OpenAI は 10月6日に “AgentKit” をリリースしました、エージェントを構築・配備・最適化するための完全なツールセットです。
これまでエージェントの構築は、断片的なツールを上手くやりくりする、複雑なオーケストレーションを意味していましたが、AgentKit を使用すれば、開発者はワークフローを視覚的に設計し、新しいビルディングブロックを使用してエージェント型 UI を素早く埋め込むことが可能になりました。

OpenAI Platform : エージェント : AgentKit / ChatKit⁠ の紹介 | 概要

作成 : クラスキャット・セールスインフォメーション
作成日時 : 10/09/2025

* 本記事は以下のページを参考にしています :

• Introducing AgentKit
• Agents : Overview

* サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。
* ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。

 

 

 

AgentKit / ChatKit⁠ の紹介

OpenAI は 10月6日に AgentKit をリリースしました、エージェントを構築・配備・最適化するための完全なツールセットです。これまでエージェントの構築は、断片的なツールを上手くやりくりする、複雑なオーケストレーションを意味していました。それらのツールは、バージョン管理なし、カスタムコネクタ、手動による評価パイプライン、プロンプト調整、そしてリリース前の数週間ものフロントエンド作業などです。

AgentKit を使用すれば、開発者はワークフローを視覚的に設計し、以下のような新しいビルディングブロックを使用してエージェント型 UI を素早く埋め込むことが可能になりました :

• 🧩 Agent Builder : マルチエージェント・ワークフローの作成とバージョン管理のためのビジュアル・キャンパス

• 🔌 Connector Registry : 管理者が OpenAI 製品間のデータとツールの接続を管理するための一元的な場所

• 💬 ChatKit : カスタマイズ可能なチャットベースのエージェント・エクスペリエンスを製品に組み込むためのツールキット

 
3 月に Responses API と Agents SDK をリリースしてから、私たちは、開発者や企業がディープリサーチ、カスタマーサポート等のために end-to-end なエージェント型ワークフローを構築するのを見てきました。AgentKit は Responses API 上に構築され、開発者がエージェントを効率的に信頼性高く構築することを支援します。

 

Agent Builder でワークフローを設計する

エージェントワークフローが複雑になるにつれ、開発者はそれらの動作をより明瞭に把握する必要があります。Agent Builder は、ドラッグ&ドロップによるノード操作、ツールの接続、カスタムガードレイルの構成設定によるロージックを構成するための視覚的キャンパスを提供します。迅速な反復のためのプレビュー実行、インライン評価設定、完全なバージョン管理をサポートしています。

 
また、企業が複数のワークスペースや組織にわたるデータを管理・保守できるように、Connector Registry もリリースします。Connector Registry は ChatGPT と API にわたるデータソースを単一の管理パネルに統合します。レジストリは、Dropbox, Google Drive, Sharepoint と Microsoft Teams のようなすべての事前構築済みコネクタに加えて、3rd パーティの MCP を含んでいます。

開発者はまた Agent Builder で Guardrails⁠ を有効にすることもできます – エージェントが意図しない、あるいは悪意のある動作からエージェントを保護するのに役立つ、オープンソースのモジュール式安全レイヤーです。

 

ChatKit を使用してエージェント型チャット・エクスペリエンスを組み込む

エージェント用チャット UI の配備は驚くほど複雑になる可能性があります – ストリーミング・レスポンスの処理、スレッドの管理、モデル思考の表示、魅力的なチャット内エクスペリエンスの設計 等。ChatKit⁠ は、製品にネイティブに感じられる、チャットベースのエージェントの組み込みを簡単にします。アプリケーションや web サイトに組み込み、ユーザのテーマやブランドにマッチするようにカスタマイズすることも可能です。

ChatKit は、社内の知識アシスタントやオンボーディングガイドからカスタマーサポートや調査エージェントまで、様々なユースケースを強化しています。HubSpot⁠ のカスタマーサポート・エージェントはその一例です :

 

OpenAI Platform : エージェント : 概要

AgentKit でエージェントワークフローを構築、配備、最適化する方法を学習します。

エージェントは、単純な目標から複雑で open-ended なワークフローまで、タスクを知的に遂行するシステムです。OpenAI はエージェント型の強みを備えたモデル、エージェント作成と配備のためのツールキット、そしてエージェントを監視して最適化するためのダッシュボード機能を提供します。

 

AgentKit

AgentKit は、エージェントを構築・配備・最適化するためのモジュール型ツールキットです。

• ビルド – starter テンプレートを備えたビジュアル・キャンパス、Agent Builder でワークフローを作成します。

• 配備 – ChatKit を使用してエージェントワークフローをフロントエンドに組み込みます。

• 最適化 – エージェントのパフォーマンスを監視して改良するための堅牢な評価の構築。

 

エージェントの構築方法

エージェントの構築は、ワークフローを設計し、OpenAI プラットフォームの要素を接続して目標を達成するプロセスです。Agent Builder はこれらのすべてのプリミティブを一つの UI にまとめます。

• (目標) エージェントワークフローの構築 – (使うもの) Agent Builder
  (説明) エージェントワークフローを作成するためのビジュアルキャンパス。モデル、ツール、知識とロジックすべてを一つの場所にまとめます。

• LLM に接続 – OpenAI モデル
  推論、意識決定とデータ処理が可能な中心的なインテリジェンス。Agent Builder でモデルを選択します。

• エージェントの装備 – ツール, ガードレール
  コネクタと MCP を使用して 3rd パーティのサービスにアクセスし、ベクトルストアを検索し、不正使用を防止します。

• 知識とメモリの提供 – ベクトルストア, ファイル検索, 埋め込み
  OpenAI がホストする、ユースケースに関連する情報のための外部の永続的な知識。

• 制御フローのロジック – ロジックノード
  エージェントが連携し、条件を処理し、他のエージェントにルーティングするカスタムロジック。

• 独自コードの記述 – Agents SDK
  Agent Builder をバックエンドとして使用するかわりに、ツールとオーケストレーションでエージェント型アプリケーションを構築します。

音声を理解して自然言語で応答する音声エージェントを構築するには、voice agents docs をご覧ください。音声エージェントは Agent Builder ではサポートされません。

 

エージェントを製品に配備する

エージェントを製品 (本番環境) に配備する準備ができたら、ChatKit を使用してエージェントワークフローを製品 UI に組み込み、埋め込み可能なチャットをエージェント型バックエンドに接続します。

• エージェントの埋め込み – ChatKit
  カスタマイズ可能な UI コンポーネント。ワークフロー ID をペーストして、エージェントワークフローを製品に埋め込みます。

• 更なるカスタマイズ – Advanced ChatKit
  ChatKit を独自のインフラで実行します。ウィジェットを使用して SDK で任意のエージェント型バックエンドに接続します。

以上