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エージェントの全行程の構築を1つのプラットフォームで

製品および組織全体で、実用準備が整ったエージェントをより速く、より信頼性高くリリースしましょう。

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青とオレンジのグラデーションの背景に配置された、シンプルなエージェントワークフローを示す図の一部フローは、3つのノード（緑の「スタート」ボタン、青の「エージェントのカテゴライズ」ステップ、次のアクションを示す黄褐色のブランチアイコン）に接続されています。

トップ組織がエージェントの構築に OpenAI を使用

「ChatGPT Enterprise のネットプロモータースコアは非常に高いことが分かりました。これは圧倒的に当社好みのソリューションでした。」

Brice Challamel 氏

AI 製品・プラットフォーム責任者

100%

ChatGPT Enterprise のアクティブユーザー

10倍

迅速な研究開発からの製品洞察

6倍

AI の流暢性の向上

83%

ChatGPT Enterprise の週間アクティブユーザー

98%

他の AI ツールよりも ChatGPT Enterprise を好む従業員の割合

エージェント開発の完全なプラットフォーム

AgentKit では、エージェント型ワークフローの構築、UI のデプロイ、パフォーマンスの最適化を迅速かつ確実に実施するためのツールを提供しています。

Three-tier diagram illustrating the workflow of AI system development. The top section, labeled ‘Build,’ includes four boxes: Models, Tools, Prompts, and Guardrails. The middle section, labeled ‘Deploy,’ contains one box titled User Interface. The bottom section, labeled ‘Optimize,’ shows three connected boxes—Optimization, Orchestration, and Observability—with a dotted arrow looping back from Observability to Optimization.

Agent Builder とエージェント SDK による構築

ビジュアル優先の canvas またはコード優先の環境でエージェントを設計できます。いずれも Responses API がベースになっています。

Flow diagram showing a simple automation built in the Agent Builder. The sequence starts with a green ‘Start’ node, followed by an orange ‘Customer lookup’ connector, which branches into two outcomes: a blue ‘Analyze bills’ node and a grayed-out ‘No past bills’ node.

Visual-first

Agent Builder

Build workflows visually with drag-and-drop nodes, versioning, and guardrails. Use templates or start from a blank canvas.

Code snippet displayed on a gradient background showing a simple Python example using the Agents SDK. The script imports Agent and Runner, defines an asynchronous function that creates an agent named ‘Assistant’ with instructions to respond only in haikus, runs the agent with a recursion prompt, and prints the final output.

Code-first

Agents SDK

Build agents in Node, Python, or Go with a type-safe library that’s 4× faster than manual prompt-and-tool setups.

タスクをよりスマートにする組み込みツール

当社のモデルは応答をより正確で有益にする関連性の高いコンテキストを取り込むツールを使用しています。

Web search

Access up-to-date and clearly cited answers from the Internet.

File search

Retrieve relevant knowledge from internal files.

Image generation

Create images from natural language and iterate with high-fidelity.

コードインタープリター

Python コードを高い精度で繰り返し実行します。

コンピューターの使用

人に代わってブラウザー関連のタスクを遂行する、コンピューターを使用するエージェントを構築します。

コネクターおよび MCP サーバー

人気のあるビジネスアプリや MCP サーバーに接続し、社内および外部のコンテキストをモデルに取り込みます。

ChatKit でのデプロイ

ドラッグアンドドロップでのカスタマイズが可能な、完全統合型チャット体験がリリースされました。

Ramp’s buyer agent, powered by AgentKit.

評価による最適化

新しいツールを使用すれば、より正確に効率よくエージェントをテストし改良することができます。

寛容型ライセンス

エージェント型タスクに最適化された設計

柔軟なカスタマイズ性

始める準備はできましたか？

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