Le 6 octobre 2025, OpenAI a dévoilé AgentKit lors de son DevDay à San Francisco — une suite intégrée pour concevoir, déployer et optimiser des agents IA de façon plus fluide.
Objectif : rompre la fragmentation entre les briques de l’IA — prompts, orchestration, interface, outils — et offrir un “cadre packagé” pour accélérer la création d’agents pratiques.
📌 Ce que propose AgentKit (briques et fonctionnalités)
Voici les composants clés :
- Agent Builder : une interface visuelle (canvas, drag-and-drop) pour concevoir les workflows d’agents, versionner, tester des branches logiques. (un peu comme make ou Zapier)
- ChatKit : un kit pour embarquer une interface de chat “agentique” dans vos propres applications, avec votre branding, vos règles.
- Connector Registry : gestion centralisée des connecteurs vers vos systèmes (API internes, bases de données, services tiers) — déploiement en bêta progressif.
- Evals & optimisation : capacités d’évaluation intégrées, “trace grading”, optimisation de prompts, tests de robustesse, comparaisons de versions.
- Guardrails : définition de contraintes / validations pour limiter les comportements erronés de l’agent.
- Fine-tuning par renforcement (RFT) pour ajuster le raisonnement du modèle (outil encore en bêta pour certains modèles)
Selon OpenAI, grâce à AgentKit, on peut gagner :
- 70 % de réduction sur les cycles d’itération
- 40 % plus rapide dans les phases d’évaluation / validation
- Économiser 2 semaines de travail UI custom dans certains cas
AgentKit est inclus sans coût additionnel dans la tarification standard des API (modèles, appels outils, etc.).( voir OpenAI)
Les tarifs des outils (file search, etc.) sont : 2,50 $ par 1 000 appels outils ; stockage vectoriel à 0,10 $ / Go / jour (premier Go gratuit)
Les coûts modèles sont ceux pratiqués via l’API OpenAI (prompt in / out)
🧩 Comment une PME de 20 personnes (France) pourrait démarrer & estimation de coût
Voici une roadmap simplifiée + estimation financière, avec des hypothèses réalistes.
Étapes recommandées pour démarrer
| Phase | Objectif / Activité | Durée estimée | Résultat attendu |
|---|---|---|---|
| 1. Cadrage & cas d’usage | Identifier 1 à 2 cas (support client, RH interne, automatisation docs) ; découper périmètre | 1 à 2 semaines | Documentation du processus, acteurs, flux visés |
| 2. Prototype minimal | Via Agent Builder ou SDK, construire un agent simple avec connecteurs de test, règles de guardrail | 1 à 2 semaines | Version pilote limitée (ex. pour un service interne) |
| 3. Test & itération | Recueillir retours, logs (“traces”), mesurer erreurs, ajuster prompts & logiques | 2 à 3 semaines | Agent stabilisé, comportements attendus maîtrisés |
| 4. Déploiement pilote | Installer l’agent dans un environnement contrôlé (quelques utilisateurs internes) | 1 semaine | Prise en main, correction de bord |
| 5. Montée en charge progressive | Ajouter d’autres cas, connecter plus de systèmes, surveiller, optimiser | 4 à 8 semaines | Version “production légère” |
Si l’équipe interne n’a pas l’expertise IA, tu peux prévoir un accompagnement d’un consultant / intégrateur IA pour les phases 1 à 3.
Estimation des coûts mensuels (France) — scénarios
Voici quelques hypothèses pour donner un ordre de grandeur :
Hypothèses :
- 5000 interactions agent / mois
- Chaque interaction utilise en moyenne 100 tokens d’entrée + 300 tokens de sortie
- Usage modéré d’appels outils (par exemple 2 appels outils par interaction)
- Stockage vectoriel de 10 Go
- Honoraires de consultant pour « tuning, cadrage, surveillance » : 2 000 à 5 000 €/mois selon niveau
Coût modèles (via API OpenAI)
Entrée : 5 000 × 100 = 500 000 tokens
Sortie : 5 000 × 300 = 1 500 000 tokens
Supposons que le tarif modèle (ex. GPT-4 ou GPT-4.1) soit dans une fourchette de 3 $ / million tokens d’entrée + 12 $ / million tokens de sortie (typique de Responses API)
- Coût entrée = 0,5 M × 3 $ = 1,50 $
- Coût sortie = 1,5 M × 12 $ = 18,00 $
- Total modèles ≈ 19,50 $ ≈ 18 €
Coût appels outils
2 appels outils par interaction → 10 000 appels outils/mois
À 2,50 $ pour 1 000 appels → 10 000 / 1 000 × 2,50 = 25 $ ≈ 23 €
Coût stockage vectoriel
10 Go × 0,10 $ / Go / jour × ~30 jours = 30 $ ≈ 28 €
Total “infrastructure AI” ≈ 18 + 23 + 28 = ≈ 69 USD (~ 63 €) / mois
Donc une PME française pourrait tourner un prototype d’agent utile pour une petite dépense mensuelle (≈ quelques dizaines d’euros) en coût strict AI, plus 2 à 5000 € pour le “savoir-faire” si besoin. À mesure que l’usage monte, les coûts modèles / outils montent proportionnellement.
Conclusion
AgentKit change la donne : pour une PME, l’accès à des agents IA “intelligents” autonomes n’est plus réservé aux géants. Avec un prototype raisonnable (quelques dizaines d’€ d’usage), et de l’accompagnement, on peut lancer un agent qui aide déjà (support, RH, documentation, automatisation). Le challenge : cadrer les cas d’usage, maîtriser les prompts, sécuriser les données, et piloter l’adoption.
“À surveiller / limites”
- Pour l’instant, Agent Builder est en bêta ; toutes les fonctionnalités ne sont pas encore ouvertes.
- Déploiement on-premises complet n’est pas encore annoncé : l’outil repose principalement sur l’infra OpenAI.
- Le coût peut monter si beaucoup d’appels outils ou d’interactions.
- Il faudra prévoir la gouvernance / sécurité, les tests, les garde-fous.
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🔍 En savoir plus
- Annonce officielle d’OpenAI – Introducing AgentKit (oct. 2025)
- TechCrunch – OpenAI launches AgentKit to help developers build and ship AI agents
- VentureBeat – OpenAI unveils Responses API & Agents SDK
- Skywork.ai – How to use AgentKit as a non-developer
- Fello AI – Everything you need to know about AgentKit
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