Անցնել հիմնական բովանդակությանը
OpenAI

Կառուցեք ագենտների յուրաքանչյուր քայլը մեկ հարթակում։

Արտադրության համար պատրաստ ագենտներն ավելի արագ և ավելի հուսալի առաքեք ձեր արտադրանքում և կազմակերպությունում:

Դիագրամի հատված, որը ցույց է տալիս պարզ ագենտի աշխատանքային հոսքը կապույտ և նարնջագույն գրադիենտային ֆոնի վրա։ Հոսքը կապում է երեք հանգույց՝ կանաչ «Սկսել» կոճակը, կապույտ «Ագենտ դասակարգում» քայլը և շագանակագույն ճյուղավորված պատկերակը, որը ներկայացնում է հաջորդ գործողությունը։

Առաջատար կազմակերպությունները ագենտներ են ստեղծում OpenAI-ի միջոցով

«Ագենտ կառուցողը ամիսներ պահանջող գործիքավորումը, անհատական կոդը և ձեռքով օպտիմալացումը վերածեց ժամերի՝ ագենտին գործարկելով երկու սպրինտում՝ երկու եռամսյակի փոխարեն»։

70%

իտերացիոն ցիկլերի նվազեցում

40%

ավելի արագ ագենտների գնահատման ժամանակացույցեր

2 շաբաթ

ագենտ կառուցելիս պահված հատուկ front-end UI աշխատանքը

30%

ագենտի ճշգրտության բարձրացում գնահատումներով

75%

ավելի քիչ ժամանակ գործակալական աշխատանքային հոսքերի մշակման համար

Ագենտների զարգացման ամբողջական հարթակ

AgentKit-ը ձեզ տրամադրում է գործիքներ՝ արագ և հուսալիորեն կառուցելու գործակալական աշխատանքային հոսքեր, տեղակայելու UI և օպտիմալացնելու արդյունավետությունը։

Եռաստիճան դիագրամ, որը ցույց է տալիս ԱԲ համակարգի մշակման աշխատանքային հոսքը։ Վերին բաժինը, որը կոչվում է «Կառուցել», ներառում է չորս վանդակ՝ մոդելներ, գործիքներ, հարցումներ և պաշտպանիչ ցանկապատեր։ Միջին հատվածը, որը կոչվում է «Տեղակայել», պարունակում է մեկ վանդակ՝ «Օգտատերերի միջերես» վերնագրով։ Ներքևի բաժինը, որը կոչվում է «Օպտիմալացնել», ցույց է տալիս երեք միացված վանդակներ՝ օպտիմալացում, օրկեստրացիա և դիտարկելիություն՝ կետավոր սլաքով, որը դիտարկելիությունից հետ է գնում դեպի օպտիմալացում։

Կառուցեք Ագենտ կառուցողի և Ագենտների SDK-ի օգնությամբ

Նախագծեք ագենտներ տեսողականորեն առաջնային canvas-ի վրա կամ առաջնային կոդով միջավայրում՝ երկուսն էլ աշխատում են Պատասխանների API-ի միջոցով։

Հոսքի դիագրամ, որը ցույց է տալիս ագենտ կառուցողում կառուցված պարզ ավտոմատացումը։ Հաջորդականությունը սկսվում է կանաչ «Սկսել» հանգույցով, որին հաջորդում է նարնջագույն «Հաճախորդների որոնում» միակցիչը, որը ճյուղավորվում է երկու արդյունքի՝ կապույտ «Վերլուծել հաշիվները» հանգույց և մոխրագույն «Անցյալ հաշիվներ չկան» հանգույց։
Տեսողական-առաջին
Ագենտ Կառուցող

Կառուցեք աշխատանքային հոսքեր տեսողականորեն՝ օգտագործելով քաշել-թողնել հանգույցներ, տարբերակների կառավարումը և պաշտպանիչ ցանկապատումը։ Օգտագործեք ձևանմուշներ կամ սկսեք դատարկ canvas-ից։

Գրադիենտ ֆոնի վրա ցուցադրվող կոդի հատված, որը ցույց է տալիս Python-ի պարզ օրինակ՝ օգտագործելով ագենտների SDK-ը: Սցենարը ներմուծում է Ագենտին և Runner-ին, սահմանում է ասինքրոն ֆունկցիա, որը ստեղծում է «Օգնական» անունով ագենտ՝ միայն հաիկուներով պատասխանելու հրահանգներով, գործարկում է ագենտը ռեկուրսիոն հարցումով և տպում է վերջնական արտածումը։
Առաջնային կոդ
Ագենտների SDK

Ստեղծեք ագենտներ Node, Python կամ Go լեզուներով՝ օգտագործելով տիպերի համար անվտանգ գրադարան, որը 4 անգամ ավելի արագ է, քան ձեռքով հարցումների և գործիքների կարգավորումները։

Ներկառուցված գործիքներ՝ խելացի առաջադրանքների համար

Մեր մոդելները գործիքներ են օգտագործում՝ համապատասխան համատեքստ ապահովելու համար, ինչը դարձնում է պատասխանները ավելի ճշգրիտ և օգտակար։

Վեբ որոնում

Ստացեք մուտքը դեպի թարմացված և արդի մեջբերված պատասխաններ համացանցում։

Ֆայլի որոնում

Ներքին ֆայլերից ստացեք համապատասխան տեղեկություններ։

Պատկերների ստեղծում

Ստեղծեք պատկերներ բնական լեզվի հիման վրա և կրկնեք դրանք բարձր ճշգրտությամբ։

Կոդերի թարգմանիչ

Գործարկեք Python կոդը կրկնվող կերպով՝ բարձր ճշգրտությամբ։

Համակարգչի օգտագործում

Ստեղծեք համակարգիչ օգտագործող ագենտներ, որոնք ձեր անունից կատարում են դիտարկիչի հետ կապված առաջադրանքներ:

Կապակցիչներ և MCP սերվերներ

Կապվեք հայտնի բիզնես հավելվածների և MCP սերվերների հետ՝ մեր մոդելներում ներքին և արտաքին համատեքստ ներգրավելու համար։

Տեղակայել ChatKit-ի միջոցով

Գործարկեք լիովին ինտեգրված զրույցի փորձառություններ՝ քաշել-թողնել հարմարեցմամբ։

Ramp-ի գնորդական ագենտը, որը գործարկվում է AgentKit-ի միջոցով։

Օպտիմալացրեք Evals-ի միջոցով

Նոր գործիքները օգնում են Ձեզ փորձարկել և կատարելագործել ագենտներին ավելի մեծ ճշգրտությամբ և արդյունավետությամբ։

Պատկերակ, որը ներկայացնում է վերելքի միտումը

Evals

Կամերտոն ներկայացնող պատկերակ

Հարցման օպտիմալացում

Գնահատումը ներկայացնող պատկերակ

Հետքի գնահատում