Auf dem OpenAI DevDay 2025 in San Francisco stellten CEO Sam Altman und das Führungsteam eine weitreichende Vision vor: OpenAI soll nicht mehr nur als Modellanbieter fungieren, sondern zu einer Full-Stack-Agentenplattform werden. Das Thema war klar – weg von „Frag mich alles“ hin zu „Bitte mich, alles für dich zu tun“. In diesem Zusammenhang stellten sie AgentKit vor, aktualisierten Codex, erweiterten das Apps SDK in ChatGPT und kündigten eine wegweisende Partnerschaft zwischen AMD und OpenAI im Bereich Computing an.
Im Folgenden analysieren wir, was angekündigt wurde, warum es wichtig ist und wie Entwickler, Unternehmen und das gesamte KI-Ökosystem auf diesen Wandel reagieren sollten.
Bildquelle: Dev Day 2025
Wichtige Höhepunkte des DevDay 2025
Die offizielle DevDay-Übersicht von OpenAI bietet eine Zusammenfassung der wichtigsten Neuvorstellungen: Apps innerhalb von ChatGPT, AgentKit, Sora 2, Codex-Updates und neue Modellversionen. Insbesondere die Einführung von AgentKit markiert einen Wendepunkt für die Entwicklung produktionsreifer autonomer Agenten.
Einige Anker:
- AgentKit: ein einheitliches Toolkit zum Entwerfen, Bereitstellen und Optimieren von Agenten
- Agent Builder: Drag-and-Drop-Workflow-Canvas mit Versionierung und Schutzvorrichtungen
- ChatKit: einbettbare Chat-Benutzeroberfläche für Agenten-Erfahrungen
- Connector Registry: zentraler Integrationshub für Datenquellen und Tool-Zugriff
- Bewertungstools und Unterstützung für die Feinabstimmung der Verstärkung
- Ein Apps SDK, mit dem Apps von Drittanbietern innerhalb von ChatGPT ausgeführt werden können
- Updates für Codex, Slack-Integration, Unternehmenskontrollen
- Eine neue Hardware-/Rechenpartnerschaft mit AMD zur Skalierung der KI-Infrastruktur
Geeky Gadgets berichtete auch darüber, wie AgentKit in den Modellstapel von OpenAI integriert ist und visuelle Tools für die Erstellung von Agenten bietet.
Die Veranstaltung DevDay 2025 wurde als der Moment dargestellt, in dem sich ChatGPT zu einer AI-first-Betriebsebene entwickelt und nicht mehr nur ein Chatbot ist.
AgentKit: Das Agent-Entwicklungsframework der nächsten Generation
Was ist AgentKit?
Aus dem Blog von OpenAI „Introducing AgentKit“:
„Wir bringen AgentKit auf den Markt, ein komplettes Toolset für Entwickler und Unternehmen zum Erstellen, Bereitstellen und Optimieren von Agenten.“
AgentKit soll die Reibungsverluste bei der Erstellung von Multi-Tool- und Multi-Step-KI-Agenten beseitigen – ein Prozess, der bisher das Zusammenfügen von Orchestrierung, Konnektoren, Prompt-Tuning, Benutzeroberfläche und Evaluierungspipelines erforderte.
Kernkomponenten und Funktionen
Agent Builder
Eine visuelle Arbeitsfläche, auf der Entwickler Agent-Workflows aus Knoten (Tool-Aufrufe, Logik, Schutzvorrichtungen, Entscheidungspunkte) zusammenstellen können. Sie können eine Vorschau der Ausführungen anzeigen, Workflows versionieren und die Bewertungslogik instrumentieren.
ChatKit
Ein UI-Toolkit, mit dem Sie chatgesteuerte Agent-Erlebnisse in Ihr Web- oder App-Frontend einbetten können, sodass Benutzer nahtlos mit Agenten interagieren können.
