OpenAI AgentKit : guide rapide pour démarrer et créer des agents IA

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OpenAI a annoncé AgentKit lors de son événement DevDay en 2025, un ensemble d’outils pour créer des agents intelligents autonomes capables de gérer des tâches complexes. Cet outil, disponible en version bêta sur la plateforme d’OpenAI, simplifie la conception, le test et le déploiement de workflows IA pour les développeurs européens, sans nécessiter une expertise avancée en programmation. Ce tutoriel explique étape par étape comment préparer l’environnement, intégrer les connecteurs sécurisés et optimiser les performances, afin d’accélérer l’adoption de l’IA en France et en Europe.

Préparer l’environnement et les outils nécessaires pour construire des agents avec AgentKit

AgentKit, annoncé par OpenAI lors de DevDay en 2025, facilite la création d’agents IA autonomes. Cette étape configure l’accès et sélectionne les outils adaptés. Les utilisateurs débutants ou avancés peuvent ainsi démarrer efficacement.

Disposer d’un compte et accéder à la plateforme OpenAI

Créez un compte sur la plateforme OpenAI si ce n’est pas déjà fait. L’Agent Builder, en version bêta, requiert cet accès pour interagir avec l’API Responses d’OpenAI. Cette API gère les réponses des agents et assure la compatibilité des outils.

Connectez-vous via le site web de la plateforme OpenAI. Vérifiez les autorisations pour les fonctionnalités bêta. Une fois authentifié, naviguez vers la section AgentKit pour activer les outils.

Choisir entre le builder visuel ou l’Agents SDK selon ses compétences

Évaluez vos compétences en développement pour sélectionner l’approche. Le Builder Visuel d’Agent Builder convient aux utilisateurs sans expertise en code. Il utilise des nœuds pour modéliser les workflows et des gardes-fous pour limiter les actions des agents.

Optez pour l’Agents SDK si vous préférez une approche programmatique. Cet SDK propose des bibliothèques type-safe en Node.js, Python et Go. Toutes ces options s’appuient sur l’API Responses pour une intégration fluide.

Le matériel requis inclut un compte OpenAI Platform actif. Pour l’SDK, installez les bibliothèques via les gestionnaires de paquets : npm pour Node.js, pip pour Python, ou go mod pour Go. Testez l’environnement avec une requête API simple avant de procéder.

Sélectionner un canevas vierge ou un modèle pré-intégré pour démarrer

Dans l’Agent Builder ou l’SDK, choisissez un canevas vierge pour un projet personnalisé. Ce mode permet de construire les agents de zéro en définissant les instructions et les outils. Il offre une flexibilité totale pour des cas d’usage spécifiques.

Sélectionnez un modèle pré-intégré pour accélérer le développement. Ces templates couvrent des workflows communs comme la gestion de tâches ou l’analyse de données. OpenAI fournit ces modèles pour réduire le temps de mise en place initial.

Les fournitures nécessaires se limitent au compte OpenAI et aux outils choisis. Pour les templates, explorez la bibliothèque de la plateforme pour identifier ceux adaptés à votre objectif. Lancez le projet sélectionné en suivant les instructions d’activation intégrées.

Concevoir un workflow d’agent efficace avec l’agent builder

L’Agent Builder d’OpenAI facilite la création de workflows pour agents intelligents. Cet outil permet de structurer des logiques complexes sans coder. Les utilisateurs conçoivent des flux multi-agents en visualisant chaque étape.

Utiliser le canevas glisser-déposer pour structurer la logique multi-agents

Accédez à l’Agent Builder via la plateforme OpenAI, en cliquant sur l’icône dans la barre latérale gauche. Ouvrez un nouveau projet pour démarrer la conception. Le canevas visuel s’affiche comme une interface graphique où vous déplacez des nœuds pour représenter les actions de l’agent.

Glissez-déposez des nœuds pour ajouter des outils comme des API ou des modèles de langage. Connectez-les par des liens pour définir le flux séquentiel ou conditionnel. Par exemple, un nœud de classification trie les messages entrants avant de les router vers l’agent approprié.

