AgentKit
OpenAI AgentKit
Simpele Uitleg
AgentKit is OpenAI's toolkit om AI-agents te bouwen zonder maandenlang te programmeren. Het biedt een visuele editor (Agent Builder), kant-en-klare dataconnecties (Connector Registry), en een inbouwbare chat-interface (ChatKit). Je bouwt agents die je bedrijfsdata doorzoeken, beslissingen nemen en acties uitvoeren.
Technische Definitie
AgentKit is een complete ontwikkelomgeving voor multi-agent workflows, bestaande uit Agent Builder (visueel canvas met versioning), Connector Registry (gecentraliseerd beheer van databronnen), ChatKit (embeddable chat UI), Guardrails (veiligheidslaag), en evaluatietools. Het bouwt voort op de OpenAI Responses API en ondersteunt MCP-connecties. Bedrijven als Klarna en Ramp gebruiken het voor productie-agents.
Waarom Dit Belangrijk Is
Tot voor kort kostte het bouwen van een werkende AI-agent maanden: eigen code voor orchestratie, handmatig connecties maken, zelf een chat-interface bouwen. AgentKit brengt dit terug naar uren.
Bedrijven als Klarna bouwen hiermee support agents die twee derde van alle klantvragen afhandelen. Dat maakt AI-agents toegankelijk voor elk bedrijf, niet alleen grote tech-teams.
Voor organisaties die AI breed willen inzetten is AgentKit een manier om snel tastbare resultaten te boeken — van support automatisering tot kennisbankassistenten.
Hoe Het Werkt
AgentKit werkt in drie stappen:
1. Bouw visueel: In Agent Builder sleep je nodes (agents, beslissingen, tools) en verbind je ze tot een workflow
2. Koppel je data: Via de Connector Registry verbind je Dropbox, Google Drive, databases of MCP-servers
3. Embed in je product: ChatKit plaatst een chatinterface op je website
Onder de motorkap draait de OpenAI API. De agent begrijpt vragen, haalt info op uit je bronnen, en voert acties uit. Development teams bouwen het, het hele bedrijf profiteert.
Use Cases
Klantenservice automatiseren
Klarna bouwde een support agent die twee derde van alle klantvragen afhandelt: vraag begrijpen, klantdata ophalen, probleem oplossen of escaleren naar een mens. Besparing: honderden support-uren per week.
Interne kennisbank doorzoeken
Een agent die door al je documenten zoekt: Google Drive, Confluence, SharePoint. Medewerkers stellen een vraag en krijgen een antwoord met bronvermelding — RAG via een chatinterface. Bespaart uren zoekwerk per week.
Sales research automatiseren
Een sales agent verzamelt bedrijfsinformatie, vindt contactpersonen en maakt gepersonaliseerde outreach. Wat uren per prospect kostte, duurt nu seconden. Ideaal voor sales teams die willen opschalen.
Developer assistants bouwen
Canva bouwde in minder dan een uur een developer assistant met ChatKit. Developers stellen vragen over de API, de agent doorzoekt docs en geeft code-voorbeelden.
Voorbeelden
AgentKit vs. gewoon ChatGPT
Voorbeeld: klant vraagt om terugbetaling. ChatGPT: "Neem contact op met support." AgentKit-agent: zoekt klantdata op, controleert bestelling, verwerkt terugbetaling, stuurt bevestigingsmail.
Van maanden naar uren
Veelgemaakte Fouten
"Direct een complex multi-agent systeem bouwen"
Begin met 1 agent die 1 taak doet: emails categoriseren, FAQ's beantwoorden. Test grondig, breid dan uit. Complexe workflows zonder ervaring zijn moeilijk te debuggen.
"Agent bouwen en direct naar productie"
Gebruik de evaluatietools: maak 50-100 testgevallen ("als klant X vraagt, moet agent Y antwoorden") en test voordat je live gaat. Carlyle verhoogde nauwkeurigheid met 30% door grondig te evalueren.
"De agent moet alles zelf oplossen"
Bouw escaleerpaden in: als het te complex is of de klant ontevreden → escaleer naar een mens. Gebruik guardrails om te detecteren wanneer de agent onzeker is. Goede agents weten wanneer ze hulp moeten vragen.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Heb ik programmeerkennis nodig?
Wat kost AgentKit?
Kan ik AgentKit koppelen aan mijn eigen data?
Wil je deze term in de praktijk leren toepassen?