Lorsque OpenAI a annoncé AgentKit lors de sa récente conférence DevDay 2025, le monde de l’IA s’est mis à en parler. La promesse est une boîte à outils qui simplifie la manière dont les développeurs créent et gèrent des agents IA capables de gérer des tâches complexes. Cela semble puissant, mais soulève également une question assez pratique pour les chefs d’entreprise : est-ce un outil que votre équipe peut réellement utiliser, ou s’agit-il d’une autre plateforme complexe qui vous obligera à appeler le service d’ingénierie à l’aide ?
Ce guide est là pour y voir plus clair. Nous allons décortiquer exactement ce qu’est OpenAI AgentKit, à qui il s’adresse réellement, et ce qu’il a dans le ventre. Nous examinerons également ses utilisations pratiques et, tout aussi important, ses lacunes pour les équipes commerciales, notamment dans le domaine du support client. Enfin, nous présenterons une alternative plus accessible et prête à l’emploi pour les entreprises.
Qu’est-ce qu’OpenAI AgentKit ?
Imaginez OpenAI AgentKit comme une boîte à outils pour les développeurs cherchant à créer des agents IA qui peuvent réellement faire des choses. Avant AgentKit, créer un agent IA ressemblait souvent à un projet de bricolage, assemblant différents outils pour la logique, les connexions de données, les tests et l’interface utilisateur. L’objectif d’AgentKit est de rassembler tout cela sur la plateforme OpenAI.
Comme l’a dit Sam Altman, le PDG d’OpenAI, « AgentKit est un ensemble complet de briques de construction… pour faire passer les agents du prototype à la production… avec beaucoup moins de friction. »
Il est vraiment important de bien comprendre une chose : AgentKit est avant tout conçu pour les développeurs. Il fournit aux ingénieurs les composants de bas niveau dont ils ont besoin pour construire des agents IA personnalisés à partir de zéro. Cela le rend incroyablement flexible pour créer des solutions spécialisées, mais c’est un monde à part des plateformes sans code conçues pour les utilisateurs professionnels qui veulent simplement mettre quelque chose en place sans écrire une seule ligne de code.
Les composants principaux d’OpenAI AgentKit
AgentKit n’est pas une seule chose ; c’est un ensemble d’outils qui couvrent tout le processus de création d’un agent. Jetons un œil aux éléments clés.
Agent Builder : un canevas visuel pour les flux de travail agentiques
L’Agent Builder est l’élément principal d’AgentKit. C’est un canevas visuel de type glisser-déposer où les développeurs peuvent schématiser la logique d’un agent. Vous pouvez connecter différentes étapes, intégrer divers outils et définir des règles personnalisées pour contrôler le comportement de l’agent. Il peut tout gérer, des tâches simples et linéaires aux systèmes complexes où plusieurs agents travaillent ensemble.
Cependant, comme tout développeur ayant utilisé des outils de programmation visuelle peut vous le dire, ils peuvent vite devenir désordonnés. Ce qui commence comme un organigramme clair peut rapidement se transformer en un enchevêtrement de liens cauchemardesque à gérer et à déboguer. C’est un obstacle majeur si vous n’avez pas d’ingénieurs IA dédiés en interne pour s’occuper de ces systèmes.
Comparez cela à une plateforme véritablement sans code comme eesel AI, qui est conçue pour les personnes qui dirigent réellement les équipes. Au lieu de demander à un responsable de support de concevoir un flux de travail compliqué, eesel AI leur offre un tableau de bord simple. Ils peuvent connecter leur service d’assistance en un clic, choisir les sources de connaissances que l’IA doit utiliser et définir sa personnalité en langage clair. Le but est de mettre en ligne un agent de support utile en quelques minutes, et non de passer des semaines à concevoir et déboguer un flux de travail visuel.
ChatKit : intégrer des expériences de chat
Une fois que vous avez créé un agent, les gens ont besoin d’un moyen de communiquer avec lui. ChatKit est la réponse d’OpenAI à cela. C’est une boîte à outils d’interface utilisateur qui permet aux développeurs d’intégrer une fenêtre de chat personnalisable directement dans leur site web ou leur application. C’est un gain de temps appréciable, car la création d’une interface de chat soignée à partir de zéro peut facilement prendre des semaines de développement front-end.
Mais bien que ChatKit offre de la flexibilité, il nécessite toujours du code pour être implémenté et modifié. Pour une équipe commerciale, l’objectif n’est pas de créer une interface de chat ; c’est de résoudre les problèmes des clients là où ils se trouvent déjà. C’est là qu’une solution tout-en-un brille vraiment. eesel AI fournit des produits prêts à l’emploi comme le Chatbot IA pour votre site web ou l'Agent IA qui s’intègre directement dans les services d’assistance comme Zendesk et Intercom. Il n’y a pas d’interface utilisateur distincte à construire ni de code à intégrer, c’est simplement prêt à l’emploi dans les outils que vous utilisez déjà tous les jours.
