OpenAI Agent Builder：创建人工智能代理

Lisa Ernst · 10.10.2025 · 技术 · 5 分钟

OpenAI Agent Builder 使得快速开发可靠的代理，超越纯聊天功能，能自行承担任务。这个可视化界面，作为 AgentKit 生态系统的一部分，允许将代理进行组合、版本控制和嵌入到自有应用中。

Quelle: 自定义展示

OpenAI Agent Builder 介绍

代理是代表用户自行完成任务的系统。这包括对步骤的规划、工具的使用以及在需要时移交给人类。这是一个可视化工作区，用于创建此类代理。它支持通过拖放将模型、工具（如网页搜索、文件搜索、代码）、Guardrails（安全规则）和决策逻辑连接起来。连同 OpenAI Agent Builder 是一个可视化工作区，用于创建这类代理。它支持通过拖放将模型、工具（如网页搜索、文件搜索、代码）、Guardrails（安全规则）和决策逻辑连接起来。连同 AgentKit-Ökosystem, , 包含 Agent Builder、Connector Registry 与 ChatKit，能够从构思到在自有应用中的嵌入实现端到端开发。

ChatKit 是一个UI工具包，用于将完成的代理以聊天体验嵌入到网站或应用中。该平台提供集成工具，如网页搜索、文件搜索、图像生成、代码解释器和计算机使用，以及与常用企业系统的连接器。

工作原理与最新进展

OpenAI 在 März 2025 erste Bausteine für Agenten 之前并勾画出其愿景，即“代理作为自行完成任务的系统”。在 Oktober 2025 folgte AgentKit, , 它包括一整套组成部分：Agent Builder（可视化工作流）、Connector Registry（数据与工具访问的集中管理）和 ChatKit（嵌入聊天界面）。此外还包含用于衡量和优化的评估工具。这个 Die Produktseite 强调代理可以通过可视化的 Agent Builder 构建，或基于响应 API 的 Agents SDK 进行以代码为中心的构建。该页面还描述了客户体验，证明更快的迭代和更短的 UI 实现时间，并列出内置工具。

Agent Builder 是一个具有版本控制、预览运行和 Guardrails 集成的可视化界面。该平台提供内置工具，如网页搜索、文件搜索、图像生成、代码解释器和计算机使用。通过 ChatKit 进行嵌入。一个 Ein Praxisleitfaden von OpenAI 描述代理作为代表用户自行完成任务的系统，并讨论基础、模式以及安全方面。

战略意义与优势

Agent Builder 的方法旨在解决开发代理中的挑战。许多团队在编排、工具对接、评估和 UI 构建上耗费精力。该 Der Agent Builder 将这些组件整合并使之具备可重复性。从战略角度，这降低了原型与生产之间的门槛。通过可视化设计工作流并在评估中进行直接测量，企业可以更快地学习并及早识别风险。对企业而言，数据访问和工具使用的控制通过 该 Für Unternehmen ist die Kontrolle von Datenzugriffen und Tool-Nutzung über die Registry und Guardrails 对于在多代理场景中降低运营风险非常重要。技术底层，由 Agents SDK、Tools、 File Search 和 Function Calling, 还实现了更深层次的集成，适用于更复杂的用例。

Quelle: accesspath.com

OpenAI Agent Builder 使 AI 代理工作流可视化配置成为可能。

OpenAI 页面上的客户引述强调更短的迭代和更快的部署，从而体现了产品价值。然而，这些应被理解为个别公司的经验。 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).

需要注意的是，Agent Builder 不只是一种新的聊天界面。 Er orchestriert Workflows und Tools, während ChatKit 用于 UI 嵌入的部分。

实际应用与最佳实践

在开发不仅能回答、还能执行操作的代理时，建议如下路线图：

1. 明确应用场景： 定义代理将自行完成哪些步骤，以及何处需要工具或授权。该 Der Praxisleitfaden 提供标准和模式。
2. 在 Agent Builder 中开始： 创建一个空工作流或模板，定义目标、输入和期望的输出，在 Agent Builder.
3. 连接工具： 启用网页搜索、文件搜索、代码、计算机使用或自定义功能。检查权限和连接器（ OpenAI Agent Platform, File Search, Function Calling).
4. 设定防护栏（Guardrails）： 确定允许的内容（如 PII 过滤、越狱防护），并记录例外情况（ Agent Builder Safety).
5. 评估： 建立数据集和追踪等级，评估回答、工具调用和副作用。系统性迭代（ Trace Grading).
6. 嵌入： 与 ChatKit 在您的应用中嵌入一个聊天 UI，关联工作流 ID，并接入遥测数据。
7. 生产/上线： 请遵循在扩展性、成本控制、监控与安全方面的最佳实践（ Production Best Practices).

Quelle: newspiner.com

一份路线图阐明了从构思到在 AI Agent Building 中进行优化的步骤。

尚待解答的问题涉及在特定领域中最可靠的模型与工具组合及其成本，这需要自行评估（ Trace Grading). 跨团队和工作区的治理、机密与合规性需要明确，其间的 Connector Registry 以及文档化流程有助于细节，但因组织而异。此外，还需定义在实时运行中对代理设定何种边界（例如授权步骤） OpenAIs Sicherheitsleitfaden 概述了风险类型及对策，但具体政策仍需自行定义。

OpenAI Agent Builder 汇集要点：可视化设计工作流、将工具安全连接、衡量并改进行为——并将结果直接带入产品中（ OpenAI Agent Platform). 关键在于谨慎：一个明确的用例、干净的 Guardrails 和现实的评估是必不可少的。这样就能让一个图谱转变为一个可靠的代理，减轻工作负担，而不是制造新的问题（ Praxisleitfaden, Production Best Practices).