OpenAI Agent Builder چیست؟ + آموزش نحوه استفاده

در سال‌های اخیر، مفهوم «ایجنت‌های هوش مصنوعی» (AI Agents) به یکی از مهم‌ترین ترندهای دنیای فناوری تبدیل شده است. این ایجنت‌ها می‌توانند همانند دستیاران هوشمند عمل کنند، وظایف پیچیده را به‌صورت خودکار انجام دهند و با کاربران در قالب گفتگو تعامل داشته باشند. شرکت OpenAI که خالق مدل‌های قدرتمندی چون ChatGPT است، اخیراً ابزاری نوآورانه به نام Agent Builder معرفی کرده که به توسعه‌دهندگان و حتی کاربران غیر‌فنی این امکان را می‌دهد تا بدون نیاز به برنامه‌نویسی پیشرفته، ایجنت‌های سفارشی و چندمرحله‌ای بسازند. با استفاده از OpenAI Agent Builder می‌توان ایجنت‌هایی طراحی کرد که اطلاعات را از منابع مختلف دریافت کنند، تصمیم‌گیری منطقی انجام دهند، به ابزارهای خارجی متصل شوند و حتی از طریق رابط‌هایی مانند ChatKit در وب‌سایت یا اپلیکیشن شما به‌صورت مستقیم با کاربران تعامل داشته باشند. در این مقاله قصد داریم بررسی کنیم که Agent Builder دقیقاً چیست، چه قابلیت‌هایی دارد و چگونه می‌توان گام‌به‌گام از آن برای ساخت ایجنت‌های هوشمند استفاده کرد. همچنین به شما نشان می‌دهیم چگونه این ایجنت‌ها را در پروژه‌های واقعی مانند پشتیبانی مشتریان، تولید محتوا، تحلیل داده یا مدیریت وظایف روزانه به کار بگیرید.

AgentKit چیست؟

AgentKit در واقع بستری یکپارچه برای توسعه‌ی ایجنت‌های هوشمند است که تمام اجزای لازم برای ساخت، استقرار و بهینه‌سازی آن‌ها را در قالب ابزارها و کتابخانه‌های آماده فراهم می‌کند. این مجموعه مانند یک سیستم‌عامل مخصوص ایجنت‌ها عمل می‌کند و اجزایی چون Agent Builder برای طراحی بصری گردش‌کار، ChatKit برای پیاده‌سازی رابط چت، و SDKها برای توسعه و ادغام سفارشی را در خود جای داده است؛ به این ترتیب، توسعه‌دهندگان می‌توانند بدون درگیری با زیرساخت‌های پیچیده، ایجنت‌های پیشرفته و مقیاس‌پذیر بسازند.

پس در واقع این اکوسیستم شامل سه بخش اصلی است:

1. Agent Builder → برای طراحی بصری و ساخت جریان‌های کاری ایجنت
2. ChatKit → برای ساخت رابط چت و جاسازی ایجنت در محصول
3. Evals & Trace Grading → برای ارزیابی، نظارت و بهبود عملکرد

OpenAI برای ساخت این ایجنت‌ها زیرساختی کامل طراحی کرده که شامل:

Agent Builder چیست؟

Agent Builder یک محیط تصویری (visual playground) است برای طراحی و تست جریان‌های کاری (workflows) ایجنت‌ها.
در این محیط می‌توانی:

• گره‌ها (Nodes) را بکشانی و به هم وصل کنی
• نوع داده ورودی/خروجی هر گره را مشخص کنی
• منطق شرطی (if, route, loop) بسازی
• خروجی‌ها را در زمان واقعی آزمایش کنی

به‌صورت خلاصه، Agent Builder:

• 🧠 LLM → مغز استدلال و تصمیم‌گیری
• 🧰 Tools → بازوهای اجرایی (API، پایگاه داده، جستجو و غیره)
• 🧩 Memory → حافظه بلندمدت برای ذخیره دانش
• 🔀 Logic Nodes → کنترل جریان و تصمیم‌گیری شرطی
• 📈 Evaluation Layer → ارزیابی و بهینه‌سازی خودکار عملکرد

در فرآیند ساخت ایجنت با Agent Builder، همه چیز حول محور ایجاد و آزمایش یک workflow می‌چرخد. هر workflow مجموعه‌ای از گره‌ها (nodes) است که هر کدام وظیفه‌ای مشخص بر عهده دارند؛ مثلاً یکی ورودی کاربر را دریافت می‌کند، دیگری داده را به مدل GPT-4 می‌فرستد، گره‌ای دیگر ممکن است یک API را فراخوانی کند یا بر اساس نتایج تصمیم‌گیری انجام دهد، و در نهایت پاسخ نهایی را بازمی‌گرداند. در حین طراحی، می‌توان با استفاده از قابلیت Preview، اجرای گام‌به‌گام فرآیند را مشاهده و نتیجه‌ی زنده‌ی هر مرحله را بررسی کرد تا منطق ایجنت به درستی کار کند. پس از تکمیل طراحی، تنها با یک کلیک روی دکمه‌ی Publish، نسخه‌ی رسمی از workflow منتشر می‌شود. این انتشار باعث ایجاد یک شناسه (ID) و شماره نسخه (Version) برای آن می‌گردد؛ اطلاعاتی که بعداً هنگام اتصال به رابط چت از طریق ChatKit مورد استفاده قرار می‌گیرند. به این ترتیب، می‌توان چندین نسخه‌ی مختلف از یک ایجنت داشت و هر زمان لازم بود، میان آن‌ها سوئیچ کرد یا نسخه‌ای خاص را به‌روزرسانی نمود.