Evals : mesurer les performances de l’agent
Pour faire confiance à un agent, il faut le tester de manière approfondie. Evals est le framework d’OpenAI permettant aux développeurs de mesurer la performance d’un agent dans son travail. Il dispose de fonctionnalités avancées pour créer des ensembles de données de test, vérifier chaque étape d’un flux de travail, et même affiner automatiquement les prompts pour améliorer les instructions de l’agent. C’est une suite d’outils solide pour les équipes techniques qui ont besoin de s’assurer que leurs agents personnalisés sont précis et fiables.
Pour un chef d’entreprise, cependant, la performance est moins une question de scores techniques que de résultats commerciaux. C’est là que le Mode Simulation d'eesel AI offre une approche beaucoup plus pratique. Au lieu de vous demander de créer des ensembles de données de test à partir de zéro, eesel AI vous permet de faire tourner votre agent IA sur des milliers de vos vrais tickets de support historiques dans un environnement sécurisé. Vous pouvez prévisualiser chaque réponse, voir exactement quels tickets auraient été résolus automatiquement, et obtenir une prévision claire de votre taux de résolution et des économies potentielles. Tout cela se passe avant que l’agent ne parle à un vrai client, vous offrant une validation sans risque axée sur l’impact commercial, pas sur le code.
Le Mode Simulation d'eesel AI offre une alternative axée sur les entreprises aux Evals techniques d'OpenAI AgentKit, permettant aux utilisateurs de tester les performances de l'agent sur de véritables données historiques.Connector Registry et Guardrails : pour le contrôle et la sécurité
Pour qu’un agent soit utile, il a besoin d’accéder à des informations et de règles pour l’empêcher de dérailler. Le Connector Registry est un hub central où les administrateurs informatiques peuvent gérer la manière dont les agents se connectent aux sources de données comme Google Drive ou SharePoint. Les Guardrails fournissent une couche de sécurité open-source pour empêcher les agents de faire des choses qu’ils ne devraient pas ou de partager des informations sensibles.
Alors qu’AgentKit fournit ces éléments comme des pièces séparées à assembler, eesel AI intègre cette fonctionnalité directement dans la plateforme. Vous pouvez instantanément synchroniser toutes vos connaissances à partir de sources comme Confluence, les tickets passés et les documents internes. Des fonctionnalités comme la connaissance ciblée et un éditeur de prompt entièrement personnalisable vous donnent un contrôle étroit sur ce que l’IA peut dire et faire. Vous pouvez facilement définir son ton, quand il doit escalader un ticket, et quelles actions il peut entreprendre, le tout sans avoir besoin d’un développeur pour configurer les règles de sécurité. Cela garantit que votre agent est toujours fidèle à votre marque et sécurisé.
Contrairement à OpenAI AgentKit, eesel AI intègre les garde-fous et la personnalisation directement dans sa plateforme, permettant une configuration facile et sans code du ton et du comportement d'un agent.OpenAI AgentKit est-il adapté à votre entreprise ?
Alors, avec tous ces composants, la grande question demeure : votre entreprise devrait-elle s’intéresser à AgentKit ? Cela dépend vraiment de qui vous êtes et des ressources dont vous disposez.
Principaux cas d’utilisation pour les développeurs
L’utilisateur idéal pour AgentKit est un développeur ou une entreprise disposant d’une équipe d’ingénierie IA dédiée. C’est parfait pour les situations qui nécessitent des agents complexes et hautement personnalisés, construits à partir de zéro. Les exemples des partenaires de lancement d’OpenAI, comme Ramp qui a construit un « agent acheteur », l’illustrent bien. Ce sont des projets sur mesure où un outil unique ne convient pas et où le temps des développeurs n’est pas un problème.
Le défi pour les équipes non techniques
Mais pour la plupart des services d’entreprise, comme le support client, l'informatique ou les RH, c’est là que les obstacles apparaissent. AgentKit n’est pas une solution prête à l’emploi. Mettre en ligne un agent signifie bloquer du temps de développeur pour la conception du flux de travail, le codage front-end pour ChatKit, et le travail technique pour utiliser la plateforme Evals. Cela entraîne de nombreux coûts cachés en temps et en argent, créant une barrière majeure pour les équipes qui ont besoin de gagner en efficacité maintenant, et non dans six mois.
