entreprises. 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).

Il est à noter que l'Agent Builder n'est pas qu'une autre interface utilisateur de chat. Er orchestriert Workflows und Tools, während ChatKit qui est responsable de l'intégration de l'UI.

Application pratique et bonnes pratiques

Pour développer un agent qui ne se contente pas de répondre mais agit, voici une feuille de route recommandée :

1. Affiner le cas d'utilisation : Définissez quelles étapes l'agent exécute de manière autonome et où des outils ou des autorisations sont nécessaires. Le Der Praxisleitfaden offre des critères et des modèles.
2. Démarrez dans l'Agent Builder : Créez un flux de travail vide ou un modèle, définissez des objectifs, des entrées et les résultats attendus dans le Agent Builder.
3. Connecter les outils : Activez la recherche Web, la recherche de fichiers, le code, l'utilisation informatique ou vos propres fonctions. Vérifiez les droits et les connecteurs ( OpenAI Agent Platform, File Search, Function Calling).
4. Définir des garde-fous : Définissez ce qui est autorisé (par ex. filtre PII, protection contre le jailbreak), et documentez les exceptions ( Agent Builder Safety).
5. Évaluer : Configurez des jeux de données et une évaluation des traces, évaluez les réponses, les appels d'outils et les effets secondaires. Itérez systématiquement ( Trace Grading).
6. Intégrer : Intégrez une interface de chat dans votre application, liez l'ID du workflow et activez la télémétrie. ChatKit une interface de chat dans votre application, liez l'ID du workflow et activez la télémétrie.
7. Production : Respectez les bonnes pratiques pour la scalabilité, le contrôle des coûts, la surveillance et la sécurité ( Production Best Practices).

Quelle: newspiner.com

Une feuille de route illustre les étapes de la génération d'idées jusqu'à l'optimisation dans AI Agent Building.

Les questions ouvertes concernent les modèles les plus fiables et les combinaisons d'outils ainsi que leurs coûts dans des domaines spécifiques qui nécessitent leurs propres évaluations ( Trace Grading). La gouvernance, les secrets et la conformité à travers les équipes et les espaces de travail doivent être clarifiés, tandis que les Connector Registry et les processus documentés aident, mais les détails sont propres à l'organisation. De plus, il faut définir quelles limites seront imposées à l'agent en production (par ex. étapes d'autorisation). OpenAIs Sicherheitsleitfaden Esquisse des types de risques et de contre-mesures, mais des politiques concrètes doivent toutefois être définies par vous-mêmes.

Le OpenAI Agent Builder réunit l'essentiel : concevoir visiblement des flux de travail, connecter des outils en toute sécurité, mesurer et améliorer le comportement – et amener le résultat directement dans les produits ( OpenAI Agent Platform). L'essentiel reste le soin apporté : un cas d'utilisation clair, des garde-fous propres et des évaluations réalistes sont indispensables. Ainsi, à partir d'un graphique, on obtient un agent fiable qui délègue le travail, sans créer de nouveaux soucis ( Praxisleitfaden, Production Best Practices).