OpenAI DevDay 2025: Apps SDK, Agent Kit, MCP und warum Prompting für den KI-Erfolg wichtiger denn je ist

Die Entwicklung von KI-Entwicklungstools verstehen

Die Reise von einfachen API-Endpunkten hin zu hochentwickelten Agenten-Systemen stellt einen grundlegenden Wandel darin dar, wie künstliche Intelligenz bereitgestellt und verteilt wird. Als OpenAI seine API erstmals veröffentlichte, entschied sich das Unternehmen bewusst, seine Technologie für Entwickler weltweit zu öffnen – in dem Wissen, dass kein einzelnes Unternehmen den Nutzen fortschrittlicher KI allein auf die ganze Welt bringen kann. Diese Philosophie ist bis heute konstant geblieben, doch die Mechanismen zur Umsetzung dieser Verbreitung sind immer ausgereifter geworden. Das ursprüngliche API-Modell erlaubte es Entwicklern, gezielte Endpunkte aufzurufen und Antworten zu erhalten, war jedoch grundsätzlich reaktiv – die gesamte Orchestrierung lag beim Entwickler. Heute sieht die Landschaft ganz anders aus: Entwickler erwarten Tools, die autonome Agenten, nahtlose Integrationen und reichhaltige Nutzererlebnisse ermöglichen, die sich nativ in die Plattformen einfügen, auf denen sie bereitgestellt werden.

Die Wachstumszahlen erzählen eine eindrucksvolle Geschichte dieses Wandels. OpenAI zählt inzwischen über 800 Millionen wöchentliche ChatGPT-Nutzer, was es zu einer der größten Websites weltweit macht. Noch wichtiger für Entwickler: Die Plattform unterstützt jetzt 4 Millionen Entwickler beim Bau von Anwendungen, gegenüber 3 Millionen im Vorjahr. Dieses explosive Wachstum spiegelt nicht nur die gestiegene Akzeptanz wider, sondern einen fundamentalen Wandel in der Wahrnehmung von KI – nicht mehr als Zusatzfunktion für bestehende Produkte, sondern als Kernfähigkeit, die ganze Geschäftsmodelle transformieren kann. Die Infrastruktur, die dieses Ökosystem trägt, musste sich entsprechend weiterentwickeln: von einfachen API-Aufrufen hin zu komplexen Orchestrierungssystemen, die Tool-Calls, Kontextmanagement und anspruchsvolle Nutzerinteraktionen ermöglichen.

Was ist das Model Context Protocol und warum ist es wichtig?

Das Model Context Protocol stellt einen Wendepunkt in der Entwicklung von KI-Infrastruktur dar. Anstatt für jede Integrationsherausforderung proprietäre Lösungen zu entwickeln, erkannte OpenAI, dass ein offener Standard der gesamten Branche zugutekommt. MCP ist im Wesentlichen eine standardisierte Methode, mit der Anwendungen Kontext und Tools an große Sprachmodelle liefern – es fungiert wie ein universeller Konnektor, der plattformübergreifend funktioniert. Ursprünglich von Anthropic entwickelt, demonstriert OpenAIs Übernahme und Integration von MCP das Bekenntnis zu offenen Standards, das über Einzelinteressen hinausgeht. Das ist besonders bedeutsam, weil Entwickler Integrationen einmalig bauen und auf mehreren KI-Plattformen einsetzen können, statt für jedes System eigene Lösungen zu schreiben.

Die Stärke von MCP liegt in seiner Einfachheit und Allgemeingültigkeit. Statt dass Entwickler plattformspezifische Integrationsmuster lernen müssen, bietet MCP eine konsistente Schnittstelle – egal ob die Verbindung zu Claude, ChatGPT oder anderen KI-Systemen erfolgt. Die Integration von MCP in das Agent SDK im März 2025 war ein Wendepunkt: Sie zeigt, dass OpenAI dieses offene Protokoll als natürliche Weiterentwicklung für die Verbindung von KI-Systemen mit externen Tools und Datenquellen sieht. Das Protokoll regelt alles vom einfachen Tool-Definition bis hin zum komplexen Kontextmanagement, sodass Entwickler sich auf wertschöpfende Integrationen konzentrieren können, statt sich mit technischen Details der Integration zu beschäftigen. Mit Teammitgliedern wie Nick Cooper im MCP Steering Committee stellt OpenAI sicher, dass das Protokoll sich im Sinne der Entwickler-Community weiterentwickelt und gleichzeitig die Anforderungen verschiedener KI-Plattformen erfüllt.

