OpenAI ha annunciato AgentKit, un insieme completo di strumenti pensato per semplificare la costruzione, la distribuzione e l’ottimizzazione di agenti intelligenti. Fino ad oggi, realizzare questi sistemi significava gestire una moltitudine di strumenti frammentati: orchestrazioni complesse senza gestione delle versioni, connettori personalizzati, pipeline di valutazione manuali, ottimizzazione dei prompt e settimane di lavoro per l’interfaccia utente.
Con AgentKit, OpenAI punta a cambiare radicalmente questo paradigma, offrendo un ambiente unificato e visuale per progettare e implementare agenti con maggiore efficienza.
Indice degli argomenti:
I nuovi strumenti di AgentKit
La piattaforma introduce tre moduli principali, veri e propri “blocchi costitutivi” per la creazione di agenti:
- Agent Builder: un canvas visivo per creare e versionare workflow multi-agente con un sistema drag-and-drop.
- Connector Registry: uno spazio centrale che permette agli amministratori di gestire connessioni e integrazioni tra dati e strumenti all’interno dell’ecosistema OpenAI.
- ChatKit: un toolkit per integrare esperienze conversazionali personalizzate basate su agenti direttamente nei prodotti.
Oltre a questi, AgentKit espande le capacità di valutazione con nuove funzioni come dataset dedicati, grading dei tracciati, ottimizzazione automatica dei prompt e supporto per modelli di terze parti, per misurare e migliorare costantemente le prestazioni degli agenti.
Dai primi esperimenti al rilascio completo
Dalla presentazione della Responses API e dell’Agents SDK lo scorso marzo, OpenAI ha visto sviluppatori e aziende creare workflow agentici end-to-end per attività di ricerca, assistenza clienti e altro ancora.
Tra gli esempi più significativi: Klarna, che ha sviluppato un agente di supporto capace di gestire due terzi delle richieste dei clienti, e Clay, che ha decuplicato la propria crescita grazie a un agente di vendita automatizzato. AgentKit nasce proprio per rendere questo tipo di risultati più accessibili e replicabili.
Agent Builder: progettare workflow in modo visivo
Con la crescita della complessità dei workflow agentici, OpenAI riconosce la necessità di una maggiore visibilità sui processi. Agent Builder offre una piattaforma visiva che consente di comporre logiche, collegare strumenti e definire regole personalizzate in modo intuitivo.
Il sistema include esecuzioni di anteprima, configurazione di valutazioni integrate e gestione delle versioni completa, rendendolo ideale per chi desidera iterare rapidamente sulle proprie soluzioni e portare nuovi agenti sul mercato in tempi record
Agent Builder: progettazione visiva e sicurezza integrata
Man mano che i workflow agentici diventano più complessi, cresce la necessità di strumenti che offrano trasparenza e controllo. Con Agent Builder, OpenAI mette a disposizione un canvas visivo per creare e versionare flussi multi-agente.
Il sistema supporta anteprime di esecuzione, valutazioni integrate e versionamento completo, rendendo più semplice iterare e migliorare rapidamente i progetti.
Inoltre, Agent Builder integra Guardrails, un livello di sicurezza open-source e modulare che protegge gli agenti da comportamenti indesiderati o malevoli. Questa tecnologia consente di mascherare o segnalare informazioni personali sensibili (PII), rilevare jailbreak e applicare ulteriori misure di sicurezza.
Le Guardrails possono essere utilizzate sia in modo autonomo sia attraverso le librerie dedicate per Python e JavaScript, garantendo maggiore flessibilità agli sviluppatori.
Connector Registry: il cuore dei dati aziendali
OpenAI ha lanciato anche il Connector Registry, pensato per aiutare le aziende a governare e mantenere i dati attraverso più workspace e organizzazioni.
Il registro consolida tutte le fonti di dati in un unico pannello di amministrazione, integrando sia ChatGPT sia l’API di OpenAI.
Tra i connettori predefiniti figurano Dropbox, Google Drive, SharePoint e Microsoft Teams, oltre al supporto per MCP di terze parti, rendendo la gestione dei dati aziendali più fluida e sicura.
ChatKit: esperienze conversazionali native e personalizzate
Creare interfacce di chat per agenti può essere complesso: è necessario gestire risposte in streaming, thread multipli, visualizzazione del ragionamento del modello e interazioni dinamiche.
Con ChatKit, OpenAI semplifica tutto questo, permettendo di integrare agenti conversazionali direttamente in app o siti web.
Le chat possono essere personalizzate per adattarsi al tema o al brand del prodotto, offrendo un’esperienza fluida e coerente per l’utente finale.
Evals: misurare e migliorare le prestazioni degli agenti
Costruire agenti pronti per la produzione richiede valutazioni rigorose delle prestazioni. Dopo il lancio di Evals nel 2024 – il framework di OpenAI per testare prompt e misurare il comportamento dei modelli – la piattaforma introduce ora quattro nuove funzionalità pensate per semplificare e potenziare il processo di valutazione:
- Datasets – creazione rapida di valutazioni da zero, con possibilità di ampliamento nel tempo tramite annotazioni umane e valutatori automatici.
