AgentKit (de OpenAI)
AgentKit es un conjunto de herramientas que OpenAI ha lanzado para facilitar el desarrollo, despliegue y optimización de agentes (inteligencias artificiales que pueden realizar tareas encadenadas, interactuar con herramientas externas, etc.).
Páginas oficiales:
AgentKit
Introducción a Agentkit de OpenAI
Documentación Agentkit de OpenAI
Video de introducción en youtube
Componentes clave
1. Agent Builder: un entorno visual (canvas de arrastrar y soltar) para diseñar flujos de agentes, conectar nodos lógicos, gestionar versiones, definir reglas de seguridad (guardrails), etc.2. ChatKit (sí, el mismo nombre, pero en este contexto como parte de AgentKit): un toolkit para embeber experiencias conversacionales de agente dentro de aplicaciones propias, con interfaces de chat personalizables.
3. Connector Registry: para administrar cómo los agentes se conectan a fuentes de datos, APIs, herramientas internas de la empresa, etc.
4. Evaluaciones / Evals: mecanismos para medir el desempeño del agente, hacer gradings paso a paso (trace grading), optimización automática de prompts, y capacidad de evaluación de modelos externos.
¿Para qué sirve?
AgentKit puede servir para crear, gestionar y desplegar agentes inteligentes — es decir, sistemas de inteligencia artificial que no solo responden a preguntas, sino que entienden objetivos, toman decisiones y actúan utilizando herramientas externas, APIs y datos reales.1. Desarrollar agentes personalizados:
- Permite construir agentes adaptados a tareas concretas:
- Un asistente de atención al cliente que consulta bases de datos internas y gestiona incidencias.
- Un agente financiero que analiza datos, genera reportes y propone decisiones.
- Un agente de marketing que redacta contenidos, programa publicaciones y evalúa resultados.
- Un agente interno corporativo que responde dudas de empleados, gestiona solicitudes y automatiza tareas administrativas.
2. Crear software adaptativo
Con AgentKit, las aplicaciones dejan de tener menús fijos o flujos predefinidos:
Se convierten en interfaces conversacionales donde el usuario pide lo que necesita y el agente lo ejecuta.
El software se adapta al contexto, usuario y objetivo, cambiando su comportamiento según la situación.
Ejemplo: un CRM que se reorganiza según tus objetivos del día, o un ERP que genera los informes que necesitas sin navegar por menús.
3. Orquestar herramientas y APIs
Los agentes pueden:
- Conectarse a servicios externos (Google Drive, Slack, CRM, ERP, APIs propias).
- Llamar funciones, ejecutar acciones y devolver resultados.
- Encadenar pasos complejos: buscar información → analizar → decidir → actuar.
- Esto los convierte en sistemas autónomos de múltiples pasos.
4. Diseñar flujos visuales de decisión
Con el Agent Builder:
- Puedes definir reglas, condicionales y comportamientos del agente sin programar desde cero.
- Visualizar y probar cómo el agente tomará decisiones ante distintas situaciones.
- Implementar guardrails (límites y políticas) para garantizar comportamientos seguros y fiables.
5. Evaluar y optimizar agentes
Incluye herramientas de evaluación y métricas:
- Medir precisión, utilidad y seguridad de las respuestas.
- Ajustar prompts y comportamientos con feedback automático.
- Entrenar agentes más eficaces con datos reales de uso.
6. Integrar experiencias conversacionales
Con ChatKit, puedes:
- Incrustar una interfaz de chat directamente en tu web o app.
- Personalizar la experiencia visual y funcional del agente.
- Crear productos completos con un agente embebido (por ejemplo, un copilot empresarial o un chatbot inteligente).
Ventajas de AgentKit
- Ventajas comunes- Conversación natural con el usuario.
- Acceso a datos y APIs en tiempo real.
- Decisión autónoma basada en contexto y reglas.
- Automatización de tareas repetitivas.
- Evaluación continua y mejora automática.
Características técnicas destacadas
Los flujos pueden combinar lógica condicional, orquestación de herramientas (por ejemplo búsqueda web, acceso a archivos, APIs externas) y gestión de errores.Se incluye soporte para versionado, pruebas previas al despliegue, monitoreo y métricas del agente.
Los desarrolladores pueden “embeber” la experiencia del agente en sus propias aplicaciones mediante ChatKit (parte de AgentKit).
AgentKit puede servir para crear, gestionar y desplegar agentes inteligentes — es decir, sistemas de inteligencia artificial que no solo responden a preguntas, sino que entienden objetivos, toman decisiones y actúan utilizando herramientas externas, APIs y datos reales.