OpenAI DevDay 2025: Apps SDK, Agent Kit, MCP og hvorfor promptning forbliver afgørende for AI-succes

Forstå udviklingen i AI-udviklerværktøjer

Rejsen fra simple API-endpoints til sofistikerede agentbaserede systemer repræsenterer et grundlæggende skifte i, hvordan kunstig intelligens udrulles og distribueres. Da OpenAI først lancerede deres API, traf virksomheden et bevidst valg om at åbne teknologien for udviklere verden over og anerkendte, at ingen enkelt organisation kunne bringe fordelene ved avanceret AI ud i alle kroge af verden. Denne filosofi har været konstant gennem OpenAI’s udvikling, men metoderne til at opnå denne distribution er blevet stadig mere avancerede. Den oprindelige API-model tillod udviklere at kalde specifikke endpoints og modtage svar, men var grundlæggende reaktiv—udviklerne måtte selv orkestrere hele arbejdsflowet. Dagens landskab er dramatisk anderledes, hvor udviklere forventer værktøjer, der muliggør autonome agenter, problemfri integrationer og rige brugeroplevelser, der føles naturlige på de platforme, hvor de implementeres.

Væksttallene fortæller en overbevisende historie om denne udvikling. OpenAI har nu over 800 millioner ugentlige aktive ChatGPT-brugere, hvilket gør det til et af verdens største websites. Endnu vigtigere for udviklere er, at platformen nu understøtter 4 millioner udviklere, som bygger applikationer—op fra 3 millioner året før. Denne eksplosive vækst afspejler ikke blot øget udbredelse, men et fundamentalt skift i, hvordan udviklere ser på AI—ikke længere som en nyhedsfunktion at tilføje eksisterende produkter, men som en kernekompetence, der kan transformere hele forretningsmodeller. Infrastrukturen, der understøtter dette økosystem, har derfor måttet udvikle sig fra simple API-kald til avancerede orkestreringssystemer, der kan håndtere værktøjsopkald, kontekststyring og sofistikerede brugerinteraktioner.

Hvad er Model Context Protocol, og hvorfor er det vigtigt?

Model Context Protocol repræsenterer et skelsættende øjeblik i udviklingen af AI-infrastruktur. I stedet for at OpenAI udvikler proprietære løsninger til enhver integrationsudfordring, har virksomheden anerkendt, at en åben standard vil gavne hele økosystemet. MCP er i bund og grund en standardiseret måde, hvorpå applikationer kan levere kontekst og værktøjer til store sprogmodeller—en slags universel connector, der fungerer på tværs af forskellige AI-platforme og applikationer. Protokollen blev oprindeligt udviklet af Anthropic, men OpenAI’s beslutning om at omfavne og integrere den demonstrerer et engagement i åbne standarder, der rækker ud over enkelte virksomheders interesser. Dette er især vigtigt, fordi det betyder, at udviklere kan bygge integrationer én gang og udrulle dem på tværs af flere AI-platforme, i stedet for at lave separate implementeringer for hvert system.

Skønheden ved MCP ligger i dens enkelhed og generelle anvendelighed. I stedet for at kræve, at udviklere lærer platformspecifikke integrationsmønstre, giver MCP et ensartet interface, der fungerer, uanset om du forbinder til Claude, ChatGPT eller andre AI-systemer. OpenAI’s integration af MCP i deres Agent SDK i marts 2025 var et afgørende øjeblik, der signalerede, at virksomheden ser denne åbne protokol som den naturlige udvikling for, hvordan AI-systemer skal forbinde til eksterne værktøjer og datakilder. Protokollen håndterer alt fra simple værktøjsdefinitioner til kompleks kontekststyring, så udviklere kan fokusere på at bygge værdifulde integrationer frem for at kæmpe med integrationsmekanik. Ved at have teammedlemmer som Nick Cooper i MCP-styregruppen sikrer OpenAI, at protokollen fortsætter med at udvikle sig på måder, der tjener det bredere udviklerfællesskab, samtidig med at de specifikke behov for forskellige AI-platforme imødekommes.

