AgentKit : le nouvel outil d’OpenAI pour créer des agents ChatGPT
AgentKit : le nouvel outil d’OpenAI pour créer des agents ChatGPT
10 oct. 2025
Maxime Gambart
AgentKit : le nouvel horizon des agents pour ChatGPT
Avec le lancement d’AgentKit, OpenAI franchit une étape majeure : proposer non seulement des agents capables d’agir, mais un cadre complet pour les construire, les intégrer, les surveiller et les améliorer. Ce n’est plus un gadget expérimental, mais une plateforme pour déployer des assistants intelligents dans vos produits ou services.
Dans cet article, nous verrons :
À quoi sert AgentKit (et pourquoi c’est important)
Ses composants clés et nouveautés
Des cas d’usage intéressants — pour les petites structures aussi
1. Pourquoi AgentKit ? Le besoin d’un cadre complet
De simples agents à une « usine à agents »
Jusqu’à présent, créer un agent autonome signifiait assembler à la main divers composants : prompts, connecteurs API, front-end, pipelines d’évaluation, versioning, etc. OpenAI s’essaie déjà depuis quelques mois à des modèles agents (Operator, Deep Research + Responses API) OpenAI+2TechTarget+2.
Mais beaucoup de projets sont restés au stade de prototype, car maintenir, superviser ou versionner des agents réels est complexe. AgentKit vient combler ce goulet :
« AgentKit est un ensemble complet d’outils pour les développeurs et entreprises pour construire, déployer et optimiser des agents. » OpenAI
Avec AgentKit, vous n’êtes plus seul à assembler les briques — vous obtenez :
Un builder visuel (canvas) pour composer des workflows multi-agents
Un registre de connecteurs pour lier votre agent avec vos données et outils
Un composant ChatKit pour embarquer l’agent dans vos interfaces
Des outils d’évaluation, traçage, optimisation de prompt
Autrement dit : tout ce qu’il faut pour passer du concept à un agent fiable.
Unification des capacités : plus qu’un agent, un “super-agent”
L’agent ChatGPT (via AgentKit) combine plusieurs fonctions déjà existantes :
Navigation web et interaction : comme l’agent Operator, il peut cliquer, remplir des formulaires, scroller. TechTarget+3The Verge+3WIRED+3
Recherche profonde / synthèse : comme Deep Research, il analyse de larges volumes d’informations, compare, structure. TechTarget+2OpenAI+2
Exécution de code / terminal / génération de fichiers : il dispose d’un “ordinateur virtuel” interne, avec terminal, manipulation de fichiers, génération de présentations, tableurs… Venturebeat+3TechTarget+3WIRED+3
Intégrations d’API / connecteurs : l’agent peut appeler des API (Google Calendar, Gmail, GitHub, etc.) via des connecteurs validés Venturebeat+3TechTarget+3OpenAI+3
Cette fusion rend l’agent plus autonome, capable d’enchaîner des étapes (ex. : rechercher, filtrer, générer un document, envoyer un email) sans replis manuels à chaque étape.
2. Les composants d’AgentKit et ce qu’ils apportent
Voici les briques principales d’AgentKit, et comment elles s’intègrent :
Composant
Fonction / rôle
Valeur ajoutée
Agent Builder (canvas visuel)
Créer des workflows agents (chaînes d’agents, logiques conditionnelles) visuellement
Moins de code, plus de clarté, versioning intégré (OpenAI)
Connector Registry
Gérer les connecteurs entre données, APIs, outils internes
3. Ce que vous pouvez faire avec AgentKit — exemples concrets
Même si AgentKit cible d’abord les développeurs et les entreprises, ses usages sont accessibles (ou le deviendront) aux petites structures. Voici quelques idées :
✅ Exemples d’usage
Support client automatisé Un agent capable de lire les tickets, rechercher des solutions (base de connaissances), proposer une réponse ou escalader. Vous l’intégrez via ChatKit dans votre site.
Assistant de veille / benchmark Un agent qui scrute la concurrence, récupère les nouveautés, agrège des rapports, et vous envoie automatiquement une synthèse.
Agent de planification / gestion d’agenda L’agent peut regarder votre calendrier, rechercher des créneaux, contextualiser selon vos priorités, et proposer des ajustements ou vous briefer sur votre journée en fonction d’actualités ou mails reçus. (Certaines intégrations déjà démontrées par OpenAI) TechCrunch+3WIRED+3OpenAI+3
Création de contenus / génération de livrables Demandez à l’agent « analyse ces 3 concurrents, puis génère une présentation PowerPoint comparée » : il fait la recherche, structure, génère les slides. OpenAI+3WIRED+3TechTarget+3
Automatisation de flux internes Par exemple : reçu d’un email → extraction d’information → mise à jour dans une base de données interne via connecteur → génération d’un rapport → notification.