Das Apps SDK: Das Modell der KI-Integration auf den Kopf gestellt

Jahrelang folgte die Integration von KI in Anwendungen einem vertrauten Muster: Man hatte eine Webseite oder App, irgendwo war ein von KI betriebener Chatbot eingebunden. Das Apps SDK kehrt dieses Verhältnis grundlegend um. Jetzt wird ChatGPT zur primären Schnittstelle und Anwendungen werden als reichhaltige, interaktive Erlebnisse darin eingebettet. Diese Umkehr ist mehr als kosmetisch – sie stellt eine grundlegende Veränderung darin dar, wie Nutzer mit KI interagieren und wie Entwickler über Distribution nachdenken. Statt zu versuchen, Nutzer auf die eigene Webseite oder App zu lotsen, können Entwickler nun die Nutzer dort abholen, wo sie bereits sind: in ChatGPT, das für Millionen von Menschen zur ersten Anlaufstelle für Informationen, Hilfe und Lösungen geworden ist.

Das Apps SDK baut direkt auf MCP auf und ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die sich in ChatGPT nativ anfühlen und dabei die volle Kontrolle über das Nutzererlebnis behalten. Das ist ein entscheidender Unterschied zu früheren Plugin-Systemen, die dafür kritisiert wurden, die Kontrolle der Entwickler einzuschränken. Mit dem Apps SDK können Unternehmen wie Canva Erlebnisse schaffen, die wie Canva aussehen und sich anfühlen – inklusive eigener UI-Komponenten und markenkonsistentem Design – und sind trotzdem direkt in ChatGPT zugänglich. Nutzer können mit der KI chatten, Empfehlungen erhalten und anschließend mit der eingebetteten Anwendung interagieren, ohne die ChatGPT-Oberfläche zu verlassen. Diese nahtlose Integration ist möglich, weil das Apps SDK Entwicklern die Werkzeuge gibt, eigene UI-Komponenten zu definieren, Status zu verwalten und Erlebnisse zu schaffen, die sich wie natürliche Erweiterungen von ChatGPT anfühlen – statt wie angehängte Features.

Die Lehren aus früheren Iterationen spiegeln sich im Design des Apps SDK wider. Als OpenAI im März 2023 Plugins einführte, wünschten sich Entwickler mehr Kontrolle über das Erscheinungsbild und die Funktion ihrer Integrationen in ChatGPT. Das Unternehmen hörte zu, und das Apps SDK ist das Ergebnis dieses Feedbacks. Entwickler können nun das gesamte Erlebnis steuern – vom Aussehen ihrer App bis zur Funktion innerhalb der ChatGPT-Umgebung. Dieser Fokus auf Erlebnis- statt Tool-basierte Integration ist besonders für Unternehmen relevant, die viel in ihre Marke und Nutzererfahrung investiert haben – sie müssen für die Reichweite von ChatGPT keine Kompromisse mehr bei ihrer Identität eingehen.

Agent Kit: Demokratisierung autonomer KI-Entwicklung

Das Agent Kit ist OpenAIs bisher ambitioniertester Versuch, die Entwicklung autonomer KI-Systeme zu demokratisieren. Vorgestellt auf dem DevDay 2025, bietet das Agent Kit Entwicklern ein umfassendes Toolkit, um Agenten zu bauen, die komplexe, mehrstufige Aufgaben mit minimalem menschlichen Eingriff erledigen können. Das Toolkit umfasst APIs speziell für agentische Anwendungen, Evaluationsmöglichkeiten zum Testen von Agentenverhalten und Integration mit MCP zur Anbindung externer Tools und Datenquellen. Besonders bedeutsam ist, dass das Agent Kit die Einstiegshürde für den Bau anspruchsvoller Agenten senkt – Entwickler müssen keine KI-Forscher oder Prompting-Experten mehr sein, um funktionierende Agenten zu erstellen.