ChatKit چیست و چطور از آن استفاده کنیم؟

ChatKit ابزار رسمی OpenAI برای ساخت و سفارشی‌سازی رابط چت ایجنت‌هاست. با ChatKit می‌توانی ایجنتی که در Agent Builder ساخته‌ای را به‌سادگی در محصول خودت جاسازی (Embed) کنید.

ChatKit شامل همه امکانات موردنیاز یک تجربه چت مدرن است:

• UI آماده و زیبا
• اتصال خودکار به workflow ایجنت
• پشتیبانی از فایل، تصویر، و ابزارها
• نمایش زنجیره تفکر (Chain-of-Thought)
• سفارشی‌سازی تم و رفتار گفتگو

نحوه‌ی پیاده‌سازی ChatKit

در زمان استقرار ایجنت ساخته‌شده با Agent Builder، دو روش اصلی برای ادغام (Integration) با محصول یا وب‌سایت وجود دارد که بسته به نیاز و سطح کنترل شما انتخاب می‌شود:

• Standard Integration — استفاده‌ی مستقیم از ChatKit و Agent Builder که ساده‌ترین و پیشنهادی‌ترین روش است. در این حالت، زیرساخت و مقیاس‌پذیری توسط OpenAI مدیریت می‌شود.
• Advanced Integration — اجرای ChatKit بر روی زیرساخت شخصی و اتصال آن به بک‌اند سفارشی از طریق SDK، برای پروژه‌هایی که نیاز به کنترل و شخصی‌سازی کامل دارند.

۱. ساخت ایجنت در Agent Builder

ابتدا یک workflow بساز و شناسه‌ی آن را یادداشت کن.

۲. ایجاد Session در بک‌اند

نمونه با Python + FastAPI:

from fastapi import FastAPI
from openai import OpenAI
import os

app = FastAPI()
openai = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])

@app.post("/api/chatkit/session")
def create_chatkit_session():
    session = openai.chatkit.sessions.create({
        "workflow": {"id": "wf_your_workflow_id"}
    })
    return {"client_secret": session.client_secret}

۳. استفاده در فرانت‌اند (React):

import { ChatKit, useChatKit } from '@openai/chatkit-react';

export function MyChat() {
  const { control } = useChatKit({
    api: {
      async getClientSecret() {
        const res = await fetch('/api/chatkit/session', { method: 'POST' });
        const { client_secret } = await res.json();
        return client_secret;
      },
    },
  });

  return <ChatKit control={control} className="h-[600px] w-[320px]" />;
}

پس از ساخت و استقرار ایجنت، مرحله‌ی بهینه‌سازی اهمیت زیادی دارد تا عملکرد آن در دنیای واقعی دقیق‌تر، سریع‌تر و قابل‌اعتمادتر شود. OpenAI ابزارهایی مانند Evals، Trace Grading و Prompt Optimizer را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار داده تا بتوانند رفتار ایجنت را در شرایط مختلف ارزیابی، ضعف‌ها را شناسایی و به‌صورت خودکار اصلاح کنند. این فرآیند کمک می‌کند ایجنت‌ها به مرور یاد بگیرند چگونه بهتر پاسخ دهند، تصمیمات هوشمندتری بگیرند و تجربه‌ی کاربری روان‌تری ارائه دهند.

ویجت‌های ChatKit

ویجت‌ها عناصر و کامپوننت‌هایی هستند که تجربه‌ی چت در ChatKit را شکل می‌دهند. می‌توان از ویجت‌های آماده استفاده کرد، قالب‌ها را ویرایش نمود یا ویجت‌های اختصاصی خود را طراحی کرد تا ظاهر و رفتار چت کاملاً مطابق نیاز محصول باشد. با استفاده از Widget Builder در ChatKit Studio می‌توان طراحی کارت‌ها، ردیف‌ها و سایر عناصر را به‌سرعت آزمایش و پیش‌نمایش گرفت و پس از نهایی شدن، JSON تولیدشده را در بک‌اند ادغام کرد.

در نهایت، Agent Builder و AgentKit با فراهم‌کردن یک اکوسیستم کامل از ابزارهای ساخت، استقرار و ارزیابی، مسیر توسعه‌ی ایجنت‌های هوشمند را برای برنامه‌نویسان و سازمان‌ها ساده‌تر از همیشه کرده‌اند. ترکیب این دو، امکان طراحی بصری، استقرار سریع و بهینه‌سازی مستمر ایجنت‌ها را فراهم می‌کند تا بتوان از توان مدل‌های زبانی در قالب سیستم‌های واقعی، کاربردی و قابل اعتماد بهره‌برداری کرد.