OpenAI quiere sacar a los agentes de IA de los laboratorios y otros PoC. Durante su Dev Day 2025, la startup presentó su “AgentKit”, que se centra en la velocidad, la simplicidad y la integración total para impulsar la automatización inteligente a manos de todos los desarrolladores, en todas las empresas.
Lo sabemos, aunque sólo sea porque todos los gigantes de la IA nos lo han estado diciendo desde principios de año, que 2025 marca la entrada de la humanidad en la era de la IA agente. Las plataformas y los SDK se han multiplicado, se han lanzado agentes aún inmaduros con mayor o menor éxito en producción y las empresas están multiplicando las PoC para descubrir cómo explotar este potencial de la automatización inteligente para optimizar sus procesos.
Si Salesforce, Microsoft, SAP, Oracle o incluso Google han comenzado a ofrecer superagentes integrados en sus ofertas de CRM, ERP y otras soluciones empresariales, los jugadores puros de IA hasta ahora se han centrado más en agentes de codificación (OpenAI Codex, Anthropic Claude Code, Github Copilot Agent Mode, Google Jules, etc.), agentes de investigación (Deep Research) y agentes de control web o de PC (OpenAI Operador, Anthropic Computer Use).
Al mismo tiempo, todos los actores han comprendido la importancia de ofrecer a los desarrolladores kits de desarrollo de agentes capaces de resaltar su ecosistema de servicios y modelos de IA. La semana pasada Microsoft formalizó su “ Marco del agente de Microsoft », un SDK anclado en el universo /NET que combina capacidades de orquestación multiagente (AutoGen), trazabilidad, conectores, Azure AI Foundry nativo e integración con Microsoft 365, con compatibilidad con MCP y OpenAI. Google lanzó su ya popular ADK (Agent Development Kit) modular e integrado en los ecosistemas Gemini y VertexAI con interoperabilidad LangChain y CrewAI. AWS tiene un “ SDK de agentes de Strands » centrado en un enfoque “basado en modelos” en el que cada agente se define como una combinación de modelo, herramientas e indicaciones y que se distingue por su compatibilidad nativa con Amazon Bedrock y su implementación simplificada en Lambda, Fargate y EC2. Desde principios de año, Salesforce ha seguido elogiando las cualidades de sus SDK de Agentforcefacilitando la integración directa en su ecosistema CRM y Customer360 y permitiendo la creación, prueba y supervisión de agentes conversacionales vía Apex, Python o CLI (apoyándose en el motor de razonamiento Atlas y un centro de comando centralizado para la gestión operativa). Antrópico destaca la SDK del agente Claudediseñado para agentes autónomos capaces de interactuar con su entorno a través de comandos, scripts y archivos de terminal. Este SDK promueve un enfoque centrado en la búsqueda, generación de código y ejecución local, con mecanismos integrados de compactación y retroalimentación visual. MistralAI ofrece una API de agentes orientado a la orquestación, con conectores integrados para código, búsqueda web, documentos e imágenes asociados con un SDK que le permite crear agentes persistentes, capaces de gestionar conversaciones con estado y colaborar a través de transferencias de múltiples agentes. Sin olvidar por supuesto que el ecosistema de código abierto también está lleno de frameworks innovadores como LangGraph, AutoGen, CrewAI o SmolAgents. Estas soluciones ofrecen una gran libertad arquitectónica, que va desde la orquestación de gráficos hasta la colaboración estructurada entre agentes especializados.
Por su parte, OpenAI ofrece desde principios de año su “Agents SDK”. Pero con motivo de su Dev Day 2025 esta semana, ¡La joven estrella de la IA ha dado un paso adelante con su nuevo “AgentKit”!
Para OpenAI, el principal obstáculo para la adopción generalizada de agentes de IA hasta hoy ha sido la complejidad y fragmentación de las herramientas necesarias para crearlos. Este proceso normalmente implicaba el uso de una herramienta para la lógica del flujo de trabajo, la creación de conectores personalizados para API, el desarrollo de una interfaz de usuario dedicada y un proceso completamente manual y laborioso para la evaluación del rendimiento y la optimización rápida.