Apps SDK: Invertering af AI-integrationsmodellen

I årevis fulgte den standardiserede tilgang til integration af AI i applikationer et forudsigeligt mønster: Man havde et website eller en applikation, og et sted i hjørnet var der en AI-drevet chatbot. Apps SDK vender grundlæggende dette forhold på hovedet. Nu bliver ChatGPT det primære interface, og applikationer indlejres i det som rige, interaktive oplevelser. Denne inversion er mere end kosmetisk—den repræsenterer et dybtgående skifte i, hvordan brugere interagerer med AI, og hvordan udviklere tænker distribution. I stedet for at forsøge at trække brugerne til dit website eller din applikation, kan udviklere nu møde brugerne, hvor de allerede er: i ChatGPT, som er blevet et primært sted for millioner, der søger information, assistance og løsninger.

Apps SDK bygger direkte på MCP og giver udviklere mulighed for at skabe applikationer, der føles naturlige i ChatGPT, mens de bevarer fuld kontrol over brugeroplevelsen. Dette er en afgørende forskel fra tidligere pluginsystemer, som blev kritiseret for at begrænse udviklernes kontrol. Med Apps SDK kan virksomheder som Canva skabe oplevelser, der ligner og føles som Canva—med brugerdefinerede UI-komponenter og et brand-konsistent design—samtidig med at de er tilgængelige direkte i ChatGPT. Brugere kan chatte med AI, få anbefalinger og derefter interagere med den indlejrede applikation uden at forlade ChatGPT-interfacet. Denne sømløse integration er mulig, fordi Apps SDK giver udviklere værktøjer til at definere brugerdefinerede UI-komponenter, styre tilstand og skabe oplevelser, der føles som naturlige udvidelser af ChatGPT i stedet for tilføjede funktioner.

Læringen fra tidligere iterationer er tydelig i Apps SDK’s design. Da OpenAI lancerede plugins i marts 2023, gav udviklere feedback om, at de ønskede mere kontrol over, hvordan deres integrationer så ud og fungerede i ChatGPT. Virksomheden lyttede, og Apps SDK er kulminationen på denne feedbackproces. Udviklere kan nu eje hele oplevelsen, fra hvordan deres applikation ser ud til hvordan den fungerer inden for ChatGPT-miljøet. Dette skift fra værktøjsbaseret integration til oplevelsesbaseret integration er især vigtigt for virksomheder, der har investeret massivt i deres brand og brugeroplevelse—de behøver ikke længere gå på kompromis med deres identitet for at nå ChatGPT’s enorme brugerbase.

Agent Kit: Demokratisering af udviklingen af autonome AI

Agent Kit repræsenterer OpenAI’s hidtil mest ambitiøse forsøg på at demokratisere udviklingen af autonome AI-systemer. Præsenteret på DevDay 2025 giver Agent Kit udviklere et komplet værktøjssæt til at bygge agenter, der kan udføre komplekse, flertrinsopgaver med minimal menneskelig indgriben. Værktøjssættet indeholder API’er specielt designet til agentbaserede applikationer, evalueringsværktøjer til at teste agenters adfærd og integration med MCP til forbindelse til eksterne værktøjer og datakilder. Det, der gør Agent Kit særligt betydningsfuldt, er, at det sænker barrieren for at bygge avancerede agenter—udviklere behøver ikke længere være AI-forskere eller have dybtgående ekspertise i promptning for at skabe velfungerende agenter.

Agent Kit indeholder flere kritiske komponenter, der arbejder sammen for at muliggøre agentudvikling. Agents API lader udviklere definere, hvordan agenter skal opføre sig, hvilke værktøjer de har adgang til, og hvordan de skal håndtere forskellige scenarier. Evalueringsmuligheder gør det muligt systematisk at teste agenter—med datasæt og trace grading for at forstå, hvor agenter lykkes, og hvor de fejler. Automatisk promptoptimering hjælper udviklere med at finpudse deres systempromter uden manuelt prøve-og-fejl-arbejde. Tredjepartsintegrationer betyder, at udviklere kan forbinde deres agenter til eksisterende værktøjer og tjenester og skabe workflows, der spænder over flere systemer. Samlet skaber disse komponenter et miljø, hvor udviklere kan fokusere på at definere, hvad de ønsker, at deres agenter skal gøre, frem for at kæmpe med de tekniske detaljer i at få agenter til at fungere.