Cette approche drag-and-drop structure les logiques multi-agents en composant des modules réutilisables. Elle réduit le temps de développement, comme la création d’un agent en 8 minutes seulement. Des entreprises rapportent une croissance 10 fois supérieure avec Clay, ou 2 semaines économisées pour un agent de support chez Canva.

No code, just logic.

— Principe de l’Agent Builder d’OpenAI.

Paramétrer les gardes-fous pour sécuriser le traitement des données sensibles

Les gardes-fous détectent les tentatives de jailbreak, masquent les informations personnelles identifiables et appliquent des politiques de sécurité à chaque nœud.

— Fonctionnalités de sécurité dans l’Agent Builder.

Intégrez des gardes-fous modulaires dès la phase de conception sur le canevas. Sélectionnez un nœud outil et activez les options de sécurité dans le panneau latéral. Configurez des règles pour filtrer les entrées, comme bloquer les requêtes malveillantes ou anonymiser les données PII telles que les adresses e-mail.

Les gardes-fous open-source s’appliquent au niveau de chaque composant, empêchant les fuites de données sensibles. Testez-les en simulant des scénarios d’attaque sur le workflow. Cette paramétrisation assure une protection granulaire sans altérer la performance de l’agent.

Configurer le niveau de raisonnement de l’agent

Définissez le niveau de raisonnement dans les paramètres globaux de l’agent, accessibles via l’onglet de configuration. Choisissez parmi des options comme ‘low’, ‘medium’ ou ‘high’ pour ajuster la profondeur d’analyse. Un niveau ‘medium’ équilibre vitesse et précision pour la plupart des tâches.

Ce paramètre influence la façon dont l’agent évalue les options avant d’agir, en utilisant des chaînes de raisonnement internes. Appliquez-le aux nœuds critiques pour optimiser les décisions multi-étapes. Testez le workflow avec des données d’entrée variées pour valider l’efficacité du raisonnement choisi.

Tester, versionner et itérer rapidement sur le développement de l’agent

Dans AgentKit d’OpenAI, le versioning et les aperçus d’exécution facilitent un cycle de développement fluide. Ces outils permettent de suivre les modifications sans risque de perte de données. L’objectif ici est d’accélérer les tests pour affiner l’agent IA avant son déploiement.

Exploiter les fonctionnalités de versioning pour suivre les évolutions

Le versioning dans AgentKit capture chaque modification du workflow comme un commit Git. Activez cette fonction via l’interface de design pour enregistrer automatiquement les changements à chaque sauvegarde. Cela crée un historique complet, accessible pour comparer les versions passées et futures.

Utilisez l’outil de comparaison pour visualiser les diffs entre versions, ce qui identifie précisément les ajustements apportés. Suivez les évolutions en temps réel pour éviter les regressions lors d’itérations multiples. Cette approche renforce la fiabilité du développement de l’agent.

Sélectionnez le workflow dans l’éditeur AgentKit.
Cliquez sur « Versionner » pour créer un snapshot nommé.
Consultez l’historique pour restaurer une version antérieure si nécessaire.

Réaliser des exécutions de preview pour valider le comportement

Les preview runs simulent l’exécution du workflow sans impact sur la production. Lancez une preview depuis l’éditeur pour observer le comportement de l’agent en conditions contrôlées. Ces tests révèlent les erreurs potentielles avant un déploiement complet.

Configurez les inputs de test pour reproduire des scénarios réels, comme des requêtes utilisateur variées. Validez le comportement en simulation pour confirmer la logique de l’agent. AgentKit enregistre les logs de ces runs pour un diagnostic précis.

Préparez les données d’entrée dans le panneau de preview.
Démarrez la simulation et surveillez les étapes en direct.
Analysez les outputs pour détecter les anomalies.

Ajuster la logique grâce aux retours des tests

Examinez les résultats des preview runs pour identifier les faiblesses dans la logique de l’agent. Modifiez les nœuds du workflow en fonction des retours, comme ajuster les prompts ou les conditions branchées. Validez ensuite via un nouveau cycle de tests.