AgentKit: un kit agente completo para todos los desarrolladores
AgentKit pretende ser un importante punto de inflexión y pretende agilizar, simplificar, acelerar y asegurar no sólo el diseño de agentes de IA sino también su implementación y evaluación. El objetivo declarado: ahorrar hasta un 70% en el ciclo de desarrollo eliminando la necesidad de ensamblar manualmente ladrillos heterogéneos y ofrecer una ventanilla única para todo el ciclo de vida del agente.
AgentKit es una suite de agentes compuesta por varios componentes esenciales y altamente entrelazados:
* Generador de agentes es un lienzo visual (sin código) para componer flujos de trabajo de múltiples agentes, con control de versiones, vista previa y medidas de seguridad integradas. Según OpenAI, la simplicidad de implementación permite desarrollar rápidamente un prototipo y luego pasar del prototipo a la producción en pocas horas.
* Registro de conectores es un registro centralizado para gestionar las conexiones a datos y herramientas (Dropbox, Google Drive, Teams, SharePoint, pero también conectores de terceros a través de MCP).
* kit de chat es un kit que facilita la integración de interfaces conversacionales nativas en aplicaciones o sitios, personalizables según los estatutos de la empresa.
* Evaluaciones para agentes es un arsenal de evaluación (conjuntos de datos, calificación, optimización automática de avisos, compatibilidad con modelos de terceros) para medir y mejorar el desempeño de los agentes.
* Barandillas es una capa de seguridad lanzada como código abierto para filtrar todo lo relacionado con propiedad intelectual, detectar jailbreaks y mejorar la confiabilidad.
Pero si el mundo de los desarrolladores está agitado desde esta mañana es también porque la demostración en vivo realizada por OpenAI causó impresión: un ingeniero de la startup diseñó dos agentes completos en menos de ocho minutos.
Suficiente para ilustrar la promesa de AgentKit: reducir drásticamente el tiempo y la complejidad necesarios para industrializar los agentes y posicionar inmediatamente a OpenAI frente a múltiples iniciativas competitivas.
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Aplicaciones en ChatGPT para ampliar el ecosistema conversacional
Al mismo tiempo, OpenAI se ha formalizado. Aplicaciones en ChatGPTaccesible a través de un nuevo “ SDK de aplicaciones «. La idea va mucho más allá del GPT actual. Consiste en integrar aplicaciones de agencia reales en el corazón de la interfaz ChatGPT, el asistente líder en el mundo de la IA que ahora cuenta con más de 800 millones de usuarios por semana. Estas aplicaciones de agencia le permiten interactuar desde ChatGPT con servicios de terceros (Booking.com, Canva, Coursera, Spotify, Zillow, etc.) sin abandonar la conversación.
¿Cuál es la conexión con AgentKit? Los dos están muy vinculados: los mismos componentes básicos (MCP, conectores, interfaces conversacionales) se utilizan tanto para crear agentes internos como para distribuir aplicaciones públicas en general en ChatGPT. OpenAI espera así unir un ecosistema de desarrolladores en torno a su muy popular Chatbot y convertirlo en una interfaz conversacional que trascienda los servicios web como ya lo ha hecho con la búsqueda web. Objetivo, hacer de ChatGPT la interfaz universal con el mundo digital, objetivo también perseguido por Google con Gemini (que reemplazó a Okay Google) y por Amazon con Alexa+ (aún no disponible en Francia) o incluso Microsoft con su Copilot en Windows.
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Por lo tanto, con motivo de su Dev Day 2025, OpenAI buscó esencialmente recuperar el liderazgo en IA agente haciendo de su ecosistema de modelos orquestados por ChatGPT no solo un asistente agente y un motor universal de generación de contenido, sino también una infraestructura completa para agentes y aplicaciones agente. Obviamente, la competencia será dura, particularmente porque Google y Microsoft también tienen fuertes activos que promover y al mismo tiempo trabajan para ofrecer kits que simplifiquen el ciclo de vida del agente de principio a fin. Pero la oferta de OpenAI es una prueba más de que el futuro de la IA ya no depende sólo de los modelos, sino también y sobre todo de la capacidad de construir ecosistemas coherentes de agentes y aplicaciones.
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