Agent Kits betydning rækker ud over blot tekniske muligheder. Ved at tilbyde et standardiseret værktøjssæt siger OpenAI basalt set, at det at bygge autonome agenter skal være lige så tilgængeligt som at bygge traditionelle applikationer. Denne demokratisering har stor betydning for, hvordan AI vil blive udrullet på tværs af brancher. Virksomheder, der tidligere skulle ansætte specialiseret AI-personale, kan nu bruge Agent Kit til at bygge agenter, der håndterer kundeservice, dataanalyse, indholdsproduktion og utallige andre opgaver. Værktøjssættet abstraherer meget af kompleksiteten væk, så udviklere kan fokusere på forretningslogik og brugeroplevelse frem for underliggende AI-mekanik.

FlowHunt og fremtiden for AI-workflowautomatisering

I dette skiftende landskab af AI-udviklingsværktøjer og -rammer dukker platforme som FlowHunt op som essentiel infrastruktur for udviklere og teams, der bygger med disse nye muligheder. FlowHunt anerkender, at selvom værktøjer som Apps SDK, Agent Kit og MCP leverer byggeklodserne til AI-applikationer, har udviklere stadig brug for en samlet platform til at orkestrere, overvåge og optimere disse workflows. FlowHunt integrerer med moderne AI-værktøjer og -protokoller og gør det muligt at bygge komplekse AI-workflows uden at skulle administrere flere adskilte systemer. Ved at tilbyde en central platform til workflowstyring kan udviklere fokusere på at skabe værdi frem for at administrere infrastruktur.

Platformens tilgang passer perfekt til filosofien bag Apps SDK og Agent Kit—at give udviklere værktøjer, der abstraherer kompleksitet væk, men bevarer fleksibilitet og kontrol. FlowHunt lader teams definere workflows, der spænder over flere AI-modeller, integrere med eksterne tjenester via MCP og overvåge ydeevnen på tværs af hele AI-applikationsporteføljen. Dette er især værdifuldt, når organisationer skal skalere deres AI-indsats fra enkeltstående use cases til virksomhedsdækkende AI-implementering. FlowHunts integration med disse nye standarder sikrer, at udviklere kan bygge på et solidt fundament og samtidig bevare fleksibiliteten til at tilpasse sig, efterhånden som AI-landskabet udvikler sig.

Hvorfor promptning er vigtigere end nogensinde

Måske den vigtigste indsigt fra DevDay 2025 er erkendelsen af, at promptning—kunsten og videnskaben i at instruere AI-systemer—er blevet vigtigere end nogensinde. Efterhånden som AI-agenter bliver mere autonome og kapable, bestemmer kvaliteten af de promter, der styrer dem, direkte deres effektivitet, pålidelighed og overensstemmelse med brugerens intentioner. Dette repræsenterer et grundlæggende skift i, hvordan udviklere bør tænke om AI-udvikling. I de tidlige dage med store sprogmodeller blev promptning ofte betragtet som en sekundær bekymring, noget man kunne finde ud af via trial-and-error. I dag er promptning en førsteklasses disciplin, der fortjener samme grundighed og opmærksomhed som traditionel softwareudvikling.

Årsagen til, at promptning er blevet så afgørende, ligger i måden, moderne AI-agenter fungerer på. I modsætning til traditionel software, der følger eksplicitte instruktioner kodet i kode, fortolker AI-agenter instruktioner i naturligt sprog og træffer beslutninger ud fra deres forståelse af disse instruktioner. Kvaliteten af denne fortolkning afhænger næsten udelukkende af promptens klarhed, specificitet og fuldstændighed. En veludformet systemprompt kan guide en agent til konsekvent at træffe gode beslutninger, håndtere edge cases elegant og bevare overensstemmelse med brugerens intentioner, selv i nye situationer. Omvendt kan en dårligt udformet prompt føre til uforudsigelig adfærd, hallucinationer og fejl, der er svære at fejlfinde, fordi de opstår fra agentens fortolkning af tvetydige instruktioner.