Connector Registry
Ein zentrales Admin-Panel zur Verwaltung von Daten-/Tool-Verbindungen (z. B. Dropbox, Google Drive, interne APIs). Trägt dazu bei, einen konsistenten Tool-Zugriff für alle Ihre Agenten sicherzustellen.
Evaluation & Feinabstimmung
Integrierte Unterstützung für Datensätze, Trace-Bewertung, Prompt-Optimierung und Feinabstimmung der Verstärkung, um die Leistung von Agenten zu messen und zu verbessern.
Laut einem Medium-Leitfaden positioniert sich AgentKit als Vereinheitlichung früherer OpenAI-Experimente (Operator, Deep Research) zu einem strukturierteren und sichereren System.
Anwendungsbeispiel aus der Praxis
OpenAI zeigte eine von Ramp erstellte Demo, in der AgentKit zur Automatisierung eines Beschaffungsworkflows eingesetzt wurde:
- Ein Benutzer gibt eine Anfrage in natürlicher Sprache ein: „Ich benötige fünf weitere ChatGPT-Business-Lizenzen.“
- Der Agent verarbeitet die Anfrage, wendet interne Richtlinienlogik an, ruft Lieferantendaten ab und stellt eine virtuelle Kreditkarte bereit – ein Prozess, der früher Wochen dauerte, wurde auf wenige Minuten verkürzt.
- Ramp gab an, dass der Weg von einer leeren Leinwand zu einem funktionierenden Agenten „in nur wenigen Stunden“ zurückgelegt werden konnte, wodurch die Iterationszyklen um ~70 % reduziert wurden.
Diese Demo verdeutlicht das Ziel von OpenAI: Agenten, die umfassende Entscheidungen treffen und nicht nur oberflächliche Antworten geben.
AgentKit im Vergleich zu früheren SDKs und Agent-Tools
Vor AgentKit bot OpenAI eine Responses API und ein Agents SDK (veröffentlicht im März 2025) an. AgentKit baut darauf auf und ergänzt diese um visuelle Orchestrierung, Guardrail-Unterstützung, Evaluierungstools und Integrationsinfrastruktur.
In Bewertungen wurden einige Vergleiche mit No-Code-Plattformen (wie n8n) angestellt, wobei festgestellt wurde, dass AgentKit enger mit dem Ökosystem und den Tools von OpenAI verbunden ist.
Apps SDK & Einbindung im ChatGPT
Eine der öffentlichen Ankündigungen von DevDay konzentrierte sich auf die Umwandlung von ChatGPT in eine App-Plattform. Mit dem neuen Apps SDK können Entwickler Apps erstellen, die innerhalb von ChatGPT ausgeführt werden – komplett mit interaktiven Benutzeroberflächen, Vollbildansichten und Integration in Chat-Abläufe.
In Demos arbeiteten Partner wie Canva, Zillow und Coursera innerhalb von ChatGPT. Benutzer konnten mit diesen Apps interagieren, ohne den Kontext zu wechseln.
Sam Altman bezeichnete diesen Schritt als eine Verlagerung hin zu „Systemen, die man bitten kann, alles für einen zu tun”. Die Vision: ChatGPT wird zu einer Plattform, auf der Benutzeroberfläche und Modell verschmelzen, und nicht nur zu einem Gesprächswrapper.
Das Apps SDK befindet sich zwar noch in der Vorschauphase, ist jedoch ein wichtiger Schritt zur Neugestaltung der Softwarenutzung: Anstatt zwischen Apps hin und her zu springen, wird die Intelligenz in Ihre Chat-Sitzung integriert.
Der AMD-Deal: Treibstoff für die Rechenmaschine
Eine wichtige Grundlage für all diese Software-Ambitionen ist die Infrastruktur. Auf dem DevDay gab OpenAI eine wichtige Partnerschaft mit AMD im Bereich Computing bekannt.
Der Vertrag sieht Berichten zufolge den Einsatz von Hunderttausenden KI-Chips vor, was einer Rechenleistung von mehreren Gigawatt entspricht, beginnend in der zweiten Hälfte des Jahres 2026. Er enthält auch eine Option für OpenAI, Anteile an AMD zu erwerben.
