AI Agents: schnell und einfach dank OpenAI AgentKit
AI Agents werden zum Game-Changer für Unternehmen – AgentKit von OpenAI beschleunigt diese Entwicklung, die Integration und das Management auf ein neues Niveau und das kostenlos. Erfahre im Blog, was AgentKit ist und wie dein Unternehmen mit wenig Aufwand eigene AI Agents erstellen kann.
FAQ: AI AgentKit für Unternehmen – Chancen, Nutzen und Umsetzung
Was ist OpenAI AgentKit und wer kann es nutzen?
AgentKit ist ein neues Framework von OpenAI, welches es Unternehmen ermöglicht, massgeschneiderte "AI Agents" einfach, schnell und sicher aufzubauen. Es bietet zentrale Bausteine wie den neuen, visuellen Workflow- & Agent-Builder (Agent-Builder), Datenconnectoren und mit ChatKit ein SDK, welches es sehr einfach macht, Agenten & Workflows in eigene Apps und dein Unternehmen zu integrieren.
AgentKit steht auf der OpenAI-Plattform zur Verfügung. Es ist keine Dritt-Software notwendig. Alle mit einem Plattform-/Developer-Zugang können AgentKit nutzen und mittels SDK in die eigenen Apps einbinden.
In ChatGPT (Browser- & App) stehen die Agenten aber nicht zur Verfügung. Dies ist wohl aber auch mehr nur eine Frage der Zeit.
Wie unterscheidet sich AgentKit von bisherigen Agenten-Lösungen?
Bisher waren KI-Agenten oft Einzellösungen mit viel Integrationsaufwand oder verpackt in monatlichen Abo-Kosten. AgentKit standardisiert und konsolidiert Entwicklung, Management und Einbettung von AI Agents – und ersetzt fragmentierte SaaS-Apps. Zudem wird AgentKit von OpenAI kostenlos zur Verfügung gestellt. Lediglich die genutzten Tokens werden vom bestehenden Abo abgerechnet. Damit können Unternehmen Entwicklungskosten, Integrationsaufwand und zusätzliche SaaS-Apps deutlich reduzieren.
Kann ich mit AgentKit klassische SaaS-Agenten-Apps ersetzen
Viele Agenten-Apps sind heute lediglich ein sogenannter "Wrapper" um ein LLM (Large Language Model). Diese Apps leiten gezielte Prompts an einen Provider wie OpenAI weiter und verarbeiten das Ergebnis des LLM, bevor dieses dem User zur Verfügung gestellt wird.
Simple SaaS-Agenten-Apps können nun mittels AgentKit ersetzt werden. Besonders Support-, Analyse-, Wissens-, und Automatisierungs-Apps lassen sich als Agenten mit AgentKit konzipieren. Das einfache und visuelle Drag & Drop Interface "Agent-Builder" vereinfacht dabei die Erstellung, hebt das Nutzererlebnis und senkt die Betriebskosten.
Worauf muss ich achten, wenn ich einen AI Agent bauen will?
Definiere klare Anforderungen, prüfe die Anbindung von Datenquellen, verankere Sicherheitsmassnahmen (Guardrails) und teste den Agenten ausgiebig. Zur Unterstützung stellt OpenAI entsprechende Templates von Agenten und kompletten Workflows zur Verfügung.
Die Konfiguration eines Agenten gelingt bereits in wenigen Minuten. Für das Einbinden des Agenten auf der Websites oder in Apps, ist noch etwas Entwicklungsaufwand (wenige Stunden) notwendig.
Welche Vorteile bietet AgentKit bezüglich Steuerung und Kontrolle?
AgentKit unterstützt Governance, Versionierung und Rollback. Guardrails ermöglichen Datenschutz (wie Maskierung von persönlichen Daten), Messbarkeit und gezieltes Feintuning durch Reinforcement Learning.
Wie stets um die Sicherheit?
Beim Thema Sicherheit gilt es genauer hinzuschauen. Wie bei allen Agenten-Lösungen gilt es zwei Haupt-Sicherheitsaspekte zu berücksichtigen. Einerseits die Sicherheit der Datennutzung durch OpenAI und auf der anderen Seite die Sicherheit der Nutzung der Agenten gegenüber den Benutzern.
