AgentKit
OpenAI AgentKit
Simpele Uitleg
AgentKit is een set tools van OpenAI waarmee je AI-agents kunt bouwen, testen en inzetten zonder zelf alle techniek uit te hoeven zoeken. Het biedt een visuele editor, kant-en-klare connecties met je data, en een chat-interface die je in je eigen website of app kunt plaatsen.
Technische Definitie
AgentKit is een complete ontwikkelomgeving voor het bouwen van multi-agent workflows, bestaande uit Agent Builder (visuele canvas voor workflow ontwerp met versioning), Connector Registry (gecentraliseerd beheer van data sources en tools), ChatKit (embeddable chat UI toolkit), Guardrails (veiligheidslaag tegen misbruik), en uitgebreide evaluatie-tools. Het bouwt voort op de OpenAI Responses API en ondersteunt reinforcement fine-tuning voor o1-mini en GPT-5.
Waarom Dit Belangrijk Is
Tot voor kort moest je als ontwikkelaar met tientallen losse tools werken om een werkende AI-agent te bouwen: eigen code voor orchestratie, handmatig connecties maken met databases, zelf een chat-interface bouwen, en maandenlang testen. AgentKit brengt dit terug naar uren in plaats van weken. Bedrijven zoals Klarna en Ramp bouwen hiermee support agents die twee derde van alle klantvragen afhandelen. Voor organisaties betekent dit dat AI-agents niet langer alleen voor grote tech-teams zijn, maar voor iedereen die snel praktische toepassingen wil bouwen.
Hoe Het Werkt
AgentKit werkt in drie stappen. Eerst bouw je je workflow visueel in Agent Builder door nodes te slepen (agents, beslissingen, tools) en met elkaar te verbinden. Daarna verbind je je databronnen via de Connector Registry (Dropbox, Google Drive, databases). Ten slotte koppel je ChatKit aan je website zodat gebruikers met je agent kunnen chatten. Onder de motorkap draait dit op OpenAI's Responses API. De agent begrijpt vragen, haalt info op uit je bronnen, voert acties uit, en chat met gebruikers alsof het een expert medewerker is.
Praktische Toepassingen
Klantenservice automatiseren
Bedrijven zoals Klarna hebben support agents gebouwd die twee derde van alle klantvragen afhandelen. De agent begrijpt de vraag, haalt klantgegevens op, lost problemen op of escaleert naar een mens wanneer nodig. Besparing: honderden support uren per week.
Sales onderzoek automatiseren
Clay gebruikt een sales agent om bedrijfsinformatie te verzamelen, contactpersonen te vinden en gepersonaliseerde outreach berichten te maken. Dit proces duurde eerst uren per prospect, nu seconden. Het resultaat: 10x groei in leads.
Interne kennisbank doorzoeken
Grote organisaties bouwen interne assistenten die door duizenden documenten zoeken. Medewerkers stellen een vraag, de agent doorzoekt alle bronnen (Google Drive, Confluence, SharePoint) en geeft een samenvatting met bronvermelding. Dit bespaart uren zoekwerk per week.
Inkoop processen versnellen
Ramp bouwde een buyer agent die leveranciers vergelijkt, bestellingen plaatst en budgetten bewaakt. Wat eerst weken duurde aan handmatig vergelijken en goedkeuringen, is nu geautomatiseerd. Hun team ging van maanden ontwikkeltijd naar twee sprints.
Voorbeelden
Support Agent bij HubSpot
HubSpot heeft met AgentKit een support agent gebouwd die klanten helpt met technische vragen over hun platform. De agent: 1. Begrijpt de vraag van de klant 2. Zoekt in hun kennisbank en documentatie 3. Geeft een stapsgewijs antwoord 4. Vraagt of het antwoord duidelijk was 5. Escaleert naar een mens als het te complex is Resultaat: 40% minder support tickets komen bij het team terecht, klanten krijgen direct antwoord in plaats van uren wachten.
Developer Assistant bij Canva
Canva bouwde in minder dan een uur een assistant voor hun developer community met ChatKit. Developers stellen vragen over de Canva API, de agent doorzoekt de docs en geeft code voorbeelden. Hun prompt: "Hoe maak ik een custom button in de Canva UI?" Agent antwoord: Stapsgewijze uitleg met werkende code, links naar relevante API docs, en voorbeelden van andere developers. Dit bespaarde 2+ weken ontwikkeltijd die anders naar een custom chat interface was gegaan.
Due Diligence Agent bij Carlyle
Carlyle (investment firm) bouwde een multi-agent systeem dat financiële documenten analyseert voor due diligence. De agent: 1. Leest jaarverslagen, contracten en financiële statements 2. Identificeert risico's en kansen 3. Vergelijkt met vergelijkbare bedrijven 4. Stelt een samenvatting op voor het investment team Resultaat: 50% snellere ontwikkeling van het systeem, 30% betere nauwkeurigheid. Proces dat weken duurde nu in dagen.
