Qu’est-ce qu’AgentKit ? Un guide pratique du constructeur d’agents IA d’OpenAI

Si vous suivez l’actualité tech, vous avez probablement entendu parler du récent événement DevDay d’OpenAI. L’une des plus grandes annonces a été AgentKit, une boîte à outils qui vous permet de créer des agents d’IA avec une interface visuelle de type glisser-déposer. Aucune connaissance approfondie en codage n’est requise, du moins, c’est l’idée.

C’est certainement une évolution intéressante. Mais si vous faites partie d’une équipe commerciale, en particulier dans le support client, il est bon de prendre un peu de recul. Avant de vous lancer, vous devez comprendre ce qu’AgentKit fait vraiment, ce qu’il ne fait pas, et si c’est le bon outil pour vos besoins spécifiques.

Clarifions les choses : Il existe plus d’un "AgentKit"

Bon, avant toute chose, mettons quelque chose au clair. Si vous cherchez "AgentKit", vous trouverez quelques produits différents portant le même nom, ce qui peut prêter à confusion.

Vous pourriez voir :

• AgentKit par Inngest : Il s’agit d’un framework « code-first » pour les développeurs qui créent des agents d’IA durables capables de gérer des tâches longues et complexes.

• AgentKit par Coinbase : C’est une boîte à outils spécifique pour aider les agents d’IA à interagir de manière sécurisée avec les réseaux blockchain.

Les deux sont intéressants à leur manière, mais dans ce guide, nous parlons de celui qui a fait les gros titres : AgentKit d’OpenAI, qui a été dévoilé lors de leur conférence DevDay 2025.

Qu’est-ce qu’AgentKit d’OpenAI ?

Alors, qu’est-ce que cet AgentKit d’OpenAI dont tout le monde parle ? Imaginez-le comme un atelier tout-en-un sur la plateforme OpenAI pour créer des assistants d’IA capables de gérer différentes tâches.

Construire un agent d’IA signifiait auparavant assembler tout un tas d’outils différents. Vous en aviez besoin d’un pour la logique de workflow, d’un autre pour vous connecter à vos données, sans oublier beaucoup de tests manuels et de conception d’interface utilisateur. L’objectif d’OpenAI avec AgentKit est de simplifier tout cela en regroupant tout en un seul endroit. Comme l’a décrit le PDG Sam Altman, l’idée est de vous donner tout ce dont vous avez besoin pour créer et gérer des agents avec "beaucoup moins de friction". C’est une solide boîte à outils pour passer d’une idée à un produit fonctionnel, mais elle est clairement conçue pour les développeurs.

Un aperçu des composants clés d’AgentKit

AgentKit n’est pas un seul produit, mais une collection de quatre parties principales qui fonctionnent ensemble pour vous aider à construire un agent de A à Z.

Le constructeur d’agents d’AgentKit : Un canevas visuel pour les workflows d’IA

C’est la vedette du spectacle. Le Constructeur d’agents est un canevas de type glisser-déposer où vous pouvez cartographier visuellement comment votre IA pense et agit. Vous connectez différents "nœuds" pour construire un workflow, indiquez à l’agent quels outils il peut utiliser, et définissez des règles pour l’empêcher de dérailler. Il dispose de fonctionnalités pratiques comme le versionnage et les aperçus en direct, ce qui est une aide précieuse pour les équipes techniques qui essaient de construire et de tester rapidement.

ChatKit d’AgentKit : Une interface utilisateur intégrable pour vos agents

Une fois que vous avez construit le cerveau de votre agent, il vous faut un moyen pour que les gens puissent lui parler. C’est à cela que sert ChatKit. C’est une interface de chat pré-construite que vous pouvez intégrer directement dans votre site web ou votre application. Il s’occupe de tous les petits détails du front-end, comme le streaming des réponses, le suivi des fils de conversation, ou le petit indicateur "en train d’écrire…", qui peuvent prendre un temps surprenant à un développeur pour les construire de zéro.

Le registre de connecteurs d’AgentKit : Unifiez vos sources de données

La qualité d’un agent dépend des informations auxquelles il peut accéder. Le Registre de connecteurs est essentiellement un hub central où un administrateur peut gérer l’accès de l’IA à différentes sources de données. Il vous permet de vous connecter en toute sécurité à des outils populaires comme Google Drive, Sharepoint, et Microsoft Teams, afin que vous puissiez contrôler les informations que votre agent peut voir.

Évaluations et affinage d’AgentKit : Mesurez et améliorez la performance

Construire un agent est une chose, mais s’assurer qu’il fonctionne de manière fiable est un tout autre défi. AgentKit inclut une boîte à outils d’évaluation appelée Evals pour y parvenir. Elle permet aux développeurs de créer des scénarios de test pour voir comment l’agent se comporte, vérifier sa logique et même ajuster ses prompts automatiquement. Pour ceux qui ont besoin d’aller plus loin, vous pouvez même affiner le raisonnement de base des modèles d’IA eux-mêmes.

La promesse et les limitations potentielles d’AgentKit d’OpenAI

Donc, AgentKit semble assez impressionnant, et pour les développeurs, il l’est. Mais ce n’est pas parce qu’un outil est puissant qu’il convient à toutes les situations, surtout dans un environnement de support client en évolution rapide.

Cette courte vidéo d'OpenAI offre un aperçu rapide de l'annonce d'AgentKit et de son potentiel pour automatiser des tâches du monde réel.