Datennutzung durch OpenAI: die eigenen Daten, welche den Agenten mittels Tools zur Verfügung gestellt werden, unterliegen demselben Versprechen wie die sonstige Nutzung von OpenAI und ChatGPT. Für Unternehmenskunden gilt, dass Geschäftsdaten nicht zum Training verwendet werden.
Sicherheit gegenüber der Nutzung durch Kunden: Nutzer können sehr "kreativ" werden wie sie z.B. deinen Support-Agenten nutzen. Themen wie Guardrails, Validierung, Berechtigungen, Monitoring,... sind zentrale Themen.
Beide Themen sind nicht AgentKit-spezifisch, sondern gelten für jeglichen Agenten-Einsatz. Während die Erstellung von Agenten immer einfacher wird, wird der sichere und kontrollierte Einsatz immer anspruchsvoller.
Sei dir bewusst: bei der Nutzung von LLM-Providern wie OpenAI, Anthropic usw. werden immer Kontexte deiner Daten an die Provider zur Verfügung gestellt. Ansonsten könnte das Modell auch keine Antworten finden. Für alle die also komplette 100%-Souveränität haben wollen, sollten ihre Agenten-Systeme inkl. der Modell lokal selber aufbauen und betreiben. Für die ist AgentKit nichts. Für die sind aber auch 90% der SaaS-Agenten-Lösungen nichts. Den diese nutzen in ihren Apps widerum oft die API der Provider.
Einleitung
Bisher gestaltete sich der Aufbau von AI-Agenten mühsam und oft über Dritt-Lösuingen. Unternehmen haben beginnen mit Pilotprojekten zu jonglieren, Insellösungen zu bauen und Integrationen mit Integrations-Tools wie n8n oder make zu realisieren. Alles musste irgendwie zusammengeklebt werden und mehrere Software-Lösungen wollten bezahlt werden. Die Folge: Fragmentierung, hohe Kosten, schwierige Wartung und besonders - nicht die gewünschte Wirkung.
OpenAI steigt nun ins Rennen ein und setzt mit AgentKit einen neuen Standard. Der Aufwand, einen AI Agent zu entwickeln, sinkt merklich. Das Ökosystem wird einfacher, Entwicklungszeiten und Risiken schrumpfen. Mit AgentKit erhalten Unternehmen ganz neu Möglichkeiten, ohne zusätzliche Software zu beschaffen. Es erschliessen sich neue Szenarien und man muss nicht mehr auf starre SaaS-Module verschiedener Anbieter warten. Was steckt dahinter? Wie baut man einen Agenten auf – und wie verändern sich damit die Anforderungen an SaaS-Lösungen? Das zeige ich dir im Folgenden.
Was ist AgentKit? – Übersicht und Status
OpenAI definiert AgentKit als Komplettplattform für die Entwicklung, Verwaltung und Einbettung von AI Agents in Unternehmen. Ziel ist es, ein zentrales, durchgängiges Werkzeug für KI-Workflows zu liefern – vom Design von Workflows über die Integration bis zur laufenden Optimierung.
AgentKit gliedert sich in fünf Kernbausteine:
Agent Builder: ein visueller Workflow-Canvas für Drag & Drop-Programmierung von Agent-Prozessen. Ohne Codierung können Teams Arbeitsabläufe strukturieren, Logik definieren und Ergebnisse testen.
Christina von OpenAI zeigt wie einfach die Anwendung des Agent-Builder ist.
Connector Registry: Zentrale Verwaltung und rasche Anbindung von Datenquellen und bestehenden Tools. Sie reduziert Integrationsaufwand und vereinfacht Governance.
ChatKit: Komponente zur direkten Einbettung des Agent-Chats in bestehende Produkte – individuell anpassbar an Branding und User Experience.
Neue Evals-Erweiterungen: Werkzeuge zur Performance-Messung und kontinuierlichen Prompt-Optimierung. Fehleranalyse und Erfolgsbewertung werden dadurch zum Standard.
Reinforcement Fine-Tuning: Verbesserte Lernfähigkeit für Agenten durch gezieltes Feintuning auf Basis echter Unternehmensdaten, damit Agents nicht nur Aufgaben korrekt erledigen, sondern aktiv lernen.