Das Agent Kit enthält mehrere zentrale Komponenten, die gemeinsam die Agentenentwicklung ermöglichen. Die Agents API erlaubt es Entwicklern, das Verhalten der Agenten, ihre verfügbaren Tools und den Umgang mit verschiedenen Szenarien zu definieren. Evaluationsfunktionen ermöglichen das systematische Testen der Agenten mit Datensätzen und Trace Grading, um Stärken und Schwächen zu analysieren. Automatisierte Prompt-Optimierung hilft, Systemprompts zu verfeinern, ohne mühsame Trial-and-Error-Schleifen. Drittanbieter-Integrationen erlauben die Anbindung vorhandener Tools und Services, sodass Workflows über mehrere Systeme hinweg entstehen. Zusammen schaffen diese Komponenten eine Umgebung, in der Entwickler sich darauf konzentrieren können, was ihre Agenten tun sollen – und nicht darauf, wie sie technisch funktionieren.

Die Bedeutung des Agent Kits reicht weit über die Technik hinaus. Mit dem standardisierten Toolkit sagt OpenAI im Grunde: Der Bau autonomer Agenten sollte so zugänglich sein wie das Entwickeln klassischer Anwendungen. Diese Demokratisierung hat große Auswirkungen auf die KI-Verbreitung: Unternehmen, die sonst Spezialisten einstellen müssten, können mit dem Agent Kit Agenten für Kundenservice, Datenanalyse, Content-Erstellung und viele weitere Aufgaben bauen. Das Toolkit abstrahiert einen Großteil der Komplexität, sodass sich Entwickler auf Geschäftslogik und Nutzererlebnis konzentrieren können – nicht auf die darunterliegenden KI-Mechanismen.

FlowHunt und die Zukunft der KI-Workflow-Automatisierung

In dieser sich wandelnden Landschaft von KI-Entwicklungstools und Frameworks werden Plattformen wie FlowHunt zur Schlüssel-Infrastruktur für Entwickler und Teams, die mit diesen neuen Möglichkeiten arbeiten. FlowHunt erkennt: Auch wenn Tools wie Apps SDK, Agent Kit und MCP die Bausteine für KI-Anwendungen liefern, brauchen Entwickler dennoch eine einheitliche Plattform, um diese Workflows zu orchestrieren, zu überwachen und zu optimieren. FlowHunt integriert sich mit modernen KI-Tools und -Protokollen, sodass Entwickler komplexe KI-Workflows aufbauen können, ohne mehrere separate Systeme zu verwalten. Durch die Bereitstellung einer zentralen Plattform für Workflow-Management ermöglicht FlowHunt es Entwicklern, Wert zu schaffen statt Infrastruktur zu managen.

Der Ansatz der Plattform passt perfekt zur Philosophie von Apps SDK und Agent Kit – Entwicklern Werkzeuge zu bieten, die Komplexität abstrahieren und dennoch Flexibilität und Kontrolle ermöglichen. Mit FlowHunt können Teams Workflows definieren, die mehrere KI-Modelle überspannen, externe Services via MCP einbinden und die Performance ihres gesamten KI-Anwendungsportfolios überwachen. Das ist besonders wertvoll, wenn Unternehmen ihre KI-Initiativen skalieren und von Einzelfällen zu unternehmensweiter Nutzung übergehen. Dank Integration mit diesen aufkommenden Standards können Entwickler auf soliden Grundlagen bauen und bleiben dennoch flexibel, um sich an die Entwicklung der KI-Landschaft anzupassen.

