Buduj każdy krok agentów na jednej platformie

Wiodące organizacje budują agentów z OpenAI
„Agent Builder pozwolił skrócić miesiące organizacji, tworzenia niestandardowego kodu i ręcznej optymalizacji do godzin. Mamy teraz działającego agenta po dwóch sprintach zamiast po dwóch kwartałach”.
Brice Challamel
Kierownik ds. produktów i platform AI
70%
krótsze cykle iteracji
40%
szybsze terminy oceny agentów
2 tygodnie
zaoszczędzonej pracy nad zewnętrznym interfejsem graficznym podczas budowania agenta
30%
większa dokładność agenta z ocenami
75%
mniej czasu na programowanie procesów pracy agentów
Kompleksowa platforma do tworzenia agentów
Buduj z konstruktorem agentów i Agents SDK

Definiuj procesy w wizualny sposób za pomocą przeciągania i opuszczania węzłów, wersjonowania i korzystania z zabezpieczeń. Można użyć szablonów lub rozpocząć pracę od pustego projektu.

Buduj agentów w środowisku Node, Python lub Go za pomocą biblioteki z ochroną typów. Korzystanie z niej jest 4 razy szybsze niż ręczne konfigurowanie z użyciem poleceń i narzędzi.
Wbudowane narzędzia do inteligentniejszych zadań
Korzystaj z aktualnych i wyraźnie zacytowanych odpowiedzi z Internetu.
Pobieraj odpowiednie informacje z plików wewnętrznych.
Twórz obrazy za pomocą naturalnego języka i powtarzaj z dużą dokładnością.
Uruchamiaj kod Python iteracyjnie z dużą dokładnością.
Buduj agentów korzystających z komputera do automatycznego wykonywania zadań związanych z przeglądarką.
Połącz się z popularnymi aplikacjami biznesowymi i serwerami MCP w celu wprowadzania kontekstu wewnętrznego i zewnętrznego do naszych modeli.
Wdrażanie z ChatKit
Agent zakupowy Ramp obsługiwany przez AgentKit.
Optymalizacja dzięki ocenom

Oceny
Uruchom [oceny](https://platform.openai.com/docs/guides/evals?api-mode=responses) i ustaw [niestandardowe systemy ocen](https://platform.openai.com/docs/guides/graders), aby sprawdzić, czy agent działa zgodnie z oczekiwaniami w konkretnym przypadku użycia.

Optymalizacja poleceń
Ulepsz polecenia poprzez automatyczną [optymalizację poleceń](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-optimizer) na podstawie wyników cykli ocen.

Ocena śladu wykonywania
Ustaw kryteria zaliczenia i pozostaw systemowi LLM ewaluację ostatnich 100 lub 1000 wykonań procesu.