AgentKit steht aktuell als Betaversion bereit und wird laufend ausgebaut. OpenAI verspricht schnell wachsende Kompatibilität zu Datenquellen, Tools und Schnittstellen.
Die Vorteile von AgentKit für Unternehmen
Entwicklungszeit drastisch reduzieren
Mit AgentKit verschieben sich Entwicklungszyklen von Monaten auf Tage – bei einfacheren Use Cases gar auf Stunden. Dank dem visuellen Builder stattet man AI-Teams mit mächtigen Tools aus, ohne dass für jede Anpassung ein Softwareentwickler oder Drittanbieter nötig wird.
Templates und Versionierungen ermöglichen, bestehende Lösungen als Startpunkt zu verwenden und schrittweise zu verfeinern.
Konsistenz, Governance und Sicherheit
Mit der Connector Registry verwaltest du Datenquellen, Schnittstellen und Zugriffsrechte zentral. Das schützt Betriebsdaten und sorgt für Compliance.
Guardrails-Funktionen – zum Beispiel automatische Maskierung von Personendaten oder strikte Begrenzung der Agentenrolle – sind von Anfang an integriert. Die Versionierung ermöglicht Rückrollbarkeit bei Problemen oder regulatorischen Anpassungen.
Einfaches Einbetten & Experience-Design
Die ChatKit-Komponente vereinfacht die Integration des Agenten ins eigene Produkt markant. Sie lässt sich an bestehendes Branding anpassen und spart erhebliche Entwicklungsarbeit beim Frontend.
So bringst du deinen AI Agent rasch dort hin, wo er Mehrwert stiftet – im Kundenkontakt, im Support oder als interner Assistent.
Messbarkeit & Optimierung
OpenAI setzt mit den neuen Evals-Erweiterungen auf Datengetriebenheit. Evals erfassen die Effektivität von Agenten, finden Fehlerquellen automatisch und identifizieren Potenziale zur Prompt- und Workflow-Optimierung.
Unternehmen erhalten nachvollziehbare Analysen und halbautomatisches Trace Grading, das die Performance messbar und ihr Business Case belegbar macht – auch im Zusammenspiel mit externen KI-Modellen.
Feintuning & Intelligenzsteigerung
AI Agents müssen sich an Unternehmensspezifika anpassen. AgentKit erlaubt es, mit Reinforcement Fine-Tuning Agentenverhalten gezielt zu justieren. Sie lernen, wie sie mit Tools umgehen, Entscheidungen fällen und sich in komplexen Situationen verhalten – immer entlang individuellen Zielen.
Herausforderungen für AI Agents
- Vertrauenswürdigkeit und Zuverlässigkeit: Halluzinationen und Unsicherheiten in Antworten sind bei KI-Agenten nach wie vor eine Realität.
- Datenschutz und Governance: Neue AI Agents müssen alle regulatorischen Anforderungen erfüllen; das Tracken und Maskieren von PII ist Pflicht.
- Plattformabhängigkeit und Integralität: Wer voll auf AgentKit setzt, sollte sich bewusst sein, an eine Plattform gebunden zu sein. Im Gegenzug reduzieren sich dafür die Kosten.
- Integrationsaufwand bei Alt-Systemen: Nicht alles lässt sich mit wenigen Klicks anbinden.
Ausblick: Dieses Jahrzehnt gehört den Agenten – aber nicht über Nacht
Innerhalb von zwei bis fünf Jahren werden sich neue Ökosysteme etablieren. AI Agents treten als Service (Agent-as-a-Service) auf. Es entstehen globale Marktplätze, auf denen Unternehmen, Entwicklerinnen und Tool-Anbieter kollaborieren. Interoperabilität zwischen Plattformen wird zentral; die Rolle der Entwicklerteams wandelt sich Richtung Workflow-Design und kontinuierlicher Optimierung. Im Gegenzug: die Fragmentierung und das Angebot von Einzel-Agenten-SaaS-Apps wird abnehmen.
OpenAI wird sich als einer der führenden Anbieter dafür etablieren.
Fazit – es war noch nie so einfach, eigene Agenten zu realisieren
AgentKit bringt den Durchbruch zum Agenten-Eigenbau. Die Vorteile liegen auf der Hand: Schneller, günstiger, flexibler und sicherer entwickelt dein Unternehmen die AI Agents der Zukunft.
