AgentKit van OpenAI helpt je agents bouwen

OpenAI lanceerde AgentKit in oktober 2025. AgentKit is een toolkit die ontwikkelaars helpt om krachtige AI-agents te bouwen, te testen en op een live omgeving te plaatsen. Tijdens het Dev Day-event van OpenAI in oktober 2025 presenteerde CEO Sam Altman deze nieuwe tool als een complete set bouwblokken om agents van prototype tot productie te brengen. Maar wat is AgentKit precies, waarom is het zo belangrijk en hoe verhouden concurrenten zoals n8n zich hiertoe? En wat betekent dit voor de toekomst van AI-ontwikkeling?

Wat is AgentKit?

AgentKit is een visuele toolkit die ontwikkelaars helpt om AI-agents te ontwerpen, bouwen en implementeren zonder de complexe onderliggende code handmatig te hoeven schrijven. Het bestaat uit verschillende kerncomponenten:

• Agent Builder: Een visuele interface (vergelijkbaar met Canva, maar dan voor AI-agents) waarmee je workflows kunt ontwerpen door met blokken te slepen. Je kunt tools koppelen, logica definieren en agents publiceren met behulp van de ChatKit en Agents SDK.
• ChatKit: Een inbedbare chatinterface die ontwikkelaars kunnen integreren in hun eigen applicaties. Dit stelt bedrijven in staat om hun eigen merkidentiteit en workflows toe te voegen, terwijl ze gebruikmaken van OpenAI’s krachtige AI-modellen.
• Evals for Agents: Een set tools om de prestaties van AI-agents te meten. Dit omvat stap-voor-stap tracing, datasets voor het evalueren van individuele componenten, geautomatiseerde promptoptimalisatie en de mogelijkheid om evaluaties uit te voeren op externe modellen.
• Connector Registry: Een beveiligd adminpaneel waarmee ontwikkelaars agents veilig kunnen koppelen aan interne tools en externe systemen. Dit is vooral handig voor bedrijven die binnen de OpenAI-ecosystemen werken, zoals ChatGPT Enterprise en API-klanten.

Tijdens de demo op Dev Day toonde OpenAI-engineer Christina Huang hoe je in minder dan acht minuten een volledige AI-workflow met twee agents kunt bouwen. Dit toont aan hoe gebruiksvriendelijk en krachtig AgentKit is voor ontwikkelaars die snel intelligente systemen willen opzetten.

Waarom is AgentKit belangrijk?

AgentKit is niet zomaar een nieuwe tool. Hier zijn de belangrijkste redenen waarom AgentKit een sterk product is:

Van prototypes naar productie in recordtijd

Een van de grootste uitdagingen bij het bouwen van AI-agents is de overgang van een werkend prototype naar een schaalbare, productieklaar systeem. AgentKit vereenvoudigt dit proces door:

• Een visuele builder te bieden die complexiteit reduceert.
• Ingebouwde evaluatietools die helpen bij het optimaliseren van agents voordat ze live gaan.
• Naadloze integratie met ChatKit, waardoor agents direct in bestaande applicaties kunnen worden ingesloten.

Intelligente agents in plaats van simpele automatisering

Terwijl tools zoals Zapier of n8n zich richten op lineaire automatisering (bijvoorbeeld: “Als X gebeurt, doe Y”), gaat AgentKit een stap verder. Het stelt ontwikkelaars in staat om autonome agents te bouwen die:

• Zelfstandig kunnen redeneren en beslissingen nemen.
• Sub-taken kunnen delegeren aan andere agents of tools.
• Leren van feedback en hun prestaties verbeteren via reinforcement fine-tuning (RFT).

Dit opent de deur voor toepassingen zoals:

• Een klantenservice-agent die niet alleen standaardantwoorden geeft, maar ook contextuele vragen stelt om het probleem beter te begrijpen.
• Een onderzoeksassistent die zelfstandig data verzamelt, analyseert en samenvat.
• Een persoonlijke planner die niet alleen afspraken inplant, maar ook prioriteiten stelt op basis van je doelen.

Beveiliging en schaalbaarheid voor bedrijven

Voor grote organisaties is het cruciaal dat AI-systemen veilig, controleerbaar en schaalbaar zijn. AgentKit biedt:

• Een Connector Registry om data-toegang te beheren en te beveiligen.
• Mogelijkheden om agents een versie te geven en hun gedrag te traceren.
• Integratie met OpenAI’s Guardrails, waardoor bedrijven kunnen zorgen dat agents zich houden aan interne richtlijnen en compliance-eisen.

Dit maakt AgentKit bijzonder aantrekkelijk voor enterprise-toepassingen, waar betrouwbaarheid en beveiliging essentieel zijn.

AgentKit vs. de concurrentie: wie doet het beter?

AgentKit is niet de enige tool op de markt voor het bouwen van AI-workflows. Laten we eens kijken hoe het zich verhoudt tot enkele belangrijke concurrenten, met name n8n en Zapier.

AgentKit vs. n8n: cognitieve orchestratie vs. procedurale automatisering

n8n is een low-code automatiseringsplatform dat zich richt op het verbinden van API’s, databases en webservices. Het is uitstekend voor:

• Het automatiseren van repetitieve taken
• Het integreren van verschillende tools in een workflow.