Cas test vus dans la presse / retours
Dans une revue, The Verge a confié à l’agent la mission de « trouver des fleurs bon rapport qualité / coût pour livraison », et l’agent a proposé des options, avec les limitations suivantes : il ne pouvait pas finaliser la commande lui-même (pas d’accès paiement), certaines actions n’ont pas affecté le navigateur réel de l’utilisateur. The Verge
Certaines critiques soulignent que l’agent est encore lent et qu’il faut souvent superviser ou corriger les résultats The Verge+1
4. Limites, risques et précautions
Même si AgentKit est prometteur, il convient de connaître les zones de vigilance :
⚠️ Ce qu’il ne fait pas (ou avec restrictions)
Transactions sensibles bloquées L’agent ne peut pas gérer les transferts bancaires, actions “hautement sensibles” sont désactivées ou nécessitent validation humaine. The Verge+2OpenAI+2
Pas de contrôle direct sur votre navigateur ou vos sessions web réelles L’agent utilise un environnement virtuel séparé. Ce qui signifie que s’il dit « j’ai ajouté un produit dans votre panier », cela peut rester dans un panier virtuel non connecté à votre session. The Verge+1
Fiabilité variable, erreurs possibles Comme tout agent IA, il peut “se tromper”, mal interpréter, formater incorrectement. Il faut prévoir des garde-fous humains.
Sécurité & usages malveillants L’agent opère sur des actions potentiellement puissantes : OpenAI a classé l’agent comme “haute capacité” dans certains domaines à risque (biologie, chimie). OpenAI+2TechCrunch+2 OpenAI désactive la mémoire de l’agent pour limiter les risques de fuites de données via prompt injection. TechCrunch+2OpenAI+2
Disponibilité géographique / abonnements Selon les régions, l’agent peut ne pas être encore accessible ou soumis à conditions. OpenAI+3Le Monde.fr+3TechCrunch+3
🛡️ Bonnes pratiques pour l’utiliser avec précaution
Toujours prévoir une validation humaine dans les étapes critiques (paiement, envoi automatique, suppression de données, etc.).
Limiter les permissions — ne donnez à l’agent que ce dont il a besoin (principe du moindre privilège).
Monitorer les logs / traçage d’agent pour détecter les anomalies.
Commencer par des tâches à faible risque pour tester (rapport, veille, génération de contenu) avant de monter en puissance.
Séparer les environnements de test / prod pour éviter qu’un bug ne cause des dégâts.
5. Comment intégrer AgentKit (ou s’en rapprocher) pour votre structure
Si vous avez des compétences techniques ou un développeur
Vérifiez l’accès à AgentKit (OpenAI devrait le rendre progressivement disponible)
Explorez le Agent Builder visuel pour prototyper les workflows
Déclarez vos connecteurs (API internes, données, CRM, outils utilisés)
Intégrez ChatKit dans votre site ou application (client web / mobile)
Définissez des scénarios de test (datasets) et laissez l’agent s’exécuter, puis affinez via les outils d’évaluation
Lancez en mode restreint / bêta, monitorez les retours, ajustez
Si vous ne souhaitez pas développer vous-même
Vous pouvez faire appel à un prestataire ou freelance spécialisé IA / automatisation pour déployer un agent sur mesure (vous fournissez les API, les processus, les données).
Vous pouvez surveiller les fonctionnalités “agent” dans ChatGPT (version Pro / Enterprise) pour voir si des agents préconfigurés ou « GPTs enrichis » intègrent des capacités d’AgentKit.
Vous pouvez commencer par des automatisations no-code + IA (Zapier, Make, etc.) pour les petits flux, en gardant à l’œil comment les agents pourraient remplacer les tâches à main levée.
Pour ACTA Automatisation, cela pourrait être un aperçu : proposer à vos clients un “assistant métier” dédié (ex. agent pour devis, relances, veille concurrentielle) construit via AgentKit ou via vos propres briques.
FAQ
Q : AgentKit est-il destiné aux non-développeurs ? R : Le builder visuel facilite grandement le prototypage sans coder, mais pour des intégrations avancées (connecteurs internes, APIs propres), un minimum de compétence technique sera requis.
Q : L’agent peut-il exécuter des paiements / transactions bancaires ? R : Non — les actions sensibles comme les transferts d’argent ou opérations financières importantes sont bloquées ou nécessitent validation humaine. The Verge+2OpenAI+2
Q : Est-ce sécurisé de donner accès à mes données / API ? R : Cela comporte des risques. Il faut limiter les permissions, auditer les logs, prévoir des garde-fous (surveillance, validation humaine) et démarrer sur des tâches à faible risque.
Q : Quand AgentKit sera-t-il accessible en Europe / pour les petites structures ? R : OpenAI déploie progressivement. À ce jour, certaines régions ne disposent pas encore de l’agent ChatGPT. Le Monde.fr+2OpenAI Help Center+2 Déjà, AgentKit est annoncé dans la roadmap comme outil clé pour les développeurs et entreprises. TechCrunch+1
Q : AgentKit va-t-il rendre les automatisations no-code obsolètes ? R : Non. Les plates-formes no-code (Make, Zapier) restent pertinentes pour des flux simples. AgentKit apporte une couche d’« intelligence autonome » pour des scénarios complexes ou adaptatifs.