Dieser Schritt soll die Versorgung sichern, die Abhängigkeit verringern und die Hardware-Präsenz von OpenAI ausbauen – ein kritischer Engpass bei der Einführung von KI. Altman verwies wiederholt auf die Verfügbarkeit von Rechenleistung als limitierenden Faktor für die Skalierung von Diensten.
Der Vertrag mit AMD ist strategisch wichtig: Er gibt OpenAI mehr Kontrolle über die Infrastruktur, bindet das Unternehmen an einen großen Chiphersteller und signalisiert ein ernsthaftes Kapitalengagement für die Infrastruktur.
OpenAI-Agenten, Plattformstrategie und zukünftige Ausrichtung
Agentische KI: Das neue Paradigma
Der DevDay 2025 läutet ein, was viele im KI-Bereich bereits als „agentische KI” bezeichnen – Modelle, die autonom agieren, Tools verknüpfen und Aufgaben über einen längeren Zeitraum hinweg verwalten.
Mit AgentKit setzt OpenAI dieses Konzept für Entwickler in die Realität um: Sie fragen nicht nur Modelle ab, sondern setzen sie als intelligente Akteure in Ihren Workflows ein.
Plattform vs. Modellanbieter
Der Wandel bei OpenAI ist deutlich: Es gibt weniger Ankündigungen zur Veröffentlichung einer neuen GPT-5-Version (obwohl dies auch geschehen ist) und mehr Fokus auf Tools auf Plattformebene – Agentenorchestrierung, SDKs, UI-Einbettung, Wachstum des Ökosystems.
Die Idee ist, nicht nur ein Modellanbieter zu sein, sondern die Grundlage, auf der intelligente Apps und Agenten aufgebaut werden.
Auswirkungen für Entwickler und Unternehmen
- Reduzierte Reibung: Die visuellen Tools von AgentKit können den Zeitaufwand und die Komplexität bei der Erstellung von Agenten erheblich reduzieren.
- Vertriebskanal: Apps innerhalb von ChatGPT erreichen direkt Hunderte Millionen von Nutzern.
- Ecosystem Lock-in: Die tiefe Integration mit den Tools von OpenAI begünstigt diejenigen, die sich für die Plattform engagieren.
- Notwendigkeit von Sicherheit und Schutzvorkehrungen: Mehr Autonomie bedeutet mehr Risiko; eingebettete Schutzvorkehrungen werden wichtig sein.
- Hardware und Kostendruck: Da Agenten über verschiedene Dienste hinweg laufen, werden Rechenkosten und Effizienz zu entscheidenden Einschränkungen.
Preise, Dokumentation und Verfügbarkeit
Preise & Zugang
Die Ankündigungsseite von OpenAI zu AgentKit enthält eine Übersicht über die Produktfunktionen sowie einen Abschnitt zu „Preisen und Verfügbarkeit“.
Zum Start steht AgentKit Entwicklern und Unternehmen im Rahmen eines Preview- oder Gated-Access-Modells zur Verfügung. Die genauen Preisstufen und Lizenzbedingungen wurden noch nicht umfassend bekannt gegeben.
Dokumentation und Onboarding
Die DevDay-Microsite von OpenAI enthält direkte Links zur Dokumentation für AgentKit, das Apps SDK und andere neue Funktionen.
Frühe Anleitungen (wie eine Schritt-für-Schritt-Anleitung auf Medium) zeigen bereits, wie man Agenten erstellt, Benutzeroberflächen einbettet und Tools verbindet.
Es ist zu erwarten, dass die Dokumentation, Beispielvorlagen und Community-Ressourcen nach der Einführung rasch erweitert werden.
Herausforderungen und Risiken, die es zu beachten gilt
Sicherheitsvorkehrungen und Sicherheit
AgentKit ermöglicht leistungsstarkes Agentenverhalten. Es ist von größter Bedeutung, dass Agenten sich sicher verhalten, Halluzinationen oder Missbrauch vermeiden und den Absichten der Benutzer entsprechen.
