OpenAI presenta AgentKit para crear agentes de IA

OpenAI lanza AgentKit, un conjunto de herramientas para que empresas y desarrolladores puedan crear, probar y desplegar agentes de IA sin tener que ensamblar cada pieza por separado.

Hasta ahora, construir un agente implicaba combinar sistemas de coordinación, conectores de datos, pruebas manuales, ajustes de instrucciones y una interfaz propia. AgentKit reúne buena parte de ese trabajo en una misma plataforma.

Un lienzo visual para crear agentes

La pieza central es Agent Builder, un espacio visual donde puedes diseñar flujos de trabajo con nodos de arrastrar y soltar. Permite conectar herramientas, coordinar varios agentes, añadir reglas de seguridad, hacer pruebas y guardar distintas versiones del flujo.

La idea es reducir el trabajo que normalmente exige escribir y mantener código para cada cambio. Según OpenAI, Ramp pasó de un proceso que podía durar meses a crear un agente para compradores en unas horas. La empresa también afirma que redujo un 70% sus ciclos de iteración y puso el agente en producción en dos sprints, frente a dos trimestres.

LY Corporation, una compañía japonesa de tecnología y servicios de internet, asegura que creó y puso en marcha su primer flujo multiagente en menos de dos horas usando Agent Builder.

Estas cifras son resultados compartidos por las propias empresas, no una garantía para cualquier proyecto. El tiempo real dependerá de la complejidad del agente, los datos disponibles y las aprobaciones necesarias.

Más control sobre los datos y las conexiones

AgentKit también incluye Connector Registry, un panel para que los administradores gestionen cómo se conectan los agentes con datos y herramientas en distintos espacios de trabajo y organizaciones.

El registro centraliza conectores para servicios como:

• Dropbox
• Google Drive
• SharePoint
• Microsoft Teams
• Herramientas de terceros basadas en MCP, un estándar para conectar modelos con servicios externos

Esto importa especialmente en empresas grandes. En lugar de que cada equipo configure sus conexiones por separado, los administradores pueden controlar qué fuentes están disponibles y quién puede utilizarlas desde ChatGPT y la API.

OpenAI empieza ahora una beta limitada de Connector Registry para algunos clientes de API, ChatGPT Enterprise y ChatGPT Edu. Para activarlo hace falta contar con la consola Global Admin, que permite gestionar dominios, inicio de sesión único y varias organizaciones de API.

ChatKit lleva el agente a tu producto

Crear el chat que utiliza un agente puede requerir bastante trabajo: mostrar respuestas mientras se generan, organizar conversaciones, gestionar hilos y diseñar una interfaz que encaje con una aplicación o sitio web.

ChatKit ofrece componentes para insertar una experiencia de chat personalizable dentro de un producto. Puedes adaptarla al diseño y la marca de tu empresa sin construir toda la interfaz desde cero.

Canva afirma que ahorró más de dos semanas al crear un agente de soporte para su comunidad de desarrolladores y que lo integró en menos de una hora. Este tipo de agente puede convertir una biblioteca de documentación en una conversación guiada, en lugar de obligarte a buscar manualmente entre páginas.

ChatKit ya se utiliza, según OpenAI, en asistentes internos, procesos de incorporación, soporte al cliente y herramientas de investigación.

Evals mide si el agente funciona de verdad

Un agente que responde bien en una demostración puede fallar cuando recibe miles de solicitudes diferentes. Por eso OpenAI amplía Evals, su sistema para probar el comportamiento de los modelos y medir su rendimiento.

Las nuevas funciones incluyen:

• Datasets, para crear conjuntos de casos de prueba y ampliarlos con revisiones humanas y evaluadores automáticos.
• Trace grading, para analizar un flujo completo y localizar en qué paso se equivocó el agente.
• Optimización automática de instrucciones, que propone mejoras basadas en las anotaciones humanas y los resultados de las pruebas.
• Compatibilidad con modelos de terceros, para comparar modelos de otros proveedores dentro de la plataforma de evaluación.

OpenAI dice que un cliente redujo más de un 50% el tiempo de desarrollo de su sistema multiagente de análisis de empresas y aumentó un 30% la precisión. De nuevo, se trata de un resultado comunicado por ese cliente en su caso de uso concreto.

Ajustes especializados con RFT

OpenAI también amplía el acceso a reinforcement fine-tuning, o RFT, una técnica que permite adaptar modelos de razonamiento usando evaluaciones específicas de cada tarea.

RFT está disponible de forma general en o4-mini y en beta privada para GPT-5. En esta beta se añaden dos opciones:

• Llamadas a herramientas personalizadas, para entrenar al modelo a elegir la herramienta adecuada y utilizarla en el momento correcto.
• Evaluadores personalizados, para definir qué criterios importan más en un caso concreto.

Por ejemplo, una empresa podría evaluar no solo si un agente acierta, sino también si cita fuentes, respeta límites de acceso o pide confirmación antes de realizar una acción sensible.

ChatKit y las nuevas funciones de Evals ya están disponibles para todos los desarrolladores. Agent Builder entra en beta, mientras que Connector Registry comienza un despliegue limitado. Estas herramientas se incluyen con el precio estándar de los modelos de la API.

OpenAI también anticipa una API independiente para flujos de trabajo y nuevas opciones para desplegar agentes directamente en ChatGPT. La dirección es clara: crear un agente deja de ser solo una cuestión de elegir un modelo. También hay que organizar sus pasos, controlar sus conexiones, medir sus errores y decidir cuándo puede actuar por su cuenta.