L’alternative prête pour l’entreprise : eesel AI
Pour les équipes qui ont besoin de résultats sans la charge de travail d’ingénierie, eesel AI est une alternative simple. Elle est conçue pour permettre aux personnes qui gèrent réellement les flux de travail, comme les responsables de support et les chefs d’équipe informatique, de créer et de gérer leurs propres agents IA.
| Fonctionnalité | OpenAI AgentKit | eesel AI |
|---|---|---|
| Utilisateur Cible | Développeurs & Ingénieurs IA | Responsables Support, Chefs d’équipe IT, Équipes Opérationnelles |
| Temps d’Installation | Jours à semaines | Minutes |
| Compétences Requises | Codage, connaissance des API, conception de flux de travail | Sans code, configuration simple via un tableau de bord |
| Intégration avec le service d’assistance | Manuelle (via SDK/API) | En 1 clic pour Zendesk, Freshdesk, Intercom, etc. |
| Tests & Validation | Evals axés sur les développeurs | Mode Simulation adapté aux entreprises |
| Sources de Connaissances | Les connecteurs nécessitent une configuration | Synchronise instantanément les anciens tickets, documents, wikis |
| Modèle de Tarification | Basé sur l’utilisation de l’API (imprévisible) | Forfaits mensuels/annuels fixes et prévisibles |
Cette vidéo propose une analyse approfondie de la manière dont le nouvel AgentKit d'OpenAI redéfinit l'approche des créateurs d'IA pour leurs projets.
Comprendre la tarification et la disponibilité
Selon OpenAI, les outils d’AgentKit sont inclus dans leur tarification standard du modèle API. Cela signifie que votre coût est directement lié à votre utilisation de modèles comme GPT-5 et GPT-5 Pro. Bien que cela semble flexible, cela crée un coût variable qui peut être un véritable casse-tête pour la budgétisation. une augmentation soudaine des demandes de clients pourrait entraîner une facture étonnamment élevée à la fin du mois.
Quant à sa disponibilité, ChatKit et les nouvelles fonctionnalités d’Evals sont disponibles pour tous les développeurs dès maintenant, tandis que l'Agent Builder est actuellement en version bêta.
En revanche, eesel AI propose une tarification simple, transparente et prévisible. Les forfaits sont basés sur un nombre défini d’interactions IA par mois, sans frais supplémentaires par résolution. Cela vous permet d’établir un budget et de faire évoluer votre support sans mauvaises surprises.
OpenAI AgentKit est puissant, mais ce n’est pas une solution pour les entreprises
Soyons clairs, OpenAI AgentKit est une boîte à outils impressionnante qui aidera sans aucun doute les développeurs à créer plus rapidement des agents IA personnalisés. Il fournit une plateforme unifiée pour créer la prochaine vague d’applications intelligentes.
Cependant, sa complexité, sa dépendance vis-à-vis des développeurs et sa tarification imprévisible en font un choix difficile pour les équipes commerciales qui ont besoin d'automatiser leurs flux de travail dès aujourd’hui. Pour la plupart des services de support client et informatiques, l’objectif immédiat n’est pas de lancer un projet de développement complexe. Il s’agit de trouver une solution simple, puissante et intégrée qui fonctionne avec leurs outils existants dès le premier jour.
Passez du prototype à la production en quelques minutes
Si vous recherchez une plateforme d’agents IA que vous pouvez configurer en quelques minutes, et non en mois, qui fonctionne de manière transparente avec votre service d’assistance et vous donne le pouvoir de tester avec des données réelles, alors eesel AI a été conçu pour vous.
Commencez gratuitement ou réservez une démo pour découvrir comment vous pouvez automatiser vos flux de travail de support dès aujourd’hui.
Foire aux questions
OpenAI AgentKit est une boîte à outils qui simplifie la manière dont les développeurs créent et gèrent les agents IA. Il regroupe des outils pour la logique, les connexions de données, les tests et les interfaces utilisateur, aidant les ingénieurs à construire des agents IA personnalisés à partir de zéro.
Le public cible principal d’OpenAI AgentKit est constitué des développeurs ou des entreprises disposant d’équipes d’ingénierie IA dédiées. Il est conçu pour ceux qui ont besoin de créer des agents IA complexes et hautement personnalisés à partir de zéro pour des projets sur mesure.
OpenAI AgentKit inclut un Connector Registry où les administrateurs informatiques peuvent gérer la manière dont les agents se connectent aux sources de données comme Google Drive ou SharePoint. Cependant, la mise en œuvre de ces connexions nécessite généralement une configuration par un développeur via des SDK ou des API.
Pour les équipes non techniques, les principaux défis avec OpenAI AgentKit incluent sa dépendance au codage, à la connaissance des API et au temps de développement dédié pour la conception des flux de travail, le codage front-end (ChatKit) et les tests techniques (Evals). Ce n’est pas une solution sans code.
La tarification des outils d’OpenAI AgentKit est incluse dans la tarification standard des modèles API d’OpenAI, ce qui signifie que les coûts sont directement liés à l’utilisation de modèles comme GPT-5 et GPT-5 Pro. Il en résulte une structure de coûts variable et potentiellement imprévisible.
OpenAI AgentKit fournit « Evals », un framework permettant aux développeurs de mesurer les performances des agents. Il offre des fonctionnalités avancées pour créer des ensembles de données de test, vérifier les étapes des flux de travail et affiner les prompts, conçu pour que les équipes techniques garantissent la précision et la fiabilité.
Depuis l’annonce, ChatKit et les nouvelles fonctionnalités d’Evals au sein d’OpenAI AgentKit sont disponibles pour tous les développeurs. Le composant principal, l’Agent Builder, est cependant actuellement en version bêta.