Effektiv promptning for AI-agenter kræver overvejelse af flere centrale dimensioner. For det første er klarhed altafgørende—systemprompter skal bruge simpelt, direkte sprog og præsentere ideer på det rette abstraktionsniveau for agenten. I stedet for at forsøge at være altomfattende, fokuserer effektive promter på de vigtigste begrænsninger og adfærd. For det andet betyder kontekst enormt meget. Agenter skal forstå ikke kun, hvad de skal gøre, men hvorfor de skal gøre det og hvilke begrænsninger, de skal arbejde indenfor. For det tredje er eksempler uvurderlige. Ved at give konkrete eksempler på ønsket adfærd hjælper man agenter med at forstå mønstre og anvende dem på nye situationer. Endelig er iterativ forfining essentiel. Selv veludformede promter kan forbedres gennem systematisk test og evaluering, med værktøjer som dem, der findes i Agent Kit, så man kan forstå, hvor agenter lykkes, og hvor de fejler.

Promptningens betydning rækker ud over blot teknisk korrekthed. Systemprompter er også den mekanisme, hvorigennem udviklere kan indkode etiske retningslinjer, sikkerhedsbegrænsninger og værdier i AI-agenter. Ved omhyggeligt at udforme promter kan udviklere definere processer, der sikrer, at AI bruges gennemtænkt og ansvarligt, frem for blot at optimere for smalle målinger, der kan føre til utilsigtede konsekvenser. Dette gør promptning ikke kun til en teknisk færdighed, men et vigtigt ansvar for alle, der bygger AI-systemer. Efterhånden som AI-agenter bliver mere autonome og kapable, bliver de promter, der styrer dem, stadig vigtigere for at sikre, at AI-systemer opfører sig på måder, der er gavnlige og i tråd med menneskelige værdier.

Opbygning af effektive AI-agenter: Praktiske indsigter

De praktiske konsekvenser af disse udviklinger er betydelige for udviklere på alle niveauer. At bygge effektive AI-agenter kræver en systematisk tilgang, der kombinerer teknisk forståelse med omhyggelig opmærksomhed på promptning og evaluering. Første skridt er klart at definere, hvad du vil have, at din agent skal gøre. Det kan virke indlysende, men mange udviklere kaster sig ud i implementeringen uden at tænke agentens mål, begrænsninger og succeskriterier ordentligt igennem. At tage sig tid til at skrive klare specifikationer for agentens adfærd gør alt efterfølgende lettere. Hvilke beslutninger skal agenten tage? Hvilke værktøjer skal den have adgang til? Hvad skal den gøre, hvis den møder tvetydige situationer? Disse spørgsmål skal besvares, før du skriver en eneste linje kode.

Når du har klare specifikationer, er næste skridt at udarbejde din systemprompt. Her bliver kunsten at skrive promter afgørende. Din systemprompt skal klart kommunikere agentens rolle, dens mål og de begrænsninger, den skal arbejde indenfor. Den skal give eksempler på ønsket adfærd og forklare, hvordan agenten skal håndtere edge cases. I stedet for at forsøge at dække alle tænkelige scenarier, så fokusér på de vigtigste adfærdsmønstre og lad agentens træning klare resten. Mange udviklere begår den fejl at skrive alt for lange, komplicerede promter, der forsøger at dække alt. I praksis fungerer kortere, mere fokuserede promter ofte bedre, fordi de er nemmere for agenten at forstå og anvende konsekvent.

Tredje skridt er systematisk evaluering. Agent Kit tilbyder værktøjer til dette, men princippet gælder uanset hvilke værktøjer, du bruger. Du bør teste din agent mod en række forskellige scenarier, både typiske og edge cases. Brug datasæt til systematisk at evaluere ydeevne, og brug trace grading til at forstå, hvor agenten lykkes, og hvor den fejler. Denne evalueringsproces er ikke en engangsaktivitet—den bør være løbende, mens du forfiner din agent og i takt med, at verden ændrer sig. Ved at betragte evaluering som et kerneområde kan du opdage problemer tidligt og løbende forbedre agentens ydeevne. Denne iterative tilgang til agentudvikling adskiller sig fundamentalt fra traditionel softwareudvikling, hvor man ofte skriver kode én gang og derefter vedligeholder den. Med AI-agenter er løbende forfining baseret på evaluering afgørende for at opretholde kvaliteten.