Maar waar n8n deterministisch is, elke node voert een vaste actie uit, is AgentKit dynamisch:

Kortom: als je gestructureerde automatisering nodig hebt, is n8n een uitstekende keuze. Maar als je intelligente agents wilt bouwen die kunnen redeneren en leren, dan is AgentKit de betere optie.

AgentKit vs. Zapier: diepgang vs. breedte

Zapier is vergelijkbaar met n8n, maar nog gebruiksvriendelijker voor niet-technische gebruikers. Het biedt:

• Een enorme bibliotheek van vooraf gebouwde integraties (meer dan 3.000 apps).
• Eenvoudige if-this-then-that-workflows.

AgentKit daartegenover:

• Richt zich niet op kwantiteit van integraties, maar op kwaliteit van intelligente interacties.
• Biedt diepgaande tools voor evaluatie, tracing en optimalisatie van agents.
• Is ontworpen voor complexe, cognitieve taken in plaats van simpele automatisering.

Voor de meeste gebruikers zal Zapier volstaan voor dagelijkse automatisering. Maar voor ontwikkelaars die geavanceerde AI-agents willen bouwen, is AgentKit een veel krachtigere keuze.

Andere opkomende concurrenten

Naast n8n en Zapier zijn er andere spelers die zich richten op AI-agent ontwikkeling:

• LangChain: Een framework voor het bouwen van LLM-gedreven toepassingen. Het is zeer flexibel, maar vereist meer technische kennis dan AgentKit.
• AutoGen (van Microsoft): Een open-source framework voor multi-agent collaboratie. Het is krachtig, maar minder gebruiksvriendelijk dan AgentKit’s visuele builder.
• CrewAI: Een Python-bibliotheek voor het bouwen van coöperatieve AI-agents. Het is gericht op ontwikkelaars die de voorkeur geven aan code boven visuele tools.

Wat AgentKit onderscheidt, is de combinatie van gebruiksgemak, diepgang en integratie met OpenAI’s ecosysteem. Voor bedrijven die al gebruikmaken van OpenAI’s API of ChatGPT Enterprise, is AgentKit een logische keuze.

De toekomst

AgentKit is nog maar net gelanceerd, maar het potentieel is groot. Enkele ontwikkelingen die we in de nabije toekomst kunnen verwachten:

Uitbreiding van feedbackloops en interactieve agents

Een van de grootste verbeterpunten voor AgentKit is het toevoegen van dynamische feedbackloops. Dit zou agents in staat stellen om:

• Vragen te stellen aan gebruikers wanneer informatie ontbreekt.
• Terug te keren naar eerdere stappen in een workflow op basis van nieuwe inzichten.
• Langere, meer natuurlijke conversaties te voeren.

Dit zou AgentKit geschikter maken voor toepassingen zoals klantenservice, persoonlijke assistenten voor complexe besluitvorming.

Betere integratie met externe systemen

De huidige beperkingen met MCP-nodes zullen waarschijnlijk worden opgelost, waardoor AgentKit:

• Makkelijker kan integreren met derdepartij-API’s en interne bedrijfstools.
• Meer flexibiliteit biedt voor authenticatie en databeveiliging.

Ondersteuning voor gpt-realtime en andere geavanceerde modellen

Naarmate OpenAI nieuwe modellen introduceert, zoals gpt-realtime, zal AgentKit waarschijnlijk worden bijgewerkt om deze te ondersteunen. Dit opent de deur voor:

• Realtime interacties, zoals live chatbots of virtuele assistenten die onmiddellijk reageren.
• Toepassingen in gaming, simulaties en collaboratieve omgevingen.

Meer tools voor evaluatie en optimalisatie

OpenAI zal waarschijnlijk de Evals for Agents-functionaliteit uitbreiden met:

• Geavanceerdere dataset-analyse om agent-prestaties te meten.
• Automatische A/B-testing van verschillende agent-versies.
• Diepere integratie met OpenAI’s Guardrails voor betere compliance en veiligheid.

Democratisering van AI-agent ontwikkeling

Een van de grootste doelen van AgentKit is om het bouwen van AI-agents toegankelijker te maken voor een breder publiek:

• Meer templates en voorbeeld-workflows voor specifieke use cases (bijvoorbeeld e-commerce, HR, financiële analyse).
• Een marktplaats waar ontwikkelaars hun agents kunnen delen en verkopen.
• Betere documentatie en leerbronnen voor beginners.

Is AgentKit de toekomst van AI-ontwikkeling?

AgentKit van OpenAI heeft potentieel en maakt het de concurrentie moeilijk. Het biedt ontwikkelaars de tools om niet alleen te automatiseren, maar om intelligente, zelflerende agents te bouwen die complexere taken aankunnen. Hoewel er nog enkele kinderziektes zijn is het potentieel veelbelovend.

Voor bedrijven die al werken met OpenAI’s ecosysteem is AgentKit een logische keuze. Voor ontwikkelaars die op zoek zijn naar een gebruiksvriendelijke manier om krachtige AI-agents te bouwen, biedt het een unieke combinatie van visuele tools, evaluatie-opties en schaalbaarheid.