Warum Prompting wichtiger denn je ist

Vielleicht die wichtigste Erkenntnis vom DevDay 2025: Prompting – die Kunst und Wissenschaft, KI-Systeme zu instruieren – ist wichtiger denn je. Je autonomer und leistungsfähiger KI-Agenten werden, desto mehr bestimmt die Qualität der Prompts ihre Effektivität, Zuverlässigkeit und die Übereinstimmung mit Nutzerabsichten. Das stellt einen grundlegenden Wandel in der Herangehensweise an KI-Entwicklung dar. In den Anfangstagen großer Sprachmodelle wurde Prompting oft als Nebensache betrachtet – etwas, das man durch Ausprobieren schon irgendwie lösen konnte. Heute ist Prompting ein zentrales Thema, das die gleiche Sorgfalt und Aufmerksamkeit wie klassische Softwareentwicklung verdient.

Der Grund, warum Prompting so entscheidend geworden ist, liegt in der Funktionsweise moderner KI-Agenten. Anders als klassische Software, die expliziten Code-Anweisungen folgt, interpretieren KI-Agenten natürliche Sprache und treffen Entscheidungen basierend auf ihrem Verständnis dieser Anweisungen. Die Qualität dieser Interpretation hängt fast ausschließlich von der Klarheit, Spezifität und Vollständigkeit des Prompts ab. Ein gut formulierter Systemprompt kann einen Agenten dazu bringen, konsistent gute Entscheidungen zu treffen, Sonderfälle elegant zu behandeln und auch in neuen Situationen mit den Nutzerabsichten übereinzustimmen. Ein schlecht formulierter Prompt dagegen kann zu unvorhersehbarem Verhalten, Halluzinationen und schwer nachvollziehbaren Fehlern führen, weil sie aus der Interpretation uneindeutiger Anweisungen resultieren.

Effektives Prompting für KI-Agenten erfordert die Berücksichtigung mehrerer Dimensionen. Erstens ist Klarheit entscheidend: Systemprompts sollten einfache, direkte Sprache nutzen und Ideen auf dem passenden Abstraktionsniveau für den Agenten präsentieren. Statt alle Eventualitäten abzudecken, konzentrieren sich effektive Prompts auf die wichtigsten Einschränkungen und Verhaltensweisen. Zweitens ist Kontext enorm wichtig: Agenten müssen nicht nur wissen, was sie tun sollen, sondern auch warum und unter welchen Rahmenbedingungen. Drittens sind Beispiele von unschätzbarem Wert: Konkrete Beispiele für gewünschtes Verhalten helfen Agenten, Muster zu erkennen und auf neue Situationen zu übertragen. Schließlich ist iterative Verfeinerung essenziell: Selbst gut formulierte Prompts können durch systematisches Testen und Evaluation – etwa mit Tools aus dem Agent Kit – weiter verbessert werden.

Die Bedeutung von Prompting geht über technische Korrektheit hinaus. Systemprompts sind auch das Mittel, um ethische Leitlinien, Sicherheitsvorgaben und Werte in KI-Agenten zu kodieren. Mit sorgfältig gestalteten Prompts können Entwickler Prozesse definieren, die eine verantwortungsvolle Nutzung der KI sicherstellen, statt nur auf enge Metriken zu optimieren, die zu unerwünschten Nebenwirkungen führen könnten. Prompting ist somit nicht nur eine technische Fähigkeit, sondern eine wichtige Verantwortung für alle, die KI-Systeme bauen. Je autonomer KI-Agenten werden, desto wichtiger werden die Prompts, die ihr Verhalten steuern – für ein verantwortungsvolles, menschenzentriertes KI-Handeln.

