Crea cada paso de los agentes en una sola plataforma.
Las principales organizaciones crean agentes con OpenAI.
«Agent Builder transformó un proceso que antes requería meses de orquestación, código personalizado y optimización manual en cuestión de horas».
Brice Challamel
Responsable de Productos y Plataformas de IA
70 %
de reducción en los ciclos de iteración
40 %
más de velocidad en evaluación de agentes
2 semanas
de trabajo de front-end personalizado ahorradas al crear un agente
30 %
más de precisión de los agentes con evaluaciones
75 %
menos de tiempo para desarrollar flujos de trabajo de agentes
La plataforma completa para el desarrollo de agentes
Crea con Agent Builder y el SDK de agentes
Crea flujos de trabajo visualmente con nodos de arrastrar y soltar, control de versiones y directrices de seguridad. Usa plantillas o empieza desde un lienzo en blanco.
Crea agentes en Node, Python o Go con una biblioteca con tipado fuerte que es cuatro veces más rápida que las configuraciones manuales de indicaciones y herramientas.
Herramientas integradas para tareas más inteligentes
Accede a respuestas actualizadas y con citas claras desde Internet.
Recupera información relevante de archivos internos.
Crea imágenes a partir de lenguaje natural e itera con alta fidelidad.
Ejecuta código Python de manera iterativa con gran precisión.
Crea agentes capaces de utilizar el ordenador para completar tareas relacionadas con el navegador en tu nombre.
Conéctate a aplicaciones empresariales populares y servidores MCP para incorporar contexto interno y externo a nuestros modelos.
Implementa con ChatKit
El agente de compras de Ramp, impulsado por AgentKit.
Optimización con evaluaciones
Evaluaciones
Ejecuta [evaluaciones](https://platform.openai.com/docs/guides/evals?api-mode=responses) y establece [evaluadores personalizados](https://platform.openai.com/docs/guides/graders) para determinar si el agente cumple tus expectativas en un caso de uso específico.
Optimización de indicaciones
Mejora las indicaciones mediante [optimización automática de indicaciones](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-optimizer) basada en los resultados de tus evaluaciones.
Evaluación por muestreo
Establece los criterios de aprobación una sola vez y deja que los evaluadores LLM analicen las últimas 100 o 1000 ejecuciones de tu flujo de trabajo.