Udviklerøkosystemet i stor skala

Væksten til 4 millioner udviklere repræsenterer et grundlæggende skift i, hvordan AI implementeres. Dette er ikke længere et nichefællesskab af AI-forskere og tidlige brugere—det er et mainstream udviklerøkosystem, der spænder over alle industrier og geografier. Denne skala bringer både muligheder og udfordringer. På mulighedssiden betyder det store udviklerfællesskab, at best practices deles, værktøjer udvikles til at løse fælles problemer, og økosystemet bliver stadig mere avanceret. På udfordringssiden betyder denne skala, at kvalitetskravene til udviklerværktøjer er steget markant. Udviklere forventer værktøjer, der er nemme at bruge, veldokumenterede og pålidelige i stor skala.

Apps SDK og Agent Kit er designet med denne skala for øje. De tilbyder abstraktioner, der gør det nemt for udviklere at bygge avancerede applikationer uden at skulle forstå al underliggende kompleksitet. Samtidig giver de nok fleksibilitet til, at erfarne udviklere kan tilpasse adfærd og optimere til deres specifikke brugsscenarier. Denne balance mellem enkelhed og fleksibilitet er afgørende for værktøjer, der skal betjene et mangfoldigt udviklerfællesskab. Anvendelsen af MCP som en åben standard er også vigtig for skalaen—det betyder, at udviklere kan bygge integrationer, der fungerer på tværs af flere platforme, i stedet for at være låst til én leverandørs økosystem.

Konsekvenserne af denne skala rækker ud over blot tekniske overvejelser. Med 4 millioner udviklere på OpenAI’s platform har virksomheden et ansvar for at sikre, at disse udviklere har de værktøjer, den dokumentation og den support, de har brug for for at få succes. Derfor omfattede DevDay 2025 ikke kun tekniske annonceringer, men også fokus på udvikleroplevelsen. Podcast-studiet på arrangementet, arkadespillene og kunstinstallationerne var alle designet til at skabe et engagerende miljø, hvor udviklere kunne lære, netværke og føle sig værdsat. Disse kan virke som små detaljer, men de afspejler en erkendelse af, at udvikleroplevelse er lige så vigtig som tekniske muligheder for at opbygge et blomstrende økosystem.

Inversionen af AI-integration: Fra chatbot til platform

En af de mest betydningsfulde indsigter fra DevDay 2025 er erkendelsen af, at forholdet mellem applikationer og AI grundlæggende er vendt på hovedet. I årevis var modellen: du har en applikation, og du tilføjer en chatbot til den. Nu er modellen: du har ChatGPT, og du indlejrer applikationer i den. Denne inversion har store konsekvenser for, hvordan udviklere bør tænke på at bygge AI-drevne produkter. I stedet for at prøve at trække brugerne til din applikation, kan du nu møde brugerne, hvor de allerede er. ChatGPT er blevet et primært sted for millioner, og Apps SDK gør det muligt at skabe rige, interaktive oplevelser direkte i platformen.

Denne inversion er muliggjort af kombinationen af Apps SDK og MCP. Apps SDK giver mekanismen til at skabe rige oplevelser i ChatGPT, mens MCP leverer den standardiserede måde at forbinde disse oplevelser til eksterne værktøjer og data. Sammen skaber de et miljø, hvor udviklere kan bygge applikationer, der føles naturlige i ChatGPT, mens de bevarer fuld kontrol over brugeroplevelsen. Dette er fundamentalt anderledes end tidligere tilgange, hvor integrationer føltes som tilføjelser til ChatGPT i stedet for at være integreret i det. Canva-eksemplet fra keynoten illustrerer dette perfekt—brugere kan chatte med ChatGPT om designidéer og derefter interagere med Canva direkte i ChatGPT-interfacet, alt sammen uden at forlade platformen.