Veelgemaakte Fouten
Fout:
Te complex beginnen
Realiteit:
Fout: Meteen een workflow met 20 agents en 50 beslissingen bouwen. Beter: Begin simpel met 1 agent die 1 taak doet. Bijvoorbeeld: een agent die e-mails categoriseert. Pas als dat werkt, breid je uit. Waarom: Complexe workflows zijn moeilijk te debuggen. Start klein, test grondig, breid dan uit.
Fout:
Evaluaties overslaan
Realiteit:
Fout: Agent bouwen, niet testen, direct naar productie. Beter: Gebruik de Evals tools om te testen hoe je agent presteert. Maak testgevallen: "Als een klant X vraagt, moet agent Y antwoorden." Test met 50-100 voorbeelden voordat je live gaat. Waarom: Je ontdekt zo problemen voordat klanten ze zien. Carlyle verhoogde nauwkeurigheid met 30% door grondig te evalueren.
Fout:
Vergeten om escaleerpaden in te bouwen
Realiteit:
Fout: Agent moet alles zelf oplossen, ook als het te ingewikkeld is. Beter: Bouw beslissingsmomenten in: "Als klant ontevreden is of probleem te complex is → escaleer naar mens." Gebruik guardrails om te detecteren wanneer de agent onzeker is. Waarom: Klanten frustreren als een agent blijft proberen terwijl het duidelijk is dat een mens nodig is. Goede agents weten wanneer ze hulp moeten vragen.
Fout:
Geen duidelijke instructies geven
Realiteit:
Fout: "Beantwoord klantvragen" zonder verdere context. Beter: Geef je agent specifieke instructies: "Je bent een support agent voor ons SaaS product. Spreek vriendelijk maar professioneel. Als klanten boos zijn, blijf kalm en empathisch. Je mag geen beloftes doen over toekomstige features. Bij technische bugs verwijs je door naar het tech team." Waarom: Hoe specifieker je bent, hoe consistenter je agent reageert.
Tools Die Dit Gebruiken
Veelgestelde Vragen
Heb ik programmeerkennis nodig voor AgentKit?
Voor basis workflows niet. Agent Builder werkt met slepen en klikken. Je bouwt je workflow visueel door blokken met elkaar te verbinden. Voor geavanceerde toepassingen (custom tools, complexe logica) helpt programmeerkennis wel, maar voor typische support of kennisbank agents kom je ver zonder code.
Wat kost AgentKit?
AgentKit zelf is gratis te gebruiken. Je betaalt alleen voor de API calls die je agents maken (standaard OpenAI API pricing). Voor een support agent die 1000 gesprekken per dag voert kun je rekenen op ongeveer €50-200 per maand, afhankelijk van hoe complex de antwoorden zijn. Veel goedkoper dan een extra support medewerker.
Hoe lang duurt het om een werkende agent te bouwen?
Simpele agents: uren. Canva bouwde een developer assistant in minder dan 1 uur met ChatKit. Complexere workflows: dagen tot weken. Ramp ging van een blank canvas naar een werkende buyer agent in twee sprints (4 weken). Ter vergelijking: zonder AgentKit zou dit maanden hebben geduurd.
Kan ik AgentKit combineren met mijn eigen data?
Ja, dat is het hele punt. Via de Connector Registry koppel je je Dropbox, Google Drive, SharePoint, databases of andere bronnen. Je agent kan dan door al je data zoeken. Ook kun je via MCP (Model Context Protocol) custom connecties maken met je eigen systemen.
Is mijn data veilig?
AgentKit heeft meerdere veiligheidslagen. Guardrails detecteren en blokkeren misbruik zoals jailbreak pogingen. Je kunt persoonlijke informatie (PII) automatisch maskeren. Via de Connector Registry stel je precies in welke data toegankelijk is. Voor enterprise gebruik zijn er extra security opties zoals SSO en role-based access control.
Wat is het verschil tussen AgentKit en gewoon ChatGPT gebruiken?
ChatGPT is een chatbot voor algemene vragen. AgentKit bouwt gespecialiseerde agents die toegang hebben tot jouw data, meerdere stappen kunnen uitvoeren, beslissingen nemen, en acties kunnen uitvoeren in je systemen. Een AgentKit agent kan bijvoorbeeld: klantgegevens opzoeken in je database, een terugbetaling verwerken, en een bevestigingsmail sturen. ChatGPT kan alleen chatten.
Gerelateerde Termen
LLM
Een LLM (Large Language Model) is een AI systeem dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor menselijke taal kan begrijpen en genereren. Denk aan ChatGPT, Claude, of Gemini.
Prompt Engineering
Prompt Engineering is de kunst van het schrijven van effectieve instructies (prompts) voor AI modellen zoals ChatGPT. Goede prompts leveren betere, relevantere antwoorden op.
Leer AgentKit in de Praktijk
Wil je AgentKit echt beheersen? Volg onze hands-on training en leer het in 4 uur.
Bekijk Trainingen