Effektive KI-Agenten bauen: Praktische Einblicke

Die praktischen Auswirkungen dieser Entwicklungen sind für Entwickler auf allen Ebenen erheblich. Effektive KI-Agenten benötigen einen systematischen Ansatz, der technisches Verständnis mit gezieltem Prompting und Evaluation kombiniert. Der erste Schritt ist, klar zu definieren, was Ihr Agent tun soll. Das klingt offensichtlich, aber viele Entwickler beginnen direkt mit der Implementierung, ohne Ziel, Rahmenbedingungen und Erfolgskriterien wirklich durchdacht zu haben. Nehmen Sie sich Zeit, eine klare Spezifikation für das Agentenverhalten zu schreiben – das erleichtert alle weiteren Schritte. Welche Entscheidungen soll der Agent treffen? Auf welche Tools soll er zugreifen können? Wie soll er mit unklaren Situationen umgehen? Diese Fragen sollten beantwortet sein, bevor Sie die erste Codezeile schreiben.

Sobald Sie eine klare Spezifikation haben, folgt das Schreiben des Systemprompts – hier wird die Kunst des Promptings entscheidend. Ihr Systemprompt sollte die Rolle des Agenten, seine Ziele und die Rahmenbedingungen klar kommunizieren. Er sollte Beispiele für gewünschtes Verhalten geben und erklären, wie der Agent mit Sonderfällen umgehen soll. Versuchen Sie nicht, jeden Fall abzudecken – konzentrieren Sie sich auf die wichtigsten Aspekte und vertrauen Sie auf das Training des Agenten für den Rest. Viele Entwickler machen den Fehler, zu lange und komplexe Prompts zu schreiben, die jeden möglichen Fall abdecken sollen. In der Praxis funktionieren kürzere, fokussierte Prompts oft besser, weil sie für den Agenten leichter zu verstehen und konsistent anzuwenden sind.

Der dritte Schritt ist die systematische Evaluation. Das Agent Kit bietet hierfür Werkzeuge, aber das Prinzip gilt unabhängig vom Tool: Testen Sie Ihren Agenten in verschiedenen Szenarien, sowohl in typischen als auch in Grenzfällen. Nutzen Sie Datensätze zur systematischen Leistungsbewertung und Trace Grading, um zu erkennen, wo der Agent erfolgreich ist und wo nicht. Dieser Evaluationsprozess ist keine einmalige Sache – er sollte kontinuierlich erfolgen, während Sie den Agenten weiterentwickeln und sich die Welt verändert. Durch die Behandlung der Evaluation als zentrales Thema können Sie Probleme frühzeitig erkennen und die Agentenleistung kontinuierlich verbessern. Dieser iterative Ansatz unterscheidet sich grundlegend von klassischer Softwareentwicklung, bei der Code oft einmal geschrieben und dann vor allem gewartet wird – bei KI-Agenten ist kontinuierliche Verfeinerung entscheidend.

Das Entwickler-Ökosystem im großen Maßstab

Das Wachstum auf 4 Millionen Entwickler bedeutet einen grundlegenden Wandel in der KI-Verbreitung. Es handelt sich nicht mehr um eine Nischen-Community von Forschern und Early Adopters – es ist ein Mainstream-Ökosystem, das alle Branchen und Regionen abdeckt. Das bietet Chancen und Herausforderungen zugleich. Die Chance: Die große Community teilt Best Practices, baut Tools für gemeinsame Probleme, das Ökosystem wird immer ausgefeilter. Die Herausforderung: Die Qualitätsansprüche an Entwickler-Tools sind massiv gestiegen. Entwickler erwarten einfach zu bedienende, gut dokumentierte und skalierbare Tools.

Apps SDK und Agent Kit sind auf diese Skalierung ausgelegt. Sie bieten Abstraktionen, mit denen Entwickler anspruchsvolle Anwendungen bauen können, ohne alle Details verstehen zu müssen; gleichzeitig sind sie flexibel genug, um für Experten individuell anpassbar zu sein. Dieses Gleichgewicht ist entscheidend für Tools, die einer vielfältigen Community dienen sollen. Auch die Einführung von MCP als offenem Standard ist für die Skalierung wichtig: Entwickler können Integrationen bauen, die auf mehreren Plattformen funktionieren, statt an einen Anbieter gebunden zu sein.