Konsekvenserne af denne inversion rækker ind i, hvordan udviklere bør tænke på distribution og brugeranskaffelse. Traditionelt krævede det markedsføring, SEO og andre anskaffelsesstrategier at få brugere til din applikation. Med Apps SDK bliver distribution et spørgsmål om at bygge en god oplevelse, som brugerne ønsker at bruge. Hvis din applikation skaber værdi i ChatGPT, vil brugerne opdage og bruge den. Det eliminerer ikke behovet for markedsføring, men ændrer karakteren af udfordringen. I stedet for at prøve at drive trafik til dit website, handler det om at bygge en oplevelse, brugerne vil bruge i ChatGPT. Dette er en mere direkte vej til brugerne, men det betyder også, at kvaliteten af din oplevelse bliver endnu mere afgørende.

Evaluering og optimering af AI-agenter

Efterhånden som udviklere bygger mere avancerede agenter, bliver evnen til at evaluere og optimere dem stadig vigtigere. Agent Kit indeholder flere værktøjer til dette formål, men principperne gælder uanset, hvilke værktøjer du bruger. Evaluering skal være systematisk, løbende og fokuseret på de målepunkter, der betyder noget for din brugssituation. I stedet for blot at måle nøjagtighed bør du måle ting som brugertilfredshed, opgavefuldførelsesrate og kvaliteten af agentens ræsonnement. Forskellige applikationer vil have forskellige succesmålinger, så det er vigtigt nøje at overveje, hvad du egentlig forsøger at optimere for.

En af de mest værdifulde funktioner i Agent Kit er automatisk promptoptimering. Dette værktøj bruger systematisk evaluering til at foreslå forbedringer til din systemprompt, så du kan finpudse din agents adfærd uden manuelt prøve-og-fejl-arbejde. Dette er særligt værdifuldt, fordi promptoptimering kan være kedeligt og tidskrævende, hvis det gøres manuelt. Ved at automatisere denne proces kan Agent Kit lade udviklere fokusere på mere overordnede mål, mens værktøjet håndterer detaljerne i promptforfining. Det er dog vigtigt at huske, at automatisk optimering er et værktøj til at assistere menneskelig vurdering, ikke en erstatning for den. Udviklere bør stadig forstå, hvad deres agenter gør og hvorfor, selvom de bruger automatiske værktøjer til at optimere ydeevnen.

Evalueringsprocessen bør også inkludere test for edge cases og fejlscenarier. Hvad sker der, når din agent møder en situation, den ikke er trænet til? Hvordan håndterer den tvetydige forespørgsler? Hvad gør den, når den ikke har nok information til at træffe en beslutning? Ved systematisk at teste disse scenarier kan du identificere problemer, før de påvirker brugerne. Dette er især vigtigt for agenter, der skal implementeres i produktionsmiljøer, hvor fejl kan få reelle konsekvenser. Trace grading-funktionen i Agent Kit er værdifuld til dette formål—den lader dig undersøge præcis, hvad din agent gjorde i specifikke scenarier, og forstå, hvorfor den traf de beslutninger, den gjorde.

Fremtiden for AI-udviklingsinfrastruktur

Fremadrettet er kursen klar: AI-udviklingsinfrastruktur vil fortsætte med at blive mere sofistikeret, mere tilgængelig og mere standardiseret. Anvendelsen af MCP som åben standard signalerer, at branchen bevæger sig mod interoperabilitet og væk fra leverandørlåsning. Det er godt for udviklere, fordi det betyder, at de kan bygge på et solidt fundament uden at frygte, at deres investeringer bliver forældede, hvis en leverandør ændrer retning. Apps SDK og Agent Kit repræsenterer den nuværende state of the art i at gøre AI-udvikling tilgængelig for mainstream-udviklere, men de er ikke endestationen. I takt med, at økosystemet modnes, kan vi forvente endnu mere avancerede værktøjer, der gør det nemmere at bygge, udrulle og skalere AI-applikationer.

Et område, der sandsynligvis vil se betydelig udvikling, er værktøjer omkring promptning og evaluering. Efterhånden som flere udviklere bygger agenter, vil behovet for bedre værktøjer til at håndtere promter, teste agenter og optimere ydeevne blive stadig mere presserende. Vi ser allerede begyndelsen på dette med funktioner som automatisk promptoptimering i Agent Kit, men det er kun begyndelsen. I fremtiden kan vi forvente mere avancerede værktøjer, der hjælper udviklere med at forstå agentadfærd, identificere problemer og optimere ydeevne. Disse værktøjer vil sandsynligvis selv inkorporere maskinlæring, hvor de bruger data fra millioner af agenter til at foreslå forbedringer og identificere best practices.

