Was ist AgentKit? Ein praktischer Leitfaden zum KI-Agenten-Builder von OpenAI

Wenn Sie die Tech-Nachrichten verfolgen, haben Sie wahrscheinlich von OpenAIs jüngstem DevDay-Event gehört. Eine der größten Neuheiten, die daraus hervorgingen, war AgentKit, ein Toolkit, mit dem Sie KI-Agenten über eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche erstellen können. Tiefe Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich, so zumindest die Idee.

Es ist definitiv eine interessante Entwicklung. Aber wenn Sie in einem Geschäftsteam sind, insbesondere im Kundensupport, lohnt es sich, einen Schritt zurückzutreten. Bevor Sie sich darauf stürzen, müssen Sie verstehen, was AgentKit wirklich leistet, was es nicht leistet und ob es das richtige Werkzeug für Ihre spezifischen Bedürfnisse ist.

Zur Klarstellung: Es gibt mehr als ein "AgentKit"

Okay, eins nach dem anderen, lassen Sie uns etwas klarstellen. Wenn Sie nach "AgentKit" suchen, werden Sie einige verschiedene Produkte mit demselben Namen finden, was ein wenig verwirrend sein kann.

Sie könnten sehen:

• AgentKit von Inngest: Dies ist ein Code-First-Framework für Entwickler, die langlebige KI-Agenten erstellen, die lange, komplexe Aufgaben bewältigen können.

• AgentKit von Coinbase: Dies ist ein spezifisches Toolkit, das KI-Agenten hilft, sicher mit Blockchain-Netzwerken zu interagieren.

Beide sind auf ihre Art cool, aber in diesem Leitfaden sprechen wir über dasjenige, das Schlagzeilen gemacht hat: OpenAIs AgentKit, das auf ihrer DevDay-Konferenz 2025 vorgestellt wurde.

Was ist OpenAIs AgentKit?

Also, was ist das OpenAI AgentKit, über das alle reden? Stellen Sie es sich als eine All-in-One-Werkstatt auf der OpenAI-Plattform vor, um KI-Assistenten zu erstellen, die verschiedene Aufgaben bewältigen können.

Einen KI-Agenten zu bauen, bedeutete früher, eine Reihe verschiedener Werkzeuge zusammenzuflicken. Man brauchte eines für die Workflow-Logik, ein anderes für die Verbindung zu den Daten, plus viel manuelles Testen und UI-Design. Das Ziel von OpenAI mit AgentKit ist es, all das zu vereinfachen, indem alles an einem Ort zusammengeführt wird. Wie CEO Sam Altman es beschrieb, ist die Idee, Ihnen alles zu geben, was Sie zum Erstellen und Verwalten von Agenten mit „deutlich weniger Aufwand“ benötigen. Es ist ein solides Toolkit, um einen Agenten von einer Idee zu einem funktionierenden Produkt zu bringen, aber es ist definitiv für Entwickler konzipiert.

Ein genauerer Blick auf die Schlüsselkomponenten von AgentKit

AgentKit ist kein einzelnes Produkt, sondern eine Sammlung von vier Hauptteilen, die zusammenarbeiten, um Ihnen beim Erstellen eines Agenten von Anfang bis Ende zu helfen.

AgentKits Agent Builder: Eine visuelle Leinwand für KI-Workflows

Das ist der Star der Show. Der Agent Builder ist eine Drag-and-Drop-Leinwand, auf der Sie visuell darstellen können, wie Ihre KI denkt und handelt. Sie verbinden verschiedene „Knoten“, um einen Workflow zu erstellen, geben dem Agenten an, welche Werkzeuge er verwenden kann, und richten Regeln ein, um zu verhindern, dass er aus dem Ruder läuft. Es verfügt über praktische Funktionen wie Versionierung und Live-Vorschauen, was für technische Teams, die schnell Dinge erstellen und testen wollen, eine große Hilfe ist.

AgentKits ChatKit: Eine einbettbare Benutzeroberfläche für Ihre Agenten

Sobald Sie das Gehirn Ihres Agenten gebaut haben, brauchen Sie eine Möglichkeit, damit Menschen damit sprechen können. Dafür ist ChatKit da. Es ist eine vorgefertigte Chat-Oberfläche, die Sie direkt in Ihre Website oder App einfügen können. Es kümmert sich um all die kleinen Frontend-Details, das Streamen von Antworten, das Nachverfolgen von Konversationssträngen, den kleinen „tippt…“-Indikator, was für einen Entwickler überraschend viel Zeit in Anspruch nehmen kann, um es von Grund auf neu zu erstellen.

