OpenAI lance AgentKit, sa plateforme no-code pour créer des agents IA autonomes

A l’occasion de son événement DevDay, le 6 octobre 2025, OpenAI a présenté un nouvel outil baptisé AgentKit. Cette solution permet de concevoir et de déployer des agents autonomes capables d’automatiser une grande variété de tâches, qu’elles soient professionnelles ou personnelles. L’objectif affiché : accélérer la création de workflows grâce à une interface visuelle intuitive, sans avoir à écrire une seule ligne de code.

Comment créer des agents IA avec AgentKit ?

AgentKit repose sur trois fonctionnalités principales :

• Agent Builder : un canevas visuel pour créer et gérer des workflows multi-agents.
• ChatKit : une boîte à outils pour intégrer facilement une interface de chat IA dans ses produits.
• Connector Registry : un panneau centralisé permettant aux administrateurs de gérer les connexions aux différents outils et sources de données.

La première fonction, « Agent Builder », est une interface visuelle en glisser-déposer où il est possible de créer des workflows complexes à partir de nœuds interconnectés. On peut y créer notre agent en liant différents outils et en testant les diverses situations possibles.

« ChatKit » permet, quant à lui, d’intégrer facilement une interface de chat IA dans un site ou une application. Concrètement, une fois l’agent créé, il suffit de copier le « Workflow ID » et de l’exporter directement dans son produit. L’option « Agents SDK » permet, si besoin, de gérer soi-même le code de l’agent autonome.

Enfin, le « Connector Registry » centralise la configuration pour les intégrations d’outils externes dans le workflow. On peut y connecter des sources telles que Google Drive ou Dropbox, et les administrer de façon unifiée à travers les produits OpenAI.

Pourquoi AgentKit simplifie la création de workflows automatisés ?

Comme nous l’explique OpenAI, jusqu’ici, construire des agents nécessitait d’assembler des outils séparés : « orchestrations complexes sans gestion de versions, connecteurs personnalisés, pipelines d’évaluation manuels, réglages de prompts et des semaines de travail frontend avant le lancement ».

AgentKit rassemble désormais la majorité de ces étapes dans un seul environnement. L’utilisation des modèles d’OpenAI en fait un outil véritablement no-code, capable d’interpréter des situations variées et d’adapter les réponses sans qu’il soit nécessaire de définir chaque règle à la main.

Résultat : on peut passer beaucoup plus rapidement du concept à la réalisation, avec des phases de tests raccourcies. Cela permet aussi, selon le Blog du Modérateur, une meilleure collaboration entre diverses équipes, autour d’un même espace de travail.

D’après OpenAI, des entreprises comme Ramp et LY Corporation affirment ainsi avoir développé des agents complexes en seulement deux heures, contre plusieurs mois auparavant.

Evaluation, sécurité et personnalisation des agents IA

Au-delà de ses trois briques principales, AgentKit intègre également des outils complémentaires :

• « Evals », l’outil d’évaluation de performances lancé par OpenAI l’an dernier, bénéficie de nouvelles fonctionnalités : datasets, suivi des étapes d’exécution, optimisation automatique des prompts et compatibilité avec des modèles tiers. Evals aide les développeurs à tester des prompts et les comportements d’un modèle IA, pour qu’ils répondent aux critères demandés.
• Le Reinforcement Fine-Tuning (RFT) permet d’adapter finement les modèles de raisonnement. Disponible sur o4-mini et en bêta privée sur GPT-5, il autorise une personnalisation avancée, comme apprendre à l’agent à déclencher le bon outil au bon moment ou définir ses propres critères d’évaluation.
• « Guardrails », enfin, apporte une couche de sécurité modulaire et open source. Activable dans AgentKit, l’option peut masquer des données personnelles, détecter des tentatives de jailbreak ou appliquer d’autres règles de protection.

AgentKit face à Zapier, Make et n8n : atout ou gadget ?

Contrairement à des plateformes comme Zapier, n8n ou Make, AgentKit ne se limite pas à une logique “if/then”. Les agents créés peuvent choisir dynamiquement quelle action exécuter en fonction du contexte, sur la base d’un prompt global défini par l’utilisateur.

Par exemple, un bot de support client conçu sur Agent Builder, pourrait décider seul de :

• répondre directement si la question est simple,
• rediriger la demande vers un humain si c’est sensible,
• chercher un document précis si besoin, etc.

Les services de création de workflows comme Zapier et n8n sont déjà suffisamment efficaces pour des situations précises, ne nécissant pas d’interprétation. Par exemple, créer une note dans Notion ou Slack lorsque l’on reçoit un mail dans Gmail. En revanche, pour des tâches plus complexes (analyser et résumer un message client, etc.), il faudrait, dans ces outils, passer par du code ou appeler un modèle IA comme GPT via une API.

D’après certains experts comme Aditi Jain, formatrice en automations et stratégies IA pour le business, OpenAI vient ni plus ni moins de « tuer » ses concurrents avec AgentKit. Pour d’autres, comme Ikjot Singh, ces outils sont plutôt complémentaires :

« AgentKit ne peut faire tourner que des modèles OpenAI et ne peut pas exécuter de requêtes API génériques dans ses workflows. Alors que ces autres outils possèdent des centaines de connecteurs déjà prêts, ce qui constitue leur vraie force. »

La rapidité de conception offerte par AgentKit pourrait changer en profondeur la manière dont entreprises et particuliers créent des workflows automatisés. Cette annonce s’ajoute à une série de lancements récents d’OpenAI, comme le projet de réseau social basé sur Sora 2 ou encore « ChatGPT Pulse ». Pour certains analystes, l’entreprise de Sam Altman ne se contente plus de proposer des modèles d’intelligence artificielle. Elle bâtit progressivement un écosystème intégré, où création de contenu, automatisation et agents prêts à l’emploi sont interconnectés.

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