Et andet udviklingsområde vil være omkring sikkerhed og alignment. Efterhånden som AI-agenter bliver mere autonome og kapable, bliver det stadig vigtigere at sikre, at de opfører sig på måder, der er sikre og i tråd med menneskelige værdier. Det vil sandsynligvis drive udviklingen af bedre værktøjer til at specificere restriktioner, teste for utilsigtet adfærd og overvåge agenter i produktion. Fokus på promptning som en mekanisme til at indkode værdier og begrænsninger er et skridt i denne retning, men mere avancerede tilgange vil sandsynligvis opstå, efterhånden som feltet modnes. Dette er et område, hvor udviklere har et ansvar for nøje at overveje implikationerne af de systemer, de bygger, og bruge de tilgængelige værktøjer til at sikre, at deres agenter opfører sig ansvarligt.

Praktiske skridt for udviklere, der vil i gang

For udviklere, der ønsker at udnytte disse nye værktøjer og muligheder, er der flere praktiske skridt til at komme i gang. For det første, sæt dig ind i dokumentationen for Apps SDK og Agent Kit. Disse værktøjer er designet til at være tilgængelige, men kræver lidt læring. Sæt tid af til at forstå kernekoncepterne, gennemgå vejledningerne og byg en simpel applikation for hands-on erfaring. For det andet, tænk nøje over, hvad du vil bygge. I stedet for at forsøge at bygge den mest avancerede agent muligt, start med et klart, veldefineret use case. Det gør det nemmere at evaluere, om din agent fungerer korrekt, og at iterere forbedringer.

For det tredje, investér tid i at udforme din systemprompt. Her bliver promptkunsten kritisk. Skriv en klar, fokuseret prompt, der kommunikerer din agents rolle og mål. Test den mod forskellige scenarier, og forfin den baseret på resultaterne. Prøv ikke at gøre din prompt perfekt i første forsøg—betragt det som en iterativ proces, hvor du løbende forbedrer baseret på evaluering. For det fjerde, brug evalueringsværktøjerne i Agent Kit til systematisk at teste din agent. Opret datasæt, der dækker typiske scenarier og edge cases, og brug trace grading til at forstå, hvor din agent lykkes, og hvor den fejler. Denne evalueringsproces er essentiel for at bygge agenter, der fungerer pålideligt i produktion.

Endelig, deltag i udviklerfællesskabet. Der er nu millioner af udviklere, der bygger med disse værktøjer, og mange af dem deler deres erfaringer, best practices og løsninger på fælles problemer. Deltag i fora, læs blogindlæg og lær af andres erfaringer. AI-udviklerfællesskabet er stadig relativt ungt, og der sker meget læring i realtid. Ved at engagere dig i dette fællesskab kan du accelerere din egen læring og bidrage til den kollektive viden, der hjælper hele økosystemet med at modne.

Konklusion

OpenAI’s DevDay 2025-annonceringer repræsenterer en vigtig milepæl i udviklingen af AI-udviklingsinfrastruktur. Apps SDK, Agent Kit og indførelsen af MCP skaber tilsammen et miljø, hvor udviklere kan bygge avancerede AI-applikationer uden at være AI-forskere eller have dyb ekspertise i maskinlæring. Inversionen af AI-integrationsmodellen—fra chatbot-i-applikation til applikation-i-ChatGPT—åbner nye muligheder for, hvordan AI kan distribueres og tilgås. Mest af alt afspejler erkendelsen af, at promptning er vigtigere end nogensinde, et grundlæggende skift i, hvordan udviklere bør tilgå AI-udvikling. Efterhånden som AI-agenter bliver mere autonome og kapable, bliver kvaliteten af de promter, der styrer dem, det primære redskab til at sikre, at de opfører sig effektivt og ansvarligt. For udviklere i dette felt skaber kombinationen af kraftfulde værktøjer, klare standarder og et blomstrende fællesskab en hidtil uset mulighed for at bygge værdifulde AI-applikationer, der når millioner af brugere.