Das AgentKit Connector Registry: Vereinheitlichen Sie Ihre Datenquellen

Ein Agent ist nur so gut wie die Informationen, auf die er zugreifen kann. Das Connector Registry ist im Grunde ein zentraler Hub, in dem ein Administrator den Zugriff der KI auf verschiedene Datenquellen verwalten kann. Es ermöglicht Ihnen, sich sicher mit beliebten Tools wie Google Drive, Sharepoint und Microsoft Teams zu verbinden, sodass Sie kontrollieren können, welche Informationen Ihr Agent sehen kann.

AgentKits Evals und Fine-Tuning: Leistung messen und verbessern

Einen Agenten zu bauen ist eine Sache, aber sicherzustellen, dass er zuverlässig funktioniert, ist eine ganz andere Herausforderung. AgentKit enthält ein Evaluierungs-Toolkit namens Evals, um dabei zu helfen. Es ermöglicht Entwicklern, Testszenarien zu erstellen, um zu sehen, wie der Agent abschneidet, seine Logik zu überprüfen und sogar seine Prompts automatisch zu optimieren. Für diejenigen, die tiefer gehen müssen, können Sie sogar das Kern-Denkvermögen der KI-Modelle selbst feinabstimmen.

Das Versprechen und die potenziellen Grenzen von OpenAIs AgentKit

AgentKit klingt also ziemlich beeindruckend, und für Entwickler ist es das auch. Aber nur weil ein Werkzeug leistungsstark ist, heißt das nicht, dass es für jede Situation die richtige Wahl ist, besonders in einer schnelllebigen Kundensupport-Umgebung.

Dieses kurze Video von OpenAI gibt einen schnellen Einblick in die Ankündigung von AgentKit und sein Potenzial zur Automatisierung von realen Aufgaben.

Das Versprechen von AgentKit: Die Entwicklung von KI-Agenten beschleunigen

Für Entwickler ist AgentKit eine große Sache. Es macht die Erstellung komplexer, mehrstufiger KI-Agenten definitiv unkomplizierter. Indem es alles zusammenbringt, hilft es technischen Teams, viel schneller von einer groben Idee zu einem funktionierenden Produkt zu gelangen. Wir hören bereits von Unternehmen wie Ramp, die Agenten in Stunden statt in Monaten erstellen.

Die Grenzen: Ist AgentKit das Richtige für Ihr Kundensupport-Team?

Hier wird es etwas komplizierter. Für einen Support-Manager oder einen Betriebsleiter ist die Idee eines „No-Code“-Builders verlockend, aber die Realität sieht etwas anders aus.

• Abhängigkeit von Entwicklern: Diese Drag-and-Drop-Oberfläche mag einfach aussehen, aber täuschen Sie sich nicht: AgentKit ist im Kern ein Werkzeug für Entwickler. Das Einrichten benutzerdefinierter Datenverbindungen, das Überwachen der API-Kosten und das Durchführen von Leistungstests erfordern allesamt technische Fähigkeiten. Es ist nichts, was ein Support-Manager einfach an einem Dienstagnachmittag in die Hand nehmen und nutzen kann.

  • Das ist ein großer Unterschied zu einer Plattform wie eesel AI, die von Anfang an für Geschäftsanwender konzipiert wurde. Ein Support-Manager kann seinen Helpdesk verbinden, die KI auf vergangene Tickets zum Training verweisen und einen Agenten in wenigen Minuten zum Laufen bringen, ohne einen Ingenieur um Hilfe bitten zu müssen.

• Komplexität des visuellen Builders: Und was den visuellen Builder betrifft, so weiß jeder, der einen benutzt hat, dass „Drag-and-Drop“ schnell zu einem verworrenen Netz von Verbindungen werden kann. Es ist eine Sache, einen einfachen FAQ-Bot zu entwerfen, aber ein realer Support-Agent muss mit weitaus mehr umgehen können. Er muss wissen, wie man Tickets triagiert, wann man an einen Menschen eskaliert und wie man spezifische Aktionen durchführt.