Le versioning préserve les états précédents, permettant des rollbacks rapides si un ajustement cause des problèmes. Itérez rapidement sur la logique pour optimiser l’efficacité de l’agent. Cette boucle de feedback accélère le passage de la conception à la version stable.

Documentez les ajustements dans les notes de version pour tracer les améliorations apportées au fil du temps.

Déployer et personnaliser l’interface utilisateur des agents avec chatkit

ChatKit facilite l’ajout d’interactions basées sur des agents IA dans les produits numériques. Cette boîte à outils gère les aspects techniques du chat pour accélérer le développement. Les développeurs intègrent ainsi des expériences fluides sans réinventer la roue.

Intégrer chatkit pour un déploiement simplifié dans applications web ou mobiles

ChatKit, généralement disponible depuis le DevDay 2025 d’OpenAI, sert de toolkit pour les expériences d’agents en chat. Il résout la complexité des interfaces utilisateur de chat. Le déploiement inclut la gestion du streaming en temps réel, des threads de conversation et de l’affichage des réflexions du modèle IA.

Les développeurs ajoutent ChatKit via un widget simple pour sites web ou applications mobiles. Ce widget s’intègre directement dans le code existant. L’outil supporte les frameworks populaires comme React ou Flutter sans configuration lourde.

Obtenez une clé API d’OpenAI via le portail développeur.
Installez le package ChatKit avec npm ou yarn pour les environnements JavaScript.
Initialisez le widget en liant l’ID de l’agent à votre application principale.
Testez le flux de chat en simulant des interactions utilisateur.

Une fois intégré, l’agent répond aux requêtes en gérant automatiquement les sessions persistantes. Cela réduit les erreurs courantes liées au rendu asynchrone. Les applications web gagnent en réactivité immédiate pour une meilleure expérience utilisateur.

Personnaliser l’apparence et l’expérience utilisateur via chatkit studio

ChatKit Studio offre un environnement de personnalisation visuelle pour les interfaces de chat. Les outils incluent un Playground pour tester les modifications en direct. Le Widget Builder permet d’ajuster les composants sans coder manuellement.

Accédez à ChatKit Studio depuis le dashboard d’OpenAI. Sélectionnez les éléments comme les bulles de message ou les indicateurs de chargement. Appliquez des styles CSS personnalisés pour aligner l’UI sur les directives de design de votre projet.

Modifiez les couleurs et polices pour matcher la charte graphique.
Ajustez la disposition des threads pour une navigation intuitive.
Intégrez des icônes personnalisées pour les actions d’agent.

Ces changements s’appliquent en temps réel lors des tests. Le Studio génère du code prêt à déployer. Cela assure une cohérence entre l’agent IA et l’interface globale de l’application.

Implémenter un widget de chat compatible avec la marque

Le widget ChatKit s’adapte au branding de l’application pour une intégration seamless. Il capture les thèmes existants comme les palettes de couleurs ou les logos. Les développeurs configurent ces éléments via des paramètres JSON simples.

Implémentez le widget en embeddant le script fourni par OpenAI. Liez-le à un conteneur DOM spécifique dans votre page web ou app mobile. Le widget hérite automatiquement des variables CSS de l’hôte pour la compatibilité marque.

Définissez les variables de branding dans le fichier de configuration ChatKit.
Positionnez le widget en bas d’écran ou dans une sidebar.
Activez les options de persistance pour conserver les historiques de chat.
Vérifiez la responsivité sur différents appareils et résolutions.

Une intégration réussie de ChatKit pour un agent de support peut se faire en moins d’une heure.

Cas d’usage rapporté par les premiers adopteurs d’OpenAI. Ce délai rapide accélère le time-to-market des produits. Les équipes focalisent ainsi sur la logique métier plutôt que sur l’UI.