Die Auswirkungen dieser Skalierung gehen über technische Aspekte hinaus. Mit 4 Millionen Entwicklern auf der OpenAI-Plattform trägt das Unternehmen Verantwortung, diesen die nötigen Tools, Dokumentation und Support zu bieten. Deshalb gab es auf dem DevDay 2025 nicht nur technische Ankündigungen, sondern auch einen Fokus auf Entwicklererlebnis. Das Podcast-Studio, die Arcade-Games und Kunstinstallationen auf dem Event waren darauf ausgelegt, eine inspirierende Umgebung für Lernen, Networking und Wertschätzung zu schaffen. Diese Details mögen klein erscheinen, verdeutlichen aber: Das Erlebnis der Entwickler ist genauso wichtig wie die technischen Fähigkeiten der Tools für ein lebendiges Ökosystem.

Die Umkehrung der KI-Integration: Vom Chatbot zur Plattform

Eine der tiefgreifendsten Erkenntnisse vom DevDay 2025 ist, dass sich die Beziehung zwischen Anwendungen und KI grundlegend umgekehrt hat. Jahrelang war das Modell: Sie haben eine Anwendung und fügen einen Chatbot hinzu. Jetzt ist das Modell: Sie haben ChatGPT und betten Anwendungen darin ein. Diese Umkehr hat enorme Auswirkungen darauf, wie Entwickler KI-gestützte Produkte denken sollten. Statt Nutzer auf die eigene Anwendung zu lenken, kann man sie dort abholen, wo sie bereits sind. ChatGPT ist für Millionen zur Hauptanlaufstelle geworden, und das Apps SDK macht es möglich, dort reichhaltige, interaktive Erlebnisse zu schaffen.

Ermöglicht wird diese Umkehr durch die Kombination aus Apps SDK und MCP. Das Apps SDK liefert den Mechanismus für reichhaltige Erlebnisse in ChatGPT, MCP sorgt für die standardisierte Anbindung externer Tools und Daten. Gemeinsam schaffen sie eine Umgebung, in der Anwendungen nativ in ChatGPT wirken und Entwickler dennoch die volle Kontrolle über das Nutzererlebnis behalten. Das unterscheidet sich grundlegend von früheren Ansätzen, bei denen Integrationen wie angeheftete Zusatzfunktionen wirkten. Das Canva-Beispiel aus der Keynote illustriert das perfekt: Nutzer können mit ChatGPT über Designideen sprechen und anschließend direkt in der ChatGPT-Oberfläche mit Canva interagieren – alles ohne die Plattform zu verlassen.

Die Konsequenzen dieser Umkehr betreffen auch Distribution und Nutzerakquise. Traditionell erforderte Nutzergewinnung Marketing, SEO und andere Strategien. Mit dem Apps SDK wird Distribution zur Funktion eines großartigen Nutzererlebnisses – wer in ChatGPT Mehrwert bietet, wird gefunden und genutzt. Das ersetzt Marketing nicht, verändert aber die Herausforderung: Statt Traffic auf die eigene Seite zu lenken, geht es darum, ein Erlebnis zu schaffen, das Nutzer innerhalb von ChatGPT nutzen möchten. Der Weg zum Nutzer wird direkter – aber die Qualität des Erlebnisses ist noch entscheidender.

Evaluierung und Optimierung von KI-Agenten

Je anspruchsvoller Agenten werden, desto wichtiger ist ihre Evaluierung und Optimierung. Das Agent Kit bringt dafür spezielle Tools, aber die Prinzipien gelten unabhängig vom Tool: Evaluation muss systematisch, fortlaufend und auf die relevanten Metriken des jeweiligen Use Cases ausgerichtet sein. Statt nur auf Genauigkeit zu achten, sollten Dinge wie Nutzerzufriedenheit, Task-Completion-Rate und Qualität des Agenten-Reasonings gemessen werden. Unterschiedliche Anwendungen haben verschiedene Erfolgskriterien – daher ist es wichtig, genau zu überlegen, was optimiert werden soll.

