OpenAI lanza una nueva herramienta para ayudar a los desarrolladores a crear agentes de IA

Si bien la implementación de los planes de suscripción paga de ChatGPT para usuarios individuales genera ingresos significativos, el compromiso de OpenAI de apoyar a la comunidad de desarrolladores de IA sigue siendo fuerte.

Al considerar a los agentes de IA como el futuro de la industria de la inteligencia artificial, OpenAI admite que construir agentes potentes de “nivel industrial” con las herramientas actuales es muy difícil. Para abordar este problema, la compañía acaba de anunciar un nuevo kit de herramientas que simplifica la creación de agentes de IA avanzados capaces de gestionar operaciones complejas de múltiples etapas tanto para desarrolladores como para empresas.

API de respuestas: nuevas herramientas para desarrolladores

Responses API es una nueva API “primitiva” que permite a los desarrolladores aprovechar las herramientas integradas de OpenAI para crear sus propios agentes. La API de respuestas combina la simplicidad de las finalizaciones de chat con la potencia de las herramientas de la API de asistentes. Con una única llamada a la API de respuestas, los desarrolladores pueden realizar tareas complejas utilizando múltiples herramientas, incluida la búsqueda web, la búsqueda de archivos y la calculadora, mientras manejan múltiples interacciones con el modelo.

Con la API de respuestas, los desarrolladores también pueden almacenar datos fácilmente para evaluar el rendimiento del agente con funciones como seguimiento y evaluaciones. La API de respuestas reemplazará a la API de asistentes a mediados de 2026.

La API de respuestas viene con las siguientes herramientas integradas:

  1. Búsqueda web: permite a los desarrolladores obtener respuestas actualizadas con citas relevantes de la web. El nuevo motor de búsqueda web se puede utilizar con gpt-4o y gpt-4o-mini. OpenAI señala que la vista previa de búsqueda GPT‑4o y la vista previa de mini búsqueda GPT‑4o obtuvieron un puntaje del 90% y el 88% respectivamente en la prueba SimpleQA. Los motores de búsqueda web cuestan $30 y $25 por cada mil consultas para la búsqueda GPT‑4o y la búsqueda 4o-mini.
  2. Búsqueda de archivos: permite a los desarrolladores encontrar fácilmente información relevante entre grandes volúmenes de archivos. Esta nueva herramienta admite múltiples tipos de archivos, optimización de consultas, filtrado de metadatos y reordenamiento personalizado. La búsqueda de archivos cuesta $2,50 por cada 1000 consultas y el almacenamiento de archivos cuesta $0,10/GB/día, siendo el primer GB gratuito.
  3. Usar la computadora: permite a los desarrolladores completar tareas en la computadora. Esta herramienta funciona con el mismo modelo de agente usuario de computadora (CUA) que impulsa al operador OpenAI. El uso de una computadora cuesta $3/1 millón de tokens de entrada y $12/1 millón de tokens de salida.
OpenAI lanza una nueva herramienta para ayudar a los desarrolladores a crear agentes de IA
API de respuestas

SDK de agentes: compatibilidad con flujos de trabajo multiagente

Además de las nuevas herramientas subyacentes, OpenAI también anunció un nuevo SDK de agentes para ayudar a los desarrolladores a coordinar flujos de trabajo de múltiples agentes. Viene con mejoras sobre el SDK de agentes experimentales Swarm que OpenAI lanzó el año pasado:

  • Agentes: los LLM son fáciles de configurar con instrucciones claras y herramientas integradas.
  • Handoffs: Transferencia inteligente de control entre agentes.
  • Barandillas: controles de seguridad configurables para validar la entrada y la salida.
  • Rastreo y observabilidad: visualice la ejecución del agente para depurar y optimizar el rendimiento.

El SDK de agentes funcionará con la API de respuestas y la API de finalizaciones de chat. Los desarrolladores también pueden usar este mismo SDK con modelos de IA que no sean OpenAI si admiten el punto final de API de estilo Finalizaciones de chat.

OpenAI se compromete a mejorar su plataforma con integraciones API más profundas y nuevas herramientas para implementar, evaluar y optimizar agentes, especialmente a medida que surgen modelos con capacidades de agente mejoradas.

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