OpenAI lancia AgentKit per creare agenti AI in pochi minuti

Al Dev Day 2025, mentre ChatGPT festeggiava i suoi 800 milioni di utenti attivi settimanali, Sam Altman ha svelato AgentKit, il tentativo di OpenAI di trasformare la creazione di agenti AI da processo da esperti a esperienza quasi banale. L’idea è semplice: rendere lo sviluppo di agenti autonomi così accessibile che anche chi non è un mago del codice possa costruire sistemi capaci di eseguire compiti complessi invece che limitarsi a rispondere a domande.

AgentKit OpenAI: il toolkit che trasforma chiunque in creatore di agenti AI

La prima componente di AgentKit è Agent Builder, che Altman ha descritto come una sorta di Canva per la creazione di agenti. Un paragone che dice tutto. Interfaccia visuale, drag-and-drop, progettazione della logica senza dover scrivere righe di codice incomprensibili. È un modo veloce e visivo per progettare i passaggi e le idee, ha spiegato Altman. Il sistema si basa sull’API delle risposte che centinaia di migliaia di sviluppatori già utilizzano, quindi non si tratta di ricominciare da zero ma di costruire su fondamenta familiari.

L’obiettivo è semplificare il processo. Invece di richiedere competenze avanzate di programmazione per creare un agente che automatizzi processi aziendali complessi, Agent Builder promette di rendere l’operazione accessibile a chiunque abbia un’idea chiara di cosa vuole ottenere.

ChatKit: l’interfaccia chat pronta all’uso

La seconda funzionalità è ChatKit, un’interfaccia di chat che può essere incorporata, da integrare nelle proprie app. È possibile integrare il proprio marchio, i propri flussi di lavoro, tutto ciò che rende unico il proprio prodotto, ha detto Altman. In pratica, una soluzione chiavi in mano per aggiungere esperienze conversazionali AI senza dover creare nulla da zero.

Evals for Agents per misurare le prestazioni

Evals for Agents introduce strumenti per valutare le prestazioni degli agenti AI, una sfida non banale considerando che gli agenti autonomi prendono decisioni in tempo reale che possono essere difficili da tracciare. Il sistema include valutazione passo dopo passo, dataset per testare singoli componenti, ottimizzazione automatizzata dei prompt e la possibilità di eseguire test su modelli esterni direttamente dalla piattaforma OpenAI. In pratica è possibile capire se un agente AI sta facendo un buon lavoro o sta combinando disastri, e correggere il tiro prima che succedano catastrofi.

Il registro dei connettori

AgentKit include anche accesso al registro dei connettori di OpenAI, permettendo agli sviluppatori di collegare agenti a strumenti interni e sistemi di terze parti attraverso un pannello di controllo amministrativo che garantisce sicurezza e controllo. Le integrazioni sicure sono fondamentali quando si parla di agenti che agiscono autonomamente. Non basta che funzionino, non devono compromettere la sicurezza dei dati o aprire backdoor nei sistemi aziendali.

Per dimostrare quanto sia accessibile AgentKit, l’ingegnere di OpenAI Christina Huang ha creato un intero flusso di lavoro AI e due agenti completi dal vivo sul palco in meno di otto minuti. Una dimostrazione che potrebbe impressionare per la velocità o spaventare per l’idea di quanto rapidamente si possano creare sistemi autonomi con capacità di tutto rispetto.