  • Hier hilft es wirklich, eine Workflow-Engine zu haben, die für den Support entwickelt wurde, wie die im Agenten von eesel AI. Sie können sehr spezifische, granulare Regeln festlegen, wie die KI Tickets behandeln soll. Noch besser: Sie können simulieren, wie sie bei Tausenden Ihrer tatsächlichen vergangenen Tickets abgeschnitten hätte, sodass Sie genau wissen, was Sie erwartet, bevor sie jemals mit einem echten Kunden spricht.

• Allgemeines Toolkit vs. spezialisierte Lösung: Betrachten Sie AgentKit als ein Allzweck-Toolkit. Sie können es verwenden, um fast jede Art von Agent zu bauen – ein Verkaufstool, einen Forschungsassistenten, was auch immer. Aber weil es darauf ausgelegt ist, alles zu können, kommt es nicht mit den spezifischen Funktionen, die ein Support-Team sofort benötigt.

  • Ein spezialisiertes Tool wie eesel AI ist speziell für den Kundenservice entwickelt worden. Es weiß bereits, wie man Tickets in Zendesk oder Freshdesk taggt und schließt, Bestellinformationen in Shopify nachschlägt oder sogar hilft, neue Wissensdatenbankartikel basierend auf gelösten Konversationen zu entwerfen. Mit AgentKit müssten Sie all diese Verbindungen und Aktionen selbst erstellen.

AgentKit-Preise und Alternativen für Geschäftsteams

Kommen wir schließlich zum Kern der Sache. Was kostet das alles, und gibt es für Ihr Team besser planbare Optionen?

Die Preise von OpenAIs AgentKit verstehen

Laut OpenAI sind die AgentKit-Tools in ihre Standard-API-Preismodelle integriert. Sie zahlen kein Abonnement für AgentKit selbst, sondern nur für das, was Sie nutzen. Ihre Rechnung ist direkt an Ihren API-Verbrauch gekoppelt, wie viele Tokens Ihre Agenten verarbeiten, die Anzahl der Anrufe, die sie tätigen, und so weiter.

Der große Haken dabei ist, dass die Kosten unvorhersehbar sind. Wenn Ihr Support-Volumen plötzlich ansteigt (etwa während eines Verkaufs oder eines Ausfalls), könnte Ihre OpenAI-Rechnung genauso in die Höhe schnellen. Das macht die Budgetierung zu einem Albtraum und kann sich so anfühlen, als würden Sie dafür bestraft, mehr Kunden zu haben, denen Sie helfen müssen.

Eine bessere AgentKit-Alternative für den Kundensupport: Die eesel AI-Plattform

Für Support-Teams, die leistungsstarke Automatisierung ohne finanzielles Rätselraten benötigen, bietet eesel AI eine weitaus unkompliziertere Alternative. Der Unterschied im Ansatz wird deutlich, wenn man sie nebeneinander stellt.

Starten Sie mit KI-Agenten ohne den Entwicklungsaufwand von AgentKit

Es steht außer Frage, dass OpenAIs AgentKit eine große Sache für die KI-Welt ist. Es gibt Entwicklern eine viel optimiertere Möglichkeit, KI-Agenten zu erstellen und zu verwalten.

Aber für eine zentrale Geschäftsfunktion wie den Kundensupport bringt die Verwendung einer allgemeinen, entwicklerorientierten Plattform ihre eigenen Kopfschmerzen mit sich: Sie kann komplex sein, langsam in der Inbetriebnahme und schwer zu budgetieren. Warum bei Null anfangen, wenn Sie ein Werkzeug verwenden können, das bereits für die Aufgabe entwickelt wurde?

Eine spezialisierte Self-Service-Plattform wie eesel AI ist darauf ausgelegt, genau diese Probleme zu lösen. Sie gibt Support-Teams die Möglichkeit, ihre Arbeit zu automatisieren, all ihr Wissen zusammenzuführen und ihre Arbeitsabläufe zu verbessern, und das alles, ohne Code zu schreiben oder darauf zu warten, dass ein Ingenieur Zeit hat.

Wenn Sie bereit sind zu sehen, was ein speziell für den Support entwickelter KI-Agent leisten kann, können Sie eesel AI kostenlos ausprobieren. Sie können Ihren ersten Agenten in Minuten statt Monaten einsatzbereit haben.