Komplexität der Orchestrierung
Obwohl visuelle Tools hilfreich sind, bleibt die Koordination von Multi-Agenten-Workflows, Fehlerbehebung und Fallback-Logik weiterhin eine Herausforderung.
Kosten und Skalierbarkeit
Der kontinuierliche Betrieb von Agenten, externe API-Aufrufe und die Verkettung von Modellen können kostspielig werden – effiziente Orchestrierungs- und Caching-Strategien sind daher von Bedeutung.
Plattformabhängigkeit
Eine tiefe Integration in den Stack von OpenAI kann die Portabilität zu anderen Modellanbietern oder Multi-Cloud-Architekturen einschränken.
Wettbewerbsdruck
Andere Plattformen (Anthropic, Google, Meta) entwickeln ebenfalls Agent-Frameworks. Interoperabilität, Standards und offene Spezifikationen könnten zu umkämpften Bereichen werden.
Regulierung und Kontrolle
Da Agenten immer autonomer werden, sind Überwachungs-, Prüf- und Compliance-Funktionen für die Einführung in Unternehmen von entscheidender Bedeutung.
Was Sie jetzt tun sollten
Wenn Sie als Entwickler, Start-up oder Unternehmen diese Veränderung evaluieren, finden Sie hier einen kurzen Aktionsplan:
- Erhalten Sie frühzeitig Zugriff auf die AgentKit-Vorschau und das Apps SDK, um damit zu experimentieren.
- Entwickeln Sie einfache Agenten-Prototypen (z. B. für den Kundensupport oder die Aufgabenautomatisierung), um Workflows zu validieren.
- Überwachen Sie die Kostenkennzahlen und beobachten Sie, welche Agenten-Designs effizient und welche ineffizient sind.
- Integrieren Sie frühzeitig Sicherheitsmechanismen (Sicherheitsvorkehrungen, Ablehnungslogik, Fallback-Pfade).
- Planen Sie Flexibilität für mehrere Modelle ein – überlegen Sie, ob Sie in Zukunft möglicherweise Nicht-OpenAI-Modelle verwenden möchten.
- Beobachten Sie AMD und überlegen Sie sich eine Strategie – Entscheidungen, die Sie jetzt treffen, werden später die Kompromisse bei der Infrastruktur beeinflussen.
Zusammenfassung
Der OpenAI DevDay 2025 markierte einen strategischen Wendepunkt. Das Unternehmen gibt sich nicht mehr damit zufrieden, nur leistungsstarke Modelle voranzutreiben – es möchte die Umgebung, die Tools, die Vertriebskanäle und die Recheninfrastruktur aufbauen, die es diesen Modellen ermöglichen, als agentenbasierte Software in alltäglichen Systemen zu funktionieren.
AgentKit ist das Flaggschiff dieses Wandels: ein einheitliches Agent-Framework mit visuellem Builder, eingebetteter Benutzeroberfläche, Konnektoren, Evaluierung und Lebenszyklus-Support. In Verbindung mit dem Apps SDK für ChatGPT eröffnet es Entwicklern neue Möglichkeiten, Intelligenz in Apps und Interaktionen einzubetten. Und der AMD-Computing-Deal unterstreicht, dass Software-Ambitionen mit Hardware-Skalierbarkeit einhergehen müssen.
Der Schritt hin zu einer „KI, die handelt und nicht nur antwortet” birgt immense Chancen – und Risiken. Wie gut OpenAI die Balance zwischen Leistungsfähigkeit, Sicherheit, Kosten und Flexibilität findet, wird darüber entscheiden, ob dieser Wandel erfolgreich ist oder bestehende Paradigmen belastet. Für diejenigen, die derzeit an KI arbeiten, ist der DevDay 2025 nicht nur eine Reihe von Ankündigungen – er ist ein Aufruf, neu darüber nachzudenken, wie wir die nächste Generation intelligenter Software entwickeln.