Gérer la connectivité sécurisée des données et outils d’entreprise via connector registry

Le Connector Registry permet aux administrateurs de centraliser la gestion des connexions aux données et outils d’entreprise dans l’écosystème OpenAI. Cette fonctionnalité en bêta assure une intégration fluide entre ChatGPT, l’API et les ressources externes. Les entreprises gagnent en contrôle sur les flux de données sensibles.

Utiliser le registre centralisé pour connecter outils et données

L’objectif de cette étape consiste à relier les outils d’entreprise aux produits OpenAI via le Connector Registry. Ce registre agit comme un panneau de contrôle unique pour intégrer les sources de données. Les administrateurs configurent les connexions en sélectionnant les outils compatibles.

Accédez au tableau de bord administrateur d’OpenAI depuis votre compte entreprise. Naviguez vers la section Connector Registry dans le menu latéral. Sélectionnez « Ajouter une connexion » pour lier un outil spécifique, comme une base de données ou une application tierce.

Choisissez le type de connecteur parmi les options disponibles, par exemple pour des outils de gestion comme Salesforce ou des bases SQL.
Entrez les identifiants d’authentification fournis par l’outil externe, en vérifiant les protocoles OAuth ou API keys.
Testez la connexion en exécutant une requête simple via l’interface pour confirmer l’accès aux données.

Prérequis : compte administrateur OpenAI activé. Assurez-vous que les outils d’entreprise respectent les normes de compatibilité API d’OpenAI.

Sécurité : Le Connector Registry permet la connexion sécurisée aux outils de l’entreprise et à d’autres applications, avec chiffrement des données en transit et au repos.

Source : Documentation OpenAI sur la gouvernance.

Une fois connecté, le registre stocke les configurations pour un accès réutilisable. Cela évite les reconnexions manuelles lors des déploiements d’agents. Les flux de données restent isolés par projet pour limiter les expositions.

Surveiller et contrôler les flux avec le tableau de bord administrateur

Le tableau de bord administrateur offre une vue en temps réel sur les flux de données traversant le Connector Registry. Les administrateurs identifient les anomalies et ajustent les permissions en conséquence. Cette surveillance renforce la conformité aux réglementations comme le RGPD en Europe.

Ouvrez le tableau de bord depuis l’interface Connector Registry. Activez les logs détaillés pour tracer chaque appel API. Utilisez les filtres pour segmenter les flux par outil ou utilisateur.

Surveillez les métriques comme le volume de données transférées et la latence des connexions.
Définissez des alertes pour les pics d’activité suspects ou les échecs d’authentification.
Contrôlez les accès en revoyant et modifiant les rôles des utilisateurs connectés.

Contrôle : révocation immédiate des connexions compromises. Les logs conservent un historique de 30 jours pour les audits internes.

En cas de détection d’anomalie, isolez le flux concerné via un interrupteur dans le tableau de bord. Cela protège les données sensibles sans interrompre les opérations globales. Testez régulièrement les contrôles pour valider leur efficacité.

Exploiter les connecteurs préconstruits et les modèles de contexte partenaires

Les connecteurs préconstruits simplifient l’intégration avec des outils courants, tandis que les Modèles de Contexte de Partenaires Tiers (MCPs) étendent les capacités à des scénarios spécifiques. Un MCP définit le contexte partagé entre OpenAI et un partenaire pour des interactions fluides. Exploitez-les pour accélérer le développement d’agents personnalisés.

Sélectionnez un connecteur préconstruit dans le registre, comme celui pour Google Workspace ou Microsoft Azure. Configurez les paramètres par défaut pour une activation rapide. Les MCPs s’activent via des invitations de partenaires tiers validés par OpenAI.

Recherchez les connecteurs dans la bibliothèque du registre et installez celui correspondant à votre besoin.
Intégrez un MCP en liant son identifiant au projet AgentKit, en spécifiant les domaines de données autorisés.
Vérifiez l’exploitation en simulant un flux de données depuis un agent pour observer les interactions.

Matériel requis : accès API OpenAI et SDK AgentKit installé. Fournitures : clés API des outils externes et documentation des MCPs.

Pour les connecteurs préconstruits, OpenAI fournit des templates prêts à l’emploi qui réduisent le temps de setup à moins d’une heure. Les MCPs supportent des contextes enrichis, comme des métadonnées sectorielles pour la finance.

Astuce : Coinbase a utilisé l’Agents SDK pour créer un prototype d’agent interfaçant avec des wallets de cryptomonnaies et des activités blockchain en quelques heures.

Cas d’usage rapporté par OpenAI.

Cette approche démocratise l’accès à des intégrations avancées pour les équipes non techniques. Testez les MCPs en environnement de staging avant production. Les mises à jour automatiques maintiennent la compatibilité avec les évolutions des outils partenaires.

Évaluer et améliorer la performance des agents avec les outils d’OpenAI

Les outils d’OpenAI comme Evals et le Reinforcement Fine-Tuning (RFT) permettent de mesurer précisément les performances des agents IA. Ces fonctionnalités identifient les faiblesses dans les workflows agentiques. Elles facilitent l’optimisation pour une efficacité accrue en production.

Constituer et gérer des datasets d’évaluation automatisés et humains

Evals, généralement disponible, offre un ensemble pour construire des jeux de données d’évaluation. Les développeurs créent ces datasets à partir de zéro en quelques étapes. Les datasets s’étendent avec des noteurs automatisés qui évaluent les sorties des agents sans intervention manuelle.

Les annotations humaines complètent ces datasets pour une évaluation nuancée. OpenAI intègre des outils pour importer des données existantes et les enrichir. Cette approche mesure la performance sur des tâches spécifiques comme la prise de décision ou l’appel d’outils.

Les noteurs automatisés comparent les réponses des agents à des critères prédéfinis. Ils génèrent des scores quantitatifs pour identifier les lacunes. Gérer ces datasets implique de les versionner et de les réutiliser pour des itérations successives.

Commencez par définir les métriques d’évaluation adaptées à votre agent.
Utilisez l’interface Evals pour générer des exemples automatisés.
Incorporez des feedbacks humains via des annotations labellisées.

Analyser la chaîne de raisonnement grâce au tracing et trace grading

Le tracing visualise la chaîne de raisonnement des agents dans leur boucle de fonctionnement. Cet outil capture chaque étape de décision, du contexte initial à l’exécution finale. Il aide à comprendre les comportements en production, y compris les erreurs potentielles.

Le trace grading évalue les workflows bout en bout. Il analyse étape par étape les choix de l’agent pour pinpoint les faiblesses. Les développeurs notent automatiquement les traces en utilisant des critères personnalisés.

Le tracing peut être exporté vers des plateformes externes de LLM Ops comme LangSmith pour une analyse approfondie.

Extrait des outils de sécurité et analyse d’OpenAI.

Cette fonctionnalité supporte l’évaluation de modèles tiers dans la plateforme Evals. Elle optimise les prompts en se basant sur les sorties des noteurs et annotations humaines. L’analyse révèle des patterns dans les échecs de raisonnement.

Pour une sécurité renforcée, le tracing inspecte le contexte système. Il détecte les vulnérabilités comme les appels d’outils inappropriés. Activez-le lors des tests en environnement contrôlé avant le déploiement.

Optimiser les modèles via reinforcement fine-tuning (RFT) et réglages avancés

Le RFT, en bêta privée sur GPT-5 et disponible sur o4-mini, personnalise les modèles de raisonnement. Il entraîne les agents à appeler les outils corrects au moment opportun. Cette optimisation améliore la précision des workflows complexes.

Configurez des appels d’outils personnalisés pour adapter le modèle à vos besoins. Les noteurs personnalisés définissent des critères d’évaluation sur mesure. Le RFT utilise les datasets d’Evals pour l’entraînement, générant des itérations basées sur des feedbacks.

Les réglages avancés incluent l’optimisation automatisée des prompts. L’outil génère des versions améliorées en analysant les annotations et sorties. Testez ces optimisations sur des évaluations itératives pour mesurer les gains de performance.