Eine der wertvollsten Funktionen im Agent Kit ist die automatisierte Prompt-Optimierung. Dieses Tool nutzt systematische Evaluation, um Verbesserungen für den Systemprompt vorzuschlagen, sodass das Agentenverhalten ohne mühsames Ausprobieren verfeinert werden kann. Besonders wertvoll, weil manuelles Prompt-Tuning zeitaufwendig und ermüdend sein kann. Mit der Automatisierung dieses Prozesses können sich Entwickler auf strategische Aufgaben konzentrieren, während das Tool die Detailarbeit übernimmt. Dennoch bleibt zu beachten: Automatisierte Optimierung ist ein Hilfsmittel, kein Ersatz für menschliches Urteilsvermögen – Entwickler sollten weiterhin nachvollziehen, was ihr Agent tut und warum, auch wenn Tools die Optimierung übernehmen.

Zum Evaluierungsprozess gehört auch das Testen von Grenzfällen und Fehlermodi. Was passiert, wenn Ihr Agent eine Situation erlebt, für die er nicht trainiert wurde? Wie geht er mit unklaren Anforderungen um? Was macht er, wenn ihm Informationen fehlen? Durch systematisches Testen solcher Szenarien können Probleme erkannt werden, bevor sie Nutzer betreffen. Das ist besonders relevant für Agenten im Produktionseinsatz, wo Fehler reale Folgen haben können. Die Trace-Grading-Funktion im Agent Kit ist hierfür wertvoll – sie erlaubt die genaue Analyse des Agentenverhaltens in spezifischen Szenarien und hilft zu verstehen, warum bestimmte Entscheidungen getroffen wurden.

Die Zukunft der KI-Entwicklungsinfrastruktur

Der Blick nach vorn ist klar: Die KI-Entwicklungsinfrastruktur wird immer ausgefeilter, zugänglicher und standardisierter. Die Einführung von MCP als offenem Standard zeigt, dass die Branche auf Interoperabilität und weg von Anbieterabhängigkeiten setzt. Das ist gut für Entwickler, denn es bedeutet, dass sie auf stabilen Grundlagen aufbauen können, ohne Angst, dass ihre Investitionen bei Kurswechsel eines Anbieters obsolet werden. Das Apps SDK und das Agent Kit stellen den aktuellen Stand der Technik für den breiten Zugang zur KI-Entwicklung dar – aber das ist nicht das Ende der Entwicklung. Mit der Reife des Ökosystems werden noch ausgereiftere Tools entstehen, die das Bauen, Bereitstellen und Skalieren von KI-Anwendungen noch einfacher machen.

Ein Bereich, in dem große Fortschritte zu erwarten sind, betrifft Tools rund ums Prompting und die Evaluation. Je mehr Entwickler Agenten bauen, desto größer wird der Bedarf an besseren Werkzeugen zur Promptverwaltung, zum Testen und zur Optimierung der Performance. Erste Ansätze wie die automatisierte Prompt-Optimierung im Agent Kit sind bereits da – aber das ist nur der Anfang. Zukünftig werden ausgefeiltere Tools entstehen, die Entwickler beim Verstehen des Agentenverhaltens, beim Auffinden von Problemen und bei der Performance-Optimierung unterstützen. Diese Tools werden ihrerseits maschinelles Lernen nutzen und auf Daten von Millionen Agenten basieren, um Verbesserungen und Best Practices vorzuschlagen.

Ein weiterer wichtiger Entwicklungsbereich wird Sicherheit und Alignment sein. Je autonomer und leistungsfähiger KI-Agenten werden, desto wichtiger ist es, dass sie sicher und im Einklang mit menschlichen Werten handeln. Das wird die Entwicklung besserer Werkzeuge zur Spezifikation von Einschränkungen, zum Testen auf unerwünschtes Verhalten und zur Überwachung in der Produktion vorantreiben. Der Fokus auf Prompting als Mechanismus zur Wert- und Regelvermittlung ist ein Schritt in diese Richtung – aber mit der Reife des Feldes werden noch ausgefeiltere Ansätze entstehen. Entwickler haben hier die Verantwortung, die Auswirkungen ihrer Systeme genau zu bedenken und die verfügbaren Tools zu nutzen, um verantwortungsvolle Agenten zu bauen.

