OpenAI は、10 月 6 日の同社の Dev Day で CEO の Sam Altman 氏が発表した包括的なツールキットである AgentKit の発表により、AI エージェント開発を効率化しています。
この統合プラットフォームは、エージェントのプロトタイプから製品化までに必要なすべてのツールを提供し、開発者の煩わしさを取り除くことを目的としています。
この動きは、開発者の採用を増やし、競合する他の AI プラットフォームと競争するための明確な戦略を示しています。
OpenAI は、ビジュアル ビルダー、UI コンポーネント、評価スイートをパッケージ化することで、以前はカスタムが必要だった一般的な問題点に対処しています。
今回の発表は、OpenAI が主力製品である ChatGPT の週間アクティブ ユーザー数が 8 億人に達したことを明らかにしたことを受けて行われ、同社が新しい開発者向けツールに活用できる大規模なユーザー ベースを強調しています。
エージェント開発を合理化するための統合ツールキット
AgentKit は、いくつかの新規および既存のサービスを 1 つの に統合します。 href=”https://openai.com/index/introducing-agentkit/”target=”_blank”>単一のワークフロー。ビジュアルな Agent Builder、埋め込み可能な ChatKit UI、Agents SDK、および拡張された Evals 機能がパッケージ化されています。
目標は、評価をインループに保ちながら、オーダーメイドのオーケストレーションとフロントエンドの作業を削減することです。
このプラットフォームは、今年初めにリリースされた Responses API と Agents SDK に基づいて構築されており、より複雑なエンドツーエンドのエージェントの基礎を築きました。
ツールキット全体が標準 API モデル価格に含まれており、コンポーネントごとに個別の SKU を使用する必要がありません。
ビジュアルファーストの設計とコードベースの代替手段
新しい製品の中心となるのは、マルチステップ、マルチエージェントのワークフローを構成するためのビジュアル キャンバスである Agent Builder です。
Altman 氏は、これについて次のように説明しました。 建築エージェント向けの Canva は、「ロジック、ステップ、アイデアを設計するための迅速かつ視覚的な方法」と呼んでいます。これにより、チームはノードのドラッグ アンド ドロップでロジックを設計し、ツールを接続し、ガードレールを構成できます。
コードファーストのアプローチを好む開発者向けに、OpenAI は、Node、Python、および
[埋め込みコンテンツ]
同社は、SDK がビジュアル ビルダーと同じ実行エンジンを共有しているため、手動のプロンプトとツールによるオーケストレーションに代わるより高速な代替手段として SDK を位置づけています。
ChatKit と Evals による導入と最適化
導入を加速するために、AgentKit にはブランドでカスタマイズ可能なチャットである ChatKit が含まれています
ストリーミング応答や「思考」インジケーターなどの複雑な UI 要素を処理します。 Altman 氏は、「独自のブランド、独自のワークフロー、独自の製品をユニークなものにするものは何でも持ち込むことができます」と述べ、その柔軟性を強調しました。
パフォーマンス測定は、拡張された Evals 機能を通じて対処されます。これらには、データセット、エンドツーエンドのワークフロー評価のためのトレース グレーディング、および自動化されたプロンプト最適化が含まれます。
継続的な測定に重点を置くことで、開発者が体系的にタスクの精度を向上できるように設計されています。
安全性とガバナンスに重点を置いたエンタープライズ対応
OpenAI はコネクタ レジストリも開始し、Dropbox などのデータ ソースに集中管理ガバナンスを提供します。 Google Drive、SharePoint。
これにより、管理者は ChatGPT と API の両方にわたる接続とデータ フローを管理できるようになり、セキュリティと制御が強化されます。
安全性は、脱獄の検出、PII のマスク、ノード レベルでのポリシーの適用が可能なオープンソースのモジュラー レイヤーである Guardrails によってさらに統合されます。
これは、信頼性と安全性の構築に対する業界の注目の高まりを反映しています。 本番環境で使用する AI エージェント。
早期採用者はすでに大幅な効率の向上を報告しています。立ち上げパートナーである Ramp は、「Agent Builder は、かつては複雑なオーケストレーション、カスタム コード、手動による最適化に数か月かかった作業を、わずか 2 時間に変換しました。」
同様に、LY Corporation は、「初めてのマルチエージェント ワークフローを構築し、2 時間未満で実行し、エージェントの作成と展開にかかる時間を劇的に短縮しました。」と述べ、開発サイクルを加速するプラットフォームの能力を実証しました。
アルトマン氏は、ツールキットの背後にある動機を次のように要約しました。「これは、最初のエージェントを構築しようとしていたときに、私たちがあればよかったと思っていたものすべてです。」