- Trace grading – analisi end-to-end dei workflow agentici con valutazioni automatizzate per identificare eventuali punti deboli.
- Automated prompt optimization – generazione automatica di prompt migliorati basata su feedback umano e risultati dei valutatori.
- Third-party model support – valutazione di modelli di terze parti all’interno della piattaforma Evals di OpenAI.
OpenAI segnala che le aziende che hanno già adottato Evals hanno registrato notevoli miglioramenti nelle prestazioni e nell’affidabilità degli agenti.
Reinforcement Fine-Tuning: spingere le prestazioni degli agenti al livello successivo
OpenAI introduce anche il Reinforcement Fine-Tuning (RFT), una nuova tecnica che consente agli sviluppatori di personalizzare i modelli di ragionamento dell’azienda. La funzione è disponibile pubblicamente per OpenAI o4-mini e in beta privata per GPT-5, con l’obiettivo di perfezionare le capacità del modello prima del rilascio completo.
All’interno della beta di RFT, OpenAI ha introdotto due nuove funzionalità progettate per migliorare ulteriormente le prestazioni degli agenti:
- Custom tool calls – permettono di addestrare i modelli a utilizzare gli strumenti giusti al momento giusto, migliorando il ragionamento e la capacità decisionale.
- Custom graders – consentono di definire criteri di valutazione personalizzati in base alle esigenze specifiche di ciascun caso d’uso, offrendo maggiore controllo sulla qualità e sull’affidabilità dei risultati.
Prezzi e disponibilità
ChatKit e le nuove funzionalità Evals sono disponibili per tutti gli sviluppatori.
Agent Builder è invece in versione beta, mentre il Connector Registry è in fase di rilascio graduale per i clienti API, ChatGPT Enterprise ed Edu che dispongono di una Global Admin Console. Quest’ultima, che consente di gestire domini, SSO e organizzazioni API multiple, è un requisito necessario per attivare il Connector Registry.
Tutti questi strumenti sono inclusi nei piani di prezzo standard dei modelli API.
OpenAI ha inoltre annunciato l’intenzione di introdurre a breve una Workflows API autonoma e nuove opzioni di deployment per agenti all’interno di ChatGPT, ampliando ulteriormente le possibilità di integrazione e personalizzazione della piattaforma.
Un ecosistema integrato per l’era degli agenti autonomi
Con AgentKit, OpenAI non si limita a rilasciare nuovi strumenti: sta costruendo un vero e proprio ecosistema operativo per l’intelligenza agentica. Ogni modulo – da Agent Builder a ChatKit, passando per Connector Registry, Evals e Reinforcement Fine-Tuning – si inserisce in un’architettura coerente che punta a un obiettivo preciso: rendere la creazione e l’ottimizzazione di agenti intelligenti accessibile, scalabile e sicura.
Questa strategia segna un punto di svolta per l’AI applicata. Se fino a oggi gli sviluppatori dovevano assemblare componenti isolati per creare agenti funzionanti, OpenAI propone un ambiente unificato, dove progettazione, integrazione, valutazione e ottimizzazione convivono senza attriti. È un cambio di paradigma simile a quello che, nel passato, ha trasformato lo sviluppo software grazie a piattaforme come AWS o Kubernetes.
Nel medio termine, AgentKit potrebbe diventare il “sistema operativo” degli agenti, un’infrastruttura su cui costruire applicazioni capaci di agire autonomamente nel mondo digitale e fisico.
E mentre concorrenti come Anthropic, Google e Meta spingono verso agenti più “generali”, OpenAI scommette su un approccio più modulare e personalizzabile, dove la potenza dell’intelligenza artificiale si combina con la precisione del design e la sicurezza dei processi.
Il risultato è un futuro in cui gli agenti non saranno solo strumenti, ma veri collaboratori digitali, integrati nei flussi di lavoro quotidiani, capaci di apprendere, migliorare e agire in autonomia. AgentKit non è semplicemente un nuovo toolkit, è il primo passo verso l’industrializzazione dell’intelligenza autonoma.
Uno sguardo al futuro dell’intelligenza agentica
Con il lancio di AgentKit, OpenAI consolida la propria posizione come leader nello sviluppo di strumenti per l’intelligenza agentica.
L’azienda mira a democratizzare la costruzione di agenti intelligenti, fornendo alle imprese strumenti accessibili ma potenti, capaci di unire efficienza operativa, sicurezza e ottimizzazione automatica.
In un panorama in cui anche Anthropic, Google e Meta stanno investendo nello sviluppo di agenti autonomi, OpenAI punta a definire nuovi standard di interoperabilità e affidabilità, trasformando la creazione di agenti da processo tecnico complesso a esperienza visuale, iterativa e produttiva.
