Einführung von AgentKit: Die neue Ära der Agentenentwicklung

OpenAI hat mit AgentKit ein umfassendes Set an Werkzeugen für Entwickler und Unternehmen vorgestellt, das die Erstellung, Bereitstellung und Optimierung von Agenten revolutioniert. Bislang war die Entwicklung von Agenten oft mit einer Vielzahl von fragmentierten Tools verbunden, was den Prozess kompliziert und zeitaufwendig machte. Mit AgentKit wird dieser Prozess nun erheblich vereinfacht.

Die Funktionen von AgentKit

AgentKit bietet eine Reihe von neuen Funktionen, die Entwicklern helfen, Agenten effizienter zu erstellen:

• Agent Builder: Ein visueller Canvas, der es Entwicklern ermöglicht, mehrstufige Agenten-Workflows zu erstellen und zu versionieren. Mit Drag-and-Drop-Funktionalität können Logik und Tools einfach verbunden werden.
• Connector Registry: Ein zentrales Verwaltungstool für Administratoren, um zu steuern, wie Daten und Tools über verschiedene OpenAI-Produkte hinweg verbunden werden.
• ChatKit: Ein Toolkit, das es ermöglicht, anpassbare chatbasierte Agentenerlebnisse in Produkte zu integrieren.

Visualisierung von Workflows mit Agent Builder

Der Agent Builder ermöglicht es Entwicklern, komplexe Workflows visuell zu gestalten. Dies verbessert die Sichtbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Arbeitsabläufe erheblich. So berichtet das Unternehmen Ramp:

„Agent Builder hat das, was früher Monate an komplexer Orchestrierung und manuellen Optimierungen erforderte, in nur wenigen Stunden umgewandelt.“

Ein weiteres Beispiel ist die LY Corporation, die in weniger als zwei Stunden einen Arbeitsassistenten mit Agent Builder erstellt hat:

„Agent Builder ermöglichte es uns, Agenten auf eine völlig neue Weise zu orchestrieren, wobei Ingenieure und Fachleute in einer einzigen Schnittstelle zusammenarbeiten konnten.“

Der Connector Registry für Unternehmen

Der Connector Registry konsolidiert Datenquellen in einem einzigen Administrationspanel und umfasst vorgefertigte Verbindungen zu Plattformen wie Dropbox, Google Drive und Microsoft Teams. Dies erleichtert die Verwaltung und den Zugriff auf Daten über verschiedene Arbeitsbereiche hinweg.

ChatKit für ansprechende Chat-Erlebnisse

Die Bereitstellung von Chat-UIs für Agenten kann komplex sein. ChatKit vereinfacht diesen Prozess erheblich und ermöglicht es Entwicklern, chatbasierte Agenten zu erstellen, die sich nahtlos in ihre Produkte integrieren lassen. Canva berichtet:

„Wir haben über zwei Wochen an Zeit gespart, indem wir einen Support-Agenten mit ChatKit erstellt haben.“

Leistungsbewertung mit neuen Evaluierungsfähigkeiten

Um zuverlässige und produktionsbereite Agenten zu entwickeln, sind rigorose Leistungsbewertungen unerlässlich. OpenAI hat neue Evaluierungsfunktionen eingeführt, darunter:

• Datasets zur schnellen Erstellung von Agenten-Evaluierungen
• Trace Grading für End-to-End-Bewertungen von Agenten-Workflows
• Automatisierte Prompt-Optimierung zur Verbesserung der Eingaben
• Unterstützung für Modelle anderer Anbieter innerhalb der OpenAI-Evals-Plattform

Reinforcement Fine-Tuning für verbesserte Agentenleistung

Das Reinforcement Fine-Tuning (RFT) ermöglicht es Entwicklern, die Modelle von OpenAI anzupassen. Neue Funktionen im RFT-Beta sollen die Agentenleistung weiter steigern, darunter:

• Benutzerdefinierte Toolaufrufe zur Verbesserung des Denkprozesses der Modelle
• Benutzerdefinierte Bewertungsmaßstäbe für spezifische Anwendungsfälle

Preise und Verfügbarkeit

Ab sofort sind ChatKit und die neuen Evaluierungsfähigkeiten für alle Entwickler allgemein verfügbar. Der Agent Builder befindet sich in der Beta-Phase, während der Connector Registry schrittweise für ausgewählte API- und ChatGPT Enterprise-Kunden eingeführt wird.

Fazit

Mit AgentKit hat OpenAI einen bedeutenden Schritt in der Agentenentwicklung gemacht. Die neuen Tools bieten Entwicklern die Möglichkeit, Agenten effizienter zu erstellen und zu optimieren, was zu einer verbesserten Leistung und Benutzererfahrung führt. Die Reaktionen der Entwickler-Community sind durchweg positiv, und es bleibt spannend zu sehen, welche innovativen Lösungen mit diesen neuen Werkzeugen entstehen werden.

Quellenliste:

• Quelle: Introducing AgentKit
• Agent Builder Documentation
• Connector Registry Documentation
• ChatKit Documentation
• Evals Documentation