Praktische Schritte für Entwickler zum Einstieg

Für Entwickler, die diese neuen Tools und Möglichkeiten nutzen wollen, gibt es einige praktische Einstiegsschritte. Erstens: Machen Sie sich mit der Dokumentation von Apps SDK und Agent Kit vertraut. Diese Tools sind zugänglich, erfordern aber Einarbeitung. Nehmen Sie sich Zeit, die Kernkonzepte zu verstehen, arbeiten Sie die Tutorials durch und bauen Sie eine einfache Anwendung, um praktische Erfahrung zu sammeln. Zweitens: Überlegen Sie genau, was Sie bauen wollen. Statt sofort einen hochkomplexen Agenten zu planen, starten Sie mit einem klaren, gut definierten Anwendungsfall. Dadurch lässt sich leichter beurteilen, ob der Agent funktioniert, und Verbesserungen lassen sich gezielter umsetzen.

Drittens: Investieren Sie Zeit in das Schreiben Ihres Systemprompts. Hier wird die Kunst des Promptings entscheidend. Formulieren Sie einen klaren, fokussierten Prompt, der Rolle und Ziele Ihres Agenten kommuniziert. Testen Sie ihn in verschiedenen Szenarien und verfeinern Sie ihn anhand der Ergebnisse. Versuchen Sie nicht, den perfekten Prompt beim ersten Versuch zu schreiben – betrachten Sie ihn als iterativen Prozess, den Sie anhand von Evaluation kontinuierlich verbessern. Viertens: Nutzen Sie die Evaluationswerkzeuge im Agent Kit, um Ihren Agenten systematisch zu testen. Erstellen Sie Datensätze für typische Fälle und Grenzfälle und nutzen Sie Trace Grading, um zu verstehen, wo Ihr Agent erfolgreich ist und wo nicht. Dieser Prozess ist essentiell, um Agenten zu bauen, die in der Praxis zuverlässig funktionieren.

Schließlich: Vernetzen Sie sich mit der Entwicklercommunity. Millionen Entwickler arbeiten mittlerweile mit diesen Tools, viele teilen ihre Erfahrungen, Best Practices und Lösungen für typische Probleme. Beteiligen Sie sich an Foren, lesen Sie Blogposts und lernen Sie von den Erfahrungen anderer. Die KI-Entwickler-Community ist noch relativ jung, vieles wird gerade erst entdeckt. Durch Ihr Engagement können Sie Ihr eigenes Lernen beschleunigen und zum gemeinsamen Wissen beitragen, das das gesamte Ökosystem voranbringt.

Fazit

Die Ankündigungen des OpenAI DevDay 2025 markieren einen wichtigen Meilenstein in der Entwicklung von KI-Infrastruktur. Apps SDK, Agent Kit und MCP schaffen gemeinsam eine Umgebung, in der Entwickler anspruchsvolle KI-Anwendungen bauen können, ohne KI-Forscher oder Machine-Learning-Experten sein zu müssen. Die Umkehr des Integrationsmodells – von Chatbot-in-Anwendung hin zu Anwendung-in-ChatGPT – eröffnet neue Möglichkeiten, wie KI verteilt und genutzt werden kann. Am wichtigsten ist die Erkenntnis, dass Prompting wichtiger denn je ist und einen grundlegenden Wandel in der Herangehensweise an KI-Entwicklung bedeutet. Je autonomer und leistungsfähiger KI-Agenten werden, desto mehr ist die Qualität der Prompts der entscheidende Hebel, um effektives und verantwortungsbewusstes Verhalten zu sichern. Für Entwickler bietet die Kombination aus leistungsfähigen Tools, klaren Standards und einer lebendigen Community bislang ungeahnte Möglichkeiten, wertvolle KI-Anwendungen für Millionen Nutzer zu bauen.