Veröffentlicht am 10. Oktober 2025
Auf der OpenAI DevDay im Oktober 2025 hat OpenAI eine Reihe neuer Werkzeuge für die sogenannte agentische KI vorgestellt. Das Herzstück dieses Pakets ist der Agent Builder – ein visueller Baukasten, mit dem sich komplexe Agenten‑Workflows ohne Programmierkenntnisse zusammenstellen lassen. Bisher mussten Entwicklerinnen und Entwickler ihre Agenten aus vielen einzelnen Komponenten zusammensetzen: Orchestrierung, Versionierung, eigene Konnektoren, manuelle Evaluationspipelines und ein Frontend benötigten viel Zeit. Der neue Agent Builder vereint diese Bausteine in einer Oberfläche und beschleunigt die Entwicklung massiv.
Der Agent Builder stellt eine visuelle Leinwand zur Verfügung. Per Drag‑and‑Drop können Sie Nodes platzieren und verbinden, um den Ablauf Ihres Agenten zu definieren. Zu den wichtigsten Node‑Typen gehören Agent (LLM‑Knoten mit Instruktionen und Tools), Handoff (Übergabe an Spezialagenten), Guardrails (Sicherheitsprüfungen), Dateisuche, MCP‑Server und Benutzerfreigabe. Die Oberfläche unterstützt Preview‑Runs, eine direkte Evaluation von Workflows sowie eine vollständige Versionsverwaltung. Sie können mit einer leeren Leinwand beginnen oder auf vorgefertigte Templates zurückgreifen, die häufige Use‑Cases wie Kundensupport oder Recherche abbilden.
In der Praxis sorgt dieser Ansatz für enorme Produktivitätsgewinne: Laut dem Fintech Unternehmen Ramp reduzierten sich die Iterationszyklen um 70 %, und aus einem Konzept wurde innerhalb weniger Stunden ein lauffähiger Beschaffungsagent. Auch bei LY Corporation konnte ein komplettes Multi‑Agenten‑Workflow in weniger als zwei Stunden erstellt werden.
Agenten benötigen Daten – sei es aus internen Datenbanken, Cloud‑Speichern oder externen APIs. Der Connector Registry bündelt alle diese Datenquellen in einem zentralen Admin‑Panel. Sie finden dort vorgefertigte Konnektoren zu Dropbox, Google Drive, SharePoint und Microsoft Teams sowie die Möglichkeit, eigene MCP‑Server (Model Context Protocol) zu registrieren. MCP ist ein Standard, um Tools und Datenquellen mit einem LLM zu verbinden. Über die Registry lässt sich steuern, welche Daten der Agent lesen, schreiben oder gar nicht sehen darf – eine wichtige Grundlage für Sicherheit und Datenschutz.
AgentKit erlaubt zwei Wege, Ihre Workflows umzusetzen: Sie können den Agenten als Chat‑Widget über ChatKit einbetten oder den Code als Node.js‑, Python‑ oder Go‑Programm exportieren. Der ChatKit‑Ansatz ist ideal für Support‑Bots oder interne Assistenten und läuft vollständig in OpenAI’s Infrastruktur. Die SDK‑Variante bietet hingegen mehr Kontrolle und ermöglicht den Betrieb im eigenen Rechenzentrum.
Da Agenten echte Aktionen ausführen und auf sensible Daten zugreifen können, spielt Sicherheit eine zentrale Rolle. Der Agent Builder integriert Guardrails – ein modulares, quelloffenes Sicherheitsframework. Guardrails filtern persönliche Informationen, erkennen Jailbreak‑Versuche und setzen benutzerdefinierte Richtlinien durch. Sie können Eingaben und Ausgaben automatisch überprüfen und Ihre eigene Policy für vertrauliche Daten hinterlegen. Über sogenannte User‑Approval‑Nodes lassen sich kritische Schritte pausieren, bis eine menschliche Person zustimmt.
Sicherheit betrifft nicht nur den Inhalt: Jede Integration vergrössert die Angriffsoberfläche. Neue Risiken wie Prompt‑Injection, Datenlecks oder unbeabsichtigte Aktionen müssen berücksichtigt werden. Deshalb empfiehlt OpenAI, nur die erforderlichen Berechtigungen zu vergeben, Freigaben für sensible Aktionen einzubauen und Workflows regelmässig zu testen und zu überwachen.
Viele Agenten interagieren über einen Chat mit den Nutzenden. Statt eine eigene Benutzeroberfläche zu programmieren, können Sie mit ChatKit ein fertiges Chat‑Interface in Ihre Website oder Anwendung einbetten. Dieses Toolkit kümmert sich um Streaming, Thread‑Handling und die Darstellung des „Denkens“ der Modelle. Unternehmen wie Canva und HubSpot berichten, dass sie damit in weniger als einer Stunde einen Support‑Agent implementiert haben.
Um Agenten zuverlässig in Produktion zu bringen, braucht es aussagekräftige Tests. OpenAI’s Evals‑Plattform wurde erweitert und bietet nun vier zentrale Funktionen:
Zusammen mit Reinforcement Fine Tuning (RFT) lassen sich Agenten weiter anpassen: Entwicklerinnen und Entwickler können Modelle dazu trainieren, zum richtigen Zeitpunkt das passende Tool aufzurufen und eigene Bewertungskriterien definieren.
Der OpenAI Agent Builder zeigt, wie weit agentische KI bereits ist. Statt monatelang komplexe Komponenten zusammenzuführen, entwerfen Teams mit wenigen Klicks funktionsfähige Workflows. Dank visueller Darstellung, zentralem Datenzugriff, eingebauten Sicherheitsmechanismen und umfassenden Evaluationsmöglichkeiten wird aus einer Idee schnell ein produktiver Agent. Für Unternehmen in der Schweiz eröffnen sich so neue Wege, um Routineprozesse zu automatisieren, interaktive Assistenten zu schaffen oder individuelle Wissensagenten zu bauen.
Möchten Sie die Möglichkeiten des Agent Builders näher kennenlernen? In unseren Firmenschulungen und Privatkursen erläutern wir den Einsatz von Agenten Schritt für Schritt und zeigen, wie Sie diese Werkzeuge verantwortungsvoll und effizient nutzen können.