La promesse d’AgentKit : Accélérer le développement d’agents d’IA

Pour les développeurs, AgentKit est une avancée majeure. Il simplifie grandement la création d’agents d’IA complexes et multi-étapes. En regroupant tout, il aide les équipes techniques à passer beaucoup plus rapidement d’une idée approximative à un produit fonctionnel. On entend déjà parler d’entreprises comme Ramp qui construisent des agents en quelques heures au lieu de plusieurs mois.

Les limitations : AgentKit est-il adapté à votre équipe de support client ?

C’est là que les choses se compliquent un peu. Pour un responsable du support ou un chef des opérations, l’idée d’un constructeur "no-code" est séduisante, mais la réalité est un peu différente.

• Dépendance vis-à-vis des développeurs : Cette interface de type glisser-déposer peut paraître simple, mais ne vous y trompez pas : AgentKit est avant tout un outil pour développeurs. La configuration de connexions de données personnalisées, la surveillance des coûts d’API et l’exécution de tests de performance requièrent toutes des compétences techniques. Ce n’est pas quelque chose qu’un responsable du support peut simplement prendre en main et commencer à utiliser un mardi après-midi.

  • C’est une grande différence par rapport à une plateforme comme eesel AI, qui est conçue dès le départ pour les utilisateurs métiers. Un responsable du support peut connecter son centre d’aide, indiquer à l’IA les anciens tickets pour l’entraînement, et mettre en service un agent en quelques minutes sans avoir besoin de l’aide d’un ingénieur.

• Complexité du constructeur visuel : Et à propos de ce constructeur visuel, comme le sait quiconque en a utilisé un, le "glisser-déposer" peut rapidement se transformer en un enchevêtrement de connexions. C’est une chose de concevoir un simple bot de FAQ, mais un agent de support réel doit gérer bien plus de choses. Il doit savoir comment trier les tickets, quand les transférer à un humain, et comment effectuer des actions spécifiques.

  • C’est là qu’un moteur de workflow conçu pour le support, comme celui de l’agent d’eesel AI, est vraiment utile. Vous pouvez définir des règles très spécifiques et granulaires sur la manière dont l’IA doit traiter les tickets. Mieux encore, vous pouvez simuler comment il aurait performé sur des milliers de vos anciens tickets réels, afin de savoir exactement à quoi vous attendre avant qu’il ne parle à un vrai client.

• Boîte à outils générale vs. solution spécialisée : Considérez AgentKit comme une boîte à outils polyvalente. Vous pouvez l’utiliser pour créer presque n’importe quel type d’agent : un outil de vente, un assistant de recherche, etc. Mais comme il est conçu pour tout faire, il ne vient pas avec les fonctionnalités spécifiques dont une équipe de support a besoin immédiatement.

  • Un outil spécialisé comme eesel AI est conçu spécifiquement pour le service client. Il sait déjà comment faire des choses comme étiqueter et clore des tickets dans Zendesk ou Freshdesk, rechercher des informations de commande dans Shopify, ou même aider à rédiger de nouveaux articles de base de connaissances basés sur des conversations résolues. Avec AgentKit, vous devriez construire toutes ces connexions et actions vous-même.

Tarification d’AgentKit et alternatives pour les équipes commerciales

Enfin, venons-en au bilan. Combien tout cela coûte-t-il, et existe-t-il des options plus prévisibles pour votre équipe ?

Comprendre la tarification d’AgentKit d’OpenAI

Selon OpenAI, les outils d’AgentKit sont intégrés dans leur modèle de tarification standard de l’API. Vous ne payez pas d’abonnement pour AgentKit lui-même, vous payez simplement pour ce que vous utilisez. Votre facture est directement liée à votre consommation d’API, au nombre de tokens que vos agents traitent, au nombre d’appels qu’ils effectuent, etc.

Le gros inconvénient ici est que les coûts sont imprévisibles. Si votre volume de support augmente soudainement (comme pendant une promotion ou une panne), votre facture OpenAI pourrait grimper en flèche. Cela rend la budgétisation un cauchemar et peut donner l’impression que vous êtes pénalisé pour avoir plus de clients à aider.

Une meilleure alternative à AgentKit pour le support client : la plateforme eesel AI

Pour les équipes de support qui ont besoin d’une automatisation puissante sans les incertitudes financières, eesel AI offre une alternative beaucoup plus simple. La différence d’approche devient évidente lorsque vous les comparez.

Lancez-vous avec les agents d’IA sans la charge de développement d’AgentKit

Il ne fait aucun doute qu’AgentKit d’OpenAI est une avancée majeure pour le monde de l’IA. Il offre aux développeurs un moyen beaucoup plus simple de créer et de gérer des agents d’IA.

Mais pour une fonction commerciale essentielle comme le support client, l’utilisation d’une plateforme générale et axée sur les développeurs s’accompagne de son propre lot de maux de tête : elle peut être complexe, lente à mettre en œuvre et difficile à budgétiser. Pourquoi partir de zéro quand vous pouvez utiliser un outil déjà conçu pour cette tâche ?

Une plateforme spécialisée et en libre-service comme eesel AI est conçue pour résoudre précisément ces problèmes. Elle donne aux équipes de support le pouvoir d’automatiser leur travail, de rassembler toutes leurs connaissances et d'améliorer leurs workflows, le tout sans écrire de code ni attendre qu’un ingénieur ait du temps.

Si vous êtes prêt à voir ce qu’un agent d’IA conçu spécifiquement pour le support peut faire, vous pouvez essayer eesel AI gratuitement. Vous pouvez avoir votre premier agent opérationnel en quelques